قال مؤسس الأنثروبور إن مفتاح تقدم الذكاء الاصطناعى ليس علم الصواريخ – إنه يطلب الأشياء الواضحة التي لا يريد أحد أن يقولها بصوت عالٍ.
وقال جاريد كابلان في حدث Y Combinator الشهر الماضي: “إنه حقًا يسأل حقًا أسئلة ساذجة للغاية وغبية تجعلك بعيدًا جدًا”.
وقال كبير موظفي العلوم في الأنثروبور في الفيديو الذي نشرته Y Combinator يوم الثلاثاء أن الذكاء الاصطناعى هو “مجال جديد بشكل لا يصدق” و “الكثير من الأسئلة الأساسية لم يتم الإجابة عليها”.
على سبيل المثال ، تذكر كابلان كيف في عام 2010 ، استمر الجميع في التكنولوجيا في قول إن “البيانات الضخمة” هي المستقبل. سأل: إلى أي مدى يجب أن تكون البيانات؟ كم يساعد في الواقع؟
قاده هذا الخط من التفكير في النهاية وفريقه إلى دراسة ما إذا كان يمكن التنبؤ بأداء الذكاء الاصطناعي بناءً على حجم النموذج وكمية الحساب المستخدم – وهو اختراق أصبح يعرف باسم قوانين التحجيم.
وقال “لقد حظنا محظوظين حقًا. وجدنا أن هناك في الواقع شيء دقيق للغاية ودقيق للغاية ومثير للدهشة من الذكاء الاصطناعي”. “كان هذا شيئًا حدث لأنني كنت مجرد طرح أسئلة ممكنة.”
وأضاف كابلان أنه بصفته عالمًا فيزيائيًا ، كان هذا هو بالضبط ما تم تدريبه على القيام به. “أنت تنظر إلى الصورة الكبيرة وتسأل أشياء غبية حقًا.”
وقال كابلان إن الأسئلة البسيطة يمكن أن تجعل الاتجاهات الكبيرة “بدقة قدر الإمكان” ، والتي يمكن أن تمنحك الكثير من الأدوات “.
“إنه يتيح لك أن تسأل: ماذا يعني حقًا تحريك الإبرة؟” وأضاف.
لم يستجب Kaplan و Anthropic لطلب التعليق من Business Insider.
اختراقات الأنثروبور من الذكاء الاصطناعي
برزت الأنثروبور كقوة قوة في الترميز المدعوم من الذكاء الاصطناعي ، خاصة بعد إطلاق نموذج Claude Sonnet 3.5 في يونيو 2024.
قصص ذات صلة
يروي Business Insider القصص المبتكرة التي تريد معرفتها
يروي Business Insider القصص المبتكرة التي تريد معرفتها
وقال كوين سلاك من المصدر في تقرير BI الذي نشر الأسبوع الماضي: “غيرت الأنثروبور كل شيء”.
وأضاف: “لقد قلنا على الفور ،” هذا النموذج أفضل من أي شيء آخر من حيث قدرته على كتابة التعليمات البرمجية مطولاً “-رمز عالي الجودة يفخر به الإنسان”.
“وكبدء تشغيل ، إذا كنت لا تتحرك بهذه السرعة ، فستموت”.
قال المؤسس الأنثروبري بن مان في حلقة حديثة من “No Priors Podcast” والتي تكتشف كيفية جعل رمز الذكاء الاصطناعى أفضل وأسرع مدفوعًا إلى حد كبير بالتجربة والخطأ والتعليقات القابلة للقياس.
وقال مان: “في بعض الأحيان لن تعرف ذلك وعليك تجربة الأشياء – ومع رمز سهل لأنه يمكننا القيام بذلك في حلقة”.
وافق Elad Gil ، وهو مستثمر من AI الأعلى أو مضيف Priors ، قائلاً إن الإشارات الواضحة من نشر التعليمات البرمجية ومعرفة ما إذا كانت تعمل تجعل هذه العملية مثمرة.
وقال “مع الترميز ، لديك بالفعل مثل الإخراج المباشر الذي يمكنك قياسه: يمكنك تشغيل الرمز ، يمكنك اختبار الرمز”. “هناك نوع من وظيفة الأداة المساعدة المخبوزة التي يمكنك تحسينها.”
كتب Alistair Barr من BI في تقرير حصري الأسبوع الماضي عن كيفية تحقيق بدء التشغيل الذي حققته في ترميز الذكاء الاصطناعى ، وضرب الأساليب مثل التعلم التعزيز من التعليقات البشرية ، أو RLHF ، و AI الدستورية.
كتب أنثروبور قريباً بقيمة 100 مليار دولار ، حيث أن الشركة الناشئة تصل إلى مليارات الدولارات من الشركات التي تدفع للوصول إلى نماذجها.