デジタル時代のコンピューティングパワー: 人工知能のパワーを解き放つ

人工知能 (AI) の文脈では、「計算能力」とは、コンピューターまたはコンピューター ネットワークが複雑な計算を実行し、大量のデータを処理し、複雑なアルゴリズムを迅速に実行する能力を指します。機械学習やディープラーニングなどの多くの AI タスクは、効率的に実行するために大量のコンピューティング リソースを必要とするため、これは AI の重要な側面です。

AI における計算能力の重要性は、次のような例えで説明できます。複雑なパズルを解こうとする探偵を想像してください。探偵が一度に扱える手がかりや証拠が多ければ多いほど、考えるスピードが速くなり、解決策を早く見つけられるようになります。同様に、コンピューティング能力が向上すると、AI モデルはより大量のデータを処理および分析できるようになり、精度が向上し、意思決定が迅速化されます。

コンピューティング能力は主に次の 2 つの主要コンポーネントによって決まります。

（１）プロセッサ（CPU/GPU/TPU）：プロセッサはコンピュータの頭脳のようなものです。 AI タスクに必要なすべての計算と操作を実行します。 CPU（中央処理装置）は一般的なタスクを問題なく処理しますが、AI の場合は GPU（グラフィックス処理装置）や TPU（テンソル処理装置）などの特殊なユニットがよく使用されます。これらの特殊なユニットは複数の計算を同時に実行できるため、AI タスクの実行速度が向上します。

（２）メモリ（RAM）：メモリは、コンピュータがデータに素早くアクセスして保存できる作業スペースのようなものです。人工知能では、大規模なデータセットを処理する必要があるため、十分な RAM を持つことが重要です。メモリが限られている場合、コンピューターはストレージからデータを絶えず取得するために時間を浪費する必要があり、プロセスが遅くなる可能性があります。

十分な計算能力があれば、人工知能の飛躍的進歩が可能になります。研究者や開発者は、より大規模で複雑なモデルを実験することができ、自然言語処理、コンピューター ビジョン、自律システムなどのさまざまな AI アプリケーションの進歩につながります。

ChatGPT が発表された後、多くの人が「中国企業は ChatGPT のような大規模なモデルを作ることができるのか？」という疑問を抱きました。

これらのうち、アルゴリズムは最も大きなギャップがあるリンクではないかもしれません。本当のボトルネックとなるのは、多くの人が想像できない計算能力です。

大規模なモデルをトレーニングするには、計算能力が非常に重要です。

GPT-3.5 のようなモデル自体は 1,750 億個のパラメータで構成されています。パラメータは、モデルがトレーニング中に適切な応答を生成するために調整することを学習するノブのようなものです。多数のパラメータを持つことで、モデルは言語の複雑なパターンを捉え、コンテキストを理解し、一貫性がありコンテキストに適した応答を生成することができます。

この膨大な計算能力と多数のパラメータが、ChatGPT が自然で人間のような会話を行う能力に貢献しています。ニュアンスを理解し、文脈に従い、幅広いトピックにわたって詳細な回答や応答を提供できます。

人工知能は、たとえ 1 日であっても、膨大な計算能力なしでは機能できません。

出典：重慶ラジオ科学普及体験センター

監査専門家：張 奇宜

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