首个全自动科学发现AI系统,Transformer作者创业公司Sakana AI推出AI Scientist

简介: 【9月更文挑战第11天】Sakana AI公司近日推出全球首个全自动科学发现AI系统——AI Scientist,实现了人工智能在科学研究领域的重大突破。AI Scientist不仅能独立完成从假设提出到实验设计、数据分析及论文撰写的全过程,还能通过模拟评审提升研究成果的质量。该系统已成功应用于机器学习的多个子领域,并产出达到顶级会议标准的论文。尽管其高效性备受赞誉,但也引发了关于研究可信度和潜在风险的讨论。Sakana AI强调,系统具备可追溯的决策过程与严格的评审机制,确保了研究的可靠性和透明度。论文详情参见:[链接]。

近日,人工智能领域传来一则令人瞩目的消息:Sakana AI公司推出了首个全自动科学发现AI系统——AI Scientist。这一创新成果引起了广泛关注,被视为人工智能在科学研究领域的重大突破。

AI Scientist的出现,标志着人工智能在科学发现过程中的角色发生了根本性的转变。过去,人工智能主要作为辅助工具,帮助科学家进行数据分析、模式识别和预测等工作。然而,AI Scientist的诞生,使得人工智能能够独立完成科学研究的全过程,从提出研究假设到设计实验、分析数据,再到撰写论文和参与同行评审。

据介绍,AI Scientist采用了先进的大型语言模型,能够生成新颖的研究想法,并根据这些想法编写代码、执行实验、可视化结果。它还能够撰写完整的科学论文,并模拟评审过程对论文进行评估。这一过程可以反复进行,使得AI Scientist能够不断完善和深化其研究。

为了展示AI Scientist的潜力,Sakana AI公司将其应用于机器学习的三个不同子领域:扩散模型、基于Transformer的语言模型和动力学学习。结果显示,AI Scientist能够独立完成高质量的研究,并生成符合顶级机器学习会议录用标准的论文。

然而,AI Scientist的出现也引发了一些争议和讨论。一方面,它为科学研究带来了巨大的便利和效率提升。传统的科学研究过程往往需要耗费大量的时间和资源,而AI Scientist的出现,使得科学家能够更加专注于创造性的工作,而将重复性和耗时的任务交给人工智能完成。

另一方面,也有人担心AI Scientist的出现可能会对科学研究的可信度和可靠性产生影响。毕竟,人工智能的决策过程往往是不透明的,难以进行解释和验证。此外,如果AI Scientist被滥用或误用,可能会导致科学研究的泡沫化和低质量化。

对于这些担忧,Sakana AI公司表示,他们已经采取了一系列的措施来确保AI Scientist的可靠性和可信度。首先,AI Scientist的决策过程是可追溯的,科学家可以随时查看和验证其工作。其次,AI Scientist的论文在发表之前,会经过严格的同行评审过程,以确保其质量和可靠性。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.06292

目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】昇思MindSpore并行
本文介绍昇思MindSpore的并行训练技术,包括张量重排布、自动微分等,旨在简化并行策略搜索,提高大规模模型训练效率。文章探讨了大模型带来的挑战及现有框架的局限性,详细说明了MindSpore如何通过技术创新解决这些问题,实现高效的大模型训练。
46 20
【AI系统】昇思MindSpore并行
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
【AI系统】混合并行
混合并行融合了数据并行、模型并行和流水线并行,旨在高效利用计算资源,尤其适合大规模深度学习模型训练。通过将模型和数据合理分配至多个设备,混合并行不仅提升了计算效率,还优化了内存使用,使得在有限的硬件条件下也能处理超大型模型。3D混合并行(DP+PP+TP)是最先进的形式,需至少8个GPU实现。此策略通过拓扑感知3D映射最大化计算效率,减少通信开销,是当前深度学习训练框架如Deepspeed和Colossal AI的核心技术之一。
42 15
【AI系统】混合并行
|
3天前
|
存储 人工智能 PyTorch
【AI系统】张量并行
在大模型训练中,单个设备难以满足需求,模型并行技术应运而生。其中,张量并行(Tensor Parallelism, TP)将模型内部的参数和计算任务拆分到不同设备上,特别适用于大规模模型。本文介绍了张量并行的基本概念、实现方法及其在矩阵乘法、Transformer、Embedding和Cross Entropy Loss等场景中的应用,以及通过PyTorch DeviceMesh实现TP的具体步骤。
30 11
【AI系统】张量并行
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
【AI系统】完全分片数据并行 FSDP
本文深入探讨了AI框架中针对权重数据、优化器数据和梯度数据的分布式并行实现,特别是在PyTorch框架下的具体方案。文章首先回顾了通用数据并行和分布式数据并行的概念,重点讨论了同步与异步数据并行的差异。接着,文章详细介绍了如何在PyTorch中实现弹性数据并行,特别是完全分片数据并行(FSDP)的机制,包括其如何通过分片模型状态和剩余状态来减少内存消耗,提高训练效率。此外,文章还探讨了混合精度训练、损失缩放和内存消耗估算等关键技术,为理解和实施高效的分布式训练提供了全面的指导。
21 9
【AI系统】完全分片数据并行 FSDP
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
【AI系统】数据并行
数据并行是一种在分布式AI系统中广泛应用的技术,通过将数据集划分成多个子集并在不同计算节点上并行处理,以提高计算效率和速度。在大规模机器学习和深度学习训练中,数据并行可以显著加快模型训练速度,减少训练时间,提升模型性能。每个计算节点接收完整的模型副本,但处理不同的数据子集,从而分摊计算任务,提高处理速度和效率。数据并行按同步方式可分为同步数据并行和异步数据并行,按实现方式包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行等。其中,分布式数据并行(DDP)是当前应用最广泛的并行算法之一,通过高效的梯度聚合和参数同步机制,确保模型一致性,适用于大型NPU集群和AI系统。
39 7
【AI系统】数据并行
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AI系统】计算图挑战与未来
当前主流AI框架采用计算图抽象神经网络计算,以张量和算子为核心元素,有效表达模型计算逻辑。计算图不仅简化数据流动,支持内存优化和算子调度,还促进了自动微分功能的实现,区分静态图和动态图两种形式。未来,计算图将在图神经网络、大数据融合、推理部署及科学计算等领域持续演进,适应更复杂的计算需求。
32 5
【AI系统】计算图挑战与未来
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】流水并行
在大模型训练中,单个设备难以满足计算和存储需求,分布式训练成为必要。模型并行是其中关键技术之一,通过将模型计算任务拆分至不同设备上执行,提高训练效率。模型并行主要包括朴素模型并行、张量并行和流水线并行。流水线并行通过将模型的不同层分配到不同设备上,采用微批次处理,提高设备利用率。Gpipe和PipeDream是两种流行的流水线并行方案,前者通过重叠前向和反向传播提升效率,后者则通过1F1B策略实现交错执行,最大化利用计算资源。
31 15
|
3天前
|
人工智能 前端开发 PyTorch
【AI系统】动态图与静态图转换
从 TensorFlow、PyTorch 到 PaddlePaddle、MindSpore、MegEngine,主流 AI 框架经历了动静分离、动静结合到动静统一的发展过程。这些框架通过动态图转静态图技术,实现了计算效率与灵活性的平衡,显著提升了 AI 开发效率和产品应用的便利性。
34 14
|
3天前
|
人工智能 PyTorch 测试技术
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练通过将任务分配至多个节点,显著提升模型训练效率与精度。本文聚焦PyTorch2.0中的分布式训练技术,涵盖数据并行、模型并行及混合并行等策略,以及DDP、RPC等核心组件的应用,旨在帮助开发者针对不同场景选择最合适的训练方式,实现高效的大模型训练。
31 8