Створено новий міжнародний консорціум для створення надійних генеративних моделей ШІ для науки

ЛЕМОНТ, Іллінойс.– (BUSINESS WIRE)–Глобальний консорціум вчених із федеральних лабораторій, науково-дослідних інститутів, академічних кіл та промисловості створив для вирішення проблем будівництва великомасштабних штучний інтелект (ШІ) та вдосконалення надійного та надійного ШІ для наукових відкриттів.

Консорціум Trillion Parameter (TPC) об’єднує колективи дослідників бере участь у створенні великомасштабних генеративних моделей штучного інтелекту для вирішення ключових проблем у розвитку ШІ для науки. Ці виклики включають розробку масштабованих архітектур моделей і стратегій навчання, організацію та курування наукових даних для моделей навчання; оптимізація бібліотек AI для поточного та майбутнього екзамасштабні обчислення платформи; і розробка платформ глибокої оцінки для оцінки прогресу в навчанні науковим завданням, надійності та довірі.

З цією метою TPC:

• Створіть відкриту спільноту дослідників, зацікавлених у створенні найсучасніших великомасштабних генеративних моделей штучного інтелекту, широко спрямованих на просування прогресу в наукових та інженерних проблемах шляхом обміну методами, підходами, інструментами, ідеями та робочими процесами.
• Розвивайте, запускайте та координуйте проекти добровільно, щоб уникнути дублювання зусиль і максимізувати вплив проектів на ширше ШІ та наукове співтовариство.
• Створіть глобальну мережу ресурсів і досвіду, щоб сприяти наступному поколінню ШІ та об’єднати дослідників, зацікавлених у розробці та використанні широкомасштабного ШІ для науки та техніки.

Трильйони параметричних моделей представляють передові масштаби широкомасштабного штучного інтелекту, і лише найбільші комерційні системи штучного інтелекту зараз наближаються до такого масштабу.

Навчання LLM (великих мовних моделей) із такою кількістю параметрів потребує обчислювальних ресурсів ексамасштабного класу, таких як ті, що розгортаються в кількох національних лабораторіях Міністерства енергетики США (DOE) і в багатьох партнерів-засновників TPC в Японії, Європі та інших країнах. Навіть з такими ресурсами навчання найсучаснішої моделі з одним трильйоном параметрів потребуватиме місяців виділеного часу, що неможливе для всіх систем, крім найбільших. Отже, такі зусилля залучатимуть великі, міждисциплінарні, багатоінституційні команди. TPC передбачається як засіб підтримки співпраці та спільних зусиль між такими командами та всередині них.

«У нашій лабораторії та у зростаючій кількості партнерських установ по всьому світу команди починають розробляти передові моделі ШІ для наукового використання та готують величезні колекції раніше невикористаних наукових даних для навчання», — сказав Рік Стівенс, заступник директора лабораторії з обчислень. , науки про навколишнє середовище та життя в Аргоннській національній лабораторії DOE. «Ми спільними зусиллями створили TPC, щоб пришвидшити ці ініціативи та швидко створити знання та інструменти, необхідні для створення моделей штучного інтелекту з можливістю не лише відповідати на запитання, що стосуються предметної сфери, але й синтезувати знання в різних наукових дисциплінах».

Контакти

Крістофер Дж. Крамер

Начальник відділу зв'язків зі ЗМІ

Аргонна Національна лабораторія

Управління: 630.252.5580

Ел. пошта: media@anl.gov