कृत्रिम बुद्धिमत्ता: आने वाली क्रांति (AI: the coming revolution) रिपोर्ट

ninebow · 2023-11-22T17:22:09+09:00

अवलोकन यह Cerebral Valley AI Summit इवेंट में Cortue Ventures के Sri Viswanath द्वारा प्रस्तुत AI की वर्तमान स्थिति पर आधारित सामग्री है। Cortue Ventures एक निवेश कंपनी (VC) है, जिसने अब तक 10 से अधिक वर्षों से AI क्षेत्र को देखा है और 50 से अधिक AI-संबंधित कंपनियों में निवेश किया है। खास तौर पर, इस रिपोर्ट की विशेषता यह है कि इसमें HuggingFace और GitHub के विभिन्न मेट्रिक्स का विश्लेषण कर उन्हें सार्वजनिक किया गया है। यदि 2002 वह वर्ष था जिसने AI की विस्फोटक वृद्धि को जन्म दिया, तो 2023 वह वर्ष है जब AI की लहर (wave) ने आकार लेना शुरू किया और अधिक व्यापक क्षेत्रों को प्रभावित करना शुरू किया। AI बाधाओं को पार कर दुनिया में सार्थक सुधार ला सकता है GitHub Copilot का उपयोग करके काम 50% से अधिक तेजी से पूरा किया जा रहा है, और ग्राहक सहायता लागत में अधिकतम 95% तक कमी आ रही है। उपयोगकर्ता अधिक संतुष्ट हैं, प्रतिक्रिया समय तेज हुआ है, और BCG के शोध के अनुसार knowledge work की गुणवत्ता में भी लगभग 40% सुधार हुआ है। AI नई उपलब्धियाँ हासिल कर रहा है, और उम्मीद है कि यह हमारे दैनिक जीवन और पूरी आधुनिक अर्थव्यवस्था को प्रभावित करेगा। Open source AI का दिल है, लेकिन सभी समान नहीं हैं Open source research, data और community AI क्रांति के केंद्र में हैं। Transformer पेपर से लेकर नवीनतम Llama-2 मॉडल तक, open source ने engineers को AI को लगातार बेहतर बनाने में सक्षम बनाया है। लेकिन हर open source वास्तव में 'open' नहीं है, और हाल में कंपनियों ने research या उसके परिणाम साझा न करने, या मॉडलों को private रखने जैसी प्रवृत्तियाँ दिखाई हैं। इसके बावजूद, हम देख रहे हैं कि open source AI community जीवंत रूप से बढ़ रही है: नवंबर 2023 तक, GitHub पर 2 लाख से अधिक developers AI projects में योगदान दे रहे हैं। इसके अलावा, Hugging Face पर 3 लाख से अधिक models प्रकाशित किए जा चुके हैं, और AI-संबंधित Discord channels के सदस्यों की संख्या 1.8 करोड़ से अधिक हो चुकी है। AI-केंद्रित नए tech stack को समझना आवश्यक है तेजी से उठती AI की लहर services विकसित करने वाले tech stack को बदल रही है। Developers और investors को stack के प्रत्येक घटक और उनके आपसी interaction को समझना चाहिए। अब तक AI model layer ने सबसे अधिक निवेश आकर्षित किया है, लेकिन AI के लिए data center से लेकर end-user apps तक हर जगह innovation होगा। AI मॉडल हमारा मानना है कि models ने "intelligence-as-a-service" (IQaaS) के युग की शुरुआत कर दी है, और विजेता talent, data और computing power की प्रतिस्पर्धा से तय होंगे। Model performance को scale करने का मतलब high-quality datasets को scale करना भी है। मौजूदा की तुलना में 30% आकार वाले pruned और curated datasets पर train किए गए models भी अच्छी तरह काम करते हैं, और synthetic data तथा user feedback भी खोजे जाने योग्य संभावित क्षेत्र हैं। Computing power और cloud platforms GPU जैसे hardware accelerators AI power की बुनियादी नींव संभाल रहे हैं। GPUs की लगातार मांग ने पूरी अर्थव्यवस्था में ripple effects पैदा किए हैं, जिनमें power grid पर दबाव, semiconductor supply chain की वृद्धि को बढ़ावा, और cloud services की मांग का फिर से तेज होना शामिल है। जैसे-जैसे AI और अधिक mainstream बनता जाएगा, हमें उम्मीद है कि inference workloads का भार कहीं अधिक computing-intensive होगा। 10 करोड़ GPT-4 उपयोगकर्ताओं को सेवा देने की लागत model को train करने में लगी लागत से 4 गुना तक हो सकती है। Developer tools 2022 में AI के विस्फोट के बाद बड़े बदलावों में से एक AI का लोकतंत्रीकरण और AI engineers का उभार है, जिसके साथ models को train / fine-tune / deploy करने के लिए नए AI Ops tools सामने आए हैं। एक सक्रिय AI Ops tool layer के उभरने से दुनिया के लगभग 3 करोड़ developers के लिए AI सुलभ हुआ है, और उम्मीद है कि इससे application layer में विस्फोटक संभावनाएँ पैदा होंगी। AI applications हमारा मानना है कि AI application adoption अभी बस शुरू हुआ है, और आगे बहुत अधिक use cases सामने आएँगे। Consumers और enterprises की AI में रुचि पहले से momentum पकड़ रही है, जो Runway और Tome जैसे creative क्षेत्रों से लेकर Replit और Aurora Solar जैसे specialized क्षेत्रों तक फैली हुई है। Coatue का दृष्टिकोण: सर्वश्रेष्ठ AI अभी आया नहीं है आगे चलकर, वास्तविक दुनिया में AI के अधिक accessible, scalable और useful होने की उम्मीद है। साथ ही, यह भी अनुमान है कि English जैसी natural language सबसे अच्छी programming language बन जाएगी। उम्मीद है कि AI अधिक लोगों को software development जैसे काम करने में सक्षम बनाएगा, और व्यक्तिगत datasets पर AI को train करके healthcare, retail जैसे क्षेत्रों में नई capabilities उत्पन्न करेगा। इसके अलावा, लगातार research के माध्यम से AI models और innovate करेंगे तथा अधिक intelligent और अधिक सक्षम बनेंगे। यानी, सबसे अच्छा AI अभी आना बाकी है। अल्पकाल में, AI model outputs की hallucination समस्या को हल करने, विभिन्न multimodal use cases को संभव बनाने, लागत घटाने, और AI deployment को अधिक आसान तथा सुरक्षित बनाने पर ध्यान देने की आवश्यकता दिखती है। दीर्घकाल में, हमारा मानना है कि AI development अरबों उपयोगकर्ताओं तक AI को scale करने के लिए engineering की चुनौती बन जाएगा। साथ ही, हमें यह आशावादी दृष्टि है कि AI innovators ऐसी नई क्षमताएँ विकसित करेंगे जो हम सभी के लिए उपयोगी AI बना सकें।

(coatue.com)

11 पॉइंट द्वारा ninebow 2023-11-22 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

अवलोकन

यह Cerebral Valley AI Summit इवेंट में Cortue Ventures के Sri Viswanath द्वारा प्रस्तुत AI की वर्तमान स्थिति पर आधारित सामग्री है।
Cortue Ventures एक निवेश कंपनी (VC) है, जिसने अब तक 10 से अधिक वर्षों से AI क्षेत्र को देखा है और 50 से अधिक AI-संबंधित कंपनियों में निवेश किया है।
खास तौर पर, इस रिपोर्ट की विशेषता यह है कि इसमें HuggingFace और GitHub के विभिन्न मेट्रिक्स का विश्लेषण कर उन्हें सार्वजनिक किया गया है।
यदि 2002 वह वर्ष था जिसने AI की विस्फोटक वृद्धि को जन्म दिया, तो 2023 वह वर्ष है जब AI की लहर (wave) ने आकार लेना शुरू किया और अधिक व्यापक क्षेत्रों को प्रभावित करना शुरू किया।

AI बाधाओं को पार कर दुनिया में सार्थक सुधार ला सकता है

GitHub Copilot का उपयोग करके काम 50% से अधिक तेजी से पूरा किया जा रहा है, और ग्राहक सहायता लागत में अधिकतम 95% तक कमी आ रही है।
उपयोगकर्ता अधिक संतुष्ट हैं, प्रतिक्रिया समय तेज हुआ है, और BCG के शोध के अनुसार knowledge work की गुणवत्ता में भी लगभग 40% सुधार हुआ है।
AI नई उपलब्धियाँ हासिल कर रहा है, और उम्मीद है कि यह हमारे दैनिक जीवन और पूरी आधुनिक अर्थव्यवस्था को प्रभावित करेगा।

Open source AI का दिल है, लेकिन सभी समान नहीं हैं

Open source research, data और community AI क्रांति के केंद्र में हैं। Transformer पेपर से लेकर नवीनतम Llama-2 मॉडल तक, open source ने engineers को AI को लगातार बेहतर बनाने में सक्षम बनाया है।
लेकिन हर open source वास्तव में 'open' नहीं है, और हाल में कंपनियों ने research या उसके परिणाम साझा न करने, या मॉडलों को private रखने जैसी प्रवृत्तियाँ दिखाई हैं।
इसके बावजूद, हम देख रहे हैं कि open source AI community जीवंत रूप से बढ़ रही है:
- नवंबर 2023 तक, GitHub पर 2 लाख से अधिक developers AI projects में योगदान दे रहे हैं।
- इसके अलावा, Hugging Face पर 3 लाख से अधिक models प्रकाशित किए जा चुके हैं, और AI-संबंधित Discord channels के सदस्यों की संख्या 1.8 करोड़ से अधिक हो चुकी है।

AI-केंद्रित नए tech stack को समझना आवश्यक है

तेजी से उठती AI की लहर services विकसित करने वाले tech stack को बदल रही है।
Developers और investors को stack के प्रत्येक घटक और उनके आपसी interaction को समझना चाहिए।
अब तक AI model layer ने सबसे अधिक निवेश आकर्षित किया है, लेकिन AI के लिए data center से लेकर end-user apps तक हर जगह innovation होगा।

AI मॉडल

हमारा मानना है कि models ने "intelligence-as-a-service" (IQaaS) के युग की शुरुआत कर दी है, और विजेता talent, data और computing power की प्रतिस्पर्धा से तय होंगे।
Model performance को scale करने का मतलब high-quality datasets को scale करना भी है। मौजूदा की तुलना में 30% आकार वाले pruned और curated datasets पर train किए गए models भी अच्छी तरह काम करते हैं, और synthetic data तथा user feedback भी खोजे जाने योग्य संभावित क्षेत्र हैं।

Computing power और cloud platforms

GPU जैसे hardware accelerators AI power की बुनियादी नींव संभाल रहे हैं। GPUs की लगातार मांग ने पूरी अर्थव्यवस्था में ripple effects पैदा किए हैं, जिनमें power grid पर दबाव, semiconductor supply chain की वृद्धि को बढ़ावा, और cloud services की मांग का फिर से तेज होना शामिल है।
जैसे-जैसे AI और अधिक mainstream बनता जाएगा, हमें उम्मीद है कि inference workloads का भार कहीं अधिक computing-intensive होगा। 10 करोड़ GPT-4 उपयोगकर्ताओं को सेवा देने की लागत model को train करने में लगी लागत से 4 गुना तक हो सकती है।

Developer tools

2022 में AI के विस्फोट के बाद बड़े बदलावों में से एक AI का लोकतंत्रीकरण और AI engineers का उभार है, जिसके साथ models को train / fine-tune / deploy करने के लिए नए AI Ops tools सामने आए हैं।
एक सक्रिय AI Ops tool layer के उभरने से दुनिया के लगभग 3 करोड़ developers के लिए AI सुलभ हुआ है, और उम्मीद है कि इससे application layer में विस्फोटक संभावनाएँ पैदा होंगी।

AI applications

हमारा मानना है कि AI application adoption अभी बस शुरू हुआ है, और आगे बहुत अधिक use cases सामने आएँगे।
Consumers और enterprises की AI में रुचि पहले से momentum पकड़ रही है, जो Runway और Tome जैसे creative क्षेत्रों से लेकर Replit और Aurora Solar जैसे specialized क्षेत्रों तक फैली हुई है।

Coatue का दृष्टिकोण: सर्वश्रेष्ठ AI अभी आया नहीं है

आगे चलकर, वास्तविक दुनिया में AI के अधिक accessible, scalable और useful होने की उम्मीद है। साथ ही, यह भी अनुमान है कि English जैसी natural language सबसे अच्छी programming language बन जाएगी।
उम्मीद है कि AI अधिक लोगों को software development जैसे काम करने में सक्षम बनाएगा, और व्यक्तिगत datasets पर AI को train करके healthcare, retail जैसे क्षेत्रों में नई capabilities उत्पन्न करेगा।
इसके अलावा, लगातार research के माध्यम से AI models और innovate करेंगे तथा अधिक intelligent और अधिक सक्षम बनेंगे। यानी, सबसे अच्छा AI अभी आना बाकी है।
अल्पकाल में, AI model outputs की hallucination समस्या को हल करने, विभिन्न multimodal use cases को संभव बनाने, लागत घटाने, और AI deployment को अधिक आसान तथा सुरक्षित बनाने पर ध्यान देने की आवश्यकता दिखती है।
दीर्घकाल में, हमारा मानना है कि AI development अरबों उपयोगकर्ताओं तक AI को scale करने के लिए engineering की चुनौती बन जाएगा। साथ ही, हमें यह आशावादी दृष्टि है कि AI innovators ऐसी नई क्षमताएँ विकसित करेंगे जो हम सभी के लिए उपयोगी AI बना सकें।

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ninebow 2023-11-22

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