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¿Quién es Jeff Dean? - MBA de cuatro semanas

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Jeff Dean es ingeniero e informático y dirige Google AI desde 2018.

La Universidad de Minnesota, donde Dean obtuvo una licenciatura en informática y economía, lo describió una vez como el hombre que "Desarrolló muchos productos entre bastidores que ayudaron a su empleador, Google, a dominar Internet.”

carrera temprana

Dean recibió su Ph.D. Se graduó de la Universidad de Washington con un título en informática en 1996 y se unió al Laboratorio de Investigación Occidental (WRL) de Compaq en septiembre de ese año. En el laboratorio, su trabajo se centró en la arquitectura de microprocesadores, la recuperación de información y las herramientas de creación de perfiles.

Inventó una técnica de monitoreo del rendimiento del hardware que podía identificar qué instrucciones experimentaban errores de caché y otros eventos que degradaban el rendimiento. La técnica, conocida como ProfileMe, estaba integrada en todos los nuevos microprocesadores Alpha y era relativamente económica.

En particular, Dean desarrolló algoritmos para la recuperación de información en la World Wide Web que encontraron sitios web relacionados y clasificaron los resultados de las consultas. Estos algoritmos fueron implementados posteriormente por el grupo de motores de búsqueda AltaVista.

mySimon Inc.

Dean dejó Compaq en enero de 1999 y luego pasó los siguientes siete meses en mySimon. Como oficial técnico sénior, formó parte de un equipo que desarrolló un sistema para recuperar y almacenar en caché contenido de comercio electrónico.

Durante el resto de su tiempo en la empresa, Dean trabajó en un servicio de comparación de precios que incluía contenido de especificaciones y reseñas de productos. También desarrolló un sistema de seguimiento para analizar el comportamiento del comprador.

Google

primeros años

Dean se unió a Google en agosto de 1999 y desde entonces ha ocupado varios cargos en la empresa.

Como se mencionó anteriormente, Dean jugó un papel decisivo en el desarrollo de sistemas de publicidad, rastreo, indexación y servicio de consultas a medida que Google crecía rápidamente y necesitaba procesar cantidades cada vez mayores de datos.

Dean también trabajó con Sanjay Ghemawat para escribir código que compensara la creciente frecuencia de fallas de hardware a medida que la empresa se expandía. También desarrolló algoritmos para aumentar la calidad y la relevancia de los anuncios de AdSense y ayudó a Krishna Bharat a transformar Google News de un prototipo a un sistema implementado.

google cerebro

En algún momento de 2011, Dean comenzó a colaborar con Andrew Ng, quien dirigía un proyecto secreto de redes neuronales en Google. Dean había trabajado con redes neuronales cuando era estudiante, pero no pudieron resolver problemas del mundo real.

Ng le dijo que el campo se está desarrollando rápidamente y que los investigadores de Stanford han logrado algunos resultados impresionantes después de obtener acceso a grandes cantidades de datos. Según los informes, Dean llenó su baño con libros de texto para repasar el tema y pronto pasó un día a la semana en Google Brain.

La ingeniera de Google, Claire Cui, señaló que la participación de Dean en el proyecto marcó un punto de inflexión para los esfuerzos de IA de la empresa durante los próximos siete años: "Había gente que creía en eso y había gente que no creía en eso. Jeff demostró que puede funcionar.”

En 2015, Dean fue nombrado jefe del departamento de inteligencia artificial de Google después de liderar el desarrollo de TensorFlow. En 2018, trabajaba cuatro días a la semana en Google Brain, supervisando el trabajo de unas 3000 personas.

Los productos en desarrollo durante este tiempo incluyen la Unidad de procesamiento de tensores y el sistema AutoML, que utiliza redes neuronales para diseñar otras redes neuronales.

IA de Google

Dean asumió el liderazgo de Google AI en abril de 2018 como parte de una reorganización. Anteriormente, el desarrollo de productos de inteligencia artificial de Google (junto con la búsqueda) estuvo a cargo del vicepresidente sénior de ingeniería John Giannandrea.

Cuando Google fusionó sus equipos de investigación DeepMind y Brain cinco años después, poder declaró que Dean se convertiría en el director científico de la empresa y dejaría su puesto de gestión anterior.

Entre otras cosas, reportaría directamente al CEO Sundar Pichai y ayudaría a desarrollar sistemas de IA nuevos y más potentes.

Las tesis centrales:

  • Jeff Dean es ingeniero e informático y dirige Google AI desde 2018. La Universidad de Minnesota lo describió una vez como el hombre que "Desarrolló muchos productos entre bastidores que ayudaron a su empleador, Google, a dominar Internet.”
  • Dean se unió a Google en agosto de 1999 y desde entonces ha ocupado varios cargos en la empresa. Al principio, jugó un papel decisivo en el desarrollo de los sistemas de publicidad, rastreo, indexación y servicio de consultas a medida que Google crecía rápidamente y necesitaba procesar cantidades cada vez mayores de datos.
  • Años más tarde, Dean conoció a Andrew Ng y ambos se convirtieron en los primeros miembros del proyecto Google Brain. Según un ingeniero, la pasión de Dean por (y la creencia en) la IA fue un punto de inflexión clave para Google, y más tarde desarrolló TensorFlow, la Unidad de procesamiento de Tensor y AutoML. Después de una reorganización corporativa, Dean se convirtió en el director científico de Google y fue responsable de los antiguos equipos de DeepMind y Brain.

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

modelos generativos

Ingeniería rápida

pronta ingenieria
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

Cómo-Estabilidad-AI-Dinero
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

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