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杰夫怎么也没有想到,孟繁岐还真没在画饼。
虽然时间上稍微吹了点牛,夸张了一些。比如ChatGPT这个级别的千亿参数大模型,没有英伟达的A100会比较难去训练。
卡如果不够好不够先进,分布式所需要的卡数量就越多。卡的数量越多就越有可能出现硬件上的问题,一旦有几卡出现错误,整个流程可能都会受到影响。
按英伟达的发售时间来看,想要出ChatGPT这个水准的对话机器人,很可能受到硬件的限制,需要2020年底才能出来,最多只能提前两年左右。
但为了再次提前推出这系列技术,孟繁岐也可以考虑稍微牺牲一部分ChatGPT的性能,借此将ChatGPT的出现时间往前再提一两年。
从现在开始算起,四年可能还是吹了点牛,五六年希望还是很大的。
不过杰夫倒也是个实诚人,他心知肚明,自己有画饼的嫌疑。
谷歌大脑团队的地位最初并不高,虽然吴恩达创立该项目,证明了深度学习的潜力,但在相当长的一段时间内,该团队并没有什么产出。
不少谷歌高层人士都认为这是在浪费钱,对团队的方向持怀疑和负面的态度。
2012年辛顿团队的突破性成果,以及年初辛顿团队的加入,很大程度上缓解了这方面的问题,众人对这位AI老教父还是持有极大的尊重的。
不过,虽然研究上有辛顿把关,效率和质量都提升了不少。
技术落地这件大事始终没有一个阶段性的成果,没有什么实际的项目真的运用了新技术。
这次吸纳孟繁岐,除了再次借助他的惊人成果提高谷歌大脑的团队地位之余,杰夫对刚才实时检测算法的情况非常感兴趣。
这很有可能是一个大规模的技术应用,可以彻底一扫谷歌大脑团队一直只在小打小闹的颓势。
“实时检测算法这件事,想必白度的李总已经将各方面的情况总结的非常详细了。”发现杰夫也在打这件事的主意之后,孟繁岐哈哈大笑,自己精心挑选的现阶段变现部署最快的技术,果然颇具吸引力。
“李总的PPT和技术发布会,想必做得非常周密,他的展示要比我嘴巴直接说要详细太多,我们周五看白度的技术发布会就好。”
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