신뢰할 수 있고 믿을 수 있는 과학용 생성 AI 모델을 만들기 위해 새로운 국제 컨소시엄이 결성되었습니다

레몬트, 일리노이--(Business Wire / 뉴스와이어) XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일 -- 연방 연구소, 연구 기관, 학계, 업계의 과학자들로 구성된 글로벌 컨소시엄이 대규모 건물 건설의 과제를 해결하기 위해 구성되었습니다. 인공 지능 (AI) 시스템과 과학적 발견을 위한 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 AI를 발전시킵니다.

TPC(Trillion Parameter Consortium)가 함께합니다. 연구원 팀 과학용 AI 발전의 주요 과제를 해결하기 위해 대규모 생성 AI 모델을 만드는 데 참여하고 있습니다. 이러한 과제에는 확장 가능한 모델 아키텍처 및 교육 전략 개발, 교육 모델을 위한 과학적 데이터 구성 및 선별이 포함됩니다. 현재와 ​​미래를 위한 AI 라이브러리 최적화 엑사스케일 컴퓨팅 플랫폼; 과학적 과제 학습과 신뢰성 및 신뢰의 진행 상황을 평가하기 위한 심층 평가 플랫폼을 개발합니다.

이를 위해 TPC는 다음을 수행합니다.

• 방법, 접근 방식, 도구, 통찰력 및 워크플로를 공유하여 과학 및 공학 문제의 진전을 광범위하게 발전시키는 것을 목표로 하는 최첨단 대규모 생성 AI 모델을 만드는 데 관심이 있는 연구자들의 개방형 커뮤니티를 구축하세요.
• 노력의 중복을 피하고 광범위한 AI 및 과학 커뮤니티에서 프로젝트의 영향을 극대화하기 위해 자발적으로 프로젝트를 인큐베이션, 시작 및 조정합니다.
• 차세대 AI를 촉진하고 과학 및 엔지니어링을 위한 대규모 AI 개발 및 사용에 관심이 있는 연구자들을 모으기 위해 리소스와 전문 지식으로 구성된 글로벌 네트워크를 구축합니다.

수조 개의 매개변수 모델은 현재 이 규모에 접근하는 가장 큰 상용 AI 시스템만을 갖춘 대규모 AI의 최전선을 나타냅니다.

이렇게 많은 매개변수를 사용하여 LLM(대형 언어 모델)을 교육하려면 여러 미국 에너지부(DOE) 국립 연구소와 일본, 유럽 및 기타 지역의 여러 TPC 창립 파트너에 배포된 것과 같은 엑사스케일급 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 리소스가 있어도 최첨단 XNUMX조 매개변수 모델을 교육하려면 수개월의 전용 시간이 필요하며, 이는 가장 큰 시스템을 제외하고는 다루기 힘든 일입니다. 결과적으로 이러한 노력에는 대규모의 다양한 분야, 여러 기관의 팀이 참여하게 됩니다. TPC는 이러한 팀 간의 협력과 노력을 지원하는 수단으로 구상됩니다.

"우리 연구실과 전 세계적으로 점점 더 많은 파트너 기관에서 팀은 과학적 용도를 위한 최첨단 AI 모델을 개발하기 시작했으며 이전에 개발되지 않은 엄청난 양의 교육용 과학 데이터 컬렉션을 준비하고 있습니다."라고 컴퓨팅 담당 실험실 부책임자인 Rick Stevens는 말했습니다. , DOE의 Argonne National Laboratory에서 환경 및 생명 과학을 전공했습니다. "우리는 이러한 이니셔티브를 가속화하고 도메인별 질문에 답할 뿐만 아니라 과학 분야 전반에 걸쳐 지식을 종합할 수 있는 능력을 갖춘 AI 모델을 만드는 데 필요한 지식과 도구를 신속하게 생성하기 위해 TPC를 공동으로 만들었습니다."

Contacts

크리스토퍼 J. 크레이머

미디어 관계 책임자

아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory)

사무실 : 630.252.5580

이메일 : media@anl.gov