Artwork

コンテンツは Java Brains によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Java Brains またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal
Player FM -ポッドキャストアプリ
Player FMアプリでオフラインにしPlayer FMう!

Ep 11: Exploring AI for application developers (with Sinan Ozdemir)

1:29:14
 
シェア
 

Manage episode 427311717 series 3323603
コンテンツは Java Brains によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Java Brains またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

Link to GitHub for Sinan's book https://github.com/sinanuozdemir/quick-start-guide-to-llms

Sinan on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sinan-ozdemir/

In this episode, I engage in a compelling conversation with Sinan Ozdemir, a seasoned expert in AI and LLMs who shares over a decade of experience. We navigate the fascinating progression of large language models (LLMs), discussing their deterministic and non-deterministic characteristics, the art of prompting, and the significance of model architecture and training data.

Our discussion also covers the latest strides in AI, including the creation of smaller and more efficient models capable of running on everyday devices. We delve into the intriguing world of AI benchmarks, the surprising performance of specialized models compared to industry giants like GPT-4, and the innovative approaches required for continued advancement.

Additionally, we highlight the ongoing tension between major corporations with extensive resources and smaller companies using open-source models to stay competitive. Join us to explore how the demand for personalized AI is influencing both research and corporate strategies.

SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? https://arxiv.org/abs/2310.06770

--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/javabrains/support

  continue reading

11 つのエピソード

Artwork
iconシェア
 
Manage episode 427311717 series 3323603
コンテンツは Java Brains によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、Java Brains またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal

Link to GitHub for Sinan's book https://github.com/sinanuozdemir/quick-start-guide-to-llms

Sinan on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sinan-ozdemir/

In this episode, I engage in a compelling conversation with Sinan Ozdemir, a seasoned expert in AI and LLMs who shares over a decade of experience. We navigate the fascinating progression of large language models (LLMs), discussing their deterministic and non-deterministic characteristics, the art of prompting, and the significance of model architecture and training data.

Our discussion also covers the latest strides in AI, including the creation of smaller and more efficient models capable of running on everyday devices. We delve into the intriguing world of AI benchmarks, the surprising performance of specialized models compared to industry giants like GPT-4, and the innovative approaches required for continued advancement.

Additionally, we highlight the ongoing tension between major corporations with extensive resources and smaller companies using open-source models to stay competitive. Join us to explore how the demand for personalized AI is influencing both research and corporate strategies.

SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? https://arxiv.org/abs/2310.06770

--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/javabrains/support

  continue reading

11 つのエピソード

Tất cả các tập

×
 
Loading …

プレーヤーFMへようこそ!

Player FMは今からすぐに楽しめるために高品質のポッドキャストをウェブでスキャンしています。 これは最高のポッドキャストアプリで、Android、iPhone、そしてWebで動作します。 全ての端末で購読を同期するためにサインアップしてください。

 

クイックリファレンスガイド