Questa settimana nell'intelligenza artificiale, 18 agosto: OpenAI in difficoltà finanziarie • Stability AI annuncia StableCode - KDnuggets

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Immagine creata da Editor con Midjourney

Benvenuti all'edizione di questa settimana di "This Week in AI" su KDnuggets. Questo post settimanale curato ha lo scopo di tenerti al passo con gli sviluppi più avvincenti nel mondo in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale. Dai titoli rivoluzionari che danno forma alla nostra comprensione del ruolo dell'IA nella società, agli articoli stimolanti, alle risorse di apprendimento approfondite 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 tenerti aggiornato e informato in questo campo in continua evoluzione. Stay tuned e buona lettura!

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

💡 ChatGPT nei guai: OpenAI potrebbe fallire entro il 2024, il bot AI costa all'azienda $ 700,000 ogni giorno

OpenAI sta affrontando problemi finanziari a causa degli alti costi di esecuzione di ChatGPT e di altri servizi di intelligenza artificiale. Nonostante la rapida crescita iniziale, la base di 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 bruciare contanti a un ritmo allarmante. Con l'aumento della concorrenza e la carenza di GPU aziendali che ostacolano lo sviluppo del modello, OpenAI deve trovare urgentemente percorsi per la redditività. In caso contrario, la bancarotta potrebbe essere all'orizzonte per la pionieristica startup di intelligenza artificiale.

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

Stability AI ha rilasciato StableCode, il suo primo prodotto di intelligenza artificiale generativa ottimizzato per lo sviluppo software. StableCode incorpora più modelli addestrati su oltre 500 miliardi di token di codice per fornire il completamento automatico intelligente, rispondere alle istruzioni in linguaggio naturale e gestire lunghe porzioni di codice. Mentre l'intelligenza artificiale conversazionale può già scrivere codice, StableCode è stato creato 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 ad abbassare la barriera all'ingresso per gli aspiranti programmatori. Il lancio rappresenta l'incursione di Stability AI negli strumenti di codifica assistita dall'IA in mezzo alla crescente concorrenza nello spazio.

💡 Presentazione del Superallineamento di OpenAI

OpenAI sta lavorando in modo proattivo per affrontare i potenziali rischi derivanti dall'IA superintelligente attraverso il loro nuovo team Superalignment, che utilizza tecniche come l'apprendimento per rinforzo dal feedback umano per allineare i sistemi di intelligenza artificiale. Gli obiettivi principali sono lo sviluppo di metodi di addestramento scalabili che sfruttano altri sistemi di intelligenza artificiale, la convalida della robustezza del modello e lo stress test della pipeline di allineamento completo anche con modelli intenzionalmente disallineati. Nel complesso, OpenAI mira a dimostrare che l'apprendimento automatico può essere condotto in sicurezza mediante approcci pionieristici per guidare responsabilmente la superintelligenza.

💡 Impara mentre cerchi (e navighi) utilizzando l'IA generativa

Google sta annunciando diversi aggiornamenti alle sue capacità AI di Search Engine Generation (SGE), tra cui definizioni al passaggio del mouse per argomenti di scienza/storia, evidenziazione della sintassi codificata a colori per le panoramiche del codice e un primo esperimento chiamato "SGE durante la navigazione" che riassume i punti chiave e aiuta gli utenti esplorare le pagine durante la lettura di contenuti di lunga durata sul Web. Questi mirano a migliorare la comprensione di argomenti complessi, migliorare la digestione delle informazioni di codifica e aiutare la navigazione e l'apprendimento mentre gli utenti navigano. Gli aggiornamenti rappresentano i continui sforzi di Google per evolvere la sua esperienza di ricerca AI basata sul feedback degli utenti, con particolare attenzione alla comprensione e all'estrazione di 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 di contesto lungo open source sviluppato da Together Computer che estende la lunghezza del contesto dei token LLaMA-2 di Meta a 32K. Sfrutta ottimizzazioni come FlashAttention-2 per consentire un'inferenza e una formazione più efficienti. Il modello è stato preaddestrato utilizzando una combinazione di dati inclusi libri, documenti e dati didattici. Vengono forniti esempi per la messa a punto di QA di lunga durata e attività di riepilogo. Gli utenti possono accedere al modello tramite Hugging Face o utilizzare OpenChatKit per la messa a punto personalizzata. Come tutti i modelli linguistici, LLaMA-2-7B-32K può generare contenuti distorti o errati, richiedendo cautela nell'uso.

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.

📰 Foglio informativo di LangChain

Con LangChain, gli sviluppatori possono creare app capaci basate sul linguaggio AI senza reinventare la ruota. La sua struttura componibile semplifica la combinazione e l'abbinamento di componenti come LLM, modelli di prompt, strumenti esterni e memoria. Ciò accelera la prototipazione e consente l'integrazione continua di nuove funzionalità nel tempo. Che tu stia cercando di creare un chatbot, un QA bot o un agente di ragionamento in più passaggi, LangChain fornisce gli elementi costitutivi per assemblare rapidamente un'intelligenza artificiale avanzata.

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

L'articolo delinea un processo in due passaggi per l'utilizzo di ChatGPT per convertire il testo in una presentazione di PowerPoint, prima riassumendo il testo in titoli e contenuti delle diapositive, quindi generando codice Python per convertire il riepilogo in formato PPTX utilizzando la libreria python-pptx. Ciò consente la rapida creazione di presentazioni coinvolgenti da lunghi documenti di testo, superando noiosi sforzi manuali. Vengono fornite istruzioni chiare sulla creazione dei prompt di ChatGPT e sull'esecuzione del codice, offrendo una soluzione automatizzata efficiente per le esigenze di presentazione.

📰 Sfide aperte nella ricerca LLM

L'articolo fornisce una panoramica di 10 direzioni di ricerca chiave per migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni: ridurre le allucinazioni, ottimizzare la lunghezza/costruzione del contesto, incorporare dati multimodali, accelerare i modelli, progettare nuove architetture, sviluppare alternative GPU come chip fotonici, costruire agenti utilizzabili, migliorare l'apprendimento da feedback umano, miglioramento delle interfacce di chat ed espansione in lingue diverse dall'inglese. Cita documenti pertinenti in queste aree, rilevando sfide come rappresentare le preferenze umane per l'apprendimento per rinforzo e costruire modelli per lingue con poche risorse. L'autore conclude che mentre alcune questioni come il multilinguismo sono più trattabili, altre come l'architettura richiederanno maggiori progressi. Nel complesso, le competenze sia tecniche che non tecniche tra ricercatori, aziende e comunità saranno fondamentali per guidare positivamente gli LLM.

📰 Perché (probabilmente) non hai bisogno di mettere a punto un LLM

📰 Best practice per l'utilizzo del modello OpenAI GPT

L'articolo delinea le migliori pratiche per ottenere risultati di alta qualità quando si utilizzano i modelli GPT di OpenAI, attingendo all'esperienza della comunità. Raccomanda di fornire suggerimenti dettagliati con specifiche come lunghezza e persona; istruzioni in più fasi; esempi da imitare; riferimenti e citazioni; tempo per il pensiero critico; e l'esecuzione del codice per la precisione. Seguire questi suggerimenti su come istruire i modelli, come specificare passaggi e personaggi, può portare a risultati più accurati, pertinenti e personalizzabili. La guida mira ad aiutare gli utenti a strutturare i prompt in modo efficace per ottenere il massimo dalle potenti capacità generative di OpenAI.

📰 Ci sbagliamo tutti sull'intelligenza artificiale

L'autore sostiene che le attuali capacità dell'IA sono sottovalutate, utilizzando esempi come creatività, ricerca e personalizzazione per contrastare i malintesi comuni. Afferma che l'IA può essere creativa ricombinando concetti, non semplicemente generando idee casuali; non è solo un motore di ricerca sovralimentato come Google; e può sviluppare relazioni personalizzate, non solo competenze generiche. Sebbene non sia sicuro di quali applicazioni si dimostreranno più utili, l'autore sollecita una mente aperta piuttosto che sprezzante, sottolineando che il modo migliore per determinare il potenziale dell'IA è continuare l'esplorazione pratica. Conclude che la nostra immaginazione sull'IA è limitata e che i suoi usi probabilmente superano di gran lunga le previsioni attuali.

La sezione "Strumenti" elenca app e script utili creati dalla community per coloro che vogliono darsi da fare con applicazioni AI pratiche. Qui troverai una gamma di tipi di strumenti, da grandi basi di codice complete a piccoli script di nicchia. Tieni presente che gli strumenti sono condivisi senza approvazione e senza alcuna garanzia di alcun tipo. Fai i tuoi compiti su qualsiasi software prima dell'installazione e dell'uso!

️ MetaGPT: il framework multi-agente

MetaGPT prende un requisito di una riga come input e produce storie utente / analisi della concorrenza / requisiti / strutture dati / API / documenti, ecc. Internamente, MetaGPT include product manager / architetti / project manager / ingegneri. Fornisce l'intero processo di una società di software insieme a SOP accuratamente orchestrate.

️ Formatore LLM GPT

L'obiettivo di questo progetto è esplorare una nuova pipeline sperimentale per addestrare un modello specifico per attività ad alte prestazioni. Cerchiamo di astrarre tutta la complessità, quindi è il più semplice possibile passare dall'idea -> modello performante completamente addestrato.

Inserisci semplicemente una descrizione della tua attività e il sistema genererà un set di dati da zero, lo analizzerà nel formato giusto e perfezionerà un modello LLaMA 2 per te.

️ DottorGPT

DoctorGPT è un Large Language Model che può superare l'esame di licenza medica statunitense. Questo è un progetto open source con la missione di fornire a tutti il proprio medico privato. DoctorGPT è una versione del Large Language Model da 2 miliardi di parametri Llama7 di Meta che è stato messo a punto su un set di dati di dialogo medico, quindi ulteriormente migliorato utilizzando l'apprendimento per rinforzo e l'intelligenza artificiale costituzionale. Poiché il modello ha una dimensione di soli 3 Gigabyte, si adatta a qualsiasi dispositivo locale, quindi non è necessario pagare un'API per utilizzarlo.