The Year In AI So Far: Massive Models And How To Use Them

Ripubblicato da Platone

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Il mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico si muove molto velocemente. Così veloce, infatti, che è straordinario pensare che è stato solo un decennio fa quando il modello AlexNet ha dominato la concorrenza di ImageNet e ha dato il via al processo che ha reso il deep learning un movimento tecnologico in buona fede. In data odierna, dopo anni di titoli sui giochi, vediamo un'innovazione sempre crescente che si applica al mondo reale.

Solo negli ultimi due anni, modelli AI/ML come GPT-3 e AlphaFold hanno fornito capacità catalizzatrici prodotti nuovi ed aziende, e questo ha ampliato la nostra comprensione di ciò che i computer possono fare.

Con questo in mente, abbiamo pensato di rivedere la nostra copertura AI/ML in Futuro durante la prima metà dell'anno, oltre a aggiornarti su alcuni, ma certamente no tutto - dei principali sviluppi del settore in quel periodo. Come vedrai, alcune combinazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli generativi e modelli di base sono una delle principali fonti di attenzione e stiamo solo sfiorando la superficie in termini di comprensione di cosa possono fare e come il mondo al di fuori della grande ricerca i laboratori possono utilizzare il loro potere.

I Futuro focus: come sfruttare i progressi dell'IA/ML

Come utilizzare enormi modelli di intelligenza artificiale (come GPT-3) nella tua startup di Elliot Turner/Hyperia

AlphaFold, GPT-3 e come aumentare l'intelligenza con l'IA di Niko Grupen/Cornell

AlphaFold, GPT-3 e come aumentare l'intelligenza con l'IA (Pt. 2) di Niko Grupen / Cornell

Data50: le migliori startup di dati al mondo di Jennifer Li, Sarah Wang e Jamie Sullivan/a16z

Architetture emergenti per moderne infrastrutture di dati by Matt Bornstein, Jennifer Li e Martin Casado / a16z

Un decennio di deep learning: come si è evoluta l'esperienza di avvio dell'IA con Richard Socher (Domande e risposte) / tu.com

7 tecniche per costruire modelli di intelligenza artificiale affidabili di Beena Ammanath (estratto del libro) /Deloitte

Le due cose di cui avremo bisogno per il prossimo AlphaFold con Dafne Koller (Domande e risposte) / Intro

Focus sul settore: immagini, parole e altro codice

Programmazione competitiva con AlphaCode / Deepmind

Insegnare all'IA a tradurre centinaia di lingue parlate e scritte in tempo reale / Meta IA

Pathways Language Model (PaLM): scalabilità a 540 miliardi di parametri per prestazioni rivoluzionarie / Ricerca Google

DALL-MI2 / OpenAI

Imagen: modelli di diffusione da testo a immagine / Ricerca Google

Questi tipi di progressi e la maggiore comprensione di come utilizzarli sono il motivo per cui ci dedichiamo a rafforzare la nostra copertura di AI/ML e, in particolare, come la vedremo applicata nelle impostazioni del mondo reale nel prossimo futuro pochi anni. Da biotecnologie a televisione, siamo pronti per una seria rivisitazione di ciò che è possibile e di come il software può aiutare gli esseri umani a realizzare le loro idee più sfrenate. Se stai lavorando a qualcosa di eccitante e nuovo nello spazio AI/ML e vuoi condividere i tuoi pensieri su dove siamo diretti, per favore inviaci una presentazione.

Pubblicato il 27 giugno 2022

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Timestamp: 27 Giugno 2022Luglio 16, 2022