ปีแห่ง AI จนถึงตอนนี้: โมเดลขนาดใหญ่และวิธีใช้งาน

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

โลกของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงดำเนินไปอย่างรวดเร็ว อันที่จริง รวดเร็วมากจนน่าทึ่งที่คิดว่าเมื่อทศวรรษที่แล้วโมเดล AlexNet ครองการแข่งขัน ImageNet และเริ่มต้นกระบวนการที่ทำให้การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเคลื่อนไหวของเทคโนโลยีโดยสุจริต วันนี้, หลังจากหลายปีของการพาดหัวข่าวเกี่ยวกับการเล่นเกมเราเห็นนวัตกรรมที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ที่นำไปใช้กับโลกแห่งความเป็นจริง

ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา โมเดล AI/ML เช่น GPT-3 และ AlphaFold ได้มอบความสามารถที่กระตุ้น ผลิตภัณฑ์ใหม่ และ บริษัทและนั่นทำให้เราเข้าใจมากขึ้นว่าคอมพิวเตอร์ทำอะไรได้บ้าง

ด้วยเหตุนี้ เราคิดว่าเราจะทบทวนความครอบคลุม AI/ML ของเราใน อนาคต ในช่วงครึ่งแรกของปี เช่นเดียวกับการตามทันคุณ — แต่ไม่แน่นอน ทั้งหมด - ของการพัฒนาอุตสาหกรรมที่สำคัญในช่วงเวลานั้น อย่างที่คุณเห็น การผสมผสานระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โมเดลกำเนิด และโมเดลพื้นฐานเป็นแหล่งที่มาของความสนใจหลัก และเราแค่มองคร่าวๆ ในแง่ของความเข้าใจในสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้และวิธีที่โลกภายนอกการวิจัยขนาดใหญ่ ห้องปฏิบัติการสามารถใช้พลังของตนได้

พื้นที่ อนาคต โฟกัส: วิธีใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าของ AI/ML

วิธีใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ (เช่น GPT-3) ในการเริ่มต้นของคุณ โดย Elliot Turner / Hyperia

AlphaFold, GPT-3 และวิธีเพิ่มหน่วยสืบราชการลับด้วย AI โดย Niko Grupen / Cornell

AlphaFold, GPT-3 และวิธีเพิ่มหน่วยสืบราชการลับด้วย AI (Pt. 2) โดย Niko Grupen / คอร์เนล

Data50: The World's Top Data Startups โดย Jennifer Li, Sarah Wang และ เจมี่ ซัลลิแวน / a16z

สถาปัตยกรรมยุคใหม่สำหรับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลสมัยใหม่ by Matt Bornstein, Jennifer Li และ Martin Casado / a16z

ทศวรรษแห่งการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง: ประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งาน AI พัฒนาขึ้นอย่างไร กับริชาร์ด โซเชอร์ (ถาม-ตอบ) / คุณดอทคอม

7 เทคนิคในการสร้างโมเดล AI ที่เชื่อถือได้ โดย บีน่า อัมมานาถ (ข้อความที่ตัดตอนมาจากหนังสือ) /ดีลอยท์

สองสิ่งที่เราต้องการสำหรับ AlphaFold ตัวต่อไป กับ Daphne Koller (ถาม-ตอบ) / อินซิโทร

อุตสาหกรรมที่มุ่งเน้น: รูปภาพ คำ และการเข้ารหัสอื่นๆ

การเขียนโปรแกรมแข่งขันกับ AlphaCode / ใจลึก

การสอน AI เพื่อแปลภาษาที่พูดและเขียน 100 ภาษาแบบเรียลไทม์ / เมตาเอไอ

Pathways Language Model (PaLM): ปรับขนาดเป็น 540 พันล้านพารามิเตอร์เพื่อประสิทธิภาพที่ก้าวล้ำ / การวิจัยของ Google

DALL-E2 / OpenAI

Imagen: แบบจำลองการกระจายข้อความเป็นรูปภาพ / การวิจัยของ Google

ความก้าวหน้าประเภทนี้และความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับวิธีการใช้งานคือเหตุผลที่เราทุ่มเทเพื่อเพิ่มความครอบคลุมของ AI/ML และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะเห็นการนำ AI/ML นี้ไปใช้ในการตั้งค่าในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร ไม่กี่ปี จาก เทคโนโลยีชีวภาพ ไปยัง โทรทัศน์เราพร้อมแล้วสำหรับการสร้างจินตนาการใหม่อย่างจริงจังถึงสิ่งที่เป็นไปได้ และวิธีที่ซอฟต์แวร์สามารถช่วยให้มนุษย์นำเสนอแนวคิดที่ดุร้ายที่สุดของพวกเขาได้ หากคุณกำลังทำงานเกี่ยวกับสิ่งที่น่าตื่นเต้นและแปลกใหม่ในพื้นที่ AI/ML และต้องการแบ่งปันความคิดของคุณว่าเรากำลังจะไปที่ใด กรุณา ส่งสนามมาให้เรา.

เผยแพร่ 27 มิถุนายน 2022

เทคโนโลยี นวัตกรรม และอนาคต อย่างที่คนสร้างมันบอก

ขอบคุณสำหรับการลงทะเบียน

ตรวจสอบกล่องจดหมายของคุณสำหรับบันทึกต้อนรับ

การดูที่แสดงใน “โพสต์” (รวมถึงบทความ พอดแคสต์ วิดีโอ และโซเชียลมีเดีย) เป็นจำนวนการดูของบุคคลที่ระบุไว้ในนั้น และไม่จำเป็นต้องเป็นมุมมองของ AH Capital Management, LLC (“a16z”) หรือบริษัทในเครือที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลบางอย่างในที่นี้ได้รับมาจากแหล่งบุคคลที่สาม รวมถึงจากบริษัทพอร์ตโฟลิโอของกองทุนที่จัดการโดย a16z ในขณะที่นำมาจากแหล่งที่เชื่อว่าเชื่อถือได้ a16z ไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลดังกล่าวอย่างอิสระและไม่รับรองความถูกต้องของข้อมูลหรือความเหมาะสมสำหรับสถานการณ์ที่กำหนด

เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อจุดประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ควรใช้เป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ธุรกิจ การลงทุน หรือภาษี คุณควรปรึกษาที่ปรึกษาของคุณเองในเรื่องเหล่านั้น การอ้างอิงถึงหลักทรัพย์หรือสินทรัพย์ดิจิทัลใด ๆ มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นตัวอย่างเท่านั้น และไม่ถือเป็นการแนะนำการลงทุนหรือข้อเสนอเพื่อให้บริการที่ปรึกษาการลงทุน นอกจากนี้ เนื้อหานี้ไม่ได้มุ่งเป้าไปที่หรือมีไว้สำหรับการใช้งานโดยนักลงทุนหรือนักลงทุนที่คาดหวัง และไม่อาจเชื่อถือได้ไม่ว่าในกรณีใดๆ เมื่อตัดสินใจลงทุนในกองทุนใดๆ ที่จัดการโดย a16z (การเสนอให้ลงทุนในกองทุน a16z จะทำได้โดยบันทึกเฉพาะบุคคล ข้อตกลงจองซื้อ และเอกสารที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ของกองทุนดังกล่าว และควรอ่านให้ครบถ้วน) การลงทุนหรือบริษัทพอร์ตการลงทุนใดๆ ที่กล่าวถึง อ้างถึง หรือ ที่อธิบายไว้ไม่ได้เป็นตัวแทนของการลงทุนทั้งหมดในยานพาหนะที่จัดการโดย a16z และไม่สามารถรับประกันได้ว่าการลงทุนนั้นจะให้ผลกำไรหรือการลงทุนอื่น ๆ ในอนาคตจะมีลักษณะหรือผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน รายการการลงทุนที่ทำโดยกองทุนที่จัดการโดย Andreessen Horowitz (ไม่รวมการลงทุนที่ผู้ออกไม่อนุญาตให้ a16z เปิดเผยต่อสาธารณะและการลงทุนที่ไม่ได้แจ้งในสินทรัพย์ดิจิทัลที่ซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์) สามารถดูได้ที่ https://a16z.com/investments/.

แผนภูมิและกราฟที่ให้ไว้ภายในมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ควรใช้ในการตัดสินใจลงทุนใดๆ ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้บ่งบอกถึงผลลัพธ์ในอนาคต เนื้อหาพูดตามวันที่ระบุเท่านั้น การคาดการณ์ การประมาณการ การคาดการณ์ เป้าหมาย โอกาส และ/หรือความคิดเห็นใดๆ ที่แสดงในเอกสารเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบและอาจแตกต่างหรือขัดแย้งกับความคิดเห็นที่แสดงโดยผู้อื่น โปรดมอง https://a16z.com/disclosures สำหรับข้อมูลสำคัญเพิ่มเติม

ประทับเวลา: มิถุนายน 27, 2022กรกฎาคม 16, 2022