Основні висновки для науковців та менеджерів з даних: 1. Розкажіть історію, використовуючи дані, адаптовані до вашої аудиторії. 2. Ділова хватка відрізняє хороших аналітиків даних від чудових, забезпечуючи максимальний вплив на стейкхолдерів.
Центри обробки даних великих технологій є основними джерелами глобальних викидів парникових газів, затьмарюючи комерційні рейси. Маріана Маццукато закликає ретельно вивчити вплив технологій на навколишнє середовище, звертаючи увагу на енергоємні технології, такі як ChatGPT.
Salesforce може втратити $48 млрд ринкової вартості на тлі занепокоєння щодо низького прогнозу зростання доходів і конкуренції з конкуруючими пропозиціями в галузі штучного інтелекту. Акції компанії впали на 18% після розчаровуючих квартальних результатів, які вперше за 15 років виявилися нижчими за очікування.
Мультимодальні моделі, такі як Claude3 і GPT-4V, інтегрують текст і зображення для кращого розуміння. Точне налаштування LLaVA на конкретних даних підвищує продуктивність у різних галузях.
Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.
OpenAI зіткнувся з негативною реакцією Скарлетт Йоханссон через новий чат-бот Sky, схожий на її героїню у фільмі «Вона». Глобальний саміт зі штучного інтелекту в Південній Кореї та звіт Інституту Алана Тьюринга про вплив АІ на вибори. Алекс Херн з Guardian обговорює останні розробки в галузі АІ з Мадлен Фінлі на BBC News.
Llama, популярна велика мовна модель Meta AI, стикається з труднощами при навчанні, але може досягти порівнянної якості за допомогою належного масштабування та найкращих практик на AWS Trainium. Розподілене навчання на 100+ вузлах є складним завданням, але кластери Trainium пропонують економію коштів, ефективне відновлення та покращену стабільність для навчання LLM.
Агенти ШІ, такі як ChatGPT, доводять, що ШІ може працювати на рівні людини. Agent Engineering Framework спрямований на розробку ефективних ШІ-агентів.
Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.
Колишній член правління OpenAI висловлює здивування з приводу публічного релізу ChatGPT у Twitter, який змістив фокус компанії. Також обговорювалися звільнення та повернення на роботу генерального директора Сема Альтмана.
Цитата Пітера Друкера «What gets measured, gets managed» підкреслює важливість пріоритизації метрик для прийняття ефективних бізнес-рішень. Історія успіху Uber підкреслює важливість узгодження метрик з етапами життєвого циклу продукту для стратегічного зростання.
Адаптація домену для LLM пояснюється в серії з 3 частин. Дізнайтеся, як ШІ-моделі борються за межі своєї «зони комфорту».
Президент Аргентини Хав'єр Мілей зустрінеться з технологічними гігантами в Кремнієвій долині на тлі гострої економічної кризи. Зустрічі Мілея з Пічаї, Альтманом, Цукербергом, Куком і Маском викликають подив.
OpenAI створює комітет з безпеки та захисту для прийняття важливих рішень. Розробляється нова модель ШІ для заміни системи ChatGPT.
Google використовує роздільну здатність сутностей для зіставлення продуктів на різних платформах, допомагаючи компаніям електронної комерції аналізувати конкурентів і порівнювати ціни. Фреймворк Entity Resolution (ER) допомагає виявляти дублікати оголошень і встановлювати конкурентні ціни в роздрібній торгівлі.