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Wie Stitch Fix AI verwendete, um sein Online-Einkaufserlebnis zu personalisieren

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Online-Händler locken Kunden seit langem mit der Möglichkeit, eine große Auswahl an Waren von zu Hause aus zu durchsuchen, Preise und Angebote schnell zu vergleichen und Waren bequem an ihre Haustür liefern zu lassen. Aber ein Großteil des persönlichen Einkaufserlebnisses ist verloren gegangen, nicht zuletzt das Anprobieren von Kleidung, um zu sehen, wie sie passt, wie die Farben mit Ihrem Teint funktionieren und so weiter.

Unternehmen mögen Stitch Fix, Wünschenswert, und Trunk Verein haben versucht, dieses Problem zu lösen, indem Sie Fachleute eingestellt haben, die Kleidung anhand Ihrer benutzerdefinierten Parameter auswählen und an Sie versenden. Sie können Dinge anprobieren, behalten, was Ihnen gefällt, und zurückschicken, was Sie nicht möchten. Die Version dieses Dienstes von Stitch Fix heißt Fixes. Kunden erhalten eine personalisierte Style Card mit einer Outfit-Inspiration. Es ist algorithmisch gesteuert und hilft Experten im menschlichen Stil, ein Kleidungsstück einem bestimmten Käufer zuzuordnen. Jeder Fix enthielt eine Style-Karte, auf der Kleidungsoptionen zum Vervollständigen von Outfits basierend auf den verschiedenen Gegenständen im Fix eines Kunden aufgeführt waren. Aufgrund der großen Nachfrage begann das Unternehmen im vergangenen Jahr, eine Möglichkeit für Käufer zu testen, diese verwandten Artikel über ein Programm namens "Shop Your Looks" direkt bei Stitch Fix zu kaufen.

KI ist eine natürliche Ergänzung für solche Dienste, und Stitch Fix hat die Technologie zur Beschleunigung und Verbesserung von Shop Your Looks übernommen. Auf technischer Ebene steht das Unternehmen damit in direktem Wettbewerb mit Giganten Facebook, Amazon, und Google, die alle aggressiv KI-basierte Einkaufserlebnisse für Kleidung aufbauen.

Stitch Fix teilte VentureBeat mit, dass während der Beta-Phase von Shop Your Looks „mehr als ein Drittel der Kunden, die über Shop Your Looks gekauft haben, sich mehrmals mit dieser Funktion beschäftigt haben, und ungefähr 60% der Kunden, die über das Angebot gekauft haben, zwei oder mehr Artikel gekauft haben . ” Es war erfolgreich genug, dass das Unternehmen kürzlich um ein ganzes Unternehmen erweitert wurde einkaufbare Sammlung Verwenden Sie dieselbe zugrunde liegende Technologie, um Outfit- und Artikelempfehlungen beim Einkaufen zu personalisieren.

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Die Datenwissenschaftler Hilary Parker und Natalia Gardiol von Stitch Fix erklärten VentureBeat in einem E-Mail-Interview, was das Unternehmen dazu bewogen hat, Shop Your Looks zu entwickeln. wie das Team KI benutzte, um es aufzubauen; und die Methoden, die sie verwendeten, wie Faktorisierungsmaschinen.

In dieser Fallstudie:

  • Problem: Wie man den Umfang seines Service erweitert, der Outfits mit einer Mischung aus Algorithmen und menschlichem Fachwissen an Online-Kunden anpasst.
  • Das Ergebnis ist "Shop Your Looks".
  • Es entstand aus einem Experiment eines kleinen Teams von Stitch Fix-Datenwissenschaftlern, das dann auf andere Einheiten innerhalb des Unternehmens ausgeweitet wurde.
  • Die größte Herausforderung bestand darin, herauszufinden, was ein „gutes“ Outfit ist, wenn der Geschmack so subjektiv ist und der Kontext eine Rolle spielt.
  • Stitch Fix verwendete eine Kombination von von Menschen gestalteten Regeln zum Speichern, Sortieren und Bearbeiten von Daten sowie aufgerufene KI-Modelle Faktorisierungsmaschinen

Dieses Interview wurde aus Gründen der Klarheit und Kürze bearbeitet.

VentureBeat: Hat sich Stitch Fix in ein KI-Werkzeug oder eine KI-Technik verliebt und dies als Inspiration für die Herstellung eines Produkts mit diesem Werkzeug oder dieser Technik verwendet? Oder hat das Unternehmen mit einem Problem oder einer Herausforderung begonnen und sich schließlich für eine KI-gestützte Lösung entschieden?

Stitch Fix: Um Shop Your Looks zu erstellen, mussten wir unsere Algorithmusfunktionen von der Zuordnung eines Kunden zu einem einzelnen Artikel in einem Fix bis hin zur Zuordnung eines gesamten Outfits basierend auf den früheren Einkäufen und Vorlieben eines Kunden weiterentwickeln. Dies ist eine unglaublich komplexe Herausforderung, da nicht nur verstanden wird, welche Artikel zusammenpassen, sondern auch, welche dieser Outfits einem einzelnen Kunden tatsächlich gefallen werden. Zum Beispiel mag eine Person mutige Muster, die miteinander gemischt sind, und eine andere Person mag ein fettgedrucktes Oberteil mit einem gedämpften Unterteil bevorzugen.

Um dieses Problem zu lösen, haben wir unser vorhandenes Framework genutzt, das Stylisten Elementempfehlungen für einen Fix bietet, und ermittelt, welche neuen Informationen wir benötigen, um in dieses Framework einzuspeisen, und wie wir sie sammeln können.

Zunächst ist es wichtig zu verstehen, wie Kunden derzeit Informationen mit uns teilen:

  • Stilprofil: Wenn sich ein Kunde für Stitch Fix anmeldet, erhalten wir 90 verschiedene Datenpunkte - vom Stil über den Preis bis zur Größe.
  • Feedback an der Kasse: 85% unserer Kunden teilen uns mit, warum sie einen Artikel behalten oder zurückgeben. Dies sind unglaublich umfangreiche Daten, einschließlich Details zu Passform und Stil - kein anderer Einzelhändler erhält dieses Feedback.
  • Style Shuffle: Eine interaktive Funktion in unserer App und auf unserer Website, mit der Kunden ein Bild eines Artikels oder eines Outfits mit den Daumen nach oben oder nach unten drücken können. Sie können dies jederzeit tun - also nicht nur, wenn sie einen Fix erhalten. Bisher haben wir unglaubliche 4 Milliarden Artikelbewertungen von Kunden erhalten.
  • Personalisierte Anforderungsnotizen für Stylisten: Kunden geben ihren Stylisten spezifische Anfragen, z. B. ob sie ein Outfit für eine Veranstaltung suchen oder ob sie einen Artikel gesehen haben, den sie wirklich mögen.

Für Shop Your Looks ergänzen wir dies mit Informationen darüber, welche Artikel zusammenpassen. Die Outfits in Style Cards, Outfits, die unser Creative Styling Team zusammenstellt, und Outfits, die wir Kunden in Style Shuffle anbieten, geben uns wertvolle zusätzliche Einblicke in die Stilvorlieben eines Kunden

VB: Wie haben Sie dieses Projekt gestartet? Mussten Sie neue Talente einstellen?

SF: Data Science ist der Kern unseres Handelns. Wir haben mehr als 125 Datenwissenschaftler, die in unserem Unternehmen tätig sind, darunter in den Bereichen Empfehlungssysteme, Personalberechnung, Ressourcenmanagement, Bestandsmanagement und Bekleidungsdesign.

Datengesteuertes Experimentieren ist ein wichtiger Teil der Teamkultur. Wie viele Initiativen bei Stitch Fix entstand Shop Your Looks aus einem Experiment eines kleinen Teams von Datenwissenschaftlern. Als das Projekt über die anfängliche Datenerfassungsphase hinaus in den Betatest überging, arbeitete das Data Science-Team mit anderen Gruppen im gesamten Unternehmen zusammen. Zum Beispiel ist unser Creative Styling Team auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt und kann Looks empfehlen, die zugänglich, ehrgeizig und inspirierend sind.

VB: Was war die größte oder interessanteste Herausforderung, die Sie bei der Erstellung von Shop Your Looks bewältigen mussten?

SF: Das Erstellen von Outfits für Kunden ist ein sehr komplexes Problem, da das, was ein gutes Outfit ausmacht, für jeden Einzelnen so subjektiv ist. Was eine Person für ein tolles Outfit hält, könnte eine andere nicht. Der schwierigste Teil bei der Lösung dieses Problems ist, dass ein Outfit keine feste Einheit ist - es ist grundsätzlich kontextbezogen. Um dieses Problem anzugehen, mussten neue Erkenntnisse gewonnen werden, nicht nur über bestimmte Elemente, die Kunden mögen, sondern auch darüber, wie Kunden auf zusammen gruppierte Elemente reagierten.

Und weil der Stil so subjektiv ist, mussten wir überdenken, wie wir ein „gutes“ Outfit für unsere Algorithmen qualifiziert haben, da es nicht nur ein perfektes Outfit gibt. Kunden haben unterschiedliche Stilvorlieben, daher glauben wir, dass ein „gutes“ Outfit einem bestimmten Kundenkreis gefällt, aber nicht unbedingt allen.

Wir lernen viel darüber, wie Kunden auf Artikel reagieren, die in Gruppen zusammengefasst sind, wenn wir Outfits mit Kunden teilen und sie bitten, diese über Style Shuffle zu bewerten.

VB: Welche KI-Tools und -Techniken verwendet Stitch Fix - im Allgemeinen und für Shop Your Looks?

SF: Shop Your Looks kombiniert KI-Modelle und von Menschen gestaltete Regeln, um Daten zu speichern, zu sortieren und zu bearbeiten.

Das System basiert grob auf einer Klasse von KI-Modellen, die als Faktorisierungsmaschinen bezeichnet werden, und weist einige unterschiedliche Schritte auf. Da das Generieren von Outfits kompliziert ist, können wir nicht einfach ein Outfit erstellen und es als gut bezeichnen. Im ersten Schritt erstellen wir ein Paarungsmodell, mit dem Paare von Elementen vorhergesagt werden können, die gut zusammenpassen, z. B. ein Paar Schuhe und ein Rock oder eine Hose und ein T-Shirt.

Wir fahren dann mit der nächsten Stufe fort - der Outfit-Montage. Hier wählen wir eine Reihe von Elementen aus, die alle zusammen ein zusammenhängendes Outfit bilden (basierend auf den Vorhersagen des Paarungsmodells). In diesem System verwenden wir „Outfit-Vorlagen“, die eine Richtlinie dafür liefern, woraus ein Outfit besteht. Eine Vorlage besteht beispielsweise aus Oberteilen, Hosen, Schuhen und einer Tasche, und eine andere aus einem Kleid, einer Halskette und Schuhen.

In der letzten Phase der Empfehlung von Outfits für Shop Your Looks spielen mehrere Faktoren eine Rolle. Wir setzen einen Ankergegenstand, einen Gegenstand, den der Kunde aus einem früheren Fix behalten hat, um den wir Outfits bauen möchten. Der Algorithmus muss auch berücksichtigen, welches Inventar zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar ist. Sobald dies erledigt ist, entwickelt der Algorithmus personalisierte Empfehlungen, die auf die Vorlieben jedes Kunden zugeschnitten sind. Kunden können diese Looks dann direkt auf der Registerkarte "Shop" auf dem Handy oder Desktop durchsuchen und einkaufen. Die Outfit-Empfehlungen werden den ganzen Tag über aktualisiert, sodass Kunden regelmäßig nach neuen Outfit-Inspirationen suchen können.

VB: Was haben Sie gelernt, das für zukünftige KI-Projekte gilt?

SF: Wir haben Shop Your Looks letztes Jahr einer kleinen Anzahl unserer Kunden in den USA vorgestellt und während dieser ersten Beta-Phase viel darüber gelernt, wie sie mit dem Produkt interagieren und wie unsere Algorithmen funktionieren.

Ein wesentlicher Grundsatz unseres Personalisierungsmodells ist, dass wir ihre Empfehlungen umso besser personalisieren können, je mehr Informationen Kunden teilen. Wir sind normalerweise in der Lage, das Modell basierend auf dem Feedback unserer Kunden anzupassen. Regelbasierte Systeme sind jedoch im Allgemeinen nicht adaptiv. Das System muss aus dem Kundenfeedback zu den empfohlenen Outfits lernen. Wir erhalten äußerst hilfreiches Feedback, wie Kunden mit den Outfit-Empfehlungen umgehen, und auch von einem maßgeschneiderten internen QS-System. Das Modell steckt noch in den Anfängen und wir fügen ständig weitere Informationen hinzu, um den Kunden individuellere Outfits zu zeigen. Während beispielsweise saisonale Trends insgesamt wichtig sind, sollten Empfehlungen an das lokale Klima eines Kunden angepasst werden, damit Kunden, die Sommerwetter früher als andere erleben, Sommerartikel erhalten, bevor sie in kühleren Klimazonen sind.

Da wir mehr Kunden bedienen, erhalten wir einen zusätzlichen Datensatz, der die Rückkopplungsschleife stärkt und unsere Personalisierungsfunktionen weiter stärkt.

VB: Was ist das nächste AI-bezogene Projekt für Stitch Fix (über das Sie sprechen können)?

SF: Einer der interessantesten Aspekte der Datenwissenschaft bei Stitch Fix ist das ungewöhnliche Ausmaß, in dem sich das Algorithmus-Team mit praktisch allen Aspekten des Geschäfts beschäftigt - vom Marketing über die Verwaltung von Inventar und Betrieb bis hin zur Unterstützung unserer Stylisten bei der Auswahl der Artikel unserer Kunden werde lieben.

Wir glauben, dass sich das Data Science-Team mit Blick auf die Zukunft weiterhin auf die Verbesserung der Personalisierung konzentrieren wird. Dies kann alles umfassen, von der Größe bis zur Vorhersage Ihrer Styling-Anforderungen, bevor Sie überhaupt wissen, dass Sie etwas benötigen.

Quelle: http://feedproxy.google.com/~r/venturebeat/SZYF/~3/YkKigkFz9zE/

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Die Forscher schlagen vor, das Spiel Overcooked zu verwenden, um kollaborative KI-Systeme zu bewerten

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Deep-Reinforcement-Lernsysteme gehören zu den leistungsfähigsten in AIinsbesondere im Bereich der Robotik. In der realen Welt stoßen diese Systeme jedoch auf eine Reihe von Situationen und Verhaltensweisen, denen sie während der Entwicklung nicht ausgesetzt waren.

In einem Schritt in Richtung Systeme, die mit Menschen zusammenarbeiten können, um ihre Ziele zu erreichen, entwickelten Forscher von Microsoft, der University of California, Berkeley und der University of Nottingham eine Methodik für die Anwendung eines Testparadigmas auf die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, das in einer vereinfachten Version des Spiels Overcooked demonstriert werden kann. Spieler von Overcooked kontrollieren eine Reihe von Köchen in Küchen, die mit Hindernissen und Gefahren gefüllt sind, um Mahlzeiten auf Bestellung zuzubereiten.

Das Team behauptet, dass Overcooked, obwohl es nicht unbedingt auf Robustheitsbenchmarking ausgelegt ist, potenzielle Randfälle in Zuständen, in denen ein System in der Lage sein sollte, sowie in den Partnern, mit denen das System spielen sollte, erfolgreich testen kann. In Overcooked müssen sich Systeme beispielsweise mit Szenarien auseinandersetzen, in denen Platten versehentlich auf Zählern belassen werden und ein Partner eine Weile stehen bleibt, weil er nachdenkt oder von seiner Tastatur entfernt ist.

Oben: Screenshots aus der Testumgebung der Forscher.

Die Forscher untersuchten eine Reihe von Techniken zur Verbesserung der Systemstabilität, einschließlich des Trainings eines Systems mit einer vielfältigen Population anderer kollaborativer Systeme. Während der Experimente in Overcooked beobachteten sie, ob mehrere Testsysteme erkennen konnten, wann sie aus dem Weg gehen sollten (z. B. wenn ein Partner eine Zutat trug) und wann sie Bestellungen abholen und ausliefern mussten, nachdem ein Partner eine Weile im Leerlauf war .

Laut den Forschern sind derzeitige Tiefenverstärkungsmittel nicht sehr robust - zumindest nicht gemessen mit Overcooked. Keines der von ihnen getesteten Systeme erzielte im Videospiel mehr als 65%, was laut den Forschern darauf hindeutet, dass Overcooked in Zukunft als nützliche Metrik für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI dienen kann.

"Wir betonen, dass unser primäres Ergebnis darin besteht, dass unsere [verkochte] Testsuite Informationen liefert, die möglicherweise nicht verfügbar sind, wenn nur die Validierungsbelohnung berücksichtigt wird, und dass unsere Schlussfolgerungen für bestimmte Techniken vorläufiger sind", schrieben die Forscher in einem Artikel, in dem ihre Arbeit beschrieben wurde. „Eine natürliche Erweiterung unserer Arbeit besteht darin, die Verwendung von Unit-Tests auf andere Bereiche als die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI auszudehnen. Eine alternative Richtung für die zukünftige Arbeit ist die Erforschung des Meta-Lernens, um den Agenten zu schulen, sich online an den spezifischen menschlichen Partner anzupassen es spielt mit. Dies könnte zu erheblichen Gewinnen führen, insbesondere bei der Robustheit der Agenten mit dem Speicher. “

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Quelle: https://venturebeat.com/2021/01/15/researchers-propose-using-the-game-overcooked-to-benchmark-collaborative-ai-systems/

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AI Weekly: Treffen Sie die Leute, die versuchen, OpenAIs GPT-3 zu replizieren und Open Source zu machen

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Im Juni veröffentlichte OpenAI ein Papier Detaillierung GPT-3, ein Modell für maschinelles Lernen, das bei einer Reihe von Benchmarks für natürliche Sprachen starke Ergebnisse erzielt. Mit 175 Milliarden Parametern - der Teil des Modells, der aus historischen Trainingsdaten gelernt hat - ist es eines der größten seiner Art. Es gehört auch zu den raffiniertesten, mit der Fähigkeit, primitive Analogien zu machen, schreibe im Stil von Chaucerund sogar vollständigen Basiscode.

Im Gegensatz zu den Vorgängern von GPT-3, GPT-2 und GPT-1, entschied sich OpenAI dafür, das Modell oder den Trainingsdatensatz nicht als Open Source zu veröffentlichen, sondern erstere über eine kommerzielle API verfügbar zu machen. Das Unternehmen hat den Zugang weiter eingeschränkt, indem es GPT-3 exklusiv an Microsoft lizenziert hat, mit dem OpenAI eine Geschäftsbeziehung unterhält. Microsoft hat 1 Milliarde US-Dollar in OpenAI investiert und baute einen von Azure gehosteten Supercomputer, der die Forschung von OpenAI vorantreiben soll.

Es wurden mehrere Versuche unternommen, GPT-3 in Open Source neu zu erstellen. Am weitesten fortgeschritten ist jedoch GPT-Neo, ein Projekt, das von angeführt wird EleutherAI. EleutherAI und seine Gründungsmitglieder - Connor Leahy, Leo Gao und Sid Black - sind eine Basis-Sammlung von Forschern, die sich mit Open-Source-Forschung zum maschinellen Lernen befassen. Ziel ist es, den Code und die Gewichte bereitzustellen, die für die Ausführung eines Modells erforderlich sind, das GPT ähnelt, jedoch nicht identisch ist -3 schon im August. (Gewichte sind Parameter innerhalb eines neuronalen Netzwerks, die Eingabedaten transformieren.)

EleutherAI

Laut Leahy begann EleutherAI als „Scherz“ TPU Podcast, ein maschinell lernender Discord-Server, auf dem er spielerisch vorschlug, dass jemand versuchen sollte, GPT-3 zu replizieren. Leahy, Gao und Black haben dies auf die Spitze getrieben und den EleutherAI Discord-Server gegründet, der zur Basis der Geschäftstätigkeit der Organisation wurde.

"Ich halte GPT-3 und andere ähnliche Ergebnisse für einen starken Beweis dafür, dass es tatsächlich möglich ist, [leistungsstarke Modelle] nur mit unseren aktuellen Techniken zu erstellen", sagte Leahy in einem Interview mit VentureBeat. "Es stellt sich tatsächlich als sehr, sehr schwierig heraus, aber nicht unmöglich mit einer Gruppe kluger Leute, wie EleutherAI gezeigt hat, und natürlich mit Zugang zu unangemessenen Mengen an Computerhardware."

Im Rahmen eines persönlichen Projekts hat Leahy zuvor versucht, GPT-2 zu replizieren und dabei den Zugriff auf Computer über das TFRC-Programm (Tensorflow Research Cloud) von Google zu nutzen. Die ursprüngliche Codebasis, die zu GPT-Neo wurde, wurde für die Ausführung auf Tensor Processing Units (TPUs) entwickelt, den benutzerdefinierten AI-Beschleunigerchips von Google. Das EleutherAI-Team kam jedoch zu dem Schluss, dass selbst die großzügige Menge an TPUs, die über TFRC bereitgestellt werden, nicht ausreichen würde, um die GPT-3-ähnliche Version von GPT-Neo in weniger als zwei Jahren zu trainieren.

Das Schicksal von EleutherAI änderte sich, als CoreWeave, ein in den USA ansässiger Cryptocurrency Miner, der Cloud-Services für CGI-Rendering und Workloads für maschinelles Lernen bereitstellt, auf das Unternehmen zuging. Im vergangenen Monat bot CoreWeave dem EleutherAI-Team Zugriff auf seine Hardware im Austausch für ein Open-Source-GPT-3-ähnliches Modell, das seine Kunden verwenden und bedienen konnten.

Leahy besteht darauf, dass die Arbeit, die um Weihnachten begann, weder Geld noch andere Entschädigungen beinhaltet, die in beide Richtungen gehen. "CoreWeave ermöglicht uns den Zugriff auf ihre Hardware. Wir erstellen ein Open-Source-GPT-3, das jeder nutzen kann (und bedanken uns sehr laut), und das ist alles", sagte er.

Trainingsdatensätze

EleutherAI räumt ein, dass GPT-Neo aufgrund der Entscheidung von OpenAI, einige wichtige Details der GPT-3-Architektur nicht zu veröffentlichen, zumindest in dieser Hinsicht davon abweichen wird. Weitere Unterschiede können sich aus dem Trainingsdatensatz ergeben, den EleutherAI verwenden möchte und der von einem Team von 10 Personen bei EleutherAI kuratiert wurde, darunter Leahy, Gao und Black.

Sprachmodelle wie GPT-3 verstärken häufig in Daten codierte Verzerrungen. Ein Teil der Trainingsdaten stammt nicht selten aus Communities mit allgegenwärtig Geschlecht, Rasse und religiöse Vorurteile. OpenAI merkt an, dass dies dazu führen kann, dass Wörter wie "ungezogen" oder "gelutscht" in der Nähe von weiblichen Pronomen und "Islam" in der Nähe von Wörtern wie "Terrorismus" platziert werden. Andere Studien, wie eine im April von Intel, MIT, und den Forschern des Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) veröffentlichte, haben bei einigen der beliebtesten Modelle ein hohes Maß an stereotyper Voreingenommenheit festgestellt, darunter Googles BERT bzw. unter XLNetGPA-2 von OpenAI, und RoBERTa von Facebook. Böswillige Akteure könnten diese Tendenz nutzen, um Zwietracht zu schüren, indem sie Fehlinformationen, Desinformation und direkte Lügen verbreiten, die "Individuen zu gewalttätigen rechtsextremistischen Ideologien und Verhaltensweisen radikalisieren", so das Middlebury Institute of International Studies.

Das EleutherAI-Team gibt an, eine „umfassende Bias-Analyse“ des GPT-Neo-Trainingsdatensatzes durchgeführt und „schwierige redaktionelle Entscheidungen“ getroffen zu haben, um einige Datensätze auszuschließen, die ihrer Meinung nach gegenüber bestimmten Gruppen oder Ansichten „inakzeptabel negativ voreingenommen“ waren. Der so genannte Stapel ist ein 835-GB-Korpus, der aus 22 kleineren Datensätzen besteht, die kombiniert werden, um umfassende Verallgemeinerungsfähigkeiten sicherzustellen.

"Wir untersuchen weiterhin sorgfältig, wie sich unsere Modelle unter verschiedenen Umständen verhalten und wie wir sie sicherer machen können", sagte Leahy.

Leahy ist persönlich nicht der Meinung, dass die Veröffentlichung eines Modells wie GPT-3 einen direkten negativen Einfluss auf die Polarisation haben würde. Ein Gegner, der extremistische Ansichten generieren will, würde es viel billiger und einfacher finden, eine Trollfarm zu mieten, wie es autokratische Regierungen bereits getan haben. Darüber hinaus behauptet Leahy, dass Diskussionen über Diskriminierung und Voreingenommenheit auf ein echtes Problem hinweisen, aber keine vollständige Lösung bieten. Anstatt die Eingabedaten eines Modells zu zensieren, muss die KI-Forschungsgemeinschaft auf Systeme hinarbeiten, die „alles lernen können, was über das Böse gelernt werden kann, und dieses Wissen dann nutzen, um das Böse zu bekämpfen und gut zu werden“.

"Ich denke, die Kommerzialisierung von GPT-3-Modellen ist Teil eines unvermeidlichen Trends im sinkenden Preis für die Produktion überzeugender digitaler Inhalte, der nicht sinnvoll entgleist, ob wir ein Modell veröffentlichen oder nicht", fuhr Leahy fort. „Der größte Einfluss, den wir hier haben können, besteht darin, mehr ressourcenarmen Benutzern, insbesondere Akademikern, den Zugang zu diesen Technologien zu ermöglichen, um sie hoffentlich besser zu studieren, und auch unsere eigene Marke sicherheitsorientierter Forschung darüber durchzuführen, anstatt alles zu haben in Industrielabors eingeschlossen. Immerhin ist dies immer noch eine aktuelle Forschung. Probleme wie die Bias-Reproduktion werden natürlich auftreten, wenn solche Modelle unverändert in der Produktion verwendet werden, ohne dass eine umfassendere Untersuchung erforderlich ist, die wir aufgrund der besseren Modellverfügbarkeit von der Wissenschaft erwarten. “

Google vor kurzem gefeuert Der KI-Ethiker Timnit Gebru berichtete Berichten zufolge teilweise über ein Forschungspapier zu großen Sprachmodellen, in dem Risiken wie die Auswirkungen ihres COXNUMX-Fußabdrucks auf marginalisierte Gemeinschaften erörtert wurden. Auf die Umweltauswirkungen des Trainings von GPT-Neo angesprochen, charakterisierte Leahy das Argument als „roten Hering“ und sagte, es sei eine Frage, ob die Ziele die Mittel rechtfertigen - das heißt, ob die Leistung des Trainings die eingesetzte Energie wert ist hinein.

„Die Energiemenge, die für das Training eines solchen Modells aufgewendet wird, ist viel geringer als beispielsweise die Energie, die für die Bereitstellung einer mittelgroßen Website oder eines einzelnen transatlantischen Flugs zur Präsentation eines Papiers über die Kohlenstoffemissionen von KI-Modellen bei verwendet wird eine Konferenz oder, Gott bewahre, Bitcoin-Bergbau “, sagte Leahy. "Niemand beschwert sich über die Energierechnung des CERN (Europäische Organisation für Kernforschung), und ich denke auch nicht, dass dies der Fall sein sollte."

Zukünftige Arbeit

EleutherAI plant, architektonische Verbesserungen zu verwenden, die das Team für das Training von GPT-Neo als nützlich erachtet hat. Sie gehen davon aus, dass das Modell eine Leistung erzielen kann, die GPT-3 bei ungefähr derselben Größe (etwa 350 GB bis 700 GB Gewicht) ähnelt. In Zukunft planen sie, das endgültige Modell „um eine Größenordnung oder so kleiner“ zu destillieren, um die Schlussfolgerung zu erleichtern. Und obwohl sie nicht vorhaben, irgendeine kommerzielle API bereitzustellen, erwarten sie, dass CoreWeave und andere Dienste einrichten, um GPT-Neo für Benutzer zugänglich zu machen.

Was die nächste Iteration von GPT und ähnlich großen, komplexen Modellen wie Googles Billionen-Parameter betrifft Schalter-CLeahy glaubt, dass es wahrscheinlich schwieriger sein wird, sie zu replizieren. Es gibt jedoch Hinweise darauf, dass Effizienzverbesserungen die Anforderungen an die Montageberechnung ausgleichen könnten. Eine OpenAI Umfrage stellten fest, dass seit 2012 der Rechenaufwand, der erforderlich ist, um ein KI-Modell auf die gleichen Leistungsklassifizierungsbilder in einem beliebten Benchmark (ImageNet) zu trainieren, alle 16 Monate um den Faktor zwei abnimmt. Inwieweit das Rechnen im Vergleich zu neuartigen algorithmischen Ansätzen zur Leistung beiträgt, bleibt jedoch offen.

"Es scheint unvermeidlich, dass Modelle weiter an Größe zunehmen, solange Leistungssteigerungen folgen", sagte Leahy. „Ausreichend große Modelle sind für kleinere Schauspieler natürlich unerreichbar, aber dies scheint mir nur eine Tatsache des Lebens zu sein. Es scheint mir keine Alternative zu geben. Wenn größere Modelle gleichbedeutend mit besserer Leistung sind, wird jeder, der den größten Computer hat, das größte Modell herstellen und daher die beste Leistung erzielen, so einfach ist das. Ich wünschte, das wäre nicht so, aber es gibt wirklich nichts, was man dagegen tun könnte. “

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Danke fürs Lesen,

Kyle Wiggers

AI Staff Writer

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Quelle: https://venturebeat.com/2021/01/15/ai-weekly-meet-the-people-trying-to-replicate-and-open-source-openais-gpt-3/

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CES 2021: Alle Business-Tech-News, die Sie wissen müssen

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Verpassen Sie nicht die CES 2021-Berichterstattung von TechRepublic, die Produktankündigungen von Lenovo, Samsung, LG und Dell zu PCs, Laptops, Software, Robotern, Monitoren und Fernsehgeräten enthält.

 

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Bild: Sarah Tew / CNET

Aufgrund der COVID-19-Pandemie CES 2021 ist zum ersten Mal vollständig digital. Die Veranstaltung findet von Montag, 11. Januar, bis Donnerstag, 14. Januar, statt. Die CES war jedes Jahr eine der führenden Tech-Veranstaltungen. Obwohl es sich um eine reine Online-Veranstaltung im Jahr 2021 handelt, werden voraussichtlich Tausende von Produkten angekündigt. 

Es gibt Sechs Top-Trends auf der CES 2021Laut Bill Detwiler, Chefredakteur von TechRepublic, Teena Maddox, Associate Managing Editor, und Steve Ranger, Chefredakteur des Vereinigten Königreichs. Es wird erwartet, dass mehrere visionäre Technologie- und Branchenführer Keynote-Reden halten CES 2021 Dazu gehören der Vorsitzende und CEO von Verizon, Hans Vestberg, der Vorsitzende und CEO von General Motors, Mary Barra, Corie Barry, CEO von Best Buy, Michael Miebach, CEO von Mastercard, und weitere. 

TechRepublic berichtet über alle technischen Neuigkeiten der CES 2021, die Business-Profis kennen müssen. In diesem Artikel finden Sie unsere neueste CES 2021-Berichterstattung. 

SEHEN: CES 2021: Die großen Trends für die Wirtschaft (ZDNet / TechRepublic-Besonderheit)

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90 Unternehmer und Forscher aus den Niederlanden wollen mit Zusammenarbeit und Innovation alle Probleme der Welt lösen.

CES 2021 zeigt neue Technologien, die Ihre besten Funktionen verbessern
Von maßgeschneiderten Lippenstiften und Hauttonern bis hin zu intelligenten Spiegeln und virtuellen Haarberatungen hilft Ihnen die neue Technologie auf der CES 2021 dabei, Ihr bestes Gesicht für Ihr nächstes virtuelles Meeting und darüber hinaus zu präsentieren.

CES 2021: Neues Gerät hört auf Herz, misst EKG aus der Ferne
HD Medical hat ein neues Gerät vorgestellt, das die Fernversorgung des Herzens revolutionieren kann.

Mehr Investitionen in technische Infrastruktur für Innovation, globalen Wettbewerb, ist Bidens „Nordstern“
In einer CES 2021-Sitzung erörterte der designierte Direktor des Nationalen Wirtschaftsrats, Brian Deese, auch globale Allianzen, Partnerschaften mit dem Privatsektor, Arbeitsplätze und den Vorstoß zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft.

Razer stellt auf der CES 2021 den Project Brooklyn Concept Gaming Chair vor
Der Prototyp des Unternehmens für ultimative Spielerbestuhlung bietet viele Schnickschnack, darunter einen versenkbaren 60-Zoll-Bildschirm und andere neue Technologien, um ein umfassendes Spielerlebnis zu schaffen.

Razer macht auf der CES 2021 mit Project Hazel einen unerwarteten Schritt
Das Tech-Gaming-Unternehmen begann zu Beginn der Pandemie im vergangenen Jahr leise und baute einige Produktionsstätten um, um einen tragbaren und innovativen Schutz gegen COVID-19 zu schaffen.

CES 2021: Asus Republic of Gamers stellt das konvertierbare Gaming-Notebook Flow X13 mit externer GPU vor
Der neue 13-Zoll-Gaming-PC konvertiert über ein 360-Grad-Scharnier zwischen Laptop und Tablet und erhält eine Leistungssteigerung durch eine externe GPU.

TP-Link stellt auf der CES 2021 intelligente Dimmer, Lichtschalter, Wi-Fi-Systeme und Türklingeln vor
Die neue Suite von Smart-Home-Produkten zielt auf Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit ab, so das Unternehmen.

CES 2021: Alienware von Dell stellt neue Gaming-Laptops m15 und m17 sowie Ryzen-Desktop vor
Die neuen Laptops werden mit Grafiken der NVIDIA GeForce RTX 30-Serie und bis zu 4 TB Speicher ausgestattet sein, während der neue Desktop mit AMDs neuestem Ryzen 5000-Prozessor mit bis zu 16 Kernen betrieben wird.

Auf der CES 2021 kündigt Razer große Updates für Blade-Gaming-Laptops an
Finden Sie heraus, wann sie verfügbar sind, neue coole Funktionen, wie viel sie kosten und vieles mehr.

CES 2021: Lenovo veröffentlicht neue ThinkBooks
Lenovo hat eine Reihe neuer ThinkBooks herausgebracht, um Geschäftsleuten bei der Remote-Arbeit zu helfen. Dazu gehören das leichte ThinkBook 13x i, das vielseitige ThinkBook Plus Gen 2 i und vieles mehr.

CES 2021: Lenovo stellt neue Legion-Gaming-Laptops vor
Am Dienstag gab Lenovo einen Einblick in Legion 7, Legion Slim 7, Legion 5 Pro und Legion 5. Niedriges blaues Licht und Technologie zur Erhöhung des Luftstroms könnten Spieler verführen.

Neue Acer-Laptops auf der CES 2021 sind schneller und dünner mit besseren GPUs
Das Gaming-Notebook Nitro 5 erhält mobile Prozessoren der AMD Ryzen 5000-Serie, während die Predator Triton-Linie ein neues Kühlsystem erhält.

CES 2021: Dell stellt neues Latitude-Notebook und Chromebook vor, um Schülern zu Hause zu helfen
Die neuen Maschinen bieten Remote-Lernenden eine schnellere oder besser zugängliche Online-Konnektivität.

Auf der CES 2021 kündigt Intel 50 neue Prozessoren für Geschäftsanwender, Gamer und Studenten an
Der Hardwarehersteller plant, im Jahr 500 mehr als 2021 neue Designs für Laptops und Desktops herauszubringen.

Lenovo lässt auf der CES 2 ein abnehmbares ThinkPad, einen vielseitigen 1-2021-Laptop und mehr fallen
Zu den neuen Angeboten gehört das X1 Titanium Yoga, ein 2-in-1-Gerät, das das Unternehmen als das bislang dünnste ThinkPad ankündigt.

Unsere 10 beliebtesten CES 2021 Best of Innovation Honorees
Ein Virenrisikoindikator, ein Wasserkraft-Duschlautsprecher, ein Roboterbegleiter und eine Wasserflasche, die leuchtet, wenn es Zeit zum Trinken ist, gehören zu den Produkten, die unsere Aufmerksamkeit erregt haben.

CES 2021: Targus führt neue Produkte für Fern- oder Hybridarbeiten ein
Ein neues UV-C-LED-Desinfektionslicht, ein antimikrobieller Rucksack, eine Tablet-Cradle-Workstation und eine universelle Telefonstation gehören zu den Lösungen von überall auf der CES 2021.

Das Beste vom Besten: Unsere 10 beliebtesten Gewinner des CES 2021 Best of Innovation Award
Von einem intelligenten Wasserhahn über einen Roboter-Harvester bis hin zu einem tragbaren Gerät in medizinischer Qualität, das frühzeitig COVID-19-Symptome erkennen kann, haben die diesjährigen Gewinner bewiesen, dass Innovationen während einer Pandemie widerstandsfähig bleiben.

Panasonic stellt die Technologie der digitalen Transformation auf der CES 2021 in den Mittelpunkt
Hinter den neuen Produkten und Innovationen, die Panasonic auf der CES 2021 vorstellte, verbirgt sich eine digitale Transformationsgeschichte darüber, wie das Unternehmen seinen Kunden geholfen hat, sich schnell auf die COVID-Pandemie einzustellen.

Interesse an fossilen Brennstoffen auf der CES 2021 durch neue Smartwatch-Ergänzungen zu drei Produktlinien
Das neue Wear OS von Google Smartwatches von Michael Kors, Skagen Denmark und Fossil bietet eine Reihe neuer Funktionen.

CES 2021: Die ThinkReality A3-Smartbrillen von Lenovo bieten branchenübergreifende AR-Erlebnisse
Die AR-Funktionen ermöglichen es Unternehmen, „angepasste virtuelle Monitore“ bereitzustellen, bei Schulungen zu helfen und videofähige „Remote Expert Use Cases“ bereitzustellen, so das Unternehmen.

CES 2021: Die neue Kohler-Badewanne bringt Waldbad mit Duft, Nebel und stimmungsvoller Beleuchtung in Ihr Badezimmer
Die Kollektion Innate Intelligent Toilet and Touchless Bathroom Faucet ergänzt das Smart Home-Produktportfolio des Unternehmens.

CES 2021: Lenovo stellt Tab P11, IdeaPad 5G, IdeaPad 5i Pro und mehr vor
Auf der CES 2021 wird Lenovo eine Reihe neuer IdeaPads und das neue vielseitige Tab P11 vorstellen, um Remote-Business-Profis im Zeitalter der Telearbeiter zu unterstützen.

CES 2021: Samsung stellt das Galaxy Chromebook 2 mit einem Startpreis von 550 US-Dollar vor
Das neue 2-in-1-Galaxy-Notebook von Samsung verfügt über ein 13.3-Zoll-QLED-Display und einen deutlich günstigeren Preis als das ursprüngliche Galaxy Chromebook im vergangenen Jahr.

CES 2021: Neues Fernsehgerät von LG Display reduziert die Belichtung mit blauem Licht
Die Eyesafe-Technologie blockiert Teile des sichtbaren blauen Lichtspektrums und verleiht Produkten einen Retina-Schutzfaktor.

CES 2021: Dell stellt PCs, Laptops, Software und Monitore für den neuen Arbeitsalltag vor
Zusammenarbeit und neue Arbeitserfahrungen sind die treibende Kraft hinter dem großen Vorstoß von Dell in das neue Portfolio, das auf der CES 2021 vorgestellt wird.

LG Display: Ihr nächster Gaming-Monitor verfügt möglicherweise über einen biegbaren 48-Zoll-OLED-Bildschirm, der Ton ohne Lautsprecher erzeugt
Während der CES 2021 zeigt LG Display ein biegbares 48-Zoll-OLED-Display (CSO) mit Kinoklang, das für Spiele gebogen und für das Fernsehen flach ist.

LG Display möchte einen transparenten 55-Zoll-Fernseher am Fußende Ihres Bettes platzieren
LG Display wird auf der CES 2021 neue Anwendungen für seine transparenten OLED-Bildschirme mit Anwendungen für Lebensmittelservice, Transport und Smart Home demonstrieren.

Der keimtötende Roboter ist das neueste Produkt von LG: Er könnte dazu beitragen, die Verbreitung von COVID-19 in Büros zu verhindern
Ein neuer autonomer Roboter mit UV-C-Licht kann ganze Räume in etwa einer halben Stunde desinfizieren, und LG möchte, dass es sich um eine B2B-Sicherheitslösung handelt.

Quelle: https://www.techrepublic.com/article/ces-2021-all-of-the-business-tech-news-you-need-to-know/#ftag=RSS56d97e7

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AI

Feature-Store-Repositorys sind ein MLOps-Dreh- und Angelpunkt für die Weiterentwicklung der KI

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Ein Kampf um die Kontrolle über maschinelle Lernvorgänge (MLOps) beginnt ernsthaft, wenn sich Unternehmen dafür einsetzen Feature Store Repositorys, um KI-Modelle effizienter zu erstellen.

Ein Feature-Store ist im Kern ein Data Warehouse, über das Entwickler von KI-Modellen die Artefakte, aus denen ein KI-Modell besteht, sowie ein gesamtes KI-Modell, das möglicherweise geändert oder erweitert werden muss, gemeinsam nutzen und wiederverwenden können. Im Konzept spielen Feature-Store-Repositorys eine ähnliche Rolle wie ein Git-Repository, damit Entwickler Anwendungen effizienter erstellen können, indem sie Code gemeinsam nutzen und wiederverwenden.

Zu den frühen Pionieren von Feature-Store-Repositories zählen Uber, das eine Plattform namens Michaelangelo baute, und Airbnb, das einen Feature-Store namens Zipline erstellte. Keine dieser Plattformen ist jedoch als Open Source Code verfügbar. Zu den führenden Anbietern von Feature-Store-Repositorys, die versuchen, diese Lücke zu schließen, gehören Tecton, Molecula, Hopsworks, Splice Machine und zuletzt Amazon Web Services (AWS). Es gibt auch ein Open-Source-Feature-Store-Projekt namens Feast, das zu den Mitwirkenden Google und Tecton zählt.

Es kann sechs Monate oder länger dauern, bis ein Data-Science-Team ein einzelnes KI-Modell erstellt hat. Daher steigt der Druck, diese Prozesse zu beschleunigen. Unternehmen, die KI-Modelle verwenden, möchten nicht nur mehr davon schneller erstellen, sondern KI-Modelle, die in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden, müssen auch regelmäßig aktualisiert oder ersetzt werden, wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern.

Derzeit ist jedoch weniger klar, inwieweit Feature-Store-Repositorys eine eigenständige Kategorie darstellen und kein grundlegendes Element einer größeren MLOps-Plattform sind. Während das Investitionskapital in die Kategorie fließt, versuchen Anbieter von Feature-Store-Plattformen, es in beide Richtungen zu nutzen.

Splice Machine bietet beispielsweise eine SQL-basierte Feature-Store-Plattform, die Unternehmen neben ihrer Plattform für die Verwaltung datenwissenschaftlicher Prozesse bereitstellen können. "Es ist wichtig, den Feature Store zu modularisieren, damit er in anderen Umgebungen verwendet werden kann", sagte Monte Zweben, CEO von Splice Machine. "Ich denke, Sie werden sehen, dass Feature-Stores auf beide Arten eingeführt werden."

Im Laufe der Zeit wird sich jedoch herausstellen, dass Feature-Stores auf die eine oder andere Weise Teil einer größeren Plattform sein müssen, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, fügte er hinzu.

Frisch aus zusätzliche Mittel in Höhe von 17.6 Mio. USD aufbringenMolecula positioniert seinen Feature-Store nicht nur als eigenständiges Angebot, sondern auch als Grundlage für die MLOps-Prozesse. Tatsächlich setzt Molecula darauf, dass Feature-Stores nicht nur die effizientere Erstellung von KI-Modellen ermöglichen, sondern auch für die Erstellung fortschrittlicher Analyseanwendungen jeglicher Art von entscheidender Bedeutung sind, sagte HO Maycotte, CEO von Molecula.

Um dieses Ziel zu erreichen, baute Molecula eine eigene Speicherarchitektur auf, um alle manuellen Copy-and-Paste-Prozesse zu eliminieren, die das Erstellen von KI-Modellen und anderen Arten fortschrittlicher Analyseanwendungen heute so umständlich machen. "Es ist nicht nur für MLOps", sagte Maycotte. "Unser Käufer ist der Dateningenieur."

Tecton scheint sich mehr darauf zu konzentrieren, die Schaffung eines erstklassigen MLOps-Ökosystems rund um seine Flaggenplattform für Kernfunktionen zu ermöglichen. "Feature Stores werden im Zentrum einer MLOps-Toolchain stehen", sagte Mike Del Balso, CEO von Tecton.

Allerdings werfen Cloud-Dienstanbieter, die Feature-Store-Repositorys als Dienst zur Verfügung stellen, einen Schatten auf jeden dieser Anbieter. Die meisten KI-Modelle werden aufgrund der enormen Datenmengen und der Kosten für die erforderlichen Grafikprozessoreinheiten (GPUs) in einer öffentlichen Cloud trainiert. Das Hinzufügen eines Feature-Store-Repositorys zu einem Cloud-Service, der bereits zum Erstellen eines AI-Modells verwendet wird, ist lediglich eine logische Erweiterung.

Anbieter von Feature-Store-Plattformen behaupten jedoch, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis MLOps-Prozesse mehrere Clouds umfassen. Viele Unternehmens-IT-Organisationen werden ein Feature-Store-Repository standardisieren, das die gemeinsame Nutzung von KI-Modellen und ihren Komponenten über mehrere Clouds hinweg vereinfacht.

Unabhängig davon, wie sich MLOps entwickelt, ist die Notwendigkeit eines zentralen Repositorys zum Erstellen von KI-Modellen offensichtlich geworden. Das Problem, mit dem sich IT-Unternehmen in Unternehmen jetzt befassen müssen, besteht darin, zu bestimmen, welcher Ansatz heute am sinnvollsten ist, da jede Feature-Store-Plattform, die sie jetzt auswählen, in den kommenden Jahren einen großen Einfluss auf ihre KI-Strategie haben wird.

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Quelle: https://venturebeat.com/2021/01/15/feature-store-repositories-emerge-as-an-mlops-linchpin-for-advancing-ai/

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