Les gouvernements commencent à imposer des exigences aux modèles d’IA en fonction de la manière dont
beaucoup de calcul a été utilisé pour les former. Par exemple, la loi de l’UE sur l’IA impose
exigences imposées aux fournisseurs d’IA à usage général présentant un risque systémique, lequel
inclut les systèmes formés avec plus de 10 $^{25}$ opérations en virgule flottante
(FIASCO). Aux États-Unis’ Cadre de diffusion de l'IA, un calcul d'entraînement
seuil de 10$^{26}$ FLOP est utilisé pour identifier “modèles contrôlés” quel visage
un certain nombre d'exigences. Nous explorons combien de modèles une telle formation calcule
les seuils captureront au fil du temps. Nous estimons qu'à la fin de 2028, là
sera entre 103-306 modèles de fondation dépassant les 10 $^{25}$ FIASCO
seuil proposé dans la loi européenne sur l’IA (90% CI), et 45-148 modèles dépassant
les 10$^{26}$ Seuil FLOP qui définit les modèles contrôlés dans AI Diffusion
Cadre (90% CI). Nous constatons également que le nombre de modèles dépassant ces
les seuils de calcul absolus augmenteront chaque année de manière superlinéaire — c'est,
chaque année successive verra davantage de nouveaux modèles capturés dans le seuil
que l'année précédente. Des seuils définis par rapport au plus grand
formation effectuée à ce jour (Par exemple, de sorte que tous les modèles dans une commande de
l'ampleur du plus grand cycle de formation à ce jour est capturée par le seuil)
voir une tendance plus stable, avec une prévision médiane de 14-16 modèles capturés
par cette définition chaque année à partir de 2025-2028.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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