¿Quién es David Luan? - MBA de cuatro semanas


David Luan es un científico informático, empresario e inversor ángel apasionado por la intersección del aprendizaje automático y la sociedad. Luan también dirigió el principal esfuerzo de modelado en Google y ha trabajado en proyectos relacionados con IA tanto en Axon como en OpenAI.

formación y entrada en la carrera

Luan se interesó por las computadoras desde muy joven. Tal era su pasión que entre los 8 y los 13 años asistió a clases nocturnas en la Universidad Estatal de Worcester en Massachusetts y obtuvo un certificado en informática.

Como adulto, Luan obtuvo una Licenciatura en Ciencias (Matemáticas Aplicadas y Ciencias Políticas) de la Universidad de Yale y se involucró en varias organizaciones políticas y corporativas.

Durante sus estudios, Luan también desarrolló algoritmos de visión por computadora en iRobot Research y trabajó en aprendizaje automático para el proyecto Microsoft Academic Knowledge Graph (MAKG), un gran conjunto de datos RDF para investigación científica que ahora incluye más de 238 millones de publicaciones.

diestro

Luego, Luan fundó Dextro en octubre de 2011 y también se desempeñó como director ejecutivo de la empresa. Dextro era un proveedor de API de reconocimiento de imágenes y videos que permitía a los clientes obtener información de los objetos que aparecían en sus videos, fotos y transmisiones. De hecho, la API fue la primera en poder clasificar videos en tiempo real.

Axon adquirió Dextro por 7,5 millones de dólares en 2017, y Luan señaló en una publicación de Medium que la adquisición "no sólo cultural sino también técnicamente un complemento natural. Nuestra tecnología servirá como base para el nuevo conjunto de productos de inteligencia artificial de Axon, brindando capacidades de aprendizaje automático de vanguardia a toda una industria.

Específicamente, la tecnología de Luan se utilizará para procesar y analizar la gran cantidad de datos generados por las cámaras corporales de las fuerzas del orden. Luan se quedó con Axon durante otros 10 meses y también creó un comité de ética de IA con varias instituciones para regular mejor los procesos de reconocimiento facial.

IA abierta

Luan se unió a OpenAI en diciembre de 2017 como director de ingeniería y posteriormente se desempeñó como vicepresidente de ingeniería, donde trabajó con equipos en modelado generativo, algoritmos, aprendizaje reforzado y lenguaje. Los modelos enviados durante su tiempo con la empresa incluyen GPT-2, GPT-3, CLIP y DALL-E.

También fue responsable del equipo de políticas de la empresa con un enfoque en el desarrollo de IA, la gobernanza y su impacto a largo plazo en la sociedad. Con este fin, fijó una visión de investigación más amplia para OpenAI y ha estado involucrado en varias tareas como “Promoción y entrenamiento de gerentes, trabajo técnico para la recaudación de fondos de Microsoft, creación del equipo de reclutamiento, lanzamiento de nuestro primer sistema de rendimiento, etc.

Google y Adept AI

Luan dejó OpenAI en septiembre de 2020 y se unió a Google como director de Google Brain. Pasó alrededor de 15 meses en la empresa, liderando su mayor esfuerzo de modelado en proyectos que combinaban ingeniería e investigación.

Luan dejó Google en noviembre del año siguiente como parte de una fuga de cerebros más amplia de los mejores talentos de inteligencia artificial de las empresas tecnológicas que comenzaron sus propios negocios.

Luego fundó Adept AI a principios de 2022 con los ex colegas de Google Niki Parmar y Ashish Vaswani y un grupo de empleados que habían dejado sus puestos en Google y DeepMind.

Luan fundó la empresa basándose en su creencia en el poder (y el futuro) de los transformadores y su capacidad para realizar una amplia gama de tareas comunes: ""Transformer fue la primera red neuronal que parecía 'simplemente funcionar' para cada caso de uso importante de IA; fue la investigación lo que me convenció de que la inteligencia general es posible". dijo en un comunicado.

Las tesis centrales:

  • David Luan es un científico informático, empresario e inversor ángel apasionado por la intersección del aprendizaje automático y la sociedad. Luan también dirigió el principal esfuerzo de modelado en Google y trabajó en proyectos relacionados con IA tanto en Axon como en OpenAI.
  • Luego, Luan fundó Dextro en octubre de 2011 y también se desempeñó como director ejecutivo de la empresa. Dextro era un proveedor de API de reconocimiento de imágenes y videos que permitía a los clientes obtener información de los objetos que aparecían en videos, fotos y transmisiones. Cuando se adquirió Dextro, Luan trabajó brevemente en Axon antes de pasar a OpenAI.
  • Luan dejó OpenAI en septiembre de 2020 y luego se unió a Google como director de Google Brain. Pasó alrededor de 15 meses en la empresa y supervisó sus principales esfuerzos de modelado antes de dejar la empresa para fundar Adept AI con Niki Parmar y Ashish Vaswani.

Leer más: Historia de OpenAI, modelos de negocio 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

Modelos de lenguaje grande 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 la forma en que las personas escriben y hablan.

Modelos Generativos

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Ingeniería rápida

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La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica identificar entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas también 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 tanto afirmativa como contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes y 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 leyendas e imágenes.

Estructura organizativa de OpenAI

estructura organizativa openai
OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización con fines de lucro en 2019. Su estructura corporativa consta de dos entidades: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por la organización sin fines de lucro OpenAI, y OpenAI LP, una organización de responsabilidad limitada con fines de lucro. OpenAI LP está gobernado por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados incluyen empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversionistas como la organización benéfica de Reid Hoffman, Khosla Ventures y Microsoft, el principal inversionista de LP.

Modelo de negocio de IA abierta

¿Cómo gana dinero Openai?
OpenAI ha construido la capa base de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI proporciona acceso a la API para las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos básicos mientras pueden integrar esos modelos en sus productos y utilizar esos modelos con datos patentados e IA adicional. personalizar características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que se basa en un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener como parte de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

openai-microsoft
Desde un punto de vista comercial, OpenAI y Microsoft se asociaron. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se solidificó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un gran paso adelante: Microsoft está negociando para invertir $10 mil millones en esta asociación. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos 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 el motor detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y proporciona servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Al mismo tiempo, también se lanza como una versión de código abierto para que cualquiera pueda descargarla y usarla. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde su 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

Estabilidad del ecosistema de IA


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