【新智元导读】刚刚，AI界传奇Jeff Dean深度访谈重磅放出！作为谷歌大脑奠基人、TensorFlow与TPU背后的关键推手，他亲述了这场神经网络革命的非凡历程。
Jeff的父亲是一名医生，但他总是对计算机如何用于改善公共卫生感兴趣。当时如果想用计算机，他只能去健康部门地下室的机房，把需求交给所谓的「主机大神」，然后等他们帮你实现，速度非常慢。
最初，这台电脑就是一个闪烁灯和开关的盒子，后来他们给它加了键盘，可以一次输入多个比特。再后来，他们安装了一个BASIC解释器。Jeff Dean买了一本《101个BASIC语言小游戏》的书，可以把程序一行一行敲进去，然后玩，还能自己修改。
数字设备公司Digital Equipment Corporation，简称DEC，商标迪吉多Digital，是成立于1957年的一家美国电脑公司，发明了PDP系列迷你计算机、Alpha微处理器，后于1998年被康柏电脑收购
Jeff Dean决定建立分布式神经网络训练系统，从而训练非常大的网络。最后，谷歌使用了2000台计算机，16000个核心，然后说看看到底能训练什么。
他们把特定神经元真正兴奋的东西平均起来，创造最有吸引力的输入模式。这就是创造这只猫形象的经过，称之为「平均猫」。
同时，他们使用监督训练模型，在800台机器上训练五天，基本上降低了语音系统30%的错误率。这一改进相当于过去20年的语音研究的全部进展。
LSTM有点像是一个以向量作为状态的东西，然后它处理一堆词或标记（tokens），每次它稍微更新它的状态。所以它可以沿着一个序列扫描，并在一个基于向量的表示中记住它看到的所有东西。
所以，注意力机制是这篇非常开创性的论文的名字，他们在其中开发了这种基于transformer的注意力机制，这个机制在序列长度上是n平方的，但产生了惊人的结果。
Jeff Dean对此表示，研究这一领域的人，把它称之为「可解释性」。所谓可解释性，就是能不能搞清楚LLM到底在做什么，以及它为什么会这么做？
要知道，当前在非物理任务上，它们已经达到了这个水平，因为大多数人并不擅长，自己以前从未做过的随机任务。在某些任务中，LLM还未达到人类专家的水平。
前提是，它能够形成一个完全自动化闭环——自动生成想法、进行测试、获取反馈以验证想法的有效性，并且能庞大的解决方案空间中进行探索。
当问及未来五年个人规划时，Jeff Dean称，自己会多花些时间去思考，打造出更加强大、更具成本效益的模型，最终部署后服务数十亿人。
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? 万里姣记者 邢英莉 摄
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? 田世栋记者 赵士辉 摄
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