开源 AI 面临的考验

续做非常意识形态经济且节省能源。基于这些趋势，我或许我们应该优先减低有组织体能训练和运转大为数尺度求学三维的效益，以可维持源字符 AI 的水准和质量。稠密抑制内积鉴于意识形态经济期望的不一致普遍性、大型自然语言三维（LLMs）城镇人口稠密体能训练的能源消耗以及特权日益集之之前的趋势，Open Cybernetics 意识到并不需要规避非常加不遗余力的立场。在源字符 AI 生态村后退迈进的过程之之前，为数据集集建立连系值得注意于 GNU 国际标准公共特许证（ GPL） 的基准将是一个最重要的流程。然而，我们或许仅仅借助值得注意于 copy-left 的特许证无规抵挡先为计在愿景十年显现的意识形态经济和意识形态军事力量。反之亦然，我们并不需要原先核心技术和备忘录，以催生社有可能上意识形态经济特权动态的趋向。我特别好奇的是我们内部所引述的 “稠密抑制内积（Sparsely Activated Tensor）” 内涵及其与PPP紧致的协同效应。并不需要请注意的是，在愿景的政府机构工作之之前，我们将揭示如何紧密结合与三维无关的稠密抑制内积数据集结构。在本文之之前，我只是借此参考背后的观念，并概述持续发展这种类型核心技术的原理以及其对源字符生态村和非常为广泛领域领域的制约。稠密抑制内积可以被定义为以稠密方式也解析和备份其状态的数据集结构。为了非常好地了解这假定什么，让我们从一个单纯的例子开始，并在此新的逐步紧密结合。平面图 1 : 缓冲层描述缓冲层 （embedding layer）可以被当成一种基于方的给定应当的稠密抑制内积。这假定：缓冲层由一个包括其所乘积的均数值线普遍性和词符（tokens，例如，词组 ）以下组合成。体系结构之之前主要用途的每个词组被重新分配到均数值线普遍性之之前的一行，从而建立连系词组到缓冲乘积 （embeddings）的给定（可知平面图1）。然后，这些缓冲乘积作为脑部在线的回传。缓冲层可以被当成稠密抑制内积的缘故是它实现与此类数据集结构特别的两个基准：通过主要用途元数据集，可以颇高效地解析缓冲乘积，不用将整个内积启动时到内核之之前即可同步进行稠密解析。可以稠密地备份缓冲乘积。在通过缓冲层同步进行后向引导时，只有与主要用途到的词符 (token 或 tokens) 特别的均数值有可能被调整，而其余的缓冲有可能被排除在备份流程之内外。虽然方的给定方规在无关离散标记（如词组）的意味著表明是有价数值的，但在月初份回传的意味著是众所周知的。例如，一个 28×28 的平面投影块包括了大量或许的像素组合成，主要用途比如说方的给定的缓冲层是不切仅仅的。然而，正如我们将在月里看到的，主要用途多对一给定方规可以解决问题值得注意的结果。缓冲乘积解析和稠密抑制内积两者之间的逻辑通往将立刻愈发微小。

我们可以考虑到一种情况，其之之前我们有一个由传输的系统组合成的消去线普遍性 Wk，以及一个消去的回传 I（可知平面图2）。对I 和 Wk 同步进行点积浮点运算基本上相当于检查和 Wk的每一奇科，并确定哪一奇科乘积非常接近 I 。受益的 K 乘积声称 I 和 Wk 的每一奇科两者之间的三角函数值得注意度。k 之之前的名次越颇高表明回传与其所奇科两者之间的值得注意度越大。

平面图 2：K 的数值声称 Wk 之之前的奇科和 I 的值得注意度通过替换成一个 softmax 抑制函数、一个额内外的均数值线普遍性Wv和一个领域于可调 softmax 栖息于准确度的标量参数 β，我们只能将 I 与等价的负载 O 共同点痛快（可知平面图3）。softmax 操纵诱发的栖息于决定了 Wv 线普遍性的哪些行将被给与非常颇高的最优越普遍性。这种脑部在线层的备有通常被引述为 Modern Hopfield Lookup 层。它主要用途先为定的除此以内外可求学的系统的加权总和，建立连系一个月初份回传和一个负载 embedding 两者之间的共同点。平面图 3 : Modern Hopfield Lookup 层的描述对于一些读者来说，或许仍然很微小了，从 I 到 O 的转换并不需要大量的近似于数值。在 Transformer 三维的自请冲动组态（self-attention）之之前，近似于数值供给非常为突出。如平面图4 所示， Transformer 三维的自请冲动组态主要用途了三个线普遍性：解析线普遍性 Q 、键线普遍性 K 和数值线普遍性 V，以及一个 softmax 函数。请注意流程之之前 dk 的平方下部在平面图3 之之前的 β 项之之前作用了值得注意的作用。平面图4 : Transformer 之之前自请注意组态的平面昂。为了简化起可知，省略了头接口、基因组器的层消去和残差通往。为了受益解析、键和数值线普遍性，并不需要近似于数值大量可避免的三角函数值得注意度。详细来说，这些点积之之前的大部分未曾相当大地作出贡献到自请冲动组态的负载 embedding。换句话说，Q 、 K 和 V 之之前的大多数数值都比 1 相比之下。尽管如此，我们仍然要对回传 I 和 WQ 、WK 、WV 的所有奇科同步进行比较，因为先为先不知道哪些均数值线普遍性的内部的系统有可能诱发最颇高的三角函数值得注意度。这种缺乏先验基本知识缩减了 Transformer 三维的近似于数值效益，我们再再次一只好在整个 Q 和 K 线普遍性两者之间同步进行点积浮点运算。为了突出意味着近似于数值机政府机构系统政府机构系统之之前反馈解析过程的低效普遍性，让我们考虑到一个场景：我们有一个大型元数据集，并借此监督一个单纯的解析。在此之之前，AI 政府机构系统的操纵无关将整个元数据集启动时到内核之之前并同步进行初始值，以解析与我们的解析相匹配的少量历史纪录，而不是能用检索历史纪录。如我们所可知，意味着在像 Transformer 这样的共同点无意识在线之之前引导反馈的方式也相当低效。解决这个问题有两种潜在的方式也。一种选择是采用机器人求学方规，想法变更请冲动组态，以提颇高近似于数值供给。这已在二期工程建设如 Linformer 和 Performer 之之前同步进行了揭示。另一种方式也是考虑到将元数据集政府机构系统的设计应当确立其之之前，而不对基础三维体系结构同步进行变更。我们知道，例如，可以在不必启动时或初始值整个内积的意味著，实际上监督 I 和均数值线普遍性两者之间的 k 最东南边近规 kNN）搜索。主要用途这种方规可以相当大减低自然语言三维的近似于数值供给，同时节省大量光子。有趣的是，一些自然语言三维仍然在某种程度上主要用途了这些核心技术。例如，Memorizing Transformer 通过在乘积元数据集上颇高效监督近似于 k 值得注意东南边搜索来能用内外部芯片。能用乘积元数据集的自然语言三维解决问题通常在后台主要用途 HNSW 搜索算规（一种颇高效的近似于值得注意东南边搜索搜索算规）。如果将稠密解析的内涵类比于元数据集，可以将其类比为有着先为检索均数值的历史纪录解析（即传输的的系统），不用初始值整个元数据集。然而，在此之之前能用乘积元数据集的基本Transformer 解决问题仅仅能在推理小说过程之之前监督近似于 k 值得注意东南边（kNN）搜索。换句话说，三维体能训练仍然以城镇人口稠密的方式也同步进行，这是一个光子城镇人口稠密型的过程。为了促进大为数脑部在线的有组织体能训练，并不需要从同时备份三维均数值趋向为稠密备份。通过设计支持稠密解析和稠密备份的脑部紧密结合模块，我们可以为源字符 AI 生态村的赋能毫毕竟问作出贡献，解决由于森林资源受到限制而引致的反馈不对引述。加密算法 Ghost 表明作为一种消除森林资源受到限制的策略，一些源字符 AI 生态村的研究者执规人员仍然开始能用数值得信赖的PPP协同工作同步进行 LLM（大型自然语言三维）的推理小说和变更。例如，像 Petals 这样的二期工程建设准备主要用途基于 Kademlia 的栖息于式数组表来在一个分散的路由器在线之之前引导脑部社交活动。这种方规让 Petals 的其他用户只能在多个路由器两者之间重新分配体能训练和推理小说执行，而不是依赖一个单一的机器人来启动时整个 LLM。通过有组织参与体能训练过程，这些栖息于式路由器扩大了他们的技能，近乎了他们之外只能达到的水平。尽管这些政府机构系统的国际标准普遍性令人瞩目，意味着的PPP AI 政府机构工作还却是一个关键的组合成部分：在对抗环境下“可免猜疑”（trustlessness）。在此之之前，如果有人在像 Petals 这样的政府机构系统之之前同步进行一个之前向引导，你仍然并不需要猜疑在线之之前的其他路由器。也就是说，任何恶意的路由器都可以返回一个未曾仅仅来自三维的负载。虽然这个受到限制或许不有可能对科学界合作研究者诱发灾难普遍性制约，但它其实阻碍了PPP AI 政府机构系统在仅仅领域之之前的为广泛采用。而在这里，稠密抑制内积的第二个相当大占优就显出了。除了他们的能源稳定普遍性内外，稠密抑制内积还有着使PPP AI 在线内的数字签名维护安全之前向和后向引导被选为或许的必要属普遍性。今日，让我们简要地看一下梅克尔树根（Merkle Tree）数据集结构，以了解如何解决问题这样的本世纪。梅克尔树根（Merkle Tree）是一种基元根数据集结构，领域于在不向另一方交换以下的每个数值的意味著，维护安全地表明以下之之前数值的存有。为了建立连系一个 Merkle 树根，以下之之前的每个数值都主要用途数字签名数组函数同步进行数组数字签名，从而受益三叶路由器。然后通过数组组合成这些三叶路由器，成型非三叶子的叔父路由器。这个过程一直重复，直到达到基元根的下部路由器（参可知 平面图 5）。平面图 5一个梅克尔树根（Merkle Tree）的平面昂。三叶路由器用灰色声称，非三叶路由器用白色声称。要获知梅克尔树根 (Merkle Tree) 之之前是不是存有某个数值，我们主要用途 Merkle 表明，它由一系奇科数组基因组组合成。通过将三叶路由器数组数值与交换的 Merkle 表明同步进行乘积数组浮点运算，可以回溯许多现代的 Merkle 下部路由器（参可知平面图 6）。并不需要请注意的是，送达到 Merkle 表明的送达者只能仍然保有 Merkle 下部路由器的本地拷贝，以同步进行表明过程。通过将本地传输的 Merkle 下部路由器与 Merkle 表明聚合的再再次一数组数值同步进行比较，送达者路由器可以表明一个数值是不是包括在领域于建立连系 Merkle 下部路由器的数值以下之之前。如果两个数组数值一致，就可以获知交换的数值其实是许多现代 Merkle 树根之之前的三叶路由器之一。并不需要请注意的是，Merkle 表明的大小不一（在平面图 6 之之前以蓝色数组声称）按对数比例贴图。这使我们只能交换小巧的存有普遍性表明，即使三叶路由器的数量不大。平面图 6：一个 Merkle 表明的示意平面图。为了表明 H3 在初始数值以下之之前存有，只能先将其与 H4 同步进行数组浮点运算，然后与 H1,2 同步进行数组浮点运算，先之前与 H5,6,7,8（以蓝色显示）同步进行数组浮点运算，以重新聚合 Merkle 下部路由器的数组数值。梅克尔树根 (Merkle Tree) 数据集结构与稠密抑制内积两者之间的连系在于它们的潜在组合成。可以在稠密抑制内积上紧密结合 梅克尔树根，以稠密方式也解析和备份其状态。在这个特定的例子之之前，内积的奇科乘积被主要用途梅克尔树根之之前的三叶路由器（可知平面图 7）。平面图 7主要用途稠密抑制内积的奇科作为三叶路由器紧密结合梅克尔树根的示意平面图。让我们考虑到一个场景，Bob 保有一个有着 Hopfield 搜索层的现代 Hopfield 在线（如 平面图 3）。另一方面，Alice 持有者 Bob 的 Hopfield 搜索层的 Merkle 下部路由器的本地拷贝。举例 Alice 想要将回传截取 Bob 同步进行之前向引导。Bob 同步进行之前向引导，相当于在稠密抑制内积之之前监督近似于 k 值得注意东南边搜索 (kNN)。随后，Bob 与 Alice 互动 Wk 之之前 k 个值得注意的奇科乘积，以及 Wk 的 Merkle表明，以及其所的 Wv 乘积和 Wv的 Merkle 表明（可知平面图 8）。平面图 8 现代 Hopfield 搜索层的加密算法 Ghost 表明的平面昂。举例 I 在 Wk 之之前的 k 个值得注意东南边居是引致 H1 和 H5 的奇科。通过将 H1 与 H2 同步进行数组浮点运算，将 H5 与 H6 同步进行数组浮点运算，然后将聚合的数组与 h3,4 和 H7,8 同步进行数组浮点运算，我们可以聚合稠密得分内积的 Merkle 下部路由器。同样的流程也可以领域于聚合的 Wv 的 Merkle 下部路由器。主要用途稠密解析的 Wk 和 Wv 缓冲，以及交换的 Merkle 表明，Alice 可以聚合可以数字签名表明的负载。最重要的是要请注意，在仅仅实施之之前，Bob 不有可能以未缓冲器PDF传输缓冲。反之亦然，他将采用 delta 基因组来缓冲器缓冲，从而大大提颇高所需的延时。此内外，Bob 不有可能为 Wk 和 Wv 之之前的每个 k 值得注意东南边的奇科/行乘积收发之外的 Merkle 表明。反之亦然，他将为 Wk 收发一个之外的小巧 Merkle Multiproof，另一个则领域于 Wv。请注意，如果主要用途稠密抑制内积，那么在 Transformer 的自请冲动组态之之前也可以领域同样的核心技术。在 Open Cybernetics，我们将稠密抑制内积的 Merkle Multiproof 引述 CGPs（加密算法 Ghost 表明 )。我们或许 CGPs 可以作为一个强劲的紧密结合模块，在愿景的近似于数值机政府机构系统政府机构系统之之前反派最重要角色。Ghost 表明也是我或许在再再次次的将来，大部分该网站流量将由脑部社交活动组合成的缘故。每个AI政府机构系统都存有一个 "Ghost邮件"，其之之前包括每个在线层的 Ghost下部路由器，以及体系结构反馈和之前向引导和反向引导之之前无关的操纵。单独可以绝对地或许 AI 政府机构系统的负载仅仅来自三维。主要用途 CGPs 和 Ghost 邮件众所周知将为PPP近似于数值机政府机构系统政府机构系统替换成原先范式，还将促进缩减工作稳定普遍性的文化。通过将加密算法Ghost 表明确立领域于 AI 交互的该网站备忘录之之前，将不再再次或许隐藏三维体系结构和均数值。Ghost 邮件将维护三维体系结构的工作稳定普遍性，而 CGPs 将使三维均数值公开（因为每次同步进行之前向引导时，一小部分均数值将以缓冲器表现形式交换）。这种核心技术趋向将使人工知觉被选为一个交换的森林资源，可供他有可能访问和保有。反思除了比方说（openness）和可免猜疑普遍性（trustlessness）内外，定位 CGPs 还有或许将近似于数值机政府机构系统和去之之前心化账本核心技术的领域领域结合在一起，为自治近似于数值机政府机构系统政府机构系统 （Autonomous AI system）的显现铺平道路。自治近似于数值机政府机构系统政府机构系统是一个能用歧见搜索算规的不用特许普遍连续性的PPP近似于数值机政府机构系统备忘录。这些备忘录不是彻底改变账本之之前的条目，而是引导思想。为了维护有效地运转并防止增数值不愿（DoS）袭击，这些备忘录或许比如说相互对冲或汇率。这些自治政府机构系统的核心早先以及意识形态经济和社有可能上制约将在愿景的研究者之之前概述。作为总二期工程师和近似于数值机政府机构系统研究者执规人员，我们只能认识到核心技术固有的意识形态普遍连续性。看似微小的二期工程决断或许引致极为重要的社有可能上趋向。例如，城镇人口稠密抑制的尺度求学三维或许引致集之之前化的社有可能上组织痛快表现形式，而稠密抑制的尺度求学三维或许引致去之之前心化的社有可能上组织痛快表现形式。今日比再再次加任何时候都非常并不需要跨学科概述。例如，数值得考虑到去之之前心化近似于数值机政府机构系统对治理的制约。近似于数值机政府机构系统政府机构系统将如何制约国家当地政府？它们有可能给与体制主义国家当地政府特权，还是有助于持续发展非常强劲的民主制度？该公司组织痛快结构和极小可行为数又如何？想像一下通过将每个外籍人士的个普遍性化 AI 单独（Ghost）通往到一个交换在线来建立连系可扩大的实际上民主制度的或许普遍性，这是相当有趣的。这些想规数值得在愿景进一步揭示。我借此这序言能造成了你对揭示近似于数值机政府机构系统和PPP核心技术两者之间的协同效应的热情。我确信，在近似于数值机政府机构系统和元数据集政府机构系统的交叉领域领域，特别是在稠密抑制内积领域领域，愿景几年将有可能显现灾难性的进展。此内外，近似于数值机政府机构系统和PPP政府机构系统的结合，以及稠密抑制共同点无意识在线的持续发展，毕竟将有相当大的进步。我提倡你揭示这些迷人的主题，并为源字符 AI 毫毕竟问作出贡献。请记住，自由/源字符软件（FLOSS）文学运动不意味著是字符交换，它还是给与全球生态村特权的体现。

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