AI 캐논

인공지능에 대한 연구는 기하급수적으로 늘어나고 있다. AI 전문가가 새로 발표되는 모든 내용을 따라가는 것은 어렵고 초보자가 어디서부터 시작해야 할지 아는 것은 더욱 어렵습니다.

따라서 이 게시물에서는 현대 AI에 대해 더욱 스마트해지기 위해 우리가 의존해 온 엄선된 리소스 목록을 공유하고 있습니다. 이러한 논문, 블로그 게시물, 강좌 및 가이드가 지난 몇 년 동안 해당 분야에 막대한 영향을 미쳤기 때문에 이를 "AI Canon"이라고 부릅니다.

현재 AI 물결을 촉진하는 변환기 및 잠재 확산 모델에 대한 소개부터 시작합니다. 다음으로 기술 학습 리소스에 대해 자세히 알아봅니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 구축에 대한 실용적인 가이드 AI 시장 분석. 마지막으로, 전 세계에 트랜스포머 모델을 소개하고 생성 AI 시대를 연 Google의 2017년 논문인 "Attention is All You Need"를 시작으로 획기적인 연구 결과의 참고 목록을 포함합니다.

이 기사는 특별한 배경 지식이 필요하지 않으며 최신 AI 물결의 가장 중요한 부분을 빠르게 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 리소스는 딥 러닝의 기초부터 AI 전문가의 대학 수준 과정까지 머신 러닝과 AI의 기본 아이디어에 대한 기본적인 이해를 제공합니다.

LLM의 작동 방식을 설명하려는 수많은 리소스(다른 것보다 나은 리소스도 있음)가 있습니다. 다음은 광범위한 독자/시청자를 대상으로 하는 우리가 가장 좋아하는 몇 가지 내용입니다.

LLM을 핵심으로 하는 새로운 애플리케이션 스택이 등장하고 있습니다. 아직 이 주제에 대한 공식 교육이 많지는 않지만, 우리가 찾은 가장 유용한 리소스 중 일부를 발췌했습니다.

우리 모두는 생성 AI가 무엇을 생산할 수 있는지에 놀랐지만, 그것이 무엇을 의미하는지에 대해서는 여전히 많은 질문이 있습니다. 어떤 제품과 회사가 살아남고 번영할 것인가? 예술가들은 어떻게 되나요? 기업은 이를 어떻게 활용해야 할까요? 말 그대로 일자리와 사회 전반에 어떤 영향을 미칠까요? 다음은 이러한 질문에 답하려는 몇 가지 시도입니다.

오늘날 우리가 보는 놀라운 AI ​​제품의 대부분은 대기업과 유수의 대학 내부 전문가들이 수행한 놀라운 연구의 결과입니다. 최근에는 자동화된 에이전트를 생성하거나 모델을 더 작은 하드웨어 공간에 포팅하는 등 인기 있는 프로젝트를 새로운 방향으로 전환하는 개인 및 오픈 소스 커뮤니티의 인상적인 작업도 목격했습니다.

생성 AI에 대해 자세히 알아보고 싶은 사람들을 위한 다양한 논문과 프로젝트 모음은 다음과 같습니다. (연구 논문 및 프로젝트의 경우 더 높은 수준에서 설명하는 경향이 있는 관련 블로그 게시물이나 웹사이트에 대한 링크도 포함했습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 기초 연구를 추적할 수 있도록 원본 출판 연도도 포함했습니다. .)

새로운 모델

모델 개선(예: 미세 조정, 검색, 주의)

코드 생성

비디오 생성

인간 생물학 및 의료 데이터

오디오 생성

다차원 이미지 생성

이 글에 기여한 Jack Soslow, Jay Rughani, Marco Mascorro, Martin Casado, Rajko Radovanovic 및 Vijay Pande와 최신 AI에 대해 항상 유익한 토론을 해준 전체 a16z 팀에게 특별히 감사드립니다. 그리고 회사에서 긴 일련의 표준을 구축한 Sonal Chokshi와 암호화폐 팀에게 감사드립니다.

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