@gensynaiの共同設立者兼CEOである@benfieldingとのポッドキャストをお届けします。 ベンは、現在のAIへの注目が高まるずっと前の2015年からディープラーニングの博士課程を始めました。このエピソードでは、これまでの進歩について彼がどのように考えているか、より大きなモデルを構築するための経済的側面、そして次に何が来るのかを詳しく掘り下げます。 中央集権的なAIに投じられている資金が、製品の利用を通じて回収されるのかという疑問、オープンモデルがそのビジネスにどのような影響を与えるのか、ベンチマークで先行し続けることよりも、製品を継続的に利用してくれる顧客を持つことの重要性について語ります。 また、Gensynがどのように変化してきたかも振り返ります。チームは分散型コンピューティングから、世界からの真実の情報を収集することへと焦点を移しました。ベンはその決定をした理由と、Delphiが市場を利用して情報を統合し、実際の出来事と照合する仕組みについて説明します。 これにより、予測についての話へと進みます。ベンは、将来の出来事を予測することがAIのより大きな用途になると考えています。モデルが正解や不正解から学ぶ方法、人々が自分の知っていることを共有する動機づけが必要な理由、日常的な意思決定を支援する確率計算機がもたらす意味について議論します。 以下について話し合います： - ベンのディープラーニングにおける経歴とGensynの始まり - より大きなAIモデルの経済性と、その投資が妥当かどうか - オープンモデル、競争、そして顧客が継続的に使う製品の構築 - Gensynがコンピューティングに注力するのをやめた理由 - open-1bを用いた機械学習の検証とトレーニングの監査可能性 - Delphi、情報市場、実際の結果からの学習 - 予測の裏にある証拠を共有した人々への報酬 - 予測、より良い意思決定、分散化が役立つ場所 タイムスタンプ： 0:00 – AIは未来を予測できるか？ 1:14 – ベン・フィールディングとGensynの起源 7:26 – より大きなクラスタを超えたAIのスケーリング 13:29 – スタートアップが異なるアプローチを取れる理由 18:49 – 信頼と機械学習の検証 23:59 – 中央集権的AIの経済性 27:29 – Gensynがコンピューティングから離れた理由 31:09 – open-1bと監査可能なAIトレーニング 35:47 – オープンモデルとクローズドラボ 43:29 – AI製品、顧客、ネオクラウド 50:13 – LLMから予測へ 53:44 – より良い予測を行うためのモデルのトレーニング 57:10 – Delphiと情報市場 1:02:26 – 予測の裏にある証拠への報酬 1:04:34 – クリプトとAIが実際に重なる場所 1:11:35 – 次のAIの波 お楽しみください！