Auf Niveau der GeForce RTX 4080: Die GeForce RTX 5070 Ti im Test

[Aisn]

Vielleicht ist es so, dass wir irgendwann die KI nicht mehr trainieren können, aber selbst wenn dem so ist, brauchst du immer Hardware, um Berechnungen mit der KI durchzuführen.

Da bin ich bei dir, und es wird sicherlich Handlungsfelder geben, in denen KI hilfreich sein wird. Nur war ich von der Einschätzung des Forschers Chancen und Grenzen von KI – Ralf Otte doch recht überrascht (und beruhigt) (WDR 5: Neugier genügt - Redezeit - 23:42min).

Mit freundlichen Grüßen

 

[Dark_angel]

Da bin ich bei dir, und es wird sicherlich Handlungsfelder geben, in denen KI hilfreich sein wird. Nur war ich von der Einschätzung des Forschers Chancen und Grenzen von KI – Ralf Otte doch recht überrascht (und beruhigt) (WDR 5: Neugier genügt - Redezeit - 23:42min).

Mit freundlichen Grüßen

Na das ist eine Aussage, dass da nicht mehr viel Luft nach oben ist, bezweifele ich, wenn man Elon Musks KI-Unternehmen xAI anschaut, die bereits über 100 000 NVIDIA HGX H100 GPUs verfügen und das ganze noch auf mehr als eine Million aufstocken wollen, wird da auch noch Luft nach oben sein.

 

[Aisn]

Na das ist eine Aussage, dass da nicht mehr viel Luft nach oben ist, bezweifele ich, wenn man Elon Musks KI-Unternehmen xAI anschaut, die bereits über 100 000 NVIDIA HGX H100 GPUs verfügen und das ganze noch auf mehr als eine Million aufstocken wollen, wird da auch noch Luft nach oben sein.

Ich gehe nicht davon aus, dass du den Beitrag angehört hast?!

Das Problem besteht laut Quelle darin, dass die Menge an Erlernbarem endlich ist, vor allem das fehlerbereinigte, und das ist im Wesentlichen durch die LLMs durchgeprügelt worden.

Und da sich, laut Aussage des Interviewen, Niemand daran traut, das Maschinen sich selbst unterrichten, da sie Falsches verinnerlichen könnten, steckt das System in einer Sackgasse... Jenseits von Szenarien, in denen massiver Input möglich ist, wird die KI nicht funktionieren, das aber ist massiv energieabsorbierend. Und die ist endlich..., das merken die Big-Player und suchen ihr Heil in der Atomkraft, aber auch diese Ressourcen sind endlich und konkurrieren mit vielen anderen Anwendungsfeldern...

Tesla benötigt massiv mehr Leistung z.B. für das teilautonome Fahren mit preeducated Systems als der Mensch, der mit seinem 20W-Gehirn schon aus einem einzelnen Input heraus lernen kann...

We will see...