2024-08-24
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Tao Le est originaire du temple Aofei
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Transformateur huitAidan Gomez, le plus jeune du groupe, a déploré dans la dernière interview :
Ce n’est vraiment pas rentable de se contenter de vendre des modèles !
GoogleAidan Gomez, une version de Transformer, est l'un des auteurs de Transformer qui a eu un profond impact sur le domaine de l'IA.
Et maintenant, la valorisation d’Aidan Gomez a grimpé de 5,5 milliards de dollars.Société CohéreCo-fondateur et PDG.(A précédemment lancé la série Command R de grands modèles open source)
Dans cette conversation avec Harry Stebbings, responsable de 20VC, Aidan Gomez a parlé des tendances de développement de l'IA.
Certains de ces sujets ont attiré l’attention et les discussions parmi les internautes, tels que :
Amélioration des performances du modèle, l'échelle n'est pas le seul moyen
Seuls les modèles en vente ne peuvent pas être combinés avecOpenAIcombattre
Les startups d'IA ne devraient pas s'appuyer sur les fournisseurs de cloud
Il est optimiste quant au domaine de la robotique et prédit qu’il y aura une grande avancée d’ici 5 ans.
La qualité des données est essentielle pour les modèles
Pour un contenu plus spécifique, veuillez consulter la version texte ci-dessous~
Q: Avant de commencer, je veux vous poser une question. Aimiez-vous jouer à des jeux quand vous étiez enfant ?
Aidan Gomez: J'aime les jeux et j'aime la technologie depuis que je suis enfant.
Q: Cela signifie que vous ne commencerez jamais un jeu avec un premier niveau très difficile qui donne l'impression aux gens "c'est impossible de finir, je ne veux plus jouer".
Aidan Gomez: Oui, c'est ce qu'on appelle « l'apprentissage de leçons » en apprentissage automatique. Vous commencez par apprendre au modèle à faire quelque chose de très simple, puis vous augmentez progressivement la complexité, en vous appuyant sur les connaissances existantes.
Il est intéressant de noter que l’apprentissage curriculaire échoue en réalité dans l’apprentissage automatique. Au lieu de réellement suivre un cours, nous avons jeté le matériel le plus difficile et le plus simple sur le modèle et l'avons laissé se débrouiller tout seul.
Mais pour les humains, cette approche fonctionne extrêmement bien et constitue une partie importante de notre apprentissage. C'est vraiment intéressant de voir qu'il ne réussit pas en apprentissage automatique.
Q: Vous venez de parler de tout transférer directement sur le modèle. Je souhaite aborder directement ce problème. Beaucoup de gens disent qu'il suffit de plus de puissance de calcul et que les performances s'amélioreront. Pensez-vous que c'est correct ? Avons-nous d’autres facteurs limitant l’amélioration des performances ?
Aidan Gomez: Il est vrai que si vous ajoutez plus de puissance de calcul au modèle, ou si vous agrandissez le modèle, il s'améliore.C’est le moyen le plus fiable d’améliorer les performances d’un modèle, mais c’est aussi le plus stupide.
Pour ceux qui disposent de fonds suffisants, il s’agit d’une stratégie très attractive avec un risque extrêmement faible. Vous savez que ça va s'améliorer, il suffit d'étendre le modèle, de dépenser plus d'argent, d'acheter plus de puissance de calcul. Je le crois, mais je trouve cela extrêmement inefficace.
Il existe une meilleure façon.Si vous regardez l'année et demie écoulée, deChatGPTPublié jusqu'à présentGPT-4Période de libération. Comme GPT-4 a 1,7 billion de paramètres, comme on dit, c'est un énormeMinistère de l'Éducation。
Nous disposons désormais de meilleurs modèles que celui-ci, et ils ne comportent que 13 milliards de paramètres.La rapidité de ce changement, ou la baisse rapide des coûts, est tout simplement incroyable, voire un peu surréaliste.
Alors oui, vous pouvez obtenir un modèle de qualité en le mettant à l’échelle, mais vous ne devriez probablement pas le faire.
Q: Ces progrès vont-ils se poursuivre ? Je veux dire, allons-nous continuer à voir des progrès à cette échelle ? Ou est-ce qu’il y aura un goulot d’étranglement à un moment donné ?
Aidan Gomez: Oui, cela nécessite un investissement exponentiel. Vous devez continuellement doubler votre puissance de calcul pour maintenir une croissance linéaire de l’intelligence. Mais cette croissance devrait se poursuivre pendant très, très, très longtemps.
Cela deviendra de plus en plus intelligent. Mais vous rencontrerez des contraintes financières. Peu de gens ont acheté le GPT-4 original, en particulier de nombreuses entreprises, car il était très grand, très cher, inefficace à gérer, coûteux et pas assez intelligent pour justifier son coût.
Par conséquent, il existe une forte pression sur le marché pour rendre les modèles plus petits et plus efficaces, et pour utiliser des données, des algorithmes et des méthodes pour rendre les modèles plus intelligents, plutôt que de s'appuyer uniquement sur une expansion d'échelle.
Q: Dans un monde où nous vivons dans un monde où il existe des modèles plus petits, plus efficaces et orientés verticalement, conçus pour des cas d'utilisation spécifiques, y aura-t-il quelques grands modèles dominants ? Ou est-ce que ce sera les deux ?
Aidan Gomez: Une tendance que nous avons constatée ces dernières années est une préférence pour le prototypage avec un modèle commun et intelligent. Ils ne veulent pas créer de prototype avec un modèle spécifique et passer du temps à peaufiner le modèle pour le rendre particulièrement performant dans les domaines qui les intéressent.
Ce qu'ils veulent, c'est s'emparer d'un modèle volumineux et coûteux, en faire un prototype, prouver qu'il peut faire le travail, puis l'affiner pour en faire un modèle efficace qui excelle dans un domaine spécifique. Ce modèle est donc vraiment en train d’émerger.
En conséquence, nous continuerons à vivre dans un monde de modèles multiples, certains verticaux et ciblés, d’autres complètement horizontaux.
Q: Par exemple, OpenAI coûte désormais 3 milliards de dollars. Comment pouvez-vous conserver votre place dans cette course à moins d'êtreMicrosoft,Amazon,Google,FacebookUne telle entreprise ?
Aidan Gomez: Si vous ne faites que des projets à grande échelle, il faut vraiment devenir une de ces entreprises, ou devenir une filiale de ces entreprises. Cependant, il existe bien d’autres choses qui peuvent être faites.
Si vous ne comptez pas entièrement sur la mise à l'échelle comme seule voie à suivre,Si vous croyez à l’innovation en matière de données ou à l’innovation en matière de modèles et de méthodes, il existe de nombreuses directions à explorer.
Q: Pouvons-nous nous plonger dans ce que sont l’innovation en matière de données et l’innovation en matière de modèles et de méthodes ?
Aidan Gomez：Presque toutes les grandes avancées que nous constatons dans l’open source proviennent de l’amélioration des données.En obtenant des données de meilleure qualité sur Internet, en améliorant les algorithmes d'exploration du Web, en analysant les pages Web, en extrayant des parties importantes et en augmentant le poids de parties spécifiques d'Internet, car il y a beaucoup de duplications et de spam sur Internet.
En extrayant les parties les plus précieuses et les plus riches en connaissances et en les mettant en valeur dans le modèle, ainsi que la capacité de générer des données synthétiques, celles-ci nous permettent d'obtenir de grandes quantités de texte ou de contenu Web sans implication humaine, qui sont automatiquement générées par le modèle. .
Ces innovationsEn particulier, la capacité à améliorer la qualité des données est à l’origine d’une grande partie des progrès que nous constatons jusqu’à présent.
Q: D'accord, c'est de l'innovation en matière de données, mais qu'en est-il de l'innovation en matière de modèles ?
Aidan Gomez: Cela implique des choses comme de nouveaux algorithmes d’apprentissage par renforcement. Vous savez, il y a beaucoup de buzz autour de Q* et des changements qu'il pourrait apporter. Des idées autour de la recherche, comme comment rechercher des solutions.
L'état actuel du modèle est que je vous pose une question et votre modèle doit donner immédiatement la bonne réponse. C'est une exigence extrêmement exigeante pour un modèle, n'est-ce pas ?
Vous ne pouvez pas faire cela à un être humain, vous ne pouvez pas poser une question difficile à une personne et vous attendre à ce qu'elle vous donne la réponse immédiatement. Ils ont besoin de temps pour réfléchir et traiter.
Q: Ils ont aussi parfois besoin d’un petit temps de brainstorming.
Aidan Gomez: Oui, c'est effectivement nécessaire. La prochaine étape très évidente dans le développement de modèles est donc de les faire réfléchir et résoudre des problèmes. Vous devez les laisser faire des erreurs, essayer quelque chose, échouer, comprendre pourquoi cela a échoué, puis revenir en arrière et réessayer.
Actuellement, le modèle ne contient aucune notion de résolution de problèmes.
Q: Lorsque vous évoquez la résolution de problèmes, est-ce le même concept que le raisonnement ?
Aidan Gomez:Oui.
Q: Pourquoi raisonner est-il si difficile ? Pourquoi n’avons-nous pas encore la notion de raisonnement ?
Aidan Gomez：L'inférence n'est pas difficile, mais la difficulté est que nous n'avons pas beaucoup de données de formation sur Internet qui montrent le processus d'inférence.La plupart de ce qui se trouve sur Internet est le résultat d’un processus de raisonnement.
Lorsque vous écrivez quelque chose en ligne, vous ne montrez pas votre processus de réflexion, mais montrez directement vos conclusions, montrez vos pensées, et celles-ci sont le résultat de beaucoup de réflexion, d'expérience et de discussion.
Nous manquons donc de telles données de formation, elles ne sont pas disponibles gratuitement, vous devez les créer vous-même. Par conséquent, des entreprises comme Cohere, OpenAI etAnthropiqueCes entreprises collectent des données qui démontrent les processus de raisonnement humain.
Q: En parlant de ça, je me demande ce que vous pensez de la concurrence avec l’initiative de contenu généré par les utilisateurs d’OpenAI ?
Aidan Gomez: C’est difficile, surtout dans le monde des entreprises, où nous sommes confrontés à un défi de taille : préserver la confidentialité des données des clients.
Ils considèrent les données comme une propriété intellectuelle, contenant de nombreuses informations confidentielles, et ne nous autorisent donc pas à utiliser les données à des fins de formation. Je comprends parfaitement cette position. Pour ce faire, nous nous sommes tournés vers les données synthétiques et avons investi des ressources importantes dans ce domaine.
Nous avons également constitué une équipe d’annotateurs humains et conclu un partenariat avec Scale AI. Même si cela nous met beaucoup de pression, étant donné que nous ne sommes pas une entreprise en contact avec le consommateur, nous devons générer les données nous-mêmes.
Heureusement, notre objectif est relativement restreint et se concentre principalement sur les domaines où les besoins commerciaux sont clairs, tels que l'automatisation des fonctions financières et de ressources humaines. Cela nous permet d’approfondir et de répondre à ces besoins spécifiques.
À l’horizon des dix prochaines années, comment va évoluer le marché des données synthétiques ? Sera-t-il dominé par quelques fournisseurs ? Il semble actuellement que le marché des API de modèles de langage à grande échelle repose principalement sur des données synthétiques, nombre d'entre elles tirant parti de grands modèles coûteux pour générer des données afin d'optimiser des modèles plus petits et plus efficaces.
Il n’est pas certain que ce modèle soit durable, mais je crois qu’à mesure que de nouvelles tâches, de nouvelles questions et de nouveaux besoins en données continuent d’émerger, qu’elles proviennent de modèles ou d’êtres humains, nous devons nous adapter et répondre à ces besoins.
Q: Alors, à quoi ressemblerait un marché des données synthétiques ? Sera-t-il dominé par deux ou trois fournisseurs ?
Aidan Gomez: J'ai entendu dire que le marché actuel des API à grands modèles est dominé par les données synthétiques. La plupart des gens utilisent ces grands modèles coûteux pour générer des données, puis utilisent ces données pour affiner des modèles plus petits et plus efficaces.
Ils perfectionnent donc essentiellement le modèle plus large. Je ne sais pas si ce modèle est durable en tant que marché. Mais je pense qu'il y aura toujours de nouvelles tâches, de nouvelles questions ou de nouveaux besoins en matière de données.Que ces données proviennent de modèles ou d’humains, il faut répondre à ces besoins.
Q: Il y a une chose qui m'inquiète, ou qui me fait hésiter. Vous voyez OpenAI rivaliser sur les prix, vous voyez des choses commeMétaCes entreprises publient des modèles gratuitement sans communiquer clairement la valeur de l’open source et des écosystèmes ouverts.
Assiste-t-on à une réelle baisse de la valeur de ces modèles ? Est-ce une course à la baisse des prix, voire à zéro ?
Aidan Gomez：Si vous vendez uniquement des modèles, cela va être un jeu très difficile au cours de la prochaine période. Ce ne sera pas un petit marché.
Q: Il y aura beaucoup de gens qui vendront simplement des modèles, et certains qui vendront des modèles et d'autres choses.
Aidan Gomez: Je ne veux pas citer de noms, mais je peux dire que Cohere, par exemple, ne vend plus que des modèles désormais. Nous disposons d'une API grâce à laquelle vous pouvez accéder à nos modèles.
Cela pourrait bientôt changer. Le paysage des produits va changer et nous ajouterons de nouvelles choses aux produits existants. Si vous ne vendez que des modèles, la situation sera difficile car cela deviendra un commerce à marge nulle et il y aura trop de concurrence sur les prix. De nombreuses personnes proposent des modèles gratuitement.
Pourtant, cela va représenter une grosse affaire et la demande augmente très rapidement. Mais au moins pour l’instant, les bénéfices seront minimes.
C'est pourquoi il y a beaucoup d'enthousiasme au niveau des candidatures. La discussion sur le marché a raison de souligner que la valeur se situe en dessous du niveau de la puce, car au départ tout le monde investit beaucoup d'argent dans la puce pour construire ces modèles, puis voit la valeur reflétée au niveau des applications, comme ChatGPT. , qui est basé sur les frais d'utilisation de 20 $ par mois.
Cela semble être l'endroit où la valeur se produit actuellement. La couche modèle est une activité attractive à long terme, mais à court terme, selon le statu quo,Il s’agit d’une activité marchandisée à très faible marge.
Q: Beaucoup de gens pensent désormais qu’il est trop tard pour que les startups se lancent dans le domaine des modèles d’IA. Cependant, à mesure que les barrières de coûts diminuent, cela facilite-t-il réellement l’entrée des startups dans cet espace ?
Aidan Gomez: Il est vrai que chaque année, le coût de construction du modèle de l’année dernière est divisé par 10, voire 100.Grâce à de meilleures données et à des ressources informatiques moins chères, la barrière à l’entrée pour les modèles de génération précédente a été abaissée.
Mais le problème est que personne ne se soucie vraiment de ces modèles obsolètes. Le modèle de l’année dernière est presque sans valeur par rapport au modèle de cette année. Chaque avancée technologique rend rapidement les anciennes technologies obsolètes et le coût du développement de l’IA augmente fortement.
Le développement de la version 1 ne coûtera peut-être que 10 millions de dollars, mais pour améliorer légèrement la version 2, il faudra peut-être 1 à 2 millions de dollars supplémentaires. Aujourd’hui, le développement d’un nouveau modèle pourrait coûter 3 milliards de dollars, et sa mise à jour pourrait même coûter 5 milliards de dollars.
Cette croissance n'est plus linéaire mais varie par ordres de grandeur. Je ne suis pas sûr que les nouvelles générations de technologies soient toujours moins coûteuses à développer que les générations précédentes. Prenons l'exemple des puces et d'autres technologies complexes. Même si les coûts de développement augmentent, nous continuons à les développer parce que cela en vaut la peine.
Q: Donc vous dites que les gens ne se soucient pas vraiment de savoir si ces améliorations durent ?
Aidan Gomez: C'est exact. Ce que je dis, c'estL’amélioration de ces modèles devient de plus en plus difficile et se heurte à des résistances croissantes.Un autre phénomène intéressant est qu’à mesure que les modèles deviennent plus intelligents, la capacité des gens ordinaires (moi y compris) à faire la différence entre eux diminue.
Parce que notre expertise en médecine, mathématiques, physique, etc. est limitée, nous ne pouvons pas vraiment ressentir ces changements. Le modèle a fait un très bon travail sur les bases, et c'est à peu près tout ce que nous pouvons aller.
Il est donc difficile de ressentir les différences entre les différents modèles générationnels lorsque l’on interagit avec eux. Mais en réalité, ces modèles représentent d’énormes améliorations dans certaines capacités spécifiques ou dans l’intelligence pure.
Quant à savoir si cela vaut la peine de continuer à investir beaucoup d’argent pour faire progresser la technologie, je pense que la réponse est oui. Même si ces technologies ne sont pas importantes pour le consommateur moyen, elles peuvent être extrêmement précieuses pour les chercheurs dans certains domaines spécialisés.
Nous les aidons à progresser davantage en leur fournissant ces outils. C'est comme se demander si nous devrions continuer à investir dans la technologie de nouvelle génération, comme la création d'un nouveau matériau pour un vaisseau spatial afin d'améliorer son efficacité à se mettre en orbite.
Même si cela n’a pas d’importance pour la plupart des gens, c’est très important pour ceux qui en ont besoin, et il existe une demande sur le marché, ce qui permet de maintenir le progrès technologique.
Q: Encore une fois, nous revenons à la question du coût. Il est évident que les coûts sont élevés et continueront d’augmenter à l’avenir. Vous avez évoqué plus tôt le concept d’« affiliés efficaces ».
De nombreuses entreprises sont désormais acquises ou fusionnées, et les services cloud attirent l'attention en tant que moteur de croissance continue. Pensez-vous que dans les trois à cinq prochaines années, la plupart des petits fournisseurs de modèles seront rachetés par de grands fournisseurs de services cloud ?
Aidan Gomez: Je pense que ce domaine va vraiment connaître une consolidation, et cela commence déjà à se produire.De nombreux développeurs de modèles ont été absorbés par de grands fournisseurs de services cloud tels qu'Amazon.
Je crois qu'il y en aura davantage à l'avenir. Mais il faut noter queDevenir affilié à un fournisseur de services cloud peut comporter des risques. Ce n’est pas bon signe pour le développement des affaires.
Souvent, pour lever des capitaux, il faut convaincre des investisseurs qui ne se soucient que du retour sur capital. Mais c'est une toute autre histoire lorsque vous collectez des fonds auprès d'un fournisseur de services cloud.
Q: Pensez-vous donc que les investisseurs en capital-risque ont gagné de l’argent grâce à l’investissement modèle au cours des dernières années ?
Aidan Gomez: Pour les investisseurs de Cohere, ils sont assurés de gagner beaucoup d'argent.
Je suis heureux pour ceux qui croient en nous. Notre premier investisseur, Jordan Jacobs de Radical Ventures, fait toujours partie de notre conseil d'administration et est très activement impliqué dans la construction de l'entreprise. Je l'appellerais même le quatrième co-fondateur de Cohere.
Q: Selon des informations récentes dans les médias, la société est évaluée à un peu plus de 550 millions de dollars. Cela vous met-il une pression ?
Aidan Gomez: C'est effectivement une sorte de pression, mais c'est aussi une sorte de pression positive. En fin de compte, chaque entreprise sera confrontée à des facteurs de revenus multiples qui finiront par converger avec les multiples du marché public.
Je pense que nous sommes en fait dans une bien meilleure position que beaucoup de nos pairs. Parce que notre valorisation n’a pas augmenté de façon folle comme certaines autres sociétés. Bien sûr, nous devons continuer à croître et à nous développer, mais j'ai pleinement confiance dans le marché.
Les marges subissent actuellement une certaine pression en raison de la concurrence sur les prix et de la présence de modèles gratuits, mais cela va évoluer avec le temps. Dans le même temps, le portefeuille de produits de Cohere continuera d'évoluer et de se développer.
Q: Si vous êtes actuellement un investisseur dans 20VC, où pensez-vous que se trouvent les opportunités ?
Aidan Gomez: Les domaines de produits et les domaines d'application restent très attractifs. Ces technologies mèneront à de nouveaux produits qui transformeront les médias sociaux. Les gens adorent interagir avec ces modèles et les heures d'utilisation sont incroyables.
Q: Pensez-vous que c'est une bonne chose ? Je ne veux pas que mes enfants vivent dans un monde où ils interagissent avec des systèmes génératifs et imitent les humains. Je ne veux pas qu'ils soient satisfaits de parler à un mannequin.
Aidan Gomez: Vous pouvez vous tromper. Vous souhaiterez peut-être que votre enfant soit capable de communiquer avec un agent extrêmement compatissant, extrêmement intelligent, compétent et sûr.
Il peut leur apprendre des choses, jouer avec eux, et il ne se mettra pas en colère contre eux, il ne se mettra pas en colère contre eux, il ne les intimidera pas, il ne les mettra pas en insécurité.
certainement,Rien ne peut remplacer l'humain. Rien ne peut remplacer le monde humain, et nous ne commencerons pas tous soudainement à sortir avec des ChatBots, ce qui entraînerait une baisse du taux de natalité humaine.
Je ne pense pas que cela va arriver, n'est-ce pas ? Je veux un enfant et je ne peux pas en avoir un avec un ChatBot.
Un compagnon humain est bien plus précieux pour moi que n’importe quel ChatBot. Tout comme sur le lieu de travail, je ne pense pas que l’on puisse complètement remplacer l’humain.L’IA améliorera les capacités humaines et les rendra plus efficaces, mais cela ne signifie pas qu’il y aura moins d’emplois.
Vous ne pouvez pas remplacer les humains. Pensez aux ventes, si j'étais vendu par un robot, je n'achèterais pas. C'est aussi simple que ça, je ne veux pas parler à une machine.
Bien sûr, certains achats simples peuvent être gérés par un robot, mais pour ceux qui sont vraiment importants pour moi et mon entreprise, je veux que l’autre partie soit une vraie personne capable d’assumer ses responsabilités.
Si quelque chose ne va pas, j’ai besoin que quelqu’un ayant autorité intervienne. Donc je pense vraiment que, que ce soit du côté des consommateurs, que nous devenions accros aux ChatBots, ou que ce soit du côté du travail, où les emplois vont disparaître et il y aura un chômage de masse, je ne le fais pas. Je ne vois pas cela se produire.
Q: Je suis d'accord avec votre point de vue, mais je m'inquiète beaucoup des postes bas de gamme. Par exemple, une équipe de service client peut perdre 70 à 80 % de ses employés, et il y aura certainement des remplacements partiels.
Aidan Gomez: Il y aura certainement des substitutions partielles. Mais dans l'ensemble,Ce sera une croissance, pas un remplacement.Certains rôles sont véritablement vulnérables à la technologie, et le support client en fait partie.
Mais en fin de compte, il faudra encore du personnel pour faire le travail, mais probablement moins qu’aujourd’hui. Mais le support client est un rôle difficile, et c'est un travail très épuisant mentalement. Si vous avez déjà écouté ces appels téléphoniques, vous savez que c'est un travail épuisant sur le plan émotionnel.
Q: Oui, c’est un peu comme la modération de contenu sur les plateformes de réseaux sociaux, c’est aussi traumatisant à bien des égards.
Aidan Gomez: Chaque jour, vous vous réveillez, allez au travail, vous êtes grondé toute la journée et devez vous excuser. Alors, peut-être devrions-nous laisser les modèles gérer ces conversations et laisser les humains gérer les problèmes de support client qui nécessitent réellement une aide humaine, comme résoudre un problème sans plainte émotionnelle, mais avec la possibilité de mieux faire une différence dans la vie de cette personne.
Q: Selon vous, qu’est-ce que l’IA ne peut pas faire aujourd’hui, mais qu’elle deviendra une réalité et apportera d’énormes changements dans trois ans ?
Aidan Gomez：La prochaine grande avancée en matière d’IA interviendra dans le domaine de la robotique.Les coûts doivent baisser, mais ils baissent déjà. Ensuite, nous avons besoin de modèles plus puissants.
Q：Pourquoi pensez-vous qu’il y aura une grande avancée dans le domaine de la robotique ?
Aidan Gomez：Parce que beaucoup de barrières ont disparu.Les raisonneurs et planificateurs des robots précédents étaient très fragiles, il fallait les programmer pour chaque tâche et ils étaient codés en dur dans un environnement spécifique.
Il faut donc avoir une cuisine avec exactement le même agencement, les mêmes dimensions, rien de différent, ce qui est très fragile. Mais du côté de la recherche, en utilisant des modèles sous-jacents, des modèles linguistiques, les gens développent de meilleurs planificateurs, capables de raisonner plus naturellement sur le monde.
De nombreuses entreprises travaillent donc déjà sur cet aspect, et quelqu'un pourrait bientôt résoudre le problème des robots humanoïdes universels pour les rendre moins chers et plus stables.
Ce sera un énorme changement. Je ne sais pas si cela va se produire dans les cinq prochaines années ou dans 10 ans, mais ce sera certainement dans ce laps de temps.
Q: C'est vraiment intéressant de discuter avec vous aujourd'hui. je veux faire unQuestions et réponses rapides, je fais une déclaration et vous donnez immédiatement votre avis
Qu’est-ce qui a le plus changé votre opinion au cours des 12 derniers mois ?
Aidan Gomez：L'importance des données.Je l'ai sérieusement sous-estimé. Avant, je pensais que tout était une question d'échelle, mais beaucoup de choses se sont produites au sein de Cohere et ont complètement changé ma compréhension de ce qui était important dans la construction de cette technologie.
La qualité des données est essentielle.Par exemple, parmi des milliards de points de données, un mauvais exemple peut avoir un impact significatif sur le modèle. C'est un peu irréel, la sensibilité du modèle aux données est si élevée et tout le monde la sous-estime.
Q: Quel montant de financement votre entreprise a-t-elle levé jusqu'à présent ?
Aidan Gomez: Environ 1 milliard de dollars.
Q: Quel tour est le plus facile à relancer ?
Aidan Gomez: Probablement le premier tour. C'était juste une simple conversation et ils m'ont dit : « Donnez-vous quelques millions de dollars et essayez-le. » J'ai donc pensé que ce tour était plutôt facile.
Q: Lorsqu'il s'agit de lever 500 millions de dollars, le processus est nettement plus compliqué. Quand vous avez vu arriver 500 millions de dollars, c'était un peu incroyable ?
Aidan Gomez: Un peu en effet. Par exemple, 25 millions de dollars par an. Même si je ne suis pas sûr du chiffre exact, cela représente beaucoup d'argent. Cohere a changé ma vision de l’économie et de l’argent, et désormais, 500 millions de dollars, ce n’est plus un gros chiffre pour moi.
Q: Est-ce que cela vous inquiète ?
Aidan Gomez: Non, cela fait partie de notre stratégie. Si nous sommes prêts à accepter cette condition, nous pouvons l’accepter. Mais notre stratégie est de rester indépendante et de nous développer de manière indépendante.
Q: Si vous pouviez choisir un membre de classe mondiale au conseil d’administration, qui serait-ce ?
Aidan Gomez: Mike Volpi et Jordan Jacobs, qui font désormais partie de mon conseil d'administration.
Q: Pourquoi pensez-vous que Mike est un bon membre du conseil d'administration ?
Aidan Gomez: Mike est génial, il semble avoir tout vécu. Je peux lui poser presque toutes les questions et il a vécu des expériences similaires et peut donner de précieux conseils.
Q: Jeff Hinton ou Yann LeCun, qui préférez-vous ?
Aidan Gomez: Certainement Jeff, j'ai une relation personnelle plus étroite avec lui.
Q: Pensez-vous que Yann est trop optimiste ?
Aidan Gomez: Non, je suis plutôt d’accord avec le point de vue de Yann sur l’IA. Jeff est plus enclin à prédire la fin du monde, tandis que Yann est plus optimiste. Bien que Yann soit désormais un peu le « frère de réponse » d'Elon Musk, Jeff est en effet une personne intelligente et réfléchie.
Q: Dernière question, quelle est la question qui, selon vous, n’a jamais été posée mais qui devrait l’être ?
Aidan Gomez: Les gens me posent toujours des questions sur l'avenir de la technologie et les risques potentiels, mais discutent rarement des opportunités qu'elle présente.
Q: Alors, où voulez-vous que la technologie aille dans le futur ?
Aidan Gomez: Je pense que nous devrions utiliser la technologie pour rendre le monde plus productif, augmenter l’offre et rendre les choses plus abondantes et moins chères. La productivité peut ne pas sembler très attrayante, mais si vous appliquez un gain de productivité de 5 % au NHS.
Cela aura un impact significatif sur l’état du pays, le budget et la vie de millions de personnes. Je pense donc que notre première priorité devrait être la productivité et la croissance.
Adresse vidéo :
https://www.youtube.com/watch?v=FUGosOgiTeI
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