Dirbtinis intelektas (AI) stumia ribas ir iš naujo apibrėžia pramonės šakas nuo tada, kai jis įėjo į pokalbį. Su šiuo sparčiu pokyčiu, technologijų hype ir tendencijų šuolis buvo šios srities bruožai; tačiau "Natural Language Processing Expert"
Obsessed With Data
apsėstas duomenimisNet prieš išvykstant iš Indijos dirbti „LinkedIn“ Silicio slėnyje,
"Aš investavau į savo aukštos kokybės GPU 2023 m. Pradžioje, - sakė Jindalas. - Šioje vienoje mašinoje aš sukūriau strategijas, kurios paskatino laimėti [kai kurias AI efektyvumo varžybas, įskaitant] NeurIPS LLM efektyvumo iššūkį ir sukūriau Arithmo matematinio mąstymo modelį.
Open-Source Achievement
Atviro kodo pasiekimaiPo mėnesių tylos modelio atpažinimo, parametrų nuleidimo ir naktinio pasikartojimo vienoje mašinoje, Jindalas parodė kruopštaus dėmesio vertę tobulinant "Data-Centric AI" technologiją.
Atviro kodo modelis, kurį sukūrė „Jindal“, Llama-3.1-Storm-8B, vėliau surinko daugiau nei 250 000 parsisiuntimų ir tapo pasauline tendencija.
Duomenų valdymo principai „LinkedIn“
Pademonstruodamas sudėtingų duomenų tvarkymo galimybių galimybes vienoje mašinoje, Jindalas taiko tuos pačius principus dirbdamas „LinkedIn“ – šį kartą mastu.Pripažindamas, kad sunku užtikrinti išteklius savo naujam požiūriui, jis greitai sukūrė įtikinamus prototipus, demonstruodamas potencialą su apčiuopiamais rezultatais.
Dėl savo aistros ir naujovių kaip AI mąstymo lyderis, Jindal turėjo galimybę vadovauti tokiems projektams kaip EON, „LinkedIn AI Enterprise LLM“ ir „Focused Inbox“, kurie paveikė daugybę žmonių.
"Pagrindinė problema, kurią aš išsprendžiu", - sakė Jindalas, "yra maksimali vertė ir našumas iš AI modelių, giliai suprantant ir novatoriškai naudojant duomenis ... ar tai yra pasaulinė įmonė, ar atviro kodo bendruomenė".
A Vision for the Future of AI
AI ateities vizijaJudėdamas į priekį, Jindal tikisi toliau stumti galimybių ribas per duomenimis pagrįstą AI. Jis pozicionuoja save inovacijų erdvėje priešakyje, išsiskiria savo profesiniu darbu ir prisideda prie platesnės ML bendruomenės. Jindal tiki ne ateitimi, kuria skatina nuolat augantys modeliai, bet efektyviomis sistemomis, kurios iš savo duomenų rinkinių išgauna didžiausią vertę.
„Aš įsivaizduoju save pirmaujančioje pozicijoje kuriant naujos kartos didelių kalbų modelius, kurie yra ne tik galingi, bet ir prieinami ir pritaikomi – tiek didelėms įmonėms, tiek platesnei kūrėjų bendruomenei.“