O ano em IA até agora: modelos massivos e como usá-los PlatoBlockchain Data Intelligence. Pesquisa Vertical. Ai.

O ano em IA até agora: modelos massivos e como usá-los

O mundo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina se move muito rápido. Tão rápido, na verdade, que é notável pensar que foi apenas uma década atrás quando o modelo AlexNet dominou a competição ImageNet e deu início ao processo que tornou o aprendizado profundo um movimento tecnológico genuíno. Hoje, depois de anos de manchetes sobre jogos, vemos inovações cada vez maiores que se aplicam ao mundo real. 

Somente nos últimos dois anos, modelos de IA/ML como GPT-3 e AlphaFold forneceram recursos que catalisaram novos produtos e empresas, e isso ampliou nossa compreensão do que os computadores podem fazer. 

Com isso em mente, pensamos em revisitar nossa cobertura de IA/ML em promissor ao longo da primeira metade do ano, bem como colocá-lo em dia - mas certamente não tudo - dos principais desenvolvimentos da indústria durante esse período. Como você verá, algumas combinações de grandes modelos de linguagem, modelos generativos e modelos de base são uma grande fonte de atenção, e estamos apenas percorrendo a superfície em termos de compreensão do que eles podem fazer e como o mundo fora das grandes pesquisas laboratórios podem utilizar seu poder.

A promissor foco: Como aproveitar os avanços de IA/ML

Como usar modelos maciços de IA (como GPT-3) em sua inicialização por Elliot Turner / Hyperia

AlphaFold, GPT-3 e como aumentar a inteligência com IA por Niko Grupen/Cornell

AlphaFold, GPT-3 e como aumentar a inteligência com IA (Parte 2) por Niko Grupen / Cornell

Data50: as principais startups de dados do mundo por Jennifer Li, Sarah Wang e Jamie Sullivan/a16z

Arquiteturas emergentes para infraestrutura de dados moderna by Matt Bornstein, Jennifer Li e Martin Casado/a16z

Uma década de aprendizado profundo: como a experiência de startup de IA evoluiu com Richard Socher (Q&A) / com você

7 técnicas para construir modelos de IA confiáveis por Beena Ammanath (trecho do livro) /Deloitte

As duas coisas que precisaremos para o próximo AlphaFold com Daphne Koller (Q&A) / Introdução

Foco do setor: imagens, palavras e mais codificação

Programação Competitiva com AlphaCode / Deepmind

Ensinar IA a traduzir centenas de idiomas falados e escritos em tempo real / Meta IA

Modelo de linguagem de caminhos (PaLM): dimensionamento para 540 bilhões de parâmetros para desempenho inovador / Pesquisa do Google

DALL-E2 / OpenAI

Imagen: modelos de difusão de texto para imagem / Pesquisa do Google

Esses tipos de avanços e a maior compreensão de como utilizá-los são o motivo pelo qual nos dedicamos a aumentar nossa cobertura de IA/ML e, em particular, como veremos isso aplicado em configurações do mundo real nos próximos poucos anos. A partir de biotecnologia para televisão, estamos prontos para uma releitura séria do que é possível e como o software pode ajudar os humanos a concretizar suas ideias mais ousadas. Se você está trabalhando em algo empolgante e inovador no espaço de IA/ML e deseja compartilhar seus pensamentos sobre para onde estamos indo, por favor envie-nos um argumento de venda.

Postado em junho 27, 2022

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