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Cohere结伙创举东说念主艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）（图片开头：多伦多大学）2024年iba龙虎斗

艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）是一位驰名的AI推敲者，亦然Cohere的结伙创举东说念主。他是少数在Google Brain责任时创造Transformer算法的推敲者之一。这次疏通中，他谈到了我方的阅历以及他的初创公司Cohere，该公司以他早些时候的责任为基础。

戈麦斯在加拿大长大，自后他去了多伦多大学学习。在哪里，他在大二的时候发现了东说念主工智能，并运行狂热地阅读关联该主题的学术论文，是别称机器学习推敲员和数学迷。

“我变得千里醉，我即是昼夜束缚地阅读论文，”他回忆说。“我会带着一篇推敲论文入睡。”

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他在文件中一直看到一个名字——杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton ）——他的从属机构亦然多伦多大学，尽管辛顿早已住手训诫。戈麦斯通过电子邮件与他接续，向辛顿建议一个小技能问题。令他骇怪的是，辛顿恢复了他，这位宇宙上最驰名的AI推敲者向一个那时如故匿名的本科生讲授了一个日常的问题。

在他的本科学习时期，戈麦斯前去科技创新的中心——硅谷——哪里他成为了驰名的Google Brain团队的别称实习生。在哪里，他与鸿沟内一些最灵巧的东说念主配合，包括在开拓谷歌TensorFlow模子框架中阐发了病笃作用的Lukasz Kaiser。

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“Kaiser想把机器学习推敲者们编译的每一个数据集皆放入一个模子中，使其在输入和输出方面皆完竣Multi-model（多模态）。”戈麦斯说。

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为了复旧这个技俩，戈麦斯匡助建树了一个名为Tensor2Tensor的软件基础面孔，皇冠官网该面孔不错在数见不鲜的GPU之间分拨忖度任务。他说，这主要取悦于自记忆模子，卓绝是基于驻守力的模子。“咱们传闻Google翻译的一个团队也对基于驻守力的自记忆模子感兴味，Lukasz劝服他们过来，并在Tensor2Tensor上构建它。”

接下来的10周，咱们一直在赶制这个模子。“由于咱们得到的成果尽头出色，是以压力仅仅越来越大，”戈麦斯回忆说念。“这是早期尽头得手、不错大限度推广的架构之一，咱们的大限度GPU集群带来了极高的性能。”

“没东说念主在睡眠；我每天责任14个小时编码，建树这个基础面孔，使它更为健壮，运行现实，这即是咱们得到变压器算法的阵势。”

当今，Transformer算法唯有轻便20行代码。基本层是一个多层感知器（MLP），Transformer本色上仅仅一些堆叠在一齐的MLP和一个驻守力层。在Transformer之前，有这些尽头复杂的LSTM架构，莫得协调的架构。有了Transformer，所有这些皆被根除，留住的是浅薄的、发达讲究的、可推广的“内核”东西。

Transformer算法为先进的当然言语措置翻开了大门，使机器梗概贯穿和生成访佛东说念主类的言语。OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever立即期骗它建树了第一个生成预查验Transformer模子——GPT，当今照旧发展到第四代GPT-4。Transformer引颈了正在篡改宇宙的生成AI创新。

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戈麦斯接着共同创立了一家公司，Cohere，贪图是使东说念主们梗概战斗到这种变革性的算法和围绕它构建的大型言语模子。Cohere发奋于使LLM（大型言语模子）尽可能地实用和灵验，以得志不同的垂直任务和行业的需要。

计划

戈麦斯大部分时辰皆莫得参与对于生成式AI（AIGC）对东说念主类的箝制的诡辩。但推敲到AI近期的权贵逾越，戈麦斯默示，越来越难以否定机器取得感知智商的主张。

跟着AI感知后劲的展现，戈麦斯强调了负包袱开拓和伦理推敲的病笃性。他号召AI社区以保护东说念主类价值、隐秘和社会福祉的愉快来濒临逾越。他信服，通过培养对AI开拓的三念念此后行和透明的措施，咱们不错减少风险，最大化它所提供的平正。（本文首发钛媒体App）