Andrej Karpahty

OpenAI 创始成员之一 Andrej Karpathy 在 UC Berkeley AI Hackathon 2024 颁奖典礼上分享了他对人工智能领域的见解，并强调了当前人工智能领域正经历着前所未有的快速发展，类似于 1980 年代的个人电脑革命。他认为，大型语言模型 (LLMs) 正成为新的计算范式，类似于个人电脑中的中央处理器，并正在改变我们与技术互动的方式。Karpathy 还强调了项目和实践在人工智能领域取得成功的关键作用，并分享了他个人经历中的一些成功案例。 ➡️ 人工智能领域正在经历快速发展，大型语言模型 ( LLMs ) 正在成为新的计算范式，类似于个人电脑中的中央处理器。 ➡️ LLMs 将在未来改变我们与技术互动的方式，并可能在数字和物理世界中自动化许多任务。 ➡️ Karpathy 还强调了项目和实践在人工智能领域取得成功的关键作用，并分享了他个人经历中的一些成功案例，例如他早期在 YouTube 上发布的游戏编程教程，最终帮助他发展了教学事业。 ➡️ 他还强调了 “一万小时定律” 的重要性，并鼓励听众投入大量时间进行实践，以积累经验和专业知识。 ➡️ Karpathy 认为，项目可以帮助人们深入学习，并鼓励他们将项目发布到网络上，以提高工作质量并获得反馈。 ➡️ 他总结说，人工智能领域充满了机遇，并鼓励听众继续进行项目开发，并努力将他们的工作转化为现实世界的改变。 原文 大家好，非常感谢你们的邀请，我很高兴能来到这里。我非常喜欢黑客马拉松，这里充满了能量和创造力，年轻人们尝试做很酷的事情，一起学习和创造，这对我来说是最喜欢的地方。我参加过很多黑客马拉松，所以今天能在这里和你们交流真的很高兴。 首先，当他们邀请我时，我没想到这次活动规模会这么大，这确实超出了我的预期。这个黑客马拉松的规模确实很大。我想开始说的是，这对于 AI 来说并不寻常。我在 AI 领域已经有大约 15 年的经验，所以我可以自信地说，它已经发展了很多。对我来说，AI 以前只是几百个学者聚在一起开研讨会，讨论一些数学的细节。这是我进入 AI 领域时所习惯的。那时候，当你训练神经网络时，你会用 MNIST 数据集中的小数字，训练受限玻尔兹曼机，用对比散度来训练网络，然后仔细检查网络的第一层是否训练正确。我知道这听起来很久远且没什么意义，但那时候的氛围确实不同，现在情况变得有些失控了。但看到今天的能量，15 年后的今天，AI 发展成了现在这个样子，所以这也是我认为这次活动规模如此之大的原因。 Nvidia 是制造 GPU 的公司，这些 GPU 用于我们神经网络的所有繁重工作，现在是美国最有价值的公司，并且已经接管了市场。这就是我们今天所处的时代，为什么有这么多像这样的黑客马拉松，我认为这非常了不起，但确实是前所未有的。对于许多刚进入 AI 领域的人来说，这是一个非常独特的时刻，这并不寻常，非常有趣也非常独特，现在有很多事情在发生。我认为根本原因是计算的本质在发生变化，我们正进入一个新的计算范式，这是非常罕见的。我几乎觉得这像是 1980 年代的计算机时代重现，但这次不是中央处理单元执行字节指令，而是大型语言模型 (Large Language Model) 处理 Token（小字符串片段）。除此之外，我们有 Token 窗口而不是字节的内存，还有其他等价物。所以它有点像计算机，这就是为什么我称之为大型语言模型操作系统(LLM OS)。我曾在推特上更详细地讨论过这个。我认为这是一个新计算机，我们都在学习如何编程，了解它的优势和劣势，如何将其融入产品，以及如何充分利用它。...