Das bisherige Jahr der KI: Massive Modelle und ihre Verwendung

Neuauflage von Plato

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Die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens bewegt sich sehr schnell. Tatsächlich so schnell, dass es bemerkenswert ist, sich vorzustellen, dass es erst ein Jahrzehnt her ist, als das AlexNet-Modell die ImageNet-Konkurrenz dominierte und den Prozess einleitete, der Deep Learning zu einer echten Technologiebewegung machte. Heute, nach Jahren der Schlagzeilen über das Spielen, sehen wir ständig zunehmende Innovationen, die für die reale Welt gelten.

Allein in den letzten Jahren lieferten KI/ML-Modelle wie GPT-3 und AlphaFold katalysierende Fähigkeiten neue Produkte und Unternehmen, und das erweiterte unser Verständnis dessen, was Computer leisten können.

Vor diesem Hintergrund dachten wir, wir würden unsere KI/ML-Berichterstattung in überdenken Future über die erste Jahreshälfte, sowie einiges nachholen – aber sicher nicht alle - der wichtigsten Branchenentwicklungen in dieser Zeit. Wie Sie sehen werden, ist eine Kombination aus großen Sprachmodellen, generativen Modellen und Basismodellen eine wichtige Quelle der Aufmerksamkeit, und wir kratzen nur an der Oberfläche, um zu verstehen, was sie können und wie die Welt außerhalb der großen Forschung funktioniert Labore können ihre Macht nutzen.

Das Future Fokus: Vorteile von KI/ML-Fortschritten nutzen

So verwenden Sie massive KI-Modelle (wie GPT-3) in Ihrem Startup von Elliot Turner / Hyperia

AlphaFold, GPT-3 und How to Augment Intelligence with AI von Niko Grupen / Cornell

AlphaFold, GPT-3 und wie man Intelligenz mit KI erweitert (Teil 2) von Niko Grupen / Cornell

Data50: Die weltbesten Daten-Startups von Jennifer Li, Sarah Wang und Jamie Sullivan / a16z

Neue Architekturen für moderne Dateninfrastrukturen by Matt Bornstein, Jennifer Li und Martin Casado / a16z

Ein Jahrzehnt des Deep Learning: Wie sich die KI-Startup-Erfahrung entwickelt hat mit Richard Socher (Fragen und Antworten) / du kommst

7 Techniken zum Erstellen zuverlässiger KI-Modelle von Beena Ammanath (Buchauszug) /Deloitte

Die zwei Dinge, die wir für das nächste AlphaFold brauchen mit Daphne Koller (Fragen und Antworten) / Einführung

Branchenfokus: Bilder, Wörter und mehr Codierung

Konkurrenzprogrammierung mit AlphaCode / Deepmind

KI beibringen, Hunderte von gesprochenen und geschriebenen Sprachen in Echtzeit zu übersetzen / Meta-KI

Pathways Language Model (PaLM): Skalierung auf 540 Milliarden Parameter für bahnbrechende Leistung / Google-Recherche

DALL-E2 / OpenAI

Imagen: Text-to-Image-Diffusionsmodelle / Google-Recherche

Diese Art von Fortschritten und das gewachsene Verständnis dafür, wie man sie nutzt, sind der Grund, warum wir uns dafür einsetzen, unsere Berichterstattung über KI/ML zu intensivieren und insbesondere, wie wir es in der nächsten Zeit in realen Umgebungen anwenden werden ein paar Jahre. Aus Biotechnologie zu Fernsehen, sind wir bereit für eine ernsthafte Neuinterpretation dessen, was möglich ist und wie Software Menschen dabei helfen kann, ihre wildesten Ideen umzusetzen. Wenn Sie an etwas Aufregendem und Neuartigem im Bereich KI/ML arbeiten und uns Ihre Gedanken darüber mitteilen möchten, wohin wir gehen, Bitte Schicken Sie uns einen Stellplatz.

Veröffentlicht am 27. Juni 2022

Technologie, Innovation und die Zukunft, wie sie von denen erzählt wird, die sie bauen.

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Zeitstempel: 27. Juni 202216. Juli 2022