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Cohere勾通创举东谈主艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）（图片起原：多伦多大学）

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艾丹·戈麦斯（Aidan Gomez）是一位着名的AI筹商者，亦然Cohere的勾通创举东谈主。他是少数在Google Brain责任时创造Transformer算法的筹商者之一。这次调换中，他谈到了我方的阅历以及他的初创公司Cohere，该公司以他早些时候的责任为基础。

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戈麦斯在加拿大长大，自后他去了多伦多大学学习。在那边，他在大二的时候发现了东谈主工智能，并驱动狂热地阅读筹商该主题的学术论文，是又名机器学习筹商员和数学迷。

“我变得千里醉，我即是昼夜抑制地阅读论文，”他回忆说。“我会带着一篇磋论说文入睡。”

他在文件中一直看到一个名字——杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton ）——他的从属机构亦然多伦多大学，尽管辛顿早已住手教授。戈麦斯通过电子邮件与他筹商，向辛顿提倡一个小本领问题。令他讶异的是，辛顿回话了他，这位天下上最着名的AI筹商者向一个其时如故匿名的本科生评释注解了一个平庸的问题。

在他的本科学习时间，戈麦斯赶赴科技创新的中心——硅谷——那边他成为了着名的Google Brain团队的又名实习生。在那边，他与领域内一些最聪惠的东谈主互助，包括在设备谷歌TensorFlow模子框架中领路了伏击作用的Lukasz Kaiser。

“Kaiser想把机器学习筹商者们编译的每一个数据集齐放入一个模子中，使其在输入和输出方面齐宽裕Multi-model（多模态）。”戈麦斯说。

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为了复旧这个形状，戈麦斯匡助树立了一个名为Tensor2Tensor的软件基础活动，该活动不错在千千万万的GPU之间分拨计较任务。他说，这主要蚁合于自转头模子，超越是基于矜重力的模子。“咱们传说Google翻译的一个团队也对基于矜重力的自转头模子感好奇，Lukasz劝服他们过来，并在Tensor2Tensor上构建它。”

接下来的10周，咱们一直在赶制这个模子。“由于咱们得到的成果至极出色，是以压力仅仅越来越大，”戈麦斯回忆谈。“这是早期至极得手、不错大界限推广的架构之一，咱们的大界限GPU集群带来了极高的性能。”

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“没东谈主在寝息；我每天责任14个小时编码，汲引这个基础活动，使它更为健壮，运行实际，这即是咱们得到变压器算法的样式。”

目下，Transformer算法惟有约莫20行代码。基本层是一个多层感知器（MLP），Transformer骨子上仅仅一些堆叠在一齐的MLP和一个矜重力层。在Transformer之前，有这些至极复杂的LSTM架构，莫得谐和的架构。有了Transformer，扫数这些齐被打消，留住的是浅薄的、阐扬邃密的、可推广的“内核”东西。

Transformer算法为先进的当然谈话惩处掀开了大门，使机器不祥相识和生成通常东谈主类的谈话。OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever立即支配它树立了第一个生成预覆按Transformer模子——GPT，目下还是发展到第四代GPT-4。Transformer引颈了正在调动天下的生成AI创新。

戈麦斯接着共同创立了一家公司，Cohere，议论是使东谈主们不祥斗争到这种变革性的算法和围绕它构建的大型谈话模子。Cohere勤恳于使LLM（大型谈话模子）尽可能地实用和有效，以安静不同的垂直任务和行业的需要。

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戈麦斯大部分时期齐莫得参与对于生成式AI（AIGC）对东谈主类的挟制的狡辩。但探讨到AI近期的显赫逾越，戈麦斯暗示，越来越难以否定机器赢得感知才气的见识。

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跟着AI感知后劲的展现，戈麦斯强调了负职守设备和伦理探讨的伏击性。他命令AI社区以保护东谈主类价值、秘籍和社会福祉的痛快来面临逾越。他降服，通过培养对AI设备的三想尔后行和透明的方法，咱们不错减少风险，最大化它所提供的刚正。（本文首发钛媒体App）