人工智能OpenAI追踪AI模型效率：每16个月翻一番！超越摩尔定律( 二 )
论文研究指出 ， 研究者观察到硬件和算法的效率在有意义的范围内提高了一倍 ， 这表明 ， 一个好的AI进展模型应该整合两者的度量 。 除此之外 ， 研究人员还观察到 ， 以指数速度训练高兴趣任务的AI模型比摩尔定律训练成本更低 。
OpenAI并不是第一个公开提出对AI模型的效率进行基准测试的公司 。 去年 ， 卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)、艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI)和华盛顿大学(University of Washington)的科学家们主张 ， 除了准确性和相关衡量标准外 ， 还应将效率作为AI学术论文更普遍的评估标准 。 其他的建议则要求针对机器学习项目进行行业级别的能量分析 ， 以及以瓦为单位的计算标准进行评估 。
声明链接：https://openai.com/blog/ai-and-efficiency/
Github链接：https://github.com/openai/ai-and-efficiency
论文链接：https://cdn.openai.com/papers/ai_and_efficiency.pdf
结语:AI服务和技术逐渐强大
OpenAI开始公开追踪AI模型效率 ， 其模型的量化呈现可实时进行效率公示 ， 为行业提供参考 ， 选择更为适合的效率提升方式 。
算法改进是推动AI发展的关键因素 ， AI算法效率倍增 ， 计算量成倍减少 ， 算法效率收益极大提升 。 算法效率的提高为AI技术的提高创造了条件 ， 这意味着我们正面临AI技术无比强大的未来 。
消息来源：VentureBeat；OpenAI
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