השנה בתחום הבינה המלאכותית עד כה: דגמים מסיביים וכיצד להשתמש בהם בתבונת נתונים PlatoBlockchain. חיפוש אנכי. איי.

השנה ב-AI עד כה: דגמים מסיביים וכיצד להשתמש בהם

עולם הבינה המלאכותית ולמידת מכונה נע מהר מאוד. כל כך מהר, למעשה, שזה מדהים לחשוב שזה היה רק ​​לפני עשור כאשר מודל AlexNet שלט בתחרות ImageNet והניע את התהליך שהפך את הלמידה העמוקה לתנועה טכנולוגית בתום לב. היום, אחרי שנים של כותרות על משחק, אנו רואים חדשנות הולכת וגוברת החלה על העולם האמיתי. 

בשנתיים האחרונות בלבד, דגמי AI/ML כמו GPT-3 ו-AlphaFold סיפקו יכולות שזרזו מוצרים חדשים ו חברות, וזה מתח את ההבנה שלנו לגבי מה מחשבים יכולים לעשות. 

עם זאת בחשבון, חשבנו שנבדוק מחדש את כיסוי ה-AI/ML שלנו שלנו במהלך המחצית הראשונה של השנה, כמו גם להתעדכן בכמה - אבל בהחלט לא את כל - מההתפתחויות הגדולות בתעשייה במהלך אותה תקופה. כפי שתראה, איזשהו שילוב של מודלים של שפה גדולה, מודלים גנרטיביים ומודלים בסיסיים הם מקור עיקרי לתשומת לב, ואנחנו רק גולשים על פני השטח במונחים של הבנת מה הם יכולים לעשות ואיך העולם מחוץ למחקר גדול מעבדות יכולות לנצל את הכוח שלהן.

אל האני שלנו מיקוד: כיצד לנצל את היתרונות של התקדמות AI/ML

כיצד להשתמש בדגמי AI מסיביים (כמו GPT-3) בסטארט-אפ שלך מאת אליוט טרנר / היפריה

AlphaFold, GPT-3 וכיצד להגביר את המודיעין עם AI מאת ניקו גרופן / קורנל

AlphaFold, GPT-3 וכיצד להגביר את המודיעין עם AI (Pt. 2) מאת ניקו גרופן / קורנל

Data50: סטארט-אפ הנתונים המובילים בעולם מאת ג'ניפר לי, שרה וואנג, ו ג'יימי סאליבן / a16z

ארכיטקטורות מתפתחות עבור תשתית נתונים מודרנית by מאט בורנשטיין, ג'ניפר לי ומרטין קאסדו / a16z

עשור של למידה עמוקה: כיצד התפתחה חווית הסטארט-אפ בינה מלאכותית עם ריצ'רד סוצ'ר (שאלות ותשובות) / you.com

7 טכניקות לבניית מודלים אמינים של AI מאת Beena Ammanath (קטע מהספר) /Deloitte

שני הדברים שנצטרך עבור ה-AlphaFold הבא עם דפנה קולר (שאלות ותשובות) / אינסיטרו

מיקוד בתעשייה: תמונות, מילים ועוד קידוד

תכנות תחרותי עם AlphaCode / רוח עמוקה

לימוד בינה מלאכותית לתרגם מאה שפות מדוברות וכתובות בזמן אמת / מטא AI

Pathways Language Model (PaLM): קנה מידה ל-540 מיליארד פרמטרים לביצועים פורצי דרך / מחקר של Google

DALL-E2 / OpenAI

תמונה: מודלים של פיזור טקסט לתמונה / מחקר של Google

סוגים אלה של התקדמות, וההבנה המוגברת של איך להשתמש בהם, הם הסיבה שאנו מחויבים להגביר את הכיסוי שלנו של AI/ML, ובמיוחד, כיצד נראה אותו מיושם בהגדרות בעולם האמיתי במהלך הבא כמה שנים. מ ביוטכנולוגיה ל טלוויזיה, אנו ערוכים לדמיון מחדש רציני של מה אפשרי וכיצד תוכנה יכולה לעזור לבני אדם להגשים את הרעיונות הפרועים ביותר שלהם. אם אתה עובד על משהו מרגש וחדשני בתחום ה-AI/ML ורוצה לחלוק את המחשבות שלך לאן פנינו מועדות, אנא שלח לנו גובה.

פורסם ב -27 ביוני 2022

טכנולוגיה, חדשנות ועתיד, כפי שסיפרו הבונים אותו.

תודה על ההרשמה.

בדוק בתיבת הדואר הנכנס שלך לקבלת הערת קבלת פנים.

בול זמן:

עוד מ אנדריסן הורוביץ