AIキャノン

人工知能の研究は指数関数的に増加しています。 AI の専門家にとって、新しく公開されるすべての情報に追いつくのは困難であり、初心者にとってはどこから始めればよいのかを知るのはさらに困難です。

そこでこの投稿では、最新の AI についてより賢くなるために利用したリソースの厳選されたリストを共有します。 これらの論文、ブログ投稿、コース、ガイドが過去数年間にわたってこの分野に多大な影響を与えてきたため、私たちはこれを「AI Canon」と呼んでいます。

まず、現在の AI の波を加速させているトランスフォーマーと潜在的な拡散モデルについての穏やかな紹介から始めます。 次に、技術的な学習リソースについて詳しく説明します。 大規模言語モデル (LLM) を使用して構築するための実践的なガイド。 AI市場の分析。 最後に、世界にトランスフォーマー モデルを紹介し、生成 AI の時代の到来を告げた Google の 2017 年の論文「Attending is All You Need」から始まる、画期的な研究結果の参考リストを示します。

これらの記事は専門的な知識を必要とせず、最新の AI の波の最も重要な部分について迅速に理解するのに役立ちます。

これらのリソースは、深層学習の基礎から AI 専門家による大学レベルのコースに至るまで、機械学習と AI の基本的な考え方の基礎的な理解を提供します。

LLM がどのように機能するかを説明しようとするリソースが無数にあり、その中には他のリソースより優れたものもあります。 ここでは、幅広い読者/視聴者を対象とした、私たちのお気に入りのいくつかを紹介します。

LLM を中核とした新しいアプリケーション スタックが登場しています。 このトピックに関して利用できる正式な教育はまだあまりありませんが、私たちは見つけた最も有用なリソースのいくつかを抜粋しました。

私たちは皆、生成 AI が生み出すものに驚嘆していますが、それが何を意味するのかについては依然として多くの疑問が残っています。 どの製品と企業が生き残り、繁栄するでしょうか? アーティストはどうなるのでしょうか？ 企業はそれをどのように活用すべきでしょうか? それは文字通り仕事や社会全体にどのような影響を与えるのでしょうか？ ここでは、これらの質問に答えるためのいくつかの試みを示します。

今日私たちが目にする素晴らしい AI 製品のほとんどは、大企業や一流大学の専門家によって実施された、同様に驚くべき研究の結果です。 最近では、自動化されたエージェントを作成したり、より小さなハードウェア フットプリントにモデルを移植したりするなど、人気のあるプロジェクトを新しい方向に導く個人やオープンソース コミュニティによる素晴らしい取り組みも見られました。

ここでは、生成 AI について深く掘り下げたい人のために、これらの論文やプロジェクトの多くを集めました。 (研究論文やプロジェクトについては、利用可能な場合は、より高いレベルで物事を説明する傾向にある付随するブログ投稿または Web サイトへのリンクも含めています。また、基礎的な研究を長期にわたって追跡できるように、初版の出版年も含めています。 。）

新モデル

モデルの改善 (例: 微調整、検索、注意)

コード生成

ビデオ生成

人間の生物学と医療データ

オーディオの生成

多次元画像生成

この記事に貢献してくれた Jack Soslow、Jay Rughani、Marco Mascorro、Martin Casado、Rajko Radovanovic、Vijay Pande と、最新の AI について常に有益なディスカッションを提供してくれた a16z チーム全体に特別に感謝します。 そして、同社で一連の長期にわたる規範を構築してくれたSonal Chokshiと暗号通貨チームに感謝します。

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