ИИ для всех ориентирование в новой эпохе демократизированного интеллекта

AI for all in the era of democratized intelligence

От мега-моделей к рою GPU: практические шаги для освоения и применения современных инструментов искусственного интеллекта для всех.

Введение

Представьте себе мир, где передовые инструменты искусственного интеллекта так доступны, как мобильные приложения, и вам не нужна степень доктора наук, чтобы использовать их мощь. Что ж, этот мир уже существует! Демократизация искусственного интеллекта не только переформатирует технологический ландшафт, но также предоставляет практические шаги, конкретные идеи и реальные примеры для энтузиастов в технологиях на разных уровнях. Независимо от того, являетесь ли вы любителем или профессионалом, этот статья поможет вам разобраться с инструментами, платформами и техниками, которые делают искусственный интеллект доступным для всех. Погрузитесь в исследование практических подходов и узнайте, как вы можете немедленно применить эти инновации в своих проектах.

Сила мега-моделей

Когда я начал изучать разработку искусственного интеллекта 10 лет назад вместе с Эндрю Нгом, разработка продвинутого алгоритма классификации текста на уровне производства требовала небольшой команды исследователей. Рабочий процесс в основном включал в себя ручное создание обучающих данных, выбор кандидатов-моделей, обучение, тестирование и оценку модели. Было сложно создать надежную модель, которая хорошо обобщалась на невидимые обучающие данные.

Эта парадигма изменилась с появлением мега-моделей, в основном под влиянием революционной работы «Вся ваша внимание» (Attention is All You Need). Эта ключевая работа представила архитектуру трансформерной нейронной сети, которая значительно улучшила производительность моделей NLP. В работе было показано, что модель трансформера отлично справляется с захватом долгосрочных зависимостей и требует гораздо меньше обучающих данных, чем модели, считавшиеся передовыми на тот момент.

Мега-модели доступны как в открытом, так и в закрытом виде. Эти большие модели обычно могут использоваться для любых текстовых задач и могут быть дополнительно настроены для выполнения конкретных задач с высокой точностью.

• Два новых доклада подробно анализируют вселенную белков, раскрытую 200 миллионами моделей AlphaFold 2
• Повысьте производительность искусственного интеллекта с помощью тонкой настройки
• 7 способов создать матрицу корреляции в Python

С вычислительной точки зрения огромные мега-модели иногда могут быть избыточными. Зачем задействовать модель с 200 миллиардами параметров, когда модель с 7 миллиардами параметров может достичь тех же результатов? В своих хобби-проектах я постоянно обнаруживаю, что настройка более маленьких моделей предлагает лучший баланс между затратами…