Drops Tech

Прорыв в умножении матриц может привести к созданию более быстрых и эффективных моделей искусственного интеллекта Матричная математика, лежащая в основе искусственного интеллекта, только что пережила самый большой рост «более чем за десятилетие». Ученые-компьютерщики открыли новый способ умножать большие матрицы быстрее, чем когда-либо прежде, устраняя ранее неизвестную неэффективность, сообщает журнал Quanta Magazine . В конечном итоге это может ускорить работу таких моделей искусственного интеллекта, как ChatGPT , функционирование которых в значительной степени зависит от умножения матриц. Результаты, представленные в двух недавних статьях, привели к, как сообщается, самому большому повышению эффективности матричного умножения за более чем десятилетие. Умножение двух прямоугольных числовых массивов, известное как матричное умножение , играет решающую роль в современных моделях искусственного интеллекта, включая распознавание речи и изображений, чат-боты от всех крупных поставщиков, генераторы изображений