Dalam episod ini, kami menyelam ke dunia sains data yang menarik dengan Rohan Rao, seorang grandmaster kaggle empat kali ganda dan pakar dalam penyelesaian pembelajaran mesin. Rohan berkongsi pandangan tentang perkongsian strategik, evolusi alat data, dan masa depan model bahasa yang besar, memberi penerangan tentang cabaran dan inovasi yang membentuk industri.

Anda boleh mendengar episod ini memimpin dengan data mengenai platform popular seperti Spotify, Google Podcast, dan Apple. Pilih kegemaran anda untuk menikmati kandungan yang berwawasan!

Wawasan utama dari perbualan kami dengan Rohan Rao

• Perkongsian strategik dalam pertandingan boleh membawa kepada kemenangan yang tidak dapat dilupakan dan pengalaman pembelajaran.
• Evolusi alat sains data memerlukan pembelajaran dan penyesuaian berterusan dari pengamal.
• Masa depan LLM mungkin bergantung kepada sumber data baru dan penjanaan data sintetik.
• Perniagaan berminat untuk mengintegrasikan LLM tetapi menghadapi cabaran dalam menerapkannya kepada dataset yang unik.
• Rangka kerja yang komprehensif untuk memilih LLM boleh membimbing perniagaan dalam membuat keputusan yang tepat.
• Eksperimen adalah kunci dalam memilih antara algoritma tradisional dan AI generatif untuk masalah perniagaan.
• LLM proprietari dengan API sering menawarkan penyelesaian yang lebih mudah untuk perniagaan walaupun kos yang lebih tinggi.
• Bertanggungjawab AI melibatkan pendekatan pelbagai, termasuk teknologi, dasar, dan peraturan.
• Ejen AI khusus memegang janji untuk penyelesaian masalah yang disasarkan dan cekap dalam perniagaan.

Sertai kami yang akan datang dengan sesi data untuk perbincangan yang berwawasan dengan pemimpin AI dan Data Sains!

Mari kita lihat butiran perbualan kami dengan Rohan Rao!

Bagaimana anda memulakan perjalanan anda dalam sains data dan persaingan mana yang menonjol untuk anda?

Terima kasih, Kunal, kerana memimpin saya dengan data. Perjalanan saya dalam sains data bermula hampir sedekad yang lalu, dipenuhi dengan pengekodan, hackathon, dan pertandingan. Ia mencabar untuk memilih pertandingan yang menonjol, tetapi satu momen yang tidak dapat dilupakan adalah mencapai helah hat kemenangan pada hackathon Analytics Vidhya oleh Cleverly bekerjasama dengan pesaing yang kuat. Ia adalah satu langkah strategik yang membuahkan hasil dan memori yang indah dari hari -hari kompetitif saya.

Mengamati trend, bagaimanakah sains data berkembang baru -baru ini?

Bidang sains data telah melihat fasa kemajuan beransur -ansur dan lompatan tiba -tiba. Alat seperti XGBoost merevolusikan pemodelan ramalan, sementara Bert mengubah NLP. Baru -baru ini, pelepasan CHATGPT menandakan peristiwa penting, mempamerkan keupayaan LLMS. Kemajuan ini memerlukan saintis data untuk terus menyesuaikan diri dan menaik taraf kemahiran mereka.

Apakah ramalan anda untuk masa depan AI generatif?

Trajektori LLMS cenderung menunjukkan peningkatan awal yang curam diikuti oleh dataran tinggi. Meningkatkan prestasi secara bertahap menjadi lebih mencabar dari masa ke masa. Walaupun LLM telah belajar dari sejumlah besar data internet, penambahbaikan masa depan mungkin bergantung pada dataset baru atau inovasi yang besar dalam penjanaan data sintetik. Sumber -sumber pengiraan yang tersedia hari ini tidak pernah berlaku sebelum ini, menjadikan inovasi lebih mudah diakses dari sebelumnya.

Bagaimanakah perniagaan mengamalkan AI dan LLM Generatif?

Perniagaan di pelbagai industri tidak sabar -sabar untuk mengintegrasikan LLM ke dalam operasi mereka. Cabarannya terletak pada berkahwin dengan model -model ini kepada data perniagaan proprietari, yang sering tidak begitu luas kerana data LLM dilatih. Di H2O.AI, kami melihat sebahagian besar kerja kami yang memberi tumpuan kepada membolehkan perniagaan memanfaatkan kuasa LLM dengan dataset unik mereka.

Apakah kes penggunaan yang paling biasa yang anda lihat dalam sektor yang berbeza?

Persoalan yang paling biasa dari perniagaan adalah bagaimana membuat LLM belajar dari data khusus mereka. Matlamatnya adalah untuk menerapkan keupayaan umum LLM untuk menangani cabaran perniagaan yang unik. Ini melibatkan pemahaman kekuatan dan batasan model dan mengintegrasikannya dengan sistem dan format data yang sedia ada.

Bolehkah anda berkongsi rangka kerja anda untuk memilih LLM yang sesuai untuk keperluan perniagaan?

Sudah tentu. Rangka kerja yang saya sampaikan di Sidang Kemuncak Data Hack termasuk 12 mata untuk dipertimbangkan ketika memilih LLM untuk perniagaan anda. Ini terdiri daripada keupayaan dan ketepatan model untuk skalabilitas, kos, dan pertimbangan undang -undang seperti pematuhan dan privasi. Adalah penting untuk menilai faktor -faktor ini untuk menentukan mana yang paling sesuai dengan objektif dan kekangan perniagaan anda.

Bagaimana anda menavigasi pilihan antara algoritma tradisional dan AI generatif?

Kuncinya adalah untuk mencuba dan berulang. Walaupun algoritma tradisional seperti XGBoost telah menjadi masalah untuk banyak masalah, LLM menawarkan kemungkinan baru. Dengan membandingkan prestasi mereka pada tugas -tugas tertentu, perniagaan dapat menentukan pendekatan yang menghasilkan hasil yang lebih baik dan lebih sesuai untuk digunakan dan mengurus.

Apakah pertimbangan ketika membina penyelesaian kejuruteraan di sekitar LLM?

Memilih antara LLM proprietari dengan API dan menganjurkan LLMS sumber terbuka di premis adalah keputusan yang penting. Walaupun model sumber terbuka mungkin kelihatan kos efektif, mereka datang dengan kerumitan tersembunyi seperti pengurusan infrastruktur dan skalabilitas. Sering kali, perniagaan tertarik ke arah perkhidmatan API untuk kemudahan mereka, walaupun kos yang lebih tinggi.

Bagaimana anda menangani cabaran AI yang bertanggungjawab?

Bertanggungjawab AI adalah isu yang kompleks yang melampaui penyelesaian teknologi. Walaupun guardrails dan rangka kerja disediakan untuk mengelakkan penyalahgunaan, sifat LLM yang tidak dapat diramalkan menjadikannya sukar untuk dikawal sepenuhnya. Penyelesaian ini mungkin melibatkan gabungan perlindungan teknologi, dasar kerajaan, dan peraturan AI untuk mengimbangi inovasi dengan penggunaan etika.

Apa yang anda ambil mengenai penggunaan ejen AI dalam perniagaan?

Saya sangat yakin dengan potensi agen AI. Ejen khusus boleh melaksanakan tugas -tugas tertentu dengan ketepatan yang tinggi, dan cabarannya terletak pada mengintegrasikan mikrotask ini ke dalam penyelesaian yang lebih luas. Walaupun sesetengah produk hanya boleh membungkus LLM yang sedia ada dengan arahan tersuai, ejen yang benar-benar khusus berpotensi untuk merevolusikan bagaimana kita mendekati penyelesaian masalah dalam pelbagai domain.

Nota akhir

Seperti yang ditekankan oleh Rohan, menavigasi landskap sains data dan AI generatif memerlukan pembelajaran dan eksperimen yang berterusan. Dengan merangkul rangka kerja yang inovatif dan amalan AI yang bertanggungjawab, perniagaan dapat memanfaatkan kekuatan data untuk memacu penyelesaian yang bermakna, akhirnya mengubah cara mereka beroperasi dan bersaing dalam pasaran yang pesat berkembang.

Untuk sesi yang lebih menarik mengenai AI, Sains Data, dan Guei, tunggu dengan kami untuk memimpin dengan data.

Semak sesi yang akan datang di sini.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Rohan Rao ' s untuk memilih LLM yang sesuai untuk perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!