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¿Quién es Aidan Gómez? - MBA de cuatro semanas

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Aidan Gomez es un informático, investigador de ML y emprendedor que, según su perfil de LinkedIn, "interesado en hacer que las redes neuronales masivas sean más eficientes y desplegarlas a gran escala en el mundo real.”

Capacitación

Gomez obtuvo una Licenciatura en Ciencias de la Computación con honores de la Universidad de Toronto en 2018. También fue asistente de enseñanza y pasante de investigación trabajando en el descifrado de cifrado supervisado utilizando Generative Adversarial Networks (GAN).

Al momento de escribir este artículo, Gómez está completando un doctorado. en informática de la Universidad de Oxford. Allí es asesorado por Yarin Gal, profesor asociado de aprendizaje automático, y Yee Whye Teh, profesor de estadística e investigador científico.

PARA.ai

Gomez fundó FOR.ai en junio de 2017 para ayudar a los nuevos investigadores de IA a aprender técnicas de ML de vanguardia, colaborar en proyectos internacionales, acceder a mentores y recursos y, en última instancia, entrar en la industria.

FOR.ai se fundó después de que Gomez quisiera comenzar una serie de nuevos proyectos pero no tenía suficiente personal para ayudarlo. Más tarde envió un mensaje al grupo de chat de informática de la Universidad de Toronto y preguntó si a alguien le gustaría contribuir.

El equipo resultante de cinco personas se conoció como FOR.ai, y el grupo ahora tiene miembros de todo el mundo, incluidos colaboradores de Google Brain y otras instituciones líderes.

google cerebro

Durante los primeros nueve meses de 2018, Gómez trabajó junto a gente como Geoffrey Hinton y Kevin Swersky como pasante en Google Brain. Principalmente, trabajó en la destilación del conocimiento de las redes neuronales profundas y el aprendizaje multitarea.

Pero Gómez ya había pasado un breve período en Google Brain el año anterior, tomando un descanso de sus estudios universitarios en Toronto para trabajar en el campus de Silicon Valley de la empresa.

Allí fue coautor del artículo Un modelo para aprenderlos todos que demostró que una red neuronal puede realizar múltiples tareas simultáneamente. Algunos de los otros contribuyentes a la investigación fueron Niki Parmar, Ashish Vaswani, Noam Shazeer y Lukasz Kaiser.

Entre febrero y septiembre de 2019, Gomez se unió a un estudiante investigador en el equipo de Google Brain en Berlín. Allí trabajó en caminos y transformadores para la comprensión visual y contó con Jeff Dean y Jakob Uszkoreit entre sus colegas.

conexiones

Gómez cofundó Cohere en septiembre de 2019 y es el actual director ejecutivo de la empresa. Otros cofundadores incluyen al científico informático Nick Frost y al actual CTO Ivan Zhang, otro científico informático que también está involucrado en FOR.ai.

En una entrevista con BNN Bloomberg, explicó que el objetivo de Cohere es "para ayudar a las empresas a desarrollar productos, desarrollar software que entienda el lenguaje.”

Si bien ChatGPT y la tecnología relacionada fueron utilizados principalmente por consumidores en los Estados Unidos, Gomez estaba interesado en utilizar LLM en contextos comerciales siempre que fuera posible.aumentar [the] Eficiencia y productividad de los trabajadores.”

Con este fin, Cohere permite a los desarrolladores y empresas integrar la IA de voz en sus ofertas. Un cliente es Spotify, que utiliza el modelo integrado de la empresa para permitir que los usuarios realicen búsquedas en 109 idiomas diferentes.

Las tesis centrales:

  • Aidan Gomez es un informático, investigador de ML y emprendedor que, según su perfil de LinkedIn, "interesado en hacer que las redes neuronales masivas sean más eficientes y desplegarlas a gran escala en el mundo real.”
  • Gomez fundó FOR.ai en junio de 2017 para ayudar a los nuevos investigadores de IA a aprender técnicas de ML de vanguardia, colaborar en proyectos internacionales, acceder a mentores y recursos y, en última instancia, entrar en la industria.
  • Gómez fundó Cohere en septiembre de 2019 y es el actual director ejecutivo de la empresa. Cohere permite a los desarrolladores y empresas integrar la IA de voz en sus ofertas, siendo Spotify un cliente notable.

Siga leyendo: Historia de OpenAI, Quién es el propietario de OpenAI, Modelos comerciales de IA, Economía de IA.

Análisis del modelo de negocio en red

Paradigma de IA

paradigma actual de IA

Pre-entrenamiento

Pre-entrenamiento

Modelos de lenguaje grande

grandes-lenguaje-modelos-llms
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y formar oraciones que reflejan cómo las personas escriben y hablan.

Modelos Generativos

modelos generativos

Ingeniería rápida

pronta ingenieria
La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica descubrir entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas determina la calidad de las salidas en la ingeniería rápida. El diseño de avisos efectivos aumenta la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta favorable y contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes de lenguaje contrastivo (CLIP) desarrollado por OpenAI es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y leyendas de más de 400 millones de pares de imágenes y leyendas.

Estructura organizativa de OpenAI

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OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización sin fines de lucro en 2019. La estructura corporativa está organizada en torno a dos empresas: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por OpenAI Non-Profit, y OpenAI LP, que es una organización limitada con fines de lucro. OpenAI LP se rige por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados están compuestos por empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversores, como la fundación sin fines de lucro de Reid Hoffman, Khosla Ventures, y Microsoft, el principal inversor de LP.

Modelo de negocio de IA abierta

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OpenAI ha construido la capa fundamental de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI brinda acceso API a las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos fundamentales, al tiempo que les permite integrar estos modelos en sus productos y personalizar estos modelos con datos patentados e IA adicional. Características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que evolucionó en torno a un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener a través de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

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OpenAI y Microsoft han unido fuerzas desde un punto de vista comercial. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se consolidó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Está dando un paso adelante ahora que Microsoft está en conversaciones para invertir $ 10 mil millones en esa asociación. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos de OpenAI en sus productos comerciales y de consumo (GitHub, Office, Bing).

Modelo de negocio de IA de estabilidad

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Stability AI es la entidad detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y con la prestación de servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Si bien también lanza código abierto para que cualquiera pueda descargarlo y usarlo. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde el equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

Ecosistema de IA de estabilidad

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