Ashvini Kumar Jindal-ийн AI-ийн суурилуулалттай шинэчлэл

Бүтээгдэхүүний талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи.Эшвини Кумар JindalЭнэ нь дараагийн хязгаарлагч руу шинэ арга замыг санал болгож байна. Хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагдмал хязгаарлагд

Obsessed With Data

Энэтхэгийн Силикон долинд LinkedIn-д ажиллаж байгаа өмнө,ӨнгөрсөнAI-ийн технологийг тодорхойлох өгөгдлийн тоноглогдсон тодорхойлолттай. AI нь зөвхөн алгоритм, мөн өгөгдлийн чанарыг хязгаарлагддаг гэж итгэж, Jindal түүний итгэл баталгаажуулахын тулд эхэлсэн.

"Би 2023-ийн эхэнд өөрийн өндөр хүчин чадалтай GPU-д хөрөнгө оруулагдсан," Jindal хуваалцсан. "Энэ нэг машин дээр би [ямар ч AI Efficiency Competitions, гэх мэт] NeurIPS LLM Efficiency Challenge-ийг олж авах, Arithmo-ийн математик аргументийн загвар үүсгэхийн тулд стратегийг боловсруулсан. Эдгээр амжилт нь зүгээр л хувийн ялалт биш - тэд баталгаатай байсан. "

Open-Source Achievement

Өнгөрсөн зууштай загварын мэдлэг, параметр нууцаар, нэг машин дээр нотлох дараа, Jindal Data-Centric AI технологийг сайжруулахын тулд нарийвчлалтай төвлөрсөн үнэ цэнэнийг харуулсан. Тэр мэдэгдэж, нарийвчлал, нарийвчлал нь хялбар түвшинд ажиллуулж болно - болон түүний шагналт энэ мэдрэмжийг харуулдаг.

Jindal-ийн боловсруулсан open-source загвар, Llama-3.1-Storm-8B, дараа нь 250,000 гаруй татаж авах, дэлхий даяар тэндэлгээтэйХувцаслалт, машин суралцах (ML) болон том хэлний загвар (LLM) нийтлэгдсэн платформ. Энэ нээлттэй эх сурвалж нь Hugging Face-д дэлхий даяар шилдэг 0.09% AI-ийн оролцогчдын нэг гэж байрладаг.

LinkedIn-д Data-Driven Principles хэрэглэх

Нэг машин дээр дэвшилтэт өгөгдлийн курилуулалтын потенциалыг харуулсан Jindal LinkedIn-д ажиллаж байгаа үед тавтай морилно уу. Шинэ арга хэрэгсэл нь эх үүсвэрийг хангахын тулд эрчим хүчний хангамжийг хангахын тулд хэзээ ч хэзээ ч маш хурдан прототипийг бий болгосон бөгөөд жинхэнэ үр нөлөөтэй потенциалыг харуулдаг. Энэ арга хэрэгсэл нь "Data-ийн хувьд" -ийг багтаасан, энэ арга хэрэгсэл нь маш чухал ач холбогдолтой юм.

AI Thinking Leader-ийн алдартай, инновацийн үр дүнд, Jindal нь EON, LinkedIn-ийн үндсэн AI Enterprise LLM болон Focused Inbox зэрэг төслүүдээр идэвхжүүлэхийн боломжийг олгодог.

"Бийг шийддэг үндсэн асуудал," Jindal хэлсэн, "И-ийн загваруудад хамгийн их үнэ цэнэ, гүйцэтгэлийг олж, шинэчлэгдэж буй өгөгдлийг мэдэгдэх, шинэчлэгдсэн арга замаар ашиглах болно ... дэлхийн аж ахуйн нэгж эсвэл нээлттэй эх сурвалж олон нийтийн хувьд. "

A Vision for the Future of AI

Дараа нь Jindal нь өгөгдөл-д суурилсан AI-ийн дамжуулан боломжийн хязгаарлалыг дэмждэг. Энэ нь дэлхийд шинэчлэлний тэргүүлэгчдэд байрлуулж, түүний мэргэжлийн ажилтай, өргөн ML-ийн олон нийтийн тусламжтай. Jindal нь үргэлж нэмэгдэж буй загваруудтай ирээдүйд итгэж байгаа боловч үр ашигтай системүүд нь тэдний өгөгдлийн багтаас хамгийн их үнэ цэнэнийг олж авах. Энэ аргаар, Jindal AI технологийг идэвхжүүлэхийн тулд сайжруулдаг.

"Би өөрсдийн хамгийн том аж ахуйн нэгж, дэлхий даяар хөгжүүлэгчдэд зориулсан хамгийн том хэлний загварууд нь зөвхөн хүчтэй биш, мөн хангах боломжтой, тохиромжтой юм. "