Будущее уже здесь: Как построить ИИ бизнес, в современном мире, управляемом технологиями

Если вы еще не занимаетесь созданием искусственного интеллекта, то вы отстали от жизни: GPT вывел программистов из себя так же, как 150 лет назад автомобиль Бена вывел из себя лошадей. Это может быть шумихой или сдвигом парадигмы в эпоху искусственного интеллекта – в любом случае. Если внимательно прислушаться, то можно услышать, как на заднем плане толпа разработчиков пытается вклиниться в следующую технологическую золотую лихорадку, но, как я уже говорил раньше, во время золотой лихорадки продавайте лопаты. Если вы хотите зарабатывать деньги, то это видео – моя бесплатная лопата для вас, в которой мы реалистично рассмотрим, как создавать приложения, управляемые искусственным интеллектом, с технической и деловой точек зрения.

GPT-3 и далее

Окончательным продавцом лопат является компания open, AI, создатели chatgpt, который основан на авторегрессивной языковой модели под названием gpt3 или технически 3.5. К настоящему моменту мы все знаем, насколько она впечатляет, но что самое интересное, так это то, что gpt4 не за горами. Gpt3 обучена на беспрецедентных 175 миллиардах параметров, но это абсолютно ничтожно по сравнению с gpt4 со 100 триллионами параметров. Возможно, мы достигли пика возможностей глубокого обучения, и gpt4 – это просто ничтожество. Генеральный директор Openai говорит, что вы будете разочарованы, но, возможно, он хочет, чтобы вы так думали, потому что знает, что технологическая сингулярность близка, и в любом случае все человечество будет порабощено или уничтожено.

Альтернативные модели и инструменты

Единственное, что действительно важно в жизни, – это зарабатывать деньги. Одна из идей, которая может возникнуть у вас, это построить свою собственную модель Superior GPT, но эту идею я бы охарактеризовал как полную – вы противостоите компании с самыми умными людьми в мире. Она получила миллиарды долларов финансирования от таких компаний, как Microsoft. Если вы не можете победить их, присоединяйтесь к ним, их технология доступна через платный API и совсем недавно стала доступна в облаке Azure, и есть всевозможные варианты использования. Если вы используете свое воображение. Одним из примеров является приложение video tap it, которое принимает видео на вход и преобразует его в запись в блоге, транскрибируя его и используя искусственный интеллект для автоматического создания заголовков. Вы можете использовать openai whisper для транскрипции, GPT для создания заголовков и даже можете добавить что-то вроде dolly для создания уникальных изображений для записи в блоге. Теперь я понял, что было пять секунд назад.

Специализированные случаи использования и заключение

Я сказал, что вы не можете конкурировать с открытым ИИ, но не слушайте ненавистников. Как и я, GPT – не единственная игра в городе. У вас есть Deep Mind от Google с другими языковыми моделями, такими как chinchilla и alphaco. Они уже давно существуют, побеждают в кодировании и соревнованиях, а также есть языковые модели с открытым исходным кодом, такие как Bloom. Если у вас есть доступ к большому количеству высококачественных данных, вполне возможно, что вы сможете обучить свою собственную прогностическую модель, а затем предложить ее в качестве услуги. Процесс превращения необработанных данных в реальную развернутую модель машинного обучения называется ml. Операционные инструменты в облаке Google, такие как Vertex AI, обрабатывают каждый этап этого процесса. Они принимают и обрабатывают данные, обучают и оценивают модели, а затем развертывают их в бессерверной инфраструктуре, где вы можете использовать их в приложении. Кроме того, есть инструменты, такие как hugging face, которые предоставляют ml Ops как услугу, но они предоставляют тысячи предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать в качестве отправной точки. Самое главное, вы захотите действительно хорошо разобраться в каком-то специализированном сценарии использования. Примером, который приходит на ум, является play.ht, который может создавать пользовательские голоса, генерируемые ИИ. У них есть целый поддельный подкаст
между Джо Роганом и Стивом Джобсом.

В заключение хочу сказать, что создание побочного бизнеса, ориентированного на ИИ, является жизнеспособным вариантом для разработчиков и предпринимателей. Главное – найти специализированный случай использования и стать экспертом в нем, будь то использование предварительно обученных моделей, таких как GPT-3, или обучение собственной модели с доступом к высококачественным данным. Существует также множество инструментов и ресурсов, таких как инструменты ML Ops, которые могут помочь упростить процесс превращения необработанных данных в развернутую модель машинного обучения. Поскольку область ИИ продолжает развиваться, возможности для создания прибыльных, инновационных приложений и бизнеса будут только расти.