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Trasformatore ottoAidan Gomez, il più giovane del gruppo, si è lamentato nell'ultima intervista:

Non è davvero redditizio vendere solo modelli!

GoogleAidan Gomez, una versione di Transformer, è uno degli autori di Transformer che ha avuto un profondo impatto nel campo dell'intelligenza artificiale.

E ora la valutazione di Aidan Gomez è aumentata di 5,5 miliardi di dollari.Compagnia CoesaCofondatore e amministratore delegato.(In precedenza è stata lanciata la serie Command R di modelli open source di grandi dimensioni)

In questa conversazione con il manager di 20VC Harry Stebbings, Aidan Gomez ha parlato delle tendenze di sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Alcuni di questi argomenti hanno attirato l'attenzione e la discussione tra i netizen, come ad esempio:

• Miglioramento delle prestazioni del modello, la scala non è l'unico modo

• Non è possibile combinare solo i modelli in venditaIA apertacontendere

• Le startup AI non dovrebbero fare affidamento sui fornitori di cloud

• È ottimista riguardo al campo della robotica e prevede che entro 5 anni ci sarà un grande passo avanti.

• La qualità dei dati è fondamentale per i modelli

Per contenuti più specifici, vedere la versione testuale di seguito~

Oltre alla potenza di calcolo, l’innovazione dei dati e dei modelli può anche migliorare le prestazioni dell’intelligenza artificiale

Q: Prima di iniziare, voglio farti una domanda. Ti piaceva giocare quando eri bambino?

Aidan Gomez: Mi piacciono i giochi e ho amato la tecnologia fin da quando ero bambino.

Q: Ciò significa che non inizierai mai un gioco con un primo livello molto difficile che faccia sentire le persone come "è impossibile finirlo, non voglio più giocare".

Aidan Gomez: Sì, questo si chiama "lesson learning" nell'apprendimento automatico. Si inizia insegnando al modello a fare qualcosa di molto semplice, per poi aumentare gradualmente la complessità, basandosi sulle conoscenze esistenti.

È interessante notare che l’apprendimento curriculare in realtà fallisce nell’apprendimento automatico. Invece di fare effettivamente un corso, abbiamo lanciato il materiale più difficile e più semplice sul modello e abbiamo lasciato che lo capisse da solo.

Ma per gli esseri umani questo approccio funziona molto bene ed è una parte importante del nostro apprendimento. È davvero interessante vedere che non riesce nell'apprendimento automatico.

Q: Hai appena parlato di inserire tutto direttamente nel modello. Voglio approfondire direttamente questo problema. Molte persone dicono che è necessaria solo più potenza di calcolo e le prestazioni miglioreranno. Pensi che sia corretto? Abbiamo altri fattori che limitano i miglioramenti delle prestazioni?

Aidan Gomez: È vero che se aggiungi più potenza di calcolo al modello, o lo ingrandisci, migliora.Questo è il modo più affidabile per migliorare le prestazioni del modello, ma è anche il più stupido.

Per chi dispone di fondi sufficienti, questa è una strategia molto interessante con un rischio estremamente basso. Sai che migliorerà, basta espandere il modello, spendere più soldi, acquistare più potenza di calcolo. Ci credo, semplicemente lo trovo estremamente inefficiente.

C'è un modo migliore.Se guardi all'ultimo anno e mezzo, daChatGPTPubblicato fino ad oraGPT-4Periodo di rilascio. Poiché GPT-4 ha 1,7 trilioni di parametri, come dicono, è enormeMinistero dell'Istruzione。

Adesso disponiamo di modelli migliori di questo e hanno solo 13 miliardi di parametri.Quindi la velocità di questo cambiamento, o il rapido calo dei costi, è semplicemente incredibile, persino un po’ surreale.

Quindi sì, puoi ottenere la qualità del modello ingrandendolo, ma probabilmente non dovresti.

Q: Questo progresso continuerà? Voglio dire, continueremo a vedere progressi su questa scala? O prima o poi si arriverà a un collo di bottiglia?

Aidan Gomez: Sì, richiede investimenti esponenziali. È necessario raddoppiare continuamente la potenza di calcolo per mantenere una crescita lineare dell’intelligenza. Ma è probabile che questa crescita continui per un tempo molto, molto, molto lungo.

Diventerà sempre più intelligente. Ma ti imbatterai in vincoli finanziari. Non molte persone hanno acquistato il GPT-4 originale, soprattutto molte aziende perché era molto grande, molto costoso, inefficiente da gestire, costoso e non abbastanza intelligente da giustificare il costo.

Pertanto, c’è molta pressione nel mercato per rendere i modelli più piccoli e più efficienti e per utilizzare dati, algoritmi e metodi per rendere i modelli più intelligenti, piuttosto che fare affidamento solo sull’espansione della scala.

Q: In un mondo in cui viviamo in un mondo in cui esistono modelli più piccoli, più efficienti e orientati verticalmente progettati per casi d'uso specifici, ci saranno alcuni modelli grandi e dominanti? O saranno entrambi?

Aidan Gomez: Una tendenza che abbiamo osservato negli ultimi anni è la preferenza per la prototipazione con un modello comune e intelligente. Non vogliono creare prototipi con un modello specifico e dedicare tempo alla messa a punto del modello per renderlo particolarmente adatto alle cose a cui tengono.

Ciò che vogliono è prendere un modello grande e costoso, prototiparlo, dimostrare che può portare a termine il lavoro e quindi perfezionarlo in un modello efficiente che eccelle in un dominio specifico. Quindi questo modello sta davvero emergendo.

Di conseguenza, continueremo a vivere in un mondo di molteplici modelli, alcuni verticali e focalizzati, altri completamente orizzontali.

Q: Ad esempio, OpenAI ora costa 3 miliardi di dollari. Come puoi mantenere il tuo posto in questa corsa se non lo sei?Microsoft、Amazon、Google、Fai clic su Mi PiaceUna compagnia del genere?

Aidan Gomez: Se stai realizzando solo progetti su larga scala, devi davvero diventare una di queste società o diventare una filiale di queste società. Tuttavia, ci sono molte altre cose che si possono fare.

Se non ti affidi interamente alla scalabilità come unico percorso da seguire,Se credi nell’innovazione dei dati o nell’innovazione di modelli e metodi, ci sono molte direzioni da esplorare.

Q: Possiamo approfondire cosa sono l’innovazione dei dati e l’innovazione di modelli e metodi?

Aidan Gomez：Quasi tutti i grandi progressi che vediamo nell’open source derivano da miglioramenti nei dati.Ottenendo dati di qualità superiore da Internet, migliorando gli algoritmi di scansione del web, analizzando le pagine web, estraendo parti importanti e aumentando il peso di parti specifiche di Internet perché su Internet sono presenti molte duplicazioni e spam.

Estraendo le parti più preziose e ricche di conoscenza ed enfatizzandole nel modello, così come la capacità di generare dati sintetici, questi ci consentono di ottenere grandi quantità di testo o contenuto web senza coinvolgimento umano, che viene generato automaticamente dal modello .

Queste innovazioniIn particolare, la capacità di migliorare la qualità dei dati sta determinando gran parte dei progressi che stiamo vedendo finora.

Q: Ok, questa è innovazione dei dati, ma per quanto riguarda l'innovazione dei modelli?

Aidan Gomez: Ciò comporta cose come nuovi algoritmi di apprendimento per rinforzo. Sai, c'è molto fermento attorno a Q* e ai cambiamenti che potrebbe portare. Idee sulla ricerca, ad esempio come cercare soluzioni.

Lo stato attuale del modello è che ti faccio una domanda e il tuo modello deve dare immediatamente la risposta corretta. Questo è un requisito estremamente impegnativo per un modello, giusto?

Non puoi fare una cosa del genere a un essere umano, non puoi fare a una persona una domanda difficile e aspettarti che dia subito la risposta. Hanno bisogno di tempo per pensare ed elaborare.

Q: A volte hanno anche bisogno di un po' di tempo per il brainstorming.

Aidan Gomez: Sì, è davvero necessario. Quindi un passo successivo molto ovvio nello sviluppo dei modelli è che è necessario farli riflettere e risolvere i problemi. Devi permettere loro di commettere errori, provare qualcosa, fallire, capire perché ha fallito, quindi tornare indietro e riprovare.

Attualmente nel modello non è presente il concetto di problem solving.

Q: Quando hai menzionato la risoluzione dei problemi, è lo stesso concetto del ragionamento?

Aidan Gomez:SÌ.

Q: Perché il ragionamento è così difficile? Perché non abbiamo ancora il concetto di ragionamento?

Aidan Gomez：L’inferenza non è difficile, ma la difficoltà è che non disponiamo di molti dati di addestramento su Internet che mostrino il processo di inferenza.La maggior parte di ciò che si trova su Internet è il risultato del processo di ragionamento.

Quando scrivi qualcosa online, non mostri il tuo processo mentale, ma mostri direttamente le tue conclusioni, mostri i tuoi pensieri, e questi sono i risultati di molte riflessioni, esperienze e discussioni.

Quindi ci mancano tali dati di addestramento, non sono disponibili gratuitamente, devi crearli tu stesso. Pertanto, aziende come Cohere, OpenAI eAntropicoCiò che stanno facendo queste aziende è raccogliere dati che dimostrano i processi di ragionamento umano.

Vendendo solo modelli, non puoi competere con OpenAI

Q: A proposito, mi chiedo: come ti senti a competere con l'iniziativa di contenuti generati dagli utenti di OpenAI?

Aidan Gomez: È difficile, soprattutto in ambito aziendale, dove dobbiamo affrontare una sfida enorme: mantenere i dati dei clienti privati ​​e riservati.

Considerano i dati come proprietà intellettuale, contenenti molte informazioni riservate, e pertanto non ci consentono di utilizzare i dati per la formazione. Capisco perfettamente questa posizione. Per fare ciò, abbiamo rivolto la nostra attenzione ai dati sintetici e investito risorse significative in quest’area.

Abbiamo anche riunito un team di annotatori umani e stretto una partnership con Scale AI. Anche se questo ci mette molta pressione, poiché non siamo un’azienda rivolta ai consumatori, dobbiamo generare noi stessi i dati.

Fortunatamente, la nostra attenzione è relativamente piccola e si concentra principalmente su aree in cui le esigenze aziendali sono chiare, come l’automazione delle funzioni finanziarie e delle risorse umane. Ciò ci consente di approfondire e affrontare queste esigenze specifiche.

Guardando ai prossimi dieci anni, come si svilupperà il mercato dei dati sintetici? Sarà dominato da pochi fornitori? Attualmente sembra che il mercato delle API per modelli linguistici di grandi dimensioni sia guidato principalmente da dati sintetici, con molti che sfruttano modelli di grandi dimensioni e costosi per generare dati al fine di ottimizzare modelli più piccoli ed efficienti.

Non è chiaro se questo modello sia sostenibile, ma credo che man mano che nuovi compiti, nuove domande e necessità di dati continuano ad emergere, sia da modelli che da esseri umani, dobbiamo adattarci e soddisfare queste esigenze.

Q: Come sarebbe quindi il mercato dei dati sintetici? Sarà dominato da due o tre venditori?

Aidan Gomez: Ho sentito che l'attuale mercato delle API per modelli di grandi dimensioni è dominato da dati sintetici. La maggior parte delle persone utilizza questi modelli grandi e costosi per generare dati e quindi utilizza i dati per mettere a punto modelli più piccoli ed efficienti.

Quindi stanno sostanzialmente perfezionando il modello più grande. Non so se questo modello sia sostenibile come mercato. Ma penso che ci saranno sempre nuovi compiti, nuove domande o nuove esigenze di dati,Sia che questi dati provengano da modelli o da esseri umani, dobbiamo soddisfare queste esigenze.

Q: C'è una cosa che mi preoccupa, o mi fa esitare. Vedi OpenAI competere sul prezzo, vedi cose comeMetaTali aziende rilasciano modelli gratuitamente senza comunicare chiaramente il valore dell’open source e degli ecosistemi aperti.

Stiamo assistendo a un reale calo del valore di questi modelli? Si tratta di una corsa all’abbassamento dei prezzi, o addirittura all’azzeramento?

Aidan Gomez：Se vendi solo modelli, sarà una partita molto dura nel prossimo periodo di tempo. Questo non sarà un mercato piccolo.

Q: Ci saranno molte persone che venderanno solo modelli, e alcuni che venderanno modelli e altre cose.

Aidan Gomez: Non voglio fare nomi, ma posso dire che Cohere, ad esempio, ora vende solo modelli. Abbiamo un'API attraverso la quale puoi accedere ai nostri modelli.

La situazione potrebbe cambiare presto. Il panorama dei prodotti cambierà e aggiungeremo nuove cose ai prodotti esistenti. Se vendi solo modelli la situazione sarà difficile perché diventerà un business a margine zero e ci sarà troppa concorrenza sul prezzo. Molte persone forniscono modelli gratuitamente.

Si tratterà comunque di un grande business e la domanda sta crescendo molto rapidamente. Ma almeno per ora, i profitti saranno esigui.

Ecco perché c'è molta eccitazione a livello di applicazione. La discussione nel mercato ha ragione nel sottolineare che il valore si sta verificando al di sotto del livello del chip, perché inizialmente tutti investono molti soldi nel chip per costruire questi modelli, per poi vedere il valore riflesso a livello di applicazione, come ChatGPT , che si basa sulle tariffe utente sono $ 20 al mese.

Questo sembra essere il luogo in cui si trova attualmente il valore. Il livello del modello è un business attraente a lungo termine, ma a breve termine, secondo lo status quo,È un business a bassissimo margine e mercificato.

Le startup AI non dovrebbero diventare vassalle dei fornitori di cloud

Q: Molte persone ora credono che sia troppo tardi perché le startup entrino nel campo dei modelli di intelligenza artificiale. Tuttavia, con la caduta delle barriere relative ai costi, ciò rende effettivamente più facile per le startup entrare in questo spazio?

Aidan Gomez: È vero che ogni anno il costo di costruzione del modello dell’anno precedente diminuisce di 10 o addirittura 100 volte.Grazie a dati migliori e a risorse informatiche più economiche, la barriera all’ingresso per i modelli della generazione precedente è stata abbassata.

Ma il problema è che a nessuno importa davvero di quei modelli obsoleti. Il modello dell'anno scorso è quasi inutile rispetto al modello di quest'anno. Ogni progresso tecnologico rende rapidamente obsoleta la vecchia tecnologia e il costo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale è in forte aumento.

Potrebbe costare solo 10 milioni di dollari per sviluppare la versione 1, ma per migliorare leggermente la versione 2, potrebbero essere necessari altri 1 milione di dollari o 2 milioni di dollari. Ora, sviluppare un nuovo modello potrebbe costare 3 miliardi di dollari, e aggiornarlo potrebbe addirittura costarne 5.

Questa crescita non è più lineare ma varia per ordini di grandezza. Non sono sicuro che le nuove generazioni di tecnologia siano sempre più economiche da sviluppare rispetto alle generazioni precedenti. Prendiamo ad esempio i chip e altre tecnologie complesse. Sebbene i costi di sviluppo siano in aumento, continuiamo a svilupparli perché ne vale la pena.

Q: Quindi stai dicendo che alla gente non interessa davvero se questi miglioramenti durano?

Aidan Gomez: Giusto. Quello che sto dicendo è cheMigliorare questi modelli sta diventando sempre più difficile e incontra una crescente resistenza.Un altro fenomeno interessante è che man mano che i modelli diventano più intelligenti, la capacità delle persone comuni (incluso me) di distinguere tra loro diminuisce.

Poiché la nostra esperienza in medicina, matematica, fisica, ecc. è limitata, non possiamo veramente percepire questi cambiamenti. Il modello ha fatto un buon lavoro alle basi, e questo è il massimo che possiamo ottenere.

Pertanto, è difficile percepire le differenze tra i diversi modelli generazionali quando interagiamo con essi. Ma in realtà questi modelli rappresentano enormi miglioramenti in alcune capacità specifiche o nell’intelligenza pura.

Per quanto riguarda la questione se valga la pena continuare a investire molti soldi nello sviluppo della tecnologia, penso che la risposta sia sì. Anche se queste tecnologie potrebbero non essere importanti per il consumatore medio, possono essere estremamente preziose per i ricercatori in determinati campi specializzati.

Li aiutiamo a fare ulteriori progressi fornendo questi strumenti. È come chiedersi se dovremmo continuare a investire nella tecnologia di prossima generazione, come la creazione di un nuovo materiale per un veicolo spaziale per migliorare la sua efficienza nel mettersi in orbita.

Anche se questo potrebbe non avere importanza per la maggior parte delle persone, è molto importante per coloro che ne hanno bisogno, ed esiste una domanda di mercato, che è ciò che fa andare avanti il ​​progresso tecnologico.

Q: Ancora una volta torniamo alla questione dei costi. Chiaramente i costi sono elevati e continueranno ad aumentare in futuro. In precedenza hai menzionato il concetto di “affiliati efficaci”.

Molte aziende vengono ora acquisite o fuse e i servizi cloud attirano l’attenzione come motore di crescita continua. Ritiene che nei prossimi tre-cinque anni la maggior parte dei piccoli fornitori di servizi verrà acquisita da grandi fornitori di servizi cloud?

Aidan Gomez: Penso che quest'area subirà davvero un consolidamento, e sta già iniziando a verificarsi.Molti sviluppatori di modelli sono stati assorbiti da grandi fornitori di servizi cloud come Amazon.

Credo che ce ne saranno altri in futuro. Ma va notato cheDiventare affiliato di un fornitore di servizi cloud può comportare dei rischi. Questo non è un buon segno per lo sviluppo del business.

Spesso, per raccogliere capitali, è necessario convincere gli investitori che tengono solo al rendimento del capitale. Ma la storia è completamente diversa quando raccogli fondi da un fornitore di servizi cloud.

Q: Quindi pensi che gli investitori di venture capital abbiano guadagnato denaro dagli investimenti modello negli ultimi anni?

Aidan Gomez: Gli investitori di Cohere guadagneranno sicuramente molti soldi.

Sono felice per chi crede in noi. Il nostro primo investitore, Jordan Jacobs di Radical Ventures, è ancora nel nostro consiglio di amministrazione ed è molto attivamente coinvolto nella costruzione dell'azienda. Lo definirei addirittura il quarto cofondatore di Cohere.

Q: Secondo recenti resoconti dei media, la società è valutata poco più di 550 milioni di dollari. Questo ti mette pressione?

Aidan Gomez: Questa è davvero una sorta di pressione, ma è anche una sorta di pressione positiva. Alla fine, ogni azienda si troverà ad affrontare considerazioni multiple sui ricavi che finiranno per convergere con i multipli del mercato pubblico.

Penso che in realtà siamo in una posizione molto migliore rispetto a molti dei nostri colleghi. Perché la nostra valutazione non è cresciuta a dismisura come quella di altre società. Naturalmente dobbiamo ancora continuare a crescere e svilupparci, ma ho piena fiducia nel mercato.

I margini sono attualmente sotto pressione a causa della concorrenza sui prezzi e della presenza di modelli gratuiti, ma la situazione cambierà nel tempo. Allo stesso tempo, il portafoglio di prodotti Cohere continuerà ad evolversi e svilupparsi.

Niente può sostituire l’uomo

Q: Se sei un investitore in 20VC adesso, dove pensi che siano le opportunità?

Aidan Gomez: Le aree di prodotto e di applicazione sono ancora molto interessanti. Queste tecnologie porteranno a nuovi prodotti che trasformeranno i social media. Le persone adorano interagire con questi modelli e le ore di utilizzo sono incredibili.

Q: Pensi che sia una buona cosa? Non voglio che i miei figli vivano in un mondo in cui interagiscono con i sistemi generativi e imitano gli esseri umani. Non voglio che traggano soddisfazione dal parlare con una modella.

Aidan Gomez: Potresti sbagliarti. Potresti desiderare che tuo figlio sia in grado di comunicare con un agente estremamente compassionevole, estremamente intelligente, competente e sicuro.

Può insegnare loro delle cose, giocare con loro e non perderà la pazienza con loro, non si arrabbierà con loro, non li maltrattarà, non li farà sentire insicuri.

certamente,Niente può sostituire l’uomo. Niente può sostituire il mondo umano e non inizieremo tutti all’improvviso a uscire con i ChatBot, causando un calo del tasso di natalità umana.

Non penso che succederà, vero? Voglio un figlio e non posso averlo con un ChatBot.

Per me un compagno umano è molto più prezioso di qualsiasi ChatBot. Proprio come sul posto di lavoro, non credo che potremo sostituire completamente l’uomo.L’intelligenza artificiale migliorerà le capacità umane e renderà gli esseri umani più efficienti, ma ciò non significa che ci saranno meno posti di lavoro.

Non puoi sostituire gli umani. Pensa ai saldi, se fossi venduto da un robot, non comprerei. È così semplice, non voglio parlare con una macchina.

Certo, alcuni acquisti semplici potrebbero essere gestiti da un bot, ma per quelli che sono veramente importanti per me e la mia azienda, voglio che l'altra parte sia una persona reale che possa assumersi la responsabilità.

Se qualcosa va storto, ho bisogno che qualcuno con l'autorità intervenga. Quindi penso davvero che, sia dal lato dei consumatori, sia che saremo dipendenti dal parlare con i ChatBot, sia dal lato del lavoro, dove i posti di lavoro scompariranno e ci sarà disoccupazione di massa, non credo Non vedo che ciò accada.

Q: Sono d'accordo con il tuo punto di vista, ma sono davvero preoccupato per le posizioni di fascia bassa. Ad esempio, un team di assistenza clienti potrebbe perdere dal 70% all'80% dei suoi dipendenti e ci saranno sicuramente sostituzioni parziali.

Aidan Gomez: Ci saranno sicuramente sostituzioni parziali. Ma nel complesso,Questa sarà crescita, non sostituzione.Alcuni ruoli sono veramente vulnerabili alla tecnologia e l’assistenza clienti è uno di questi.

Ma alla fine ci saranno ancora le persone necessarie per svolgere il lavoro, probabilmente solo meno di oggi. Ma l'assistenza clienti è un ruolo difficile ed è un lavoro molto faticoso dal punto di vista mentale. Se hai mai ascoltato quelle telefonate, sai che è un lavoro emotivamente faticoso.

Q: Sì, è un po’ come la moderazione dei contenuti sulle piattaforme dei social media, anche questa è traumatica in molti modi.

Aidan Gomez: Ogni giorno ti svegli, vai al lavoro, vieni sgridato tutto il giorno e devi scusarti. Quindi, forse dovremmo lasciare che i modelli gestiscano queste conversazioni e lasciare che gli umani gestiscano i problemi di assistenza clienti che richiedono davvero l’aiuto umano, come risolvere un problema senza un reclamo emotivo, ma con l’opportunità di fare la differenza nella vita di quella persona.

La prossima grande svolta nell’intelligenza artificiale arriverà nel campo della robotica

Q: Cosa pensi che l’intelligenza artificiale non possa fare oggi, ma che diventerà una realtà e porterà enormi cambiamenti tra tre anni?

Aidan Gomez：La prossima grande svolta nell’intelligenza artificiale arriverà nel campo della robotica.I costi devono diminuire, ma stanno già diminuendo. Allora abbiamo bisogno di modelli più potenti.

Q：Perché pensi che ci sarà un grande passo avanti nel campo della robotica?

Aidan Gomez：Perché molte barriere sono scomparse.I ragionatori e i pianificatori dei robot precedenti erano molto fragili, dovevi programmarli per ogni compito ed erano codificati in un ambiente specifico.

Quindi devi avere una cucina con la stessa identica disposizione, le stesse dimensioni, niente di diverso, il che è molto fragile. Ma dal punto di vista della ricerca, utilizzando modelli sottostanti, modelli linguistici, le persone sviluppano effettivamente pianificatori migliori in grado di ragionare sul mondo in modo più naturale.

Quindi sono già tante le aziende che lavorano su questo aspetto, e qualcuno potrebbe presto risolvere il problema dei robot umanoidi universali per renderli più economici e più stabili.

Questo sarà un cambiamento enorme. Non so se accadrà nei prossimi cinque anni o tra dieci anni, ma sicuramente avverrà in quel lasso di tempo.

La qualità dei dati non può essere ignorata

Q: È davvero interessante chiacchierare con te oggi. Voglio fare unDomande e risposte veloci, Faccio una dichiarazione e tu esprimi immediatamente i tuoi pensieri

Cosa ha cambiato di più la tua opinione negli ultimi 12 mesi?

Aidan Gomez：L'importanza dei dati.L'avevo seriamente sottovalutato. Pensavo che fosse tutta una questione di scala, ma all'interno di Cohere sono successe molte cose che hanno cambiato completamente la mia comprensione di ciò che era importante nella costruzione di questa tecnologia.

La qualità dei dati è fondamentale.Qualità, ad esempio, tra miliardi di punti dati, un esempio sbagliato può avere un impatto significativo sul modello. È un po' irreale, la sensibilità del modello ai dati è così alta che tutti la sottovalutano.

Q: Quanti finanziamenti ha raccolto finora la tua azienda?

Aidan Gomez: Circa 1 miliardo di dollari.

Q: Quale round è il più facile da rilanciare?

Aidan Gomez: Probabilmente il primo round. È stata solo una semplice conversazione e loro hanno detto: "Dammi qualche milione di dollari e provaci". Quindi ho pensato che il round fosse abbastanza facile.

Q: Quando si raccolgono 500 milioni di dollari, il processo è decisamente più complicato. Quando hai visto arrivare i 500 milioni di dollari, è stato un po' incredibile?

Aidan Gomez: Un po' davvero. Ad esempio, 25 milioni di dollari all'anno, anche se non sono sicuro della cifra esatta, sono un sacco di soldi. Cohere ha cambiato la mia prospettiva sull’economia e sul denaro, e ora 500 milioni di dollari non sono una grande cifra per me.

Q: Questo ti preoccupa?

Aidan Gomez: No, questo fa parte della nostra strategia. Se siamo disposti ad accettare questa condizione, possiamo accettarla. Ma la nostra strategia è rimanere indipendenti e svilupparsi in modo indipendente.

Q: Se potessi scegliere un membro del consiglio di livello mondiale, chi sarebbe?

Aidan Gomez: Mike Volpi e Jordan Jacobs, che ora fanno parte del mio consiglio di amministrazione.

Q: Perché pensi che Mike sia un buon membro del consiglio?

Aidan Gomez: Mike è fantastico, sembra aver passato tutto. Posso fargli quasi tutte le domande e lui ha vissuto esperienze simili e può darmi preziosi consigli.

Q: Jeff Hinton o Yann LeCun, chi preferisci?

Aidan Gomez: Sicuramente Jeff, ho un rapporto personale più stretto con lui.

Q: Pensi che Yann sia troppo ottimista?

Aidan Gomez: No, sono più d’accordo con il punto di vista di Yann sull’intelligenza artificiale. Jeff è più propenso a prevedere il giorno del giudizio, mentre Yann è più ottimista. Anche se adesso Yann è un po’ il “fratello di risposta” di Elon Musk, Jeff è davvero una persona intelligente e premurosa.

Q: Ultima domanda, qual è una domanda che ritieni non ti sia mai stata posta ma che dovrebbe esserlo?

Aidan Gomez: Le persone mi chiedono sempre del futuro della tecnologia e dei potenziali rischi, ma raramente discutono delle opportunità che offre.

Q: Allora dove vuoi che vada la tecnologia in futuro?

Aidan Gomez: Penso che dovremmo usare la tecnologia per rendere il mondo più produttivo, aumentare l’offerta e rendere le cose più abbondanti ed economiche. La produttività potrebbe non sembrare molto allettante, ma se si applica un aumento di produttività del 5% al ​​servizio sanitario nazionale.

Ciò avrà un impatto significativo sullo stato del Paese, sul bilancio e sulla vita di milioni di persone. Quindi penso che la nostra prima priorità dovrebbe essere la produttività e la crescita.

Indirizzo del video:
https://www.youtube.com/watch?v=FUGosOgiTeI