NVIDIA fournit des armes pour la guerre en cours de l’IA, déclare le scientifique en chef de Meta
Le scientifique en chef de Meta considère l’état actuel de l’industrie de l’IA comme une « guerre continue », affirmant que le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, fournit les armes nécessaires.
Le scientifique en chef de Meta estime que NVIDIA alimente les « développements de l’IA », mais c’est loin d’être une intelligence au niveau humain.
Cette couverture donne en quelque sorte une perspective unilatérale de ce que des professionnels comme Yann perçoivent de l’industrie de l’IA, et ses commentaires sont assez intéressants, étant donné qu’il considère l’état actuel de l’intelligence artificielle comme étant loin de ressembler à des caractéristiques « humaines ».
De plus, Yann affirme que NVIDIA a « beaucoup à gagner » du battage médiatique sur l’IA, puisque les GPU de NVIDIA ont joué un rôle essentiel dans le développement de l’intelligence artificielle générale, et que les entreprises impliquées dans le mouvement de l’IA sont complètement dépendant des puces IA de Team Green pour être à la hauteur de l’intelligence humaine.
« Je connais Jensen », a déclaré LeCun lors d’un récent événement soulignant le 10e anniversaire de l’équipe de recherche fondamentale sur l’IA de la société mère Facebook. LeCun a déclaré que le PDG de Nvidia a beaucoup à gagner de l’engouement pour l’IA. « Il y a une guerre contre l’IA, et c’est lui qui fournit les armes. »
Au-delà de l’état de l’industrie, Yann LeCun estime que la progression actuelle de l’intelligence artificielle à travers les LLM et les données textuelles n’est pas la voie « optimale », affirmant qu’elle ne suffira pas à créer des systèmes d’IA à l’image des humains.
Le texte est une très mauvaise source d’information. Former un système sur l’équivalent de 20 000 ans de matériel de lecture, et ils ne comprennent toujours pas que si A est identique à B, alors B est identique à A.
Il y a beaucoup de choses vraiment fondamentales dans le monde qu’ils n’apprennent tout simplement pas grâce à ce genre de formation.
Meta a reconnu l’inefficacité de la formation des données textuelles et des modèles linguistiques, et la société a mis au point un nouveau type de modèle, connu sous le nom de modèles de transformateur. De tels modèles devraient découvrir les milliards probables de corrélations cachées entre ces différents types de données. De plus, Meta a également travaillé sur plusieurs modèles « d’assistance », conçus pour plusieurs modèles de consommation, qui utilisent des données visuelles tridimensionnelles en plus du texte et de l’audio, s’éloignant un peu des données de formation conventionnelles.
Le scientifique en chef de Meta estime également que la réorientation de l’industrie vers l’informatique quantique n’est pas réalisable, affirmant que l’informatique classique fait le travail beaucoup plus efficacement.
Le nombre de problèmes que vous pouvez résoudre avec l’informatique quantique, vous pouvez les résoudre bien plus efficacement avec des ordinateurs classiques. L’informatique quantique est un sujet scientifique fascinant.
La pertinence pratique et la possibilité de fabriquer des ordinateurs quantiques réellement utiles sont moins claires.
NVIDIA joue un rôle crucial dans la transition vers les capacités d’IA de nouvelle génération, principalement grâce à la puissance de calcul qu’elle offre grâce à ses développements matériels et logiciels. Meta a souligné l’importance des GPU IA de NVIDIA, grâce à l’utilisation de milliers de puces IA qui ont aidé l’entreprise à former son modèle d’IA Llama. Outre Meta, des sociétés comme OpenAI, Microsoft et Google sont les principaux acheteurs des GPU AI de NVIDIA, ce qui montre à quel point les produits de Team Green sont importants en matière de le développement du secteur de l’IA.
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