एक असामान्य नाम और उससे भी अधिक असामान्य रणनीति वाली एक नई एआई लैब अभी-अभी गुप्त रूप से सामने आई है। हवाई जहाज फड़फड़ाना बुधवार को 180 मिलियन डॉलर की सीड फंडिंग के साथ लॉन्च किया गया, जिसे दिग्गजों का समर्थन प्राप्त है गूगल वेंचर्स, सिकोइया राजधानीऔर इंडेक्स वेंचर्स। लेकिन यह प्रभावशाली युद्ध संदूक नहीं है जो ध्यान आकर्षित कर रहा है – यह कंपनी का विरोधाभासी दांव है कि एआई उद्योग का स्केलिंग के प्रति जुनून हर किसी को गलत रास्ते पर ले जा सकता है। समस्या पर अंतहीन गणना करने के बजाय, फ़्लैपिंग एयरप्लेन अधिक कुशल एआई प्रशिक्षण पर कोड को क्रैक करने के लिए मौलिक अनुसंधान सफलताओं पर दांव लगा रहा है।
हवाई जहाज फड़फड़ाना तेजी से बढ़ती भीड़-भाड़ वाली एआई लैब दौड़ में नवीनतम प्रवेशकर्ता बन गया है, लेकिन इसमें कम लोगों की यात्रा करनी पड़ रही है। कंपनी ने शुरुआती फंडिंग में 180 मिलियन डॉलर हासिल किए गूगल वेंचर्स, सिकोइया राजधानीऔर इंडेक्स वेंचर्स ने बुधवार को अपने आगमन की घोषणा एक ऐसी पिच के साथ की जो सीधे तौर पर उद्योग की प्रचलित रूढ़िवादिता को चुनौती देती है।
जबकि प्रतिस्पर्धी बड़े कंप्यूटिंग क्लस्टर बनाने और प्रशिक्षण डेटा के लिए इंटरनेट के हर कोने को खंगालने की होड़ में हैं, फ़्लैपिंग एयरप्लेन निश्चित रूप से कम फैशनेबल चीज़ पर दांव लगा रहा है: मौलिक अनुसंधान। लैब का मुख्य मिशन बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके खोजने पर केंद्रित है, जिनके लिए खगोलीय डेटा भूख की आवश्यकता नहीं होती है, जिसने एआई सिस्टम की वर्तमान पीढ़ी को परिभाषित किया है।
यह उस उद्योग में एक ताज़ा अलग दृष्टिकोण है जो तब से लगभग उसी कार्यपुस्तिका का अनुसरण कर रहा है ओपनएआई वर्तमान एआई बूम की शुरुआत की। अधिकांश प्रयोगशालाओं ने क्या अपनाया है एक प्रकार का वृक्ष पार्टनर डेविड काह्न इसे “स्केलिंग प्रतिमान” कहते हैं – यह विश्वास कि आज के आर्किटेक्चर पर अधिक गणना और अधिक डेटा फेंकने से अंततः कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता को बढ़ावा मिलेगा।
लेकिन काह्न, लिख रहा हूँ सिकोइया के निवेश की व्याख्या करने वाली एक पोस्टफ़्लैपिंग एयरप्लेन को मौलिक रूप से कुछ अलग चीज़ का प्रतिनिधित्व करने के रूप में देखता है। उन्होंने लिखा, “स्केलिंग प्रतिमान आज के एलएलएम को बढ़ाने के लिए समाज के संसाधनों की एक बड़ी मात्रा, जितना अर्थव्यवस्था जुटा सकती है, को समर्पित करने का तर्क देती है, इस उम्मीद में कि इससे एजीआई को बढ़ावा मिलेगा।” “अनुसंधान प्रतिमान का तर्क है कि हम ‘एजीआई’ इंटेलिजेंस से 2-3 अनुसंधान सफलताएं दूर हैं, और परिणामस्वरूप, हमें लंबे समय तक चलने वाले अनुसंधान के लिए संसाधनों को समर्पित करना चाहिए, विशेष रूप से ऐसी परियोजनाओं को पूरा होने में 5-10 साल लग सकते हैं।”
