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The AI Playbook: Richard Socher’s Guide to Building a Successful AI Company

Unicorn Bakery - Wie Startup Gründer erfolgreiche Firmen aufbauen

NOTE

Einfachheit und Iteration in neuronalen Netzwerken

Die Weiterentwicklung von neuronalen Netzwerken basiert auf einfachen Konzepten wie der Anpassung bestehender Modelle, der Erweiterung von Datasets und Parametern sowie der Nutzung von mehr GPUs und Parallelisierung. Es zeigt sich, dass viele Ideen bereits vorhanden sind und durch einfache Maßnahmen wie die Verwendung von LSTM-Modellen mit geringerem Aufwand umgesetzt werden können. Darüber hinaus lassen sich neue Modelle erfinden, wie beispielsweise QRNNs, die eine höhere Effizienz aufweisen. Durch die Kombination verschiedener Modelle, Feinanpassungen, Hyperparameteroptimierung und End-to-End-Training können beeindruckende Ergebnisse erzielt werden. Diese fundamentalen Konzepte und Technologien sind bereits seit einiger Zeit in der Forschung vorhanden, jedoch hat ihre Anwendung vor allem in größerem Maßstab zugenommen.

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