Is AGI Just a Fantasy?

Machine Learning Street Talk
15 Jun 202441:26

Summary

TLDR本期访谈聚焦于Cohere公司及其在人工智能领域的创新。Cohere的联合创始人Nick Frosst分享了公司专注于解决现实世界问题的使命,而非追求构建全能的数字神。他们通过在多伦多、旧金山、纽约和伦敦举办的构建日活动,展示了如何利用新的Command R模型,这些模型在检索增强生成(RAG)方面表现出色,特别适合多语言检索和工具使用。Nick还讨论了大型语言模型的未来,强调了Cohere致力于使技术对企业有用,而非追求科幻般的人工智能超级智能。此外,他还提到了Cohere开源的聊天工具包,该工具包集成了多步工具使用功能,包括Python解释器和网络搜索,为开发者提供了构建聊天界面的强大工具。

Takeaways

  • 🤖 Cohere公司专注于构建实用的技术来解决现实世界问题,而不是追求构建通用人工智能(AGI)。
  • 📚 Cohere的Command R模型特别适合于检索增强生成(RAG),这种技术可以为大型语言模型提供额外的知识,以改善其任务表现。
  • 🎓 Patrick Lewis发明了RAG技术,并在Cohere的伦敦办公室接受了采访,他强调了将语言模型与检索数据库相结合的重要性。
  • 🎼 Nick Frosst,Cohere的联合创始人之一,曾在Google Brain作为研究工程师工作,并在多伦多大学遇到了他的合伙人。
  • 🔍 Command R和Command R Plus模型在多语言检索、增强生成和工具使用方面表现出色,Cohere已经开源了这些模型的权重。
  • 📈 Cohere通过构建日活动,邀请开发者体验和构建基于其新模型的应用,这表明公司致力于推动技术的实用化和社区建设。
  • 🛠️ Cohere提供了一个开源的聊天工具包,其中包括多步工具使用,例如Python解释器和网络搜索,以帮助开发者构建更复杂的应用。
  • 🌐 模型的多语言能力对于企业级应用尤为重要,Cohere在这方面进行了特别的优化和开发。
  • 🔑 Cohere强调了在用户界面中使用模型提供的引用来增加信任度,这有助于用户理解模型提供的信息来源。
  • 🚀 尽管AGI的概念在科技界引起了广泛讨论,但Cohere更关注于如何使大型语言模型在商业领域更加有用和可靠。
  • 🌟 Cohere的模型通过提供引用和使用外部工具来增强生成文本的可信度,这在一定程度上解决了语言模型生成内容的“幻觉”问题。

Q & A

  • Cohere公司的主要目标是什么?

    -Cohere公司的主要目标是使技术实现其承诺,解决现实世界的问题,而不是构建通用人工智能(AGI)或数字神。

  • Cohere公司在哪些城市举办了构建日活动?

    -Cohere公司在多伦多、旧金山、纽约和伦敦举办了构建日活动。

  • 什么是检索增强生成(RAG)技术?

    -检索增强生成(RAG)是一种强大的技术,它允许通过检索数据库来增强生成模型,例如文本生成,从而让AI更好地执行知识密集型任务。

  • Patrick Lewis是如何发明RAG技术的?

    -Patrick Lewis通过撰写原始论文发明了RAG技术,这项技术允许将检索数据库的信息用于增强大型语言模型的性能。

  • Nick Frosst在Google Brain的工作经历是怎样的?

    -Nick Frosst在Google Brain担任研究工程师,与Aiden一起工作,Aiden当时是实习生,正在研究Transformers论文。

  • Nick Frosst与Geoff Hinton一起工作的经历对他的影响是什么?

    -与Geoff Hinton一起工作对Nick Frosst影响深远,他从Hinton那里学到了如何进行研究,包括机器学习和研究的一般知识。

  • Cohere公司与其他AI公司的区别是什么?

    -Cohere公司与其他AI公司的区别在于,它专注于为企业提供现实世界的商业解决方案,而不是追求构建AGI。

  • Cohere公司如何看待AGI的未来发展?

    -Cohere公司认为AGI是一个尚未存在的技术,他们更关注于使大型语言模型对企业有用,而不是追求构建AGI。

  • Cohere公司如何看待当前大型语言模型的局限性?

    -Cohere公司认为当前的大型语言模型在某些方面还不够健壮,例如在数学问题上表现不佳,因此他们通过提供工具使用功能来增强模型的能力。

  • Cohere公司如何看待工具使用(tool use)在语言模型中的作用?

    -Cohere公司认为工具使用是语言模型中的一个新领域,它允许模型使用工具(如搜索引擎、计算器、Python解释器)来提供更准确的答案。

  • Cohere公司的Command R和Command R Plus模型有什么特点?

    -Command R和Command R Plus模型擅长多语言检索、增强生成和工具使用,特别是它们的检索增强生成功能,可以提供引用,使用户知道模型的答案来源。

  • Cohere公司如何看待大型语言模型的未来发展?

    -Cohere公司认为大型语言模型将在未来变得更加有用,特别是在多步骤工具使用和与外部系统集成方面,使模型能够更好地解决实际问题。

  • Cohere公司如何看待当前的AI基准测试问题?

    -Cohere公司认为当前的AI基准测试存在问题,它们可能并不能很好地反映模型在实际业务中的应用效果,公司更关注于模型的实际应用价值。

  • Cohere公司如何处理数据获取和准备以支持语言模型的开发?

    -Cohere公司注重以合理和符合原则的方式获取数据,并确保数据的使用是可信的,这反映了公司对企业客户的关注和数据使用的谨慎态度。

  • Cohere公司如何看待当前AI领域的伦理问题?

    -Cohere公司非常重视AI的伦理问题,特别是在数据获取和模型开发方面,公司致力于确保其做法是公平和负责任的。

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