Parabéns à @NVIDIA, a primeira empresa pública avaliada em US$ 4 trilhões! Hoje, o poder computacional é 100.000 vezes mais barato e as ações da $NVDA valem 4.000 vezes mais do que na década de 1990, quando trabalhávamos para liberar o verdadeiro potencial das redes neurais. Agradecemos a Jensen Huang (veja a imagem) pelo generoso financiamento de nossa pesquisa 🚀
Postagens no blog sobre marcos relevantes, com links para as referências originais: 2010: Avanço do aprendizado profundo de ponta a ponta em GPUs NVIDIA. Nossa rede neural (RN) simples, porém profunda, em GPUs, superou o benchmark MNIST. Sem treinamento incremental camada por camada. Sem pré-treinamento não supervisionado. https://t.co/MfcBRTf2qm 2011: DanNet em GPUs NVIDIA desencadeia revolução nas CNNs profundas https://t.co/g0A05dlETs 2011: DannNet, a rede neural convolucional profunda, vence competição de caligrafia chinesa https://t.co/cfc4rhtPon 2011: DanNet alcança o primeiro reconhecimento de padrões visuais sobre-humanos https://t.co/MHpWsQmaAd Março de 2012: DanNet se torna a primeira rede neural a vencer uma competição de segmentação de imagens https://t.co/tUcK9v0Z3n Setembro de 2012: DanNet se torna a primeira rede neural a vencer uma competição de imagens médicas https://t.co/sclXwEyT0Y Maio de 2015: Redes Highway - mais de 10 vezes mais profundas que as redes neurais anteriores, baseadas no princípio de conexões residuais do LSTM de 1991. Variante com portas abertas: ResNet (publicada 7 meses depois). Aprendizado profundo tem tudo a ver com profundidade. LSTM: profundidade ilimitada para redes recorrentes. Redes Highway: para redes feedforward. https://t.co/Mr46rQnqPC 2017: histórico de competições de visão computacional vencidas por CNNs profundas em GPUs NVIDIA https://t.co/VxZOIF4ALo 2022: O ChatGPT utiliza princípios de 1991 (quando o poder computacional era 10 milhões de vezes mais caro do que hoje) — o sistema de 1991 é agora chamado de Transformer linear não normalizado. Tweet: https://t.co/loW60fKCyU Visão geral: https://t.co/jYOUdmqZUM 2022: história anotada da IA moderna e do aprendizado profundo https://t.co/Ys0dw5hkF4 Os conjuntos de treinamento atuais são muito maiores: em 2010, era apenas o MNIST, agora é a internet inteira!
@nvidia 111 dias depois: parabéns à @NVIDIA, a primeira empresa pública a atingir US$ 5 trilhões!