Рассвет нейронных сетей-трансформеров
16 декабря 2022 г.Сага о трансформерных нейронных сетях только начинается
Есть приложения, о которых мы и мечтать не можем!
TNN будут управлять нашим будущим.
Область
Я читал много анализов Transformer Neural Networks. Большинство из них упускают из виду основной момент. Мы понимаем естественный язык. Компьютер не обладает для этого врожденным сознанием.
Трансформатор GPT-3 – это усовершенствованная математическая модель, которая только начинает менять принцип работы всего.
Архитектура
Это архитектура TNN GPT-3 (трансформаторная нейронная сеть — моя личная номенклатура), приведенная ниже:
https://dugas.ch/artificial_curiosity/GPT_architecture.html?embedable=true
Вывод
Мы видим вход и выход. Мы видим, что он обрабатывает языки. Он понимает языки и точно слушает их, а также производит связный вывод.
Все нормально. Но компьютер не знает, что это язык. ИИ должен был бы проверить словарь, чтобы понять значение слова.
Для системы GPT-3 все является математическим расчетом.
И это то, что понимают очень немногие.
Если вы хотите понять, как работает GPT-3 на практике, прочитайте статью по ссылке выше.
Архитектура GPT-3 на салфетке
Последствия
Многие ораторы и писатели говорят о ложных новостях, дезинформации, фотошопинге и других подобных распространенных терминах. Но GPT-3 делает гораздо больше. Все крупные компании FAMGA активно используют TNN. AlphaCode, AlphaCode2 и многие другие примеры с огромным потенциалом уже существуют в доменном пространстве TNN. Но это только царапает поверхность.
Компьютер не знает, что это за данные, но выдает правильный результат с помощью математических вычислений.
Ведь ИИ — это гибрид оптимизации и статистики для интерпретации. Это означает, что его можно применять к любым данным в любом месте, где требуется предсказание, моделирование и прогнозирование.
Приложения
- Прогнозирование и предсказания фондового рынка
- Прогнозирование и предсказания рынка криптовалют
- Отличные прогнозы погоды (за небольшие деньги)
- Автоматический перенос языка программирования на другой язык программирования на разные платформы.
Пойдем еще дальше.
- Формирование Вселенной
- Доказательство или опровержение существования Мультивселенной
- Как создавать по-настоящему умных роботов… «Я существую, потому что думаю»
- Точность палеонтологии
- Подробнее о бозоне Хиггса.
* 
Зачем останавливаться на достигнутом?
- Лекарство от всех видов рака
- Необходимое обучение для снижения затрат.
- Вакцина от малярии и вакцина от СПИДа.
- Чрезвычайно глубокие слои обучения в TNN (по мере снижения затрат на GPU)
- Первоначальная имитация формирования жизни на Земле
- Есть ли во Вселенной инопланетяне?
Но как?
У нас ограниченные данные. TNN преобразуют небольшие входные данные в огромные, массово генерируемые возможные решения. Научный прогресс на Земле может легко увеличиться в 10 раз!
Создавая правильные преобразователи с правильными данными, мы можем решить любую проблему, которую захотим.
Используя возможное цифровое кодирование, можно решить любую человеческую проблему.
Компьютер не является разумным (пока). Это машина. Он обрабатывает двоичные данные.
Кодирование и выбор формулировки проблемы могут привести к значительному прогрессу человеческого понимания.
Нам нужно многое экстраполировать из уже имеющихся данных, которые раньше приходилось маркировать и описывать вручную, но теперь даже это можно сделать автоматически. А работа приведет к новым открытиям.
Потрясающие новые открытия.
Изобретения, потрясшие мир.
Надеюсь, ты будешь на передовой, когда это произойдет. И я думаю, никому не нужно говорить, чтобы он решил заняться этой конкретной областью. Потенциальное вознаграждение слишком велико, чтобы сопротивляться ему.
Подведение итогов
Человеческий мозг — удивительный инструмент.
Сейчас мы сильнее, чем когда-либо в прошлом.
Что произойдет в ближайшие несколько лет?
Мне не терпится узнать!
Всего наилучшего.
Вы находитесь на Земле с определенной целью. И я молюсь, чтобы эта статья дала вам именно это.
Цель!
Мир Христов!
Также опубликовано здесь.
Оригинал