4 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-11-29 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • AI分野の最新動向を把握したいユーザーがいる
  • ChatGPTをほぼ毎日使っており、昨年はOpenAI API 3.5を使用した経験がある
  • AI関連の更新情報を得るために、HNのような技術ブログを探している
  • https://simonwillison.net/ を見つけたが、内容が断片的だと感じている

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-11-29
Hacker Newsの意見
  • モデルを訓練する方法よりも、モデルの使い方とその仕組みを学ぶことが重要

    • Jeremyの"Hacker's Guide to LLMs"とKarpathyの"State of GPT"がおすすめ
    • 3b1bのLLMsとtransformersの可視化動画も有用
    • ChatGPTの訓練過程とAIの概要を扱う動画も参考になる
    • Nicholas CarliniによるLLMsの活用法も興味深い
    • 最新情報を得るために、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、xAIの関係者をX/TwitterとBlueskyでフォローすることを勧める
    • "No Priors"、"Generally Intelligent"、"Dwarkesh Patel"、"Sequoia's Training Data"などのポッドキャストもおすすめ
  • Kaggleコンペへの参加を通じて、AIに対する直感的な理解を得た

    • 特定の目標とデータセットが提供されることで、問題解決がより容易になる
    • Simonのブログはソフトウェアエンジニアに有用
  • "OpenCV University"のYouTubeプレイリストでコンピュータビジョンを学習中

    • CNNについて深い理解が得られ、最近のプロジェクトに適用している
    • 数学的背景が不足していても取り組みやすい学習ルート
  • 毎日または毎週最新情報を追うのは非効率かもしれない

    • 6〜12か月に一度更新するほうがよい
  • 最先端モデルの作業を自ら行いながらガイドブックを作成している

    • 概念、実習コード、学習資料へのリンクが含まれている
  • LLMsとニューラルネットワークの基本原理に関する資料を提供している

    • 最新のビデオカードソフトウェアへの理解が不足している
    • GPUへの依存度が高く、さまざまな機械学習アプローチが見過ごされている
    • AIの民主化には、より良い言語とハードウェアが必要
  • Matt Berman、AI要約ニュースダイジェスト、Rick Lamersの資料をフォローしている

    • FreeCodeCampの新しい短期コースもおすすめ
  • 最新情報を得るために、技術ブログよりもStable DiffusionとLocal Llamaのサブレディットをおすすめする

    • Andrej KarpathyのYouTubeチャンネルも有用