Året i AI så här långt: Massiva modeller och hur man använder dem PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Året i AI så här långt: Massiva modeller och hur man använder dem

Världen av artificiell intelligens och maskininlärning går väldigt snabbt. Så snabbt, faktiskt, att det är anmärkningsvärt att tänka på att det bara var ett decennium sedan när AlexNet-modellen dominerade ImageNet-tävlingen och satte igång processen som gjorde djupinlärning till en riktig teknikrörelse. I dag, efter år av rubriker om spel, ser vi en ständigt ökande innovation som gäller den verkliga världen. 

Bara under de senaste åren har AI/ML-modeller som GPT-3 och AlphaFold levererat funktioner som katalyserade nya produkter och företag, och det utökade vår förståelse för vad datorer kan göra. 

Med det i åtanke tänkte vi se över vår AI/ML-täckning igen Framtida under det första halvåret av året, samt komma ikapp en del – men absolut inte Allt - av den stora industriutvecklingen under den tiden. Som du kommer att se är en kombination av stora språkmodeller, generativa modeller och grundmodeller en stor källa till uppmärksamhet, och vi skummar bara ytan när det gäller att förstå vad de kan göra och hur världen utanför stor forskning laboratorier kan utnyttja sin kraft.

Smakämnen Framtida fokus: Hur man drar fördel av AI/ML-framsteg

Hur man använder massiva AI-modeller (som GPT-3) i din start av Elliot Turner / Hyperia

AlphaFold, GPT-3 och hur man ökar intelligensen med AI av Niko Grupen / Cornell

AlphaFold, GPT-3 och How to Augment Intelligence with AI (Pt. 2) av Niko Grupen / Cornell

Data50: Världens bästa datastartuper av Jennifer Li, Sarah Wang och Jamie Sullivan / a16z

Nya arkitekturer för modern datainfrastruktur by Matt Bornstein, Jennifer Li och Martin Casado / a16z

Ett decennium av djupt lärande: Hur AI-startupplevelsen har utvecklats med Richard Socher (Frågor och svar) / du.com

7 tekniker för att bygga tillförlitliga AI-modeller av Beena Ammanath (bokutdrag) /Deloitte

De två sakerna vi behöver för nästa AlphaFold med Daphne Koller (Frågor och svar) / Insitro

Branschfokus: Bilder, ord och mer kodning

Konkurrenskraftig programmering med AlphaCode / djupt sinne

Lär AI att översätta 100-tals talade och skrivna språk i realtid / Meta ai

Pathways Language Model (PaLM): Skalning till 540 miljarder parametrar för banbrytande prestanda / Google Research

DALL-E2 / OpenAI

Bild: Text-till-bild-diffusionsmodeller / Google Research

Dessa typer av framsteg, och den ökade förståelsen för hur man använder dem, är anledningen till att vi är dedikerade till att öka vår täckning av AI/ML och i synnerhet hur vi kommer att se det tillämpas i verkliga miljöer under nästa några år. Från bioteknik till tv, vi är redo för en seriös omformning av vad som är möjligt och hur programvara kan hjälpa människor att leverera på sina vildaste idéer. Om du arbetar med något spännande och nytt inom AI/ML-området och vill dela dina tankar om vart vi är på väg, snälla du skicka oss en tonhöjd.

Upplagt 27 juni 2022

Teknik, innovation och framtiden, som berättas av dem som bygger den.

Tack för att du registrerade dig.

Kolla din inkorg för ett välkomstmeddelande.

Tidsstämpel:

Mer från Andreessen Horowitz