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【OPENAI】OpenAI 报告 : 计划 2027 年前发出用工人智能-53页.pdf
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2024-05-16
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风口行业信息差,内部数据分析报告
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OpenAI 计划在 2027 年创建 AGI
在本文档中 , 我将披露我收集到的有关 OpenAI ( 延迟 ) 到 2027 年创建人类级 AGI 的计划的信息。并非所有这些都很容易
验证 , 但希望有足够的证据说服您
摘要 : OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练 125 万亿参数多模态模型 , 第一阶段是 Arrakis , 也称为 Q * 。模型于 2023 年 12
月完成训练 , 但由于推理成本高 , 发布被取消。这是计划于 2025 年发布的原始 GPT - 5 。 Gobi ( GPT - 4.5 ) 已更名为
GPT - 5 , 因为原始 GPT - 5 已被取消。
Q * 的下一阶段 , 最初是 GPT - 6 , 但更名为 GPT - 7 ( 最初于 2026 年发布 ) , 由于埃隆 · 马斯克最近的诉讼而被搁置
Q * 2025 ( GPT - 8 ) 计划于 2027 年发布 , 实现完整的 AGI
...
Q * 2023 = 48 IQ
Q * 2024 = 96 IQ ( 延迟 )
Q * 2025 = 145 IQ (延迟)
Elon Musk 因为他的诉讼而导致延误。这就是为什么我现在要透露这些信息 , 因为无法造成进一步的伤害
我看过很多关于 AGI 的定义 — — 通用人工智能 — — 但是我将 AGI 定义为一种人工智能 , 它可以做任何一个聪明人
所能做的智力任务。
2020 年是我第一次被 AI 系统震惊 - 那就是 GPT - 3 。 GPT - 3 的升级版 GPT - 3.5 是 ChatGPT 背后的模型。当
ChatGPT 发布时 , 我觉得更广阔的世界终于赶上了我两年前与之互动的东西。我在 2020 年广泛使用了 GPT - 3 , 并
对其推理能力感到震惊。
GPT - 3 及其半步后继 GPT - 3.5 ( 为现在著名的 ChatGPT 提供动力 - 在 2023 年 3 月升级为 GPT - 4 之前 ) , 是
朝着 AGI 迈出的一大步 , 而早期的模型不是。需要注意的是 , 像 GPT - 2 这样的早期语言模型 ( 以及自 Eliza 以
来的所有聊天机器人 ) 根本没有真正的连贯响应能力。那么为什么 GPT - 3 如此巨大 ?
...
参数计数
“深度学习 ” 是一个概念 , 基本上可以追溯到 20 世纪 50 年代人工智能研究的开始。第一个神经网络是在 50 年代创
建的 , 现代神经网络只是“ 更深 ” 的 , 意思是 , 它们包含更多的层 - 它们更大 , 并且可以在更多的数据上进行训
练。
如今 , 人工智能中使用的大多数主要技术都植根于 1950 年代的基础研究 , 并结合了一些次要的工程解决方案 , 例
如 “反向传播 ” 和“ 变压器模型 ” 。总体而言 , 人工智能研究在 70 年中没有发生根本性变化。因此 , 最近人工智能能
力激增的真正原因只有两个 : 规模和数据。
该领域的越来越多的人开始相信我们已经解决了 AGI 的技术细节数十年 , 但直到 21 世纪才有足够的计算能力和数据
来构建它。显然 , 21 世纪的计算机比 1950 年代的计算机强大得多。当然 , 互联网是所有数据的来源。
那么 , 什么是参数 ? 您可能已经知道了 , 但是要简要总结一下 , 它类似于生物大脑中的突触 , 这是神经元之间的
连接。生物大脑中的每个神经元与其他神经元大约有 1000 个连接。显然 , 数字神经网络在概念上类似于生物大脑。
...
…
那么 , 人脑中有多少个突触 ( 或 “参数 ” ) ?
大脑中最常见的突触计数数字大约是 100 万亿 , 这意味着每个神经元 ( 人脑中的约 1000 亿 ) 大约有 1000 个连接
。
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