Випуск подкасту з @benfielding, співзасновником та генеральним директором @gensynai Бен розпочав свою докторську дисертацію з глибокого навчання у 2015 році, набагато до нинішньої хвилі уваги до ШІ. У цьому епізоді ми розглянемо, як він розуміє прогрес, якого ми досягли, економіку створення більших моделей і що чекає нас у майбутньому. Ми розглядаємо, чому він сумнівається, чи окупляться інвестиції у централизовану ШІ через використання продуктів, як відкриті моделі впливають на цей бізнес і чому важливіше мати клієнтів, які постійно користуються вашим продуктом, ніж залишатися лідером за показниками. Ми також розглядаємо, як змінилося Gensyn. Команда перейшла від фокусу на децентралізовані обчислення до збору правдивої інформації з реального світу. Бен пояснює, чому вони прийняли це рішення і як Delphi використовує ринки для об’єднання інформації та перевірки її з реальними подіями. Це призводить до прогнозування. Бен вважає, що прогнозування майбутніх подій може стати одним із найбільших застосувань ШІ. Ми обговорюємо, як моделі можуть вчитися на правильних чи неправильних передбаченнях, чому людям потрібна причина ділитися тим, що вони знають, і що означатиме наявність калькулятора ймовірностей, що допомагає з повсякденними рішеннями. Ми обговорюємо: - Досвід Бена у глибокому навчанні та походження Gensyn - Економіку більших моделей ШІ та чи оправдані витрати - Відкриті моделі, конкуренція та створення продуктів, якими користуються - Чому Gensyn відмовився від фокусу на обчисленнях - Перевірка роботи машинного навчання та зроблення навчання аудитованим за допомогою open-1b - Delphi, інформаційні ринки та навчання на реальних результатам - Нагородження людей за докази, що лежать в основі їхніх прогнозів - Прогнозування, кращі рішення та де допомагає децентралізація Тайм-коди 0:00 – Чи може ШІ передбачити майбутнє? 1:14 – Бен Фелдинг та походження Gensyn 7:26 – Масштабування ШІ за межами більших кластерів 13:29 – Чому стартапи можуть піти іншим шляхом 18:49 – Довіра та перевірка машинного навчання 23:59 – Економіка централизованої ШІ 27:29 – Чому Gensyn відмовився від обчислень 31:09 – open-1b та аудитоване навчання ШІ 35:47 – Відкриті моделі та закриті лабораторії 43:29 – Продукти ШІ, клієнти та неоклауди 50:13 – Від LLM до прогнозування 53:44 – Навчання моделей для кращих передбачень 57:10 – Delphi та інформаційні ринки 1:02:26 – Нагородження доказів, що лежать в основі прогнозу 1:04:34 – Де криптовалюта та ШІ справді перетинаються 1:11:35 – Наступна хвиля ШІ Насолоджуйтесь!
