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🌟💥黄仁勋与AI巨擘Sutskever共话未来🔥🔍——深度探讨AI革新之路！💡在这场备受瞩目的对话中，两位行业巨头聚焦于人工智能的卓越历程与前沿探索。从过去的辉煌到现今的大语言模型技术飞跃，他们深入剖析了这一科技领域的核心议题。🚀提到了如何确保AI系统的安全防护，这是当前AI发展中的重要挑战，也是保障人类福祉的关键所在。🛡️黄仁勋和Sutskever不仅分享了他们的专业见解，还展望了AI未来可能带来的无限可能性。这场对话无疑为全球科技爱好者们开启了一扇探索知识的窗口，让我们期待AI技术如何继续引领未来的创新潮流。🌐欲了解更多关于这场深度讨论的精华内容，敬请关注相关领域的权威报道和最新动态。📚💻记得持续跟进人工智能的发展步伐哦！🚀
🌟💡【AI巨擘】引领未来语言潮流——ChatGPT与GPT4背后的创新力量🌟🔍 由人工智能领域的重量级人物驱动，Ilya Sutskever不仅是ChatGPT和GPT4的明星研发者之一，他的每一次技术突破都堪称行业里程碑。💡🏆 在2012年，他以卷积神经网络AlexNet的革新性设计，引领了一场席卷全球的学术风暴，深度学习自此崭露头角，开启了智能科技的新篇章。🔍🌟 从AlexNet到ChatGPT，Sutskever的脚步从未停歇，他的每一次创新都在重塑我们对语言理解和人工智能的认知。🌍💡 不仅如此，他所主导的研究项目往往能触及技术的前沿，为AI领域的探索提供了强大的驱动力。🚀 若要了解更多关于这位天才科学家如何引领AI潮流，不妨深入研究他的贡献和成果，让科技的力量点亮未来！🔍# IlyaSutskever #ChatGPT #GPT4 #人工智能革命 #深度学习先驱
黄仁勋与Ilya Sutskever结缘，正是起因于GPU在深度学习的应用。
GPU巨头 NVIDIA 在 2006 年推出了革命性的 CUDA 平台，它不仅是个强大的并行计算工具，也是编程领域的创新者，配备了一系列专业开发资源。尽管当时它的应用范围在 HPC 领域有所显现，但鲜有人真正洞察其深层潜力。黄仁勋却坚守信念，持续推动 CUDA 的进化与普及。CUDA 的诞生，无疑为科技行业开启了新的计算纪元，至今仍影响深远。
🎉GPU革命：CUDA的胜利之路CUDA的不懈努力终于迎来了辉煌时刻，2012年的AlexNet一炮而红，不仅扫清了外界对其的诸多质疑，更将其地位提升至科技领域的巋然高峰。CUDA成功地将AI领域从CPU的传统束缚中解脱出来，引领了一场技术革新，蛋糕的甜美滋味如今已牢牢握在GPU手中！🏆
🌟当初探索AI之路，面对模拟人脑的深度学习挑战，多数专家曾陷入迷茫，仿佛前行在无人涉足的黑暗森林里。🎓20年前，在多伦多的小小实验室中，一位名叫Ilya Sutskever的研究先锋，与团队成员一起，毅然决定破晓这片未知领域。💡他们尝试GPU技术，尽管那时对GPU的实际效能还知之甚少，却坚信这是打开新世界的钥匙。GPU的引入，为AI研究带来了革命性的转变，它那强大的并行计算能力仿佛预示着突破的可能。💻然而，探索之路并非一帆风顺，初期的摸索充满了疑惑和挑战。但他们坚持下去，就像勇者踏过荆棘，逐步揭示了GPU在深度学习中的潜在力量。正是这样的勇气与决心，引领他们最终实现了技术的飞跃，开启了AI新时代的大门。🏆今天，回望那段历程，我们不禁感叹，那些看似不可能的梦想，竟在时间的见证下，化为了现实。🌍
🌟认知升级💡：ImageNet数据集的崛起，显著揭示了卷积神经网络(CNN)与GPU的完美契合——后者以其强大的并行计算能力，让模型训练如虎添翼！GPU的高效加速，使得大规模、深度学习成为可能，开启了前所未有的训练革命。🚀以往受限于计算力的瓶颈，如今已不复存在。图像识别、自然语言处理等领域的发展，都得益于这种技术革新。🏆团队的洞察与GPU的崛起，共同谱写了AI新篇章。
在随后的一次学术竞赛中，Ilya Sutskever与AI先驱Geoff Hinton和Alex Krizhevsky展示的 AlexNet模型识别图像的速度比人类快，远远打破纪录。对此，黄仁勋评价他们当时的工作“震惊了世界”。
过去数月，人工智能和实用化的发展可谓一日千里。2022年11月30日，OpenAI发布聊天机器人ChatGPT，迅速引发全球AI旋风。市场研究机构Similarweb数据显示，2023年1月，ChatGPT独立访问用户达1.015亿，月环比暴增78%。瑞银研报则称，图片社交软件Instagram达到相同用户数耗时2.5年，字节跳动旗下的短视频应用TikTok花了九个月，而ChatGPT只用了两个月。不仅如此，微软、百度、谷歌纷纷发布聊天机器人，参与竞争。
这种现象被黄仁勋形容为“iPhone时刻”，大量应用纷纷涌现，相关公司、风投蠢蠢欲动。
OpenAI继去年底推出ChatGPT后，于3月14日再推加强版的多模态AI模型GPT4。此模型在数学和律师考试等测验中，分数已胜过多数学生，能够识别图像，展现出更好的性能。
GPT4通过更大量的文字和图像进行多模态训练被视为一项重要突破。当黄仁勋问及两代模型的最大差异时，Ilya Sutskever表示，GPT4的可靠度更胜一筹，已不大会用愚蠢的方式回答问题。他对GPT4解读梗的能力感到惊艳，完全知道梗在哪里。
Ilya Sutskever称，人类一生听到的词汇仅有约10亿个或更多一些，加上人类是视觉动物，亲眼看到颜色会更快理解红色比蓝色更接近橙色，因此对AI进行视觉训练可以加速学习并扩大应用。
Ilya Sutskever还表示，GPT4对文本的理解力变强，因此能够更精准预测文本中的下一个单词。以侦探小说为例，书中充满复杂的人物、事件、故事情节，但侦探最后收集所有线索，能推敲出谁是凶手。这就好比GPT4可以从理解大量的文本中去预测出下一个单词。
Ilya Sutskever进一步解释，ChatGPT是一个非常复杂的系统，周边还存在微调、强化学习等配套系统。OpenAI在训练一个大型神经网络来准确预测互联网上许多不同文本中的下一个词时，实际分为两个阶段：
第一阶段学习一切，模型尽可能多地从这个世界的映射中学习知识，也就是文字。“世界由文字映射出来，对下一个文本的预测越准确，还原度越高，在这个过程中得到的世界的分辨率就越高，这就是预训练阶段的作用。”
第二阶段即强化学习，如果想拥有一个真实的、遵循某些规则且有帮助的助手，对模型的微调和额外训练不可或缺，“人类和AI去教导我们的AI模型，不是教它新的知识，而是与它交流，和它传达我们希望它成为什么样。”Ilya Sutskever说，“第二阶段做得越好，这个神经网络就越有用，越可靠。”
黄仁勋提及这似乎代表GPT4已有某种程度的逻辑推理能力时，Ilya Sutskever回应称，GPT4还没有到达可以逻辑推理的水平，团队会持续提升模型技能，但无法保证能达到多高的推理能力。
黄仁勋好奇OpenAI应该如何为ChatGPT设置边界，使其足够安全。Ilya Sutskever说，现在AI语言模型还会产生幻想，犯下人类不会犯的错误，必须通过更多研究才能加强可靠性，也就是当ChatGPT收到压根没听过的知识时能够问清楚不确定的地方，并且不会回复它所不知道的答案，“这是当前遇到的瓶颈。”
当问及“你想让一个神经网络总结长文档或获取摘要，如何确定重要的细节没有被忽视？”，Ilya Sutskever反称，“如果一个要点显然重要到每个读者都会对此达成一致，那么就可以承认神经网络总结的内容是可靠的。”
Ilya Sutskever认为，只有提高模型保真度和可信度，才能设定精确的AI安全护栏，使这些AI模型遵循用户预期的指令，不要偏离边界。这也是未来两年要提升的重要技术，如此一来AI才能被信赖，达到真正可用的标准。
llya Sutskever回应黄仁勋对AI未来发展的提问时，称预测未来是一件困难的事，有充分理由相信这个领域会持续进步，AI也将在自己的能力边界继续用实力震惊人类。
回顾过去，他强调尽管生成式人工智能还不完美，也无法预测未来能够到达什么地步、是否能解决诸多不确定性。他最惊讶的是自己的理念终被实现，通过更大规模和更深度的数据训练，做到原本只是概念性的想法。
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