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对我们所有的毕业生和即将到来的CGCA成员来说，最热烈的问候！我将在最近的晚宴上见到你们中的一些人，在本期其他地方的Colin Kerr的文章中，我们将听到更多的声音。这是我将记住的事件，并且出于所有正确的原因！当我为IE最新一期的IE写这篇注释时，我对人工智能（AI）的复兴公共兴趣（AI）相当介意，这次是由Chatgpt（其变体和竞争者）体现的特定机器智能形式驱动的。的确，这不仅是因为人造和生物智能之间的相似之处通常在我的思想中，还因为起草文本的过程（这种活动被隐含地理解为只能由人类才能进行的一种创造过程），现在可以说是开始体验海洋变化的。很明显，有一个很小但并不重要的，数量的创意作家，他们正在与可以总结，重塑甚至对书面文本发表评论的软件代理合作起草文章。以这种方式使用代理似乎范围从规划整个文章到词缩短单个段落；撰写科学文章的协作方法可能会遵循1。可以公平地说，尽管在所谓的生成形式的机器学习中取得了明显进展 - 那些经过培训的机器学习训练的新示例的培训 - 以及在大语言模型（LLMS）中应用这些原理的早期芽，但很少有人可能会预见到这一点的速度是我们的速度。据估计，与Chatgpt互动的人数在公开发布的两个月内越过了1亿个大关。培训此类LLM的工程专长是强大的。在法国公共赠款的协助下，数百名研究人员的合作开发和发布了大型语言模型，也许鲜为人知。 Bloom接受了刚过1.6多个文本的语料库培训，涵盖了46种人类语言和13种编程语言，并以约25吨的25吨Co 2发射器的范围（当时非常有效的计算小时）（以及非常有效的Jean Zay Hartware 2）进行培训。碳撞击估计比GPT3.5（是当前使用最广泛使用的Chatgpt版本的LLM）的碳效果相当小，部分原因是使用了法国网格（57 GCO 2 EQ/kWh）。数据清洁，模型体系结构和培训绽放的基本原理使您着迷3。
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