Там nvidia опубликовали статью, а также выложили пост о том, как разработали ChipNeMo - LLM для разработки чипов.
Ну я считаю, что и правильно. Пусть нейронки сами для себя чипы строят, уж они получше кожаных мешков знают, на каком железе им обучаться проще будет.
Вообще звучит пафосно "... can assist one of the most complex engineering efforts: designing semiconductors" в голове сразу рисуется скайнет, который сам для себя разрабатывает процессоры и самостоятельно прокачивается. Но по сути, если заглянуть в саму статью, то примеры использования там приводятся следующие: "Engineering Assistant Chatbot", "EDA Script Generation" (генерация 10-20 строчных скриптов), "Bug Summarization and Analysis". Ну и все. Уже и не так круто выглядит(
Из интересного - пишут, что из-за кастомизации модели под конкретную предметную область удалось существенно снизить количество параметров: с 70 миллиардов в llama-2 до 13 миллиардов в ChipNeMo. То есть если делать модель, заточенную под более конкретные задачи, то можно существенно уменьшить её размер (откупившись парой лет разработки).
Там nvidia опубликовали статью, а также выложили пост о том, как разработали ChipNeMo - LLM для разработки чипов.
Ну я считаю, что и правильно. Пусть нейронки сами для себя чипы строят, уж они получше кожаных мешков знают, на каком железе им обучаться проще будет.
Вообще звучит пафосно "... can assist one of the most complex engineering efforts: designing semiconductors" в голове сразу рисуется скайнет, который сам для себя разрабатывает процессоры и самостоятельно прокачивается. Но по сути, если заглянуть в саму статью, то примеры использования там приводятся следующие: "Engineering Assistant Chatbot", "EDA Script Generation" (генерация 10-20 строчных скриптов), "Bug Summarization and Analysis". Ну и все. Уже и не так круто выглядит(
Из интересного - пишут, что из-за кастомизации модели под конкретную предметную область удалось существенно снизить количество параметров: с 70 миллиардов в llama-2 до 13 миллиардов в ChipNeMo. То есть если делать модель, заточенную под более конкретные задачи, то можно существенно уменьшить её размер (откупившись парой лет разработки).
Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." Following this, Sebi, in an order passed in January 2022, established that the administrators of a Telegram channel having a large subscriber base enticed the subscribers to act upon recommendations that were circulated by those administrators on the channel, leading to significant price and volume impact in various scrips. Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. Messages are not fully encrypted by default. That means the company could, in theory, access the content of the messages, or be forced to hand over the data at the request of a government. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number.
from kr
