Jeg er mye mer tilbøyelig til å si at RL *systemet* inne i OpenAI er AGI i stedet for noe fast modellsjekkpunkt som kommer ut av det

Jeg innså på vårt Berlin-arrangement at det er mange talentfulle og ambisiøse unge mennesker i Europa. Bare (nesten) ikke noe inspirerende selskap til å bygge fremtiden eller VC som har ballene til å gi dem en sjanse. Ikke rart hvorfor alle vil Kom til SF|

Open ai vil bli husket som et av de mest inspirerende selskapene gjennom tidene

Jeg ser ikke poenget med kodebase som definerer batchstørrelse på per gpu-nivå. Dette betyr at du må endre batchstørrelsesparameteren manuelt når du skalerer opp / ned skaleringseksperimentet. Jeg antar at historisk gjort i kodebase som ikke har grad acc ?

Vi burde være mer bekymret for å tenke å ansette alle pytorch-ppl enn å stikke krypskyting fra åpen ai

Hvis du er på ICML og interessert i verifiserbar slutning, sørg for å stikke innom plakaten vår! Vi vil presentere TOPLOC, en effektiv aktiveringshashing-metode som fungerer på tvers av en rekke innstillinger, for eksempel å bytte inferensoppsett eller til og med modeller. 16. juli, 16:30, E-1106

Nytt blogginnlegg og nytt bibliotek er ute nå! BP handler om MaxSim, hvorfor det er *størrelsesordener* mye mer krevende enn vanlig cosinuslikhet, og hvorfor GPUer ikke bryr seg, men CPUer gjør det! Biblioteket er maxsim-cpu, noe som gjør det slik at CPUer kan være raske og spille det kult også.

Absolutt @kellerjordan0 seier

Nysgjerrig på å prøve dette med diloco, ville fortsatt gjøre bs=1 på den indre optimalisereren og fortsatt få fordeler av dataparallellitet

Også ansiennitet innen ingeniørfag er å kunne jobbe med teknisk gjeld til andre