Questa settimana nell’AI, 18 agosto OpenAI in difficoltà finanziarie • Stability AI annuncia StableCode

Questa settimana nell'AI OpenAI in difficoltà finanziarie, Stability AI annuncia StableCode.

 

Benvenuti all’edizione di questa settimana di “This Week in AI” su VoAGI. Questo post settimanale curato mira a tenervi aggiornati sugli sviluppi più interessanti nel mondo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. Dalle notizie rivoluzionarie che plasmano la nostra comprensione del ruolo dell’IA nella società, agli articoli stimolanti, alle risorse di apprendimento illuminanti e alla ricerca in primo piano che spinge i confini della nostra conoscenza, questo post fornisce una panoramica completa del panorama attuale dell’IA. Questo aggiornamento settimanale è progettato per tenervi aggiornati e informati in questo campo in continua evoluzione. Restate sintonizzati e buona lettura!

 

Titoli

  La sezione “Titoli” discute le principali notizie e sviluppi della settimana scorsa nel campo dell’intelligenza artificiale. Le informazioni spaziano dalle politiche governative sull’IA ai progressi tecnologici e alle innovazioni aziendali nell’IA.

• Visualizzazioni di New York City
• Rice e IIT Kanpur annunciano i vincitori del premio di ricerca collaborativa
• L’importanza delle LLM specifiche del dominio

  💡 ChatGPT in difficoltà: OpenAI potrebbe fallire entro il 2024, il bot di intelligenza artificiale costa all’azienda 700.000 dollari al giorno

OpenAI sta affrontando difficoltà finanziarie a causa dei costi elevati di gestione di ChatGPT e altri servizi di intelligenza artificiale. Nonostante una crescita iniziale rapida, la base utenti di ChatGPT è diminuita negli ultimi mesi. OpenAI sta lottando per monetizzare efficacemente la sua tecnologia e generare entrate sostenibili. Nel frattempo, continua a consumare denaro a un ritmo preoccupante. Con la crescente concorrenza e la carenza di GPU aziendali che ostacola lo sviluppo del modello, OpenAI deve trovare urgentemente percorsi verso la redditività. Se non riesce a farlo, il fallimento potrebbe essere all’orizzonte per la startup pionieristica nell’IA.

  💡 Stability AI annuncia StableCode, un assistente di codifica di intelligenza artificiale per sviluppatori

Stability AI ha rilasciato StableCode, il suo primo prodotto di intelligenza artificiale generativa ottimizzato per lo sviluppo software. StableCode incorpora modelli multipli addestrati su oltre 500 miliardi di token di codice per fornire completamento automatico intelligente, rispondere a istruzioni in linguaggio naturale e gestire lunghi tratti di codice. Mentre l’IA conversazionale può già scrivere codice, StableCode è progettato appositamente per aumentare la produttività dei programmatori comprendendo la struttura del codice e le dipendenze. Con la sua formazione specializzata e modelli in grado di gestire contesti lunghi, StableCode mira a migliorare i flussi di lavoro degli sviluppatori e abbassare la barriera all’ingresso per aspiranti programmatori. Il lancio rappresenta l’ingresso di Stability AI negli strumenti di codifica assistita dall’IA in mezzo a una crescente concorrenza nello spazio.

  💡 Presentazione di Superalignment di OpenAI

OpenAI sta lavorando attivamente per affrontare i potenziali rischi derivanti dall’IA superintelligente attraverso il loro nuovo team di Superalignment, che utilizza tecniche come l’apprendimento per rinforzo dai feedback umani per allineare i sistemi di intelligenza artificiale. Gli obiettivi chiave sono lo sviluppo di metodi di formazione scalabili che sfruttano altri sistemi di intelligenza artificiale, la convalida della robustezza del modello e il collaudo completo del processo di allineamento anche con modelli intenzionalmente non allineati. Nel complesso, OpenAI mira a dimostrare che l’apprendimento automatico può essere condotto in modo sicuro attraverso approcci pionieristici per guidare in modo responsabile la superintelligenza.

  💡 Impara mentre cerchi (e navighi) usando l’IA generativa

Google sta annunciando diversi aggiornamenti alle sue capacità di intelligenza artificiale del motore di ricerca Generation (SGE), tra cui definizioni al passaggio per argomenti scientifici/storici, evidenziazione della sintassi colorata per panorami del codice e un esperimento preliminare chiamato “SGE durante la navigazione” che riassume i punti chiave e aiuta gli utenti a esplorare le pagine durante la lettura di contenuti di lunga durata sul web. Questi mirano a migliorare la comprensione di argomenti complessi, migliorare la comprensione delle informazioni di codifica e aiutare la navigazione e l’apprendimento mentre gli utenti navigano. Gli aggiornamenti rappresentano gli sforzi continui di Google per evolvere la sua esperienza di ricerca IA basata sui feedback degli utenti, con un focus sulla comprensione ed estrazione dei dettagli chiave da contenuti web complessi.

  💡 Together.ai estende Llama2 a una finestra di contesto di 32k

LLaMA-2-7B-32K è un modello di linguaggio a contesto lungo open-source sviluppato da Together Computer che estende la lunghezza del contesto di LLaMA-2 di Meta a 32K token. Sfrutta ottimizzazioni come FlashAttention-2 per consentire un’elaborazione e un addestramento più efficienti. Il modello è stato pre-addestrato utilizzando una miscela di dati tra cui libri, articoli e dati didattici. Sono forniti esempi per il fine-tuning su compiti di domande e risposte e di sintesi di lunghe forme. Gli utenti possono accedere al modello tramite Hugging Face o utilizzare OpenChatKit per il fine-tuning personalizzato. Come tutti i modelli di linguaggio, LLaMA-2-7B-32K può generare contenuti distorti o errati, richiedendo cautela nell’uso.

 

Articoli

  La sezione “Articoli” presenta una serie di articoli stimolanti sull’intelligenza artificiale. Ogni articolo approfondisce un argomento specifico, offrendo ai lettori approfondimenti su vari aspetti dell’IA, tra cui nuove tecniche, approcci rivoluzionari e strumenti innovativi.

📰 Cheat Sheet di LangChain

Con LangChain, gli sviluppatori possono creare app avanzate basate sul linguaggio IA senza reinventare la ruota. La sua struttura componibile rende facile mescolare e abbinare componenti come LLM, modelli di prompt, strumenti esterni e memoria. Questo accelera il prototipazione e consente l’integrazione senza soluzione di continuità di nuove funzionalità nel tempo. Che tu stia cercando di creare un chatbot, un bot QA o un agente di ragionamento a più passaggi, LangChain fornisce i mattoni per assemblare rapidamente un’IA avanzata.

📰 Come utilizzare ChatGPT per convertire il testo in una presentazione PowerPoint

L’articolo illustra un processo in due fasi per utilizzare ChatGPT per convertire il testo in una presentazione PowerPoint, prima riassumendo il testo in titoli e contenuti delle diapositive, quindi generando codice Python per convertire il riassunto nel formato PPTX utilizzando la libreria python-pptx. Ciò consente la creazione rapida di presentazioni coinvolgenti da documenti di testo lunghi, superando gli sforzi manuali noiosi. Vengono fornite istruzioni chiare su come creare i prompt di ChatGPT e eseguire il codice, offrendo una soluzione automatizzata ed efficiente per le esigenze di presentazione.

📰 Sfide aperte nella ricerca di LLM

L’articolo fornisce una panoramica di 10 direzioni di ricerca chiave per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni: riduzione delle allucinazioni, ottimizzazione della lunghezza/costruzione del contesto, incorporazione di dati multimodali, accelerazione dei modelli, progettazione di nuove architetture, sviluppo di alternative GPU come chip fotoniche, costruzione di agenti utilizzabili, miglioramento dell’apprendimento dai feedback umani, miglioramento delle interfacce di chat e l’espansione verso lingue non inglesi. Vengono citati articoli pertinenti in queste aree, evidenziando sfide come la rappresentazione delle preferenze umane per il reinforcement learning e la costruzione di modelli per lingue a risorse limitate. L’autore conclude che mentre alcune questioni come la multilinguità sono più praticabili, altre come l’architettura richiederanno più progressi. Nel complesso, le competenze tecniche e non tecniche di ricercatori, aziende e comunità saranno fondamentali per guidare positivamente i LLM.

📰 Perché (probabilmente) non hai bisogno di affinare un LLM

L’articolo fornisce una panoramica di 10 direzioni di ricerca chiave per migliorare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni: riduzione delle allucinazioni, ottimizzazione della lunghezza/costruzione del contesto, incorporazione di dati multimodali, accelerazione dei modelli, progettazione di nuove architetture, sviluppo di alternative GPU come chip fotoniche, costruzione di agenti utilizzabili, miglioramento dell’apprendimento dai feedback umani, miglioramento delle interfacce di chat e l’espansione verso lingue non inglesi. Vengono citati articoli pertinenti in queste aree, evidenziando sfide come la rappresentazione delle preferenze umane per il reinforcement learning e la costruzione di modelli per lingue a risorse limitate. L’autore conclude che mentre alcune questioni come la multilinguità sono più praticabili, altre come l’architettura richiederanno più progressi. Nel complesso, le competenze tecniche e non tecniche di ricercatori, aziende e comunità saranno fondamentali per guidare positivamente i LLM.

📰 Migliori pratiche per utilizzare il modello GPT di OpenAI

L’articolo illustra le migliori pratiche per ottenere output di alta qualità quando si utilizzano i modelli GPT di OpenAI, basandosi sull’esperienza della comunità. Si consiglia di fornire prompt dettagliati con specifiche come lunghezza e persona; istruzioni in più passaggi; esempi da imitare; riferimenti e citazioni; tempo per il pensiero critico; e esecuzione del codice per la precisione. Seguire questi consigli sull’insegnamento ai modelli, come specificare passaggi e persone, può portare a risultati più accurati, pertinenti e personalizzabili. L’obiettivo è aiutare gli utenti a strutturare in modo efficace i prompt per ottenere il massimo dai potenti capacità generative di OpenAI.

📰 Tutti sbagliamo su AI

L’autore sostiene che le capacità attuali dell’IA sono sottovalutate, utilizzando esempi come creatività, ricerca e personalizzazione per contrastare le comuni idee sbagliate. Afferma che l’IA può essere creativa ricombinando concetti, non solo generando idee casuali; non è solo un motore di ricerca potenziato come Google; e può sviluppare relazioni personalizzate, non solo competenze generiche. Pur non essendo sicuro quali applicazioni si riveleranno più utili, l’autore invita ad avere una mentalità aperta anziché disprezzante, sottolineando che il modo migliore per determinare il potenziale dell’IA è attraverso una continua esplorazione pratica. Conclude che la nostra immaginazione sull’IA è limitata e che le sue utilità probabilmente superano di gran lunga le previsioni attuali.

Strumenti

La sezione “Strumenti” elenca app e script utili creati dalla comunità per coloro che vogliono occuparsi di applicazioni pratiche di IA. Qui troverai una gamma di tipi di strumenti, da basi di codice comprensive a script di nicchia. Si noti che gli strumenti vengono condivisi senza approvazione e senza alcuna garanzia di sorta. Fai i tuoi compiti su qualsiasi software prima di installarlo e usarlo!

🛠️ MetaGPT: Il framework multi-agente

MetaGPT richiede un requisito in una sola riga come input e restituisce storie degli utenti / analisi competitive / requisiti / strutture dati / API / documenti, ecc. Internamente, MetaGPT include product manager / architetti / project manager / ingegneri. Fornisce l’intero processo di un’azienda software insieme a SOP attentamente orchestrati.

🛠️ GPT LLM Trainer

Lo scopo di questo progetto è esplorare una nuova pipeline sperimentale per addestrare un modello specifico per compiti ad alta performance. Cerchiamo di astrarre via tutta la complessità, in modo che sia il più semplice possibile passare dall’idea al modello completamente addestrato e performante.

Basta inserire una descrizione del tuo compito e il sistema genererà un dataset da zero, lo analizzerà nel formato corretto e affinerà un modello LLaMA 2 per te.

🛠️ DoctorGPT

DoctorGPT è un Large Language Model che può superare l’esame di abilitazione medica negli Stati Uniti. Questo è un progetto open-source con una missione: fornire a tutti il proprio medico privato. DoctorGPT è una versione del Large Language Model Llama2 di Meta, con 7 miliardi di parametri, che è stato affinato su un dataset di dialoghi medici, e successivamente migliorato utilizzando Reinforcement Learning e Constitutional AI. Essendo il modello di soli 3 gigabyte, può essere utilizzato su qualsiasi dispositivo locale, quindi non è necessario pagare un’API per usarlo.