5 月 23 日，英特尔发布了一款生成式 AI 模型Aurora genAI。据悉，Aurora genAI 具有 1 万亿个参数，几乎是 ChatGPT 免费和公共版本的六倍（ChatGPT 此前宣称具有 1750 亿参数）。它将接受来自生物学、化学、材料科学、物理学、医学和其他来源的一般文本、代码、科学文本和结构化科学数据的训练。
该模型英特尔是与阿贡国家实验室和 HPE 合作开发的，它是一个纯粹以科学为中心的生成式 AI 模型，它将潜在应用于系统生物学、癌症研究、气候科学、宇宙学、高分子化学与材料和科学等领域。
除了科研之外，Aurora genAI 还具有在自然语言处理、机器翻译、图像识别、语音识别、金融建模等商业领域的应用潜力。
“该项目旨在充分利用 Aurora 超级计算机的全部潜力，产生可用于能源部实验室下游科学并与其他机构合作的资源，”阿贡实验室副主任 Rick Stevens 说道。
英特尔 Aurora genAI 的开发依赖于 Megatron 和 DeepSpeed 框架。这些结构增强了模型的强度和容量。英特尔的目标是到 2024 年完成 Aurora genAI 模型的构建。
在 AI 军备竞赛进展得如火如荼之际，英特尔虽然也亮出了自家AI大模型，但它的实际用途却与 ChatGPT 不同。Aurora genAI 模型与在众多科学和实践进步方面具有巨大潜力。一些潜在的好处包括：
加速科学研究：凭借其强大的计算能力，Aurora genAI 有望加快科学研究进程。通过分析大量数据并产生有价值的见解，它可以为突破性发现铺平道路。
推进药物发现和材料科学：该模型分析和解释复杂数据集的能力有助于新药物和材料的开发。这有可能彻底改变药物研究并推动材料科学领域的创新。
加强气候变化研究：气候研究可以通过英特尔 Aurora genAI 的能力得到改善。通过分析气候数据和模拟情景，该模型可以增强对气候变化动态的理解，促进更好的决策。
促进 AI 算法开发：Aurora genAI 对于推动 AI 算法的开发至关重要。生成充足的训练数据并提供有价值的见解可以推动创建新的 AI 模型并改进现有模型。
参考链接：
加V：busulishang4668
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