Что произошло на этой неделе в AI by Louis
Эта неделя была довольно хаотичной в мире больших языковых моделей (LLM) и «генеративного ИИ», поскольку крупные технологические компании изо всех сил пытались продемонстрировать свои технологии после успеха ChatGPT. Microsoft анонсировала версию поисковой системы Bing на базе искусственного интеллекта, которая включает технологию OpenAI ChatGPT в свой браузер Edge. В ответ Alphabet анонсировала свою альтернативу ChatGPT под названием Bard. Однако рекламные материалы для Bard содержали неточную информацию, вызывающую вопросы о том, поспешил ли Google с их выпуском. Тем временем китайский веб-гигант Baidu готовится к запуску генеративного чат-бота с искусственным интеллектом ERNIE в конце этого года.
То, что люди называют генеративным ИИ, все чаще становится следующей крупной платформой для основателей и стартапов, которую они могут использовать для создания новых продуктов. Барьеры для входа в бизнес теперь были снижены. Вы можете быстро и недорого создать прототип или минимально жизнеспособный продукт на основе подсказок или тонкой настройки API-интерфейсов LLM, таких как ChatGPT. Но трудно понять, как будет развиваться экосистема и какие возможности и продукты будут встроены в LLM и принадлежат таким компаниям, как OpenAI, Microsoft и Google, а какие будут выполняться окружающей стартап-экосистемой.
На этой неделе мы опубликовали новый блог Learn Prompting 101: Prompt Engineering Course & Challenges, в котором кратко рассказывается о Prompt Engineering и о том, как общаться с LLM и получать от них максимальную отдачу. Это представляет собой введение в всеобъемлющий курс Learn Prompting Course с открытым исходным кодом, в разработку которого мы внесли свой вклад.
Горячие новости
Были подняты вопросы о том, поспешила ли Alphabet с выпуском своего нового Bard LLM после того, как рекламные материалы содержали неточную информацию. Это происходит, когда Microsoft начинает интегрировать ChatGPT в свою поисковую систему Bing и открывает дебаты о том, как генеративный ИИ изменит то, как люди просматривают и взаимодействуют с Интернетом в будущем.
2. Генеративный ИИ: следующая потребительская платформа
Мы вступили в эпоху генеративного ИИ. Это может стать следующей крупной платформой, на которой основатели будут создавать продукты, определяющие категории. В этой статье рассматриваются основные категории потребителей с такими возможностями, как поиск и открытие продуктов, образование, знакомства, коучинг, электронная коммерция и многое другое.
3. Знакомство с новым Bing: шаг Microsoft за пределы ChatGPT
Microsoft анонсировала новую версию поисковой системы Bing с искусственным интеллектом, использующую ту же технологию, что и ChatGPT. Способ, которым Microsoft интегрировала эти возможности чат-бота в свой браузер Edge, отличается от ChatGPT. Эта версия позволяет вам задавать вопросы о новостях и событиях в режиме реального времени, интегрируя возможности чат-бота в свой браузер Edge.
Китайский веб-гигант Baidu сосредоточил внимание на ИИ в своем гипермасштабируемом облаке и собирается запустить генеративный чат-бот на основе ИИ в конце этого года. По словам представителя Baidu, компания планирует завершить внутреннее тестирование в марте, прежде чем сделать чат-бота общедоступным. Представитель добавил, что то, что отличает ERNIE от других языковых моделей, — это его исключительные возможности понимания и генерации благодаря его способности интегрировать обширные знания с огромными данными.
5. Объявляем об открытии Медицинского исследовательского центра искусственного интеллекта (MedARC)
Медицинский исследовательский центр искусственного интеллекта (MedARC) объявил о создании нового открытого и совместного исследовательского центра, посвященного развитию области искусственного интеллекта в здравоохранении. MedARC стремится разрабатывать большие модели ИИ, также известные как базовые модели, для использования в медицине и создавать междисциплинарные команды, способные решать клинические потребности.
Три 5-минутных чтения/видео, чтобы вы продолжали учиться
Всего за пять лет большие языковые модели (преобразователи) произвели революцию в области обработки естественного языка. Чтобы помочь исследователям и практикам начать работу с этими моделями, в этой статье представлен хронологический список академических исследований. Список охватывает основную архитектуру и задачи, законы масштабирования, повышение эффективности и управление большими языковыми моделями в соответствии с намеченными целями и интересами.
2. Машины учатся лучше, если мы учим их основам
Хотя агенты ИИ продемонстрировали впечатляющую производительность в определенных задачах, им часто трудно адаптироваться к новым условиям, и им не хватает абстрактных навыков, необходимых для достижения успеха в различных контекстах. Это ограничение возникает из-за их ограниченного фундамента понятий и огромного пространства возможностей, которые они должны исследовать. Чтобы преодолеть это ограничение, ученые-компьютерщики разрабатывают новые методы обучения машин основным понятиям, прежде чем выпустить их на волю. В этой статье подробно рассматриваются эти новые подходы и их потенциальное влияние на развитие ИИ.
3. Болтус, Бог ИИ — четырехсерийный сериал об обучении использованию ИИ в забавной постановке
Эта серия статей в Твиттере представляет собой четырехсерийное руководство по использованию ИИ, охватывающее ряд тем. К ним относятся развертывание моделей распространения в масштабе, создание генераторов преобразования текста в изображение, интеграция Stable Diffusion в рабочее пространство Slack и повышение скорости обслуживания Stable Diffusion в 3 раза.
4. Разгадка загадки машинного обучения
Исследователи изучают новую концепцию, называемую обучением в контексте, когда большая языковая модель может изучить новую задачу, увидев всего несколько примеров, без обновления ее параметров. Это явление можно объяснить более простыми линейными моделями меньшего размера, встроенными в более крупную модель, которые можно обучить выполнению новой задачи, используя только имеющуюся информацию. Это исследование проливает свет на алгоритмы обучения, которые могут использовать большие модели, и может помочь моделям выполнять новые задачи без дорогостоящего переобучения. Ученые из Массачусетского технологического института, Google Research и Стэнфордского университета работают над разгадкой этой тайны.
5. Самый важный профессиональный навык этого века
В мире искусственного интеллекта идет гонка продуктов. Проповедники ИИ считают, что генеративный ИИ станет наложением на поисковые системы, а также на творческую работу, написание заметок, исследования, домашние задания, наброски, наброски, раскадровку и обучение. Это означает, что будущее работы может зависеть от того, насколько хорошо люди могут общаться с ИИ, и от навыков, необходимых для этого: оперативное проектирование. В этой статье объясняется, почему.
Понравились эти статьи и сводки новостей? Получайте ежедневный обзор на почту!
Раздел сообщества Learn AI Together!
Предстоящие события сообщества
Сообщество Learn AI Together Discord проводит еженедельные семинары по искусственному интеллекту, чтобы помочь сообществу учиться у отраслевых экспертов, задавать вопросы и получать более глубокое представление о последних исследованиях в области искусственного интеллекта. Присоединяйтесь к нам на бесплатных интерактивных видеосеансах, которые еженедельно проводятся в прямом эфире на Discord, посещая наши предстоящие мероприятия.
На этой неделе сессию из девяти частей (бесплатной) серии Архитектура нейронных сетей возглавит Пабло Дюбу (DrDub), и она будет посвящена сетям-трансформерам. Во время этого занятия он рассмотрит такие темы, как трансформеры, BERT, GPT, T5, предварительная подготовка, трансферное обучение, обучение с нулевым выстрелом и обучение с несколькими выстрелами. Найдите ссылку на семинар здесь или добавьте его в свой календарь здесь.
Дата и время: 14 февраля, 23:00 по восточному поясному времени
Еженедельная группа чтения Learn AI Together предлагает информативные презентации и обсуждения последних событий в области ИИ. Это отличное (бесплатное) мероприятие, где можно учиться, задавать вопросы и общаться с членами сообщества. Присоединяйтесь к предстоящему обсуждению группы чтения здесь.
Дата и время: 18 февраля, 22:00 по восточному поясному времени
Мем недели!
Мем поделился пользователем neuralink#7014
Избранный пост сообщества из Discord
Doomlaser#5687 опубликовал пост о том, как он интегрировал API OpenAI в шутер от первого лица в жанре roguelike, который генерировал случайные и возникающие диалоги персонажей с живым преобразованием текста в речь. Вместо ручного написания диалога каждый персонаж будет получать подсказки в зависимости от его прошлого и ситуации, в которой он находится, что приведет к уникальным и динамичным разговорам. Ознакомьтесь с полной записью здесь и поддержите другого члена сообщества. Поделитесь своим мнением в теме здесь.
AI-опрос недели!
Узнай ответ в Дискорде!
TAI Кураторский раздел
Статья недели
Понимание основ искусственной нейронной сети от Janik Tinz
ИНС обычно реализуются с использованием таких фреймворков, как TensorFlow, Keras или PyTorch, которые подходят для очень сложных ИНС. Тем не менее, специалисты по обработке и анализу данных должны иметь фундаментальное представление об ИНС. Эта статья призвана помочь вам понять, как работает нейронная сеть, путем введения в основы ИНС, за которым следует подробное объяснение основных концепций ИНС.
Наши обязательные к прочтению статьи
Шесть удивительных неизвестных библиотек Python от Dhilip Subramanian
Интуитивное объяснение градиента политики Рену Ханделвал
Если вы заинтересованы в публикации с помощью Towards AI, ознакомьтесь с нашими рекомендациями и зарегистрируйтесь. Мы опубликуем вашу работу в нашей сети, если она соответствует нашим редакционным политикам и стандартам.
Предложения о работе
Инженер инфраструктуры машинного обучения (генеративный ИИ) @PhotoRoom (удаленный)
Старший инженер данных @Clarity AI (удаленно)
Инженер по машинному обучению — команда Центральной платформы (MLOps / MLInfra) @Canva (Remote)
Старший специалист по данным I @Signifyd (удаленно)
Штатный специалист по данным @Zapier (удаленно)
Ведущий специалист по данным @Acin (удаленно)
Аналитик данных @Pocket Worlds (удаленно)
Ученый по данным @MyFitnessPal (Удаленно)
Если вы готовитесь к следующему собеседованию по машинному обучению, обязательно посетите наш ведущий веб-сайт для подготовки к собеседованию, confetti!
