KI-Kanon

Die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz nimmt exponentiell zu. Für KI-Experten ist es schwierig, mit allen neuen Veröffentlichungen Schritt zu halten, und für Anfänger ist es noch schwieriger zu wissen, wo sie anfangen sollen.

Deshalb teilen wir in diesem Beitrag eine kuratierte Liste von Ressourcen, auf die wir uns verlassen haben, um mehr über moderne KI zu erfahren. Wir nennen es den „KI-Kanon“, weil diese Artikel, Blogbeiträge, Kurse und Leitfäden in den letzten Jahren einen übergroßen Einfluss auf das Fachgebiet hatten.

Wir beginnen mit einer sanften Einführung in Transformator- und latente Diffusionsmodelle, die die aktuelle KI-Welle antreiben. Als nächstes befassen wir uns eingehend mit technischen Lernressourcen. praktische Leitfäden zum Erstellen mit großen Sprachmodellen (LLMs); und Analyse des KI-Marktes. Abschließend fügen wir eine Referenzliste wegweisender Forschungsergebnisse hinzu, beginnend mit „Attention is All You Need“ – dem Artikel von Google aus dem Jahr 2017, der die Welt mit Transformationsmodellen bekannt machte und das Zeitalter der generativen KI einläutete.

Diese Artikel erfordern keine speziellen Vorkenntnisse und können Ihnen helfen, sich schnell mit den wichtigsten Teilen der modernen KI-Welle vertraut zu machen.

Diese Ressourcen bieten ein grundlegendes Verständnis der grundlegenden Ideen des maschinellen Lernens und der KI, von den Grundlagen des Deep Learning bis hin zu Kursen auf Universitätsniveau von KI-Experten.

Es gibt unzählige Ressourcen – einige besser als andere –, die versuchen zu erklären, wie LLMs funktionieren. Hier sind einige unserer Favoriten, die sich an ein breites Spektrum an Lesern/Zuschauern richten.

Es entsteht ein neuer Anwendungsstapel mit LLMs als Kernstück. Obwohl es zu diesem Thema noch nicht viele formelle Bildungsangebote gibt, haben wir einige der nützlichsten Ressourcen zusammengestellt, die wir gefunden haben.

Wir alle haben uns gefragt, was generative KI bewirken kann, aber es gibt immer noch viele Fragen dazu, was das alles bedeutet. Welche Produkte und Unternehmen werden überleben und gedeihen? Was passiert mit Künstlern? Wie sollten Unternehmen es nutzen? Wie wird es sich im wahrsten Sinne des Wortes auf Arbeitsplätze und die Gesellschaft insgesamt auswirken? Hier sind einige Versuche, diese Fragen zu beantworten.

Die meisten der erstaunlichen KI-Produkte, die wir heute sehen, sind das Ergebnis nicht minder erstaunlicher Forschung, die von Experten in großen Unternehmen und führenden Universitäten durchgeführt wurde. In letzter Zeit haben wir auch beeindruckende Arbeiten von Einzelpersonen und der Open-Source-Community gesehen, die beliebte Projekte in neue Richtungen lenken, beispielsweise durch die Erstellung automatisierter Agenten oder die Portierung von Modellen auf kleinere Hardware-Footprints.

Hier ist eine Sammlung vieler dieser Artikel und Projekte für Leute, die wirklich tief in die generative KI eintauchen möchten. (Für Forschungsarbeiten und Projekte haben wir, sofern verfügbar, auch Links zu den begleitenden Blog-Beiträgen oder Websites eingefügt, die tendenziell die Dinge auf einem höheren Niveau erklären. Und wir haben die ursprünglichen Veröffentlichungsjahre angegeben, damit Sie die Grundlagenforschung im Laufe der Zeit verfolgen können .)

Neue Modelle

Modellverbesserungen (z. B. Feinabstimmung, Abruf, Aufmerksamkeit)

Codegenerierung

Videogenerierung

Humanbiologische und medizinische Daten

Audioerzeugung

Mehrdimensionale Bilderzeugung

Besonderer Dank geht an Jack Soslow, Jay Rughani, Marco Mascorro, Martin Casado, Rajko Radovanovic und Vijay Pande für ihre Beiträge zu diesem Artikel sowie an das gesamte a16z-Team für eine stets informative Diskussion über die neuesten Entwicklungen in der KI. Und vielen Dank an Sonal Chokshi und das Krypto-Team für den Aufbau einer langen Reihe von Kanonen im Unternehmen.

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