ילד בן 4 ראה פי 50 יותר מידע מאשר ה-LLMs הגדולים ביותר! – להיות בצד הנכון של השינוי

פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


👶 "ילד בן 4 ראה פי 50 יותר מידע מאשר ה-LLMs הגדולים ביותר שיש לנו."יאן לקון (פרופסור ב-NYU) מָקוֹר

פרסומת

אתם מוזמנים להאזין לראיון עם מומחי בינה מלאכותית מהשורה הראשונה כולל יאן לקון כאן:

מהן כמה השלכות מכך שעוזרות לנו להתמקם בצד הנכון של השינוי? בוא נחקור שלושה רעיונות פשוטים להשקעה בשלב הבא (ללא ייעוץ פיננסי)! 👇

רעיון 1. אימון בינה מלאכותית גדל, וגדל וגדל

העתיד של אימון בינה מלאכותית צפוי להתרחבות משמעותית, שעלולה לגדול בשניים או אפילו בשלושה סדרי גודל.

אם לילדים יש פי 50 יותר נתוני אימון מדגמי בינה מלאכותית נוכחיים, אנו נשדרג את אימון הבינה המלאכותית פי 50 לפחות! סביר יותר, שנקדים את נתוני האימון על ידי פרופסור בן 40 שגודלו פי 10×50 = פי 500 מהגודל הנוכחי של אימון בינה מלאכותית.

🚀 פי 500!!!

תשתית המחשוב היא זעירה היום בהשוואה למה שהיא תהיה כשנגיע ל-AGI.

הצמיחה העצומה הזו מסמנת עתיד משגשג לחברות המתמחות בשירותי אימון בינה מלאכותית. ענקיות כמו גוגל (GOOGL), מיקרוסופט (MSFT) ואמזון (AMZN) הן כבר שחקני מפתח בתחום הזה, ומספקות שירותי הדרכה חיוניים לבינה מלאכותית.

יתר על כן, NVIDIA (NVDA) ממלאת תפקיד מכריע על ידי אספקת תשתית אימון הבינה המלאכותית הדרושה.

למרות תפיסות השוק הנוכחיות שלפיהן חברות אלו עשויות להיות מוערכות יתר על המידה והמגמה של אימון בינה מלאכותית היא אופנה חולפת, תחזית זו מעידה על כך שאנו רק בתחילתו של עלייה מסיבית בביקוש לאימון בינה מלאכותית.

המציאות היא שחברות אלה ממוקמות היטב כדי לנצל את השוק המתפתח הזה, מה שהופך אותן להשקעות פוטנציאליות טובות לעתיד.

2. למי יש נפחי נתונים 500x של הדור הבא של LLM?

בתחום הבינה המלאכותית, האיכות והיקף הנתונים הם בסיסיים. פלטפורמות כמו YouTube (בבעלות GOOGL) ו-Facebook/Instagram (META) בולטות כדוגמאות למקורות נתונים מסיביים, המציעות שפע של מידע עבור אלגוריתמי AI.

בנוסף, טסלה (TSLA) היא דוגמה ראויה לציון, המחזיקה באוסף נרחב של נתונים קנייניים ייחודיים שנאספו מצי של נהיגה עצמית מלאה (FSD) מכוניות מסוגלות.

נתונים אלה חשובים לאין ערוך עבור הפיתוח והחידוד של AI בטכנולוגיית רכב אוטונומי. השקעה בחברות שיש להן גישה למאגרי נתונים כה גדולים ואיכותיים יכולה להיות מהלך אסטרטגי, מכיוון שיש להן את חומרי הגלם הדרושים להתקדמות משמעותית ב-AI.

3. מנהיגות בינה מלאכותית נשארת דביקה עבור לימודי תואר שני

מודלים של שפה גדולה (LLMs) כבר עשו צעדים מרשימים, אבל העתיד מבטיח התקדמות פורצת דרך עוד יותר.

חברות כמו OpenAI, בגיבוי של מיקרוסופט (MSFT), ו אנתרופית נמצאים בחזית החידוש הזה, ולא מראים סימנים של התכנסות בחוקי קנה המידה של AI.

זה מצביע על מסלול ארוך לשיפור אקספוננציאלי, הממצב את החברות הללו כמובילות בתעשייה עתירת צמיחה המזכירה את הימים הראשונים של האינטרנט.

עם זאת, ייתכן גם שהחברות המשפיעות ביותר בתחום הזה אפילו לא הופיעו עדיין. לפקוח עין על מצטרפים חדשים ומנהיגים נוכחיים בתחום ה-LLM חיונית עבור משקיעים המבקשים לנצל את גל ההתקדמות הטכנולוגית הזה.

👉 איך להשקיע ב-OpenAI? 5 כלי רכב חלופיים

4. כיצד לשלב תפיסה וניסיון אנושיים באימון AI

הגבול הבא בפיתוח AI כרוך באינטגרציה חוויות אנושיות מהעולם האמיתי באימוני AI. גישה אחת להשגת זה היא באמצעות רובוטים דמויי אדם שיכולים לדמות וללמוד מחוויות דמויות אדם.

👉 Tesla Bot Optimus: האם 5,000 דולר למניה (TSLA) מציאותי?

הפיתוח של טסלה של רובוט דמוי אדם מדגים את המגמה הזו. הפוטנציאל של רובוטיקה להפוך לתעשייה גדולה בהרבה הוא משמעותי, במיוחד אם ניתן לפתח רובוטים כדי להבין ולשכפל התנהגויות ואינטראקציות אנושיות.

כדי להגיע ל-AGI ברמת האדם, סביר להניח שנצטרך לאמן ולהשיג נתונים מנקודת המבט של אדם (חושה, רואה, נוגע, מדבר, מרגיש). רובוטים דמויי אדם הם הספק המושלם של חיישנים להשיג נתונים אלה.





קישור לכתבת המקור – 2024-01-26 16:40:28

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס

עוד מתחומי האתר