Dostępność, przystępność cenowa i zrównoważony rozwój: dążenie Surabhi Sinha do wydajnej generatywnej sztucznej inteligencji

W stymulującym świecie sztucznej inteligencji wyróżnia się jedna niezwykła innowatorka dzięki swojemu przełomowemu wkładowi – Surabhi Sinha. Obecnie Surabhi, inżynier uczenia maszynowego w firmie Adobe, nie tylko zrobiła furorę, ale wywołała falę w dynamicznym obszarze generatywnej sztucznej inteligencji. Od opracowywania generatywnych, kontradyktoryjnych modeli sieciowych podczas jej stażu po opatentowanie unikalnych metod optymalizacji modeli, prace Sinha ucieleśniają połączenie wizji postępu technologicznego i praktycznego zastosowania.

Jej obecne skupienie się na optymalizacji efektywnego wdrażania generatywnych modeli sztucznej inteligencji jest świadectwem jej przyszłościowego podejścia. W szczególności dzięki technikom kompresji i optymalizacji redukuje koszty, zmniejsza opóźnienia i umożliwia popularnym produktom technologicznym obsługę imponującej bazy użytkowników liczącej ponad 20 milionów. Mając na swoim koncie znakomite osiągnięcia w zakresie doskonałości akademickiej i portfolio ozdobione znaczącymi osiągnięciami branżowymi, Surabhi Sinha jest gotowa na nowo zdefiniować granice generatywnej sztucznej inteligencji.

Dziś zagłębiamy się w jej świat sztucznej inteligencji, jej osiągnięcia i kluczową rolę w rozwoju modeli generatywnych nowej generacji.

Rozwój dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji w firmie Adobe

Rozwój w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji (AI) wymaga wyjątkowego połączenia sprawności technicznej, niezachwianej determinacji i nienasyconego pragnienia wiedzy. Surabhi Sinha, inżynier ds. uczenia maszynowego w firmie Adobe, uosabia te cechy, ponieważ od początków pracy w zespole Adobe przebyła imponującą drogę.

Sinha dołączyła do Adobe w 2020 roku, gdzie szybko wpisała się w stale ewoluujący krajobraz generatywnej sztucznej inteligencji. Skoncentrowanie się na wyzwaniach związanych z adaptacją dziedzin umożliwiło jej opracowanie modeli umożliwiających płynne tłumaczenie obrazów pomiędzy różnymi stylami, poszerzając w ten sposób granice percepcji wizualnej dzięki sile sztucznej inteligencji.

Zastanawiając się nad swoim doświadczeniem, Sinha dzieli się słowami: „Adobe zapewniło mi wiele możliwości odkrywania i wprowadzania innowacji w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Kiedy zaczynałem, miałem zaszczyt zagłębić się w przestrzeń problemów adaptacji domen, gdzie skonstruowałem modele zdolne do wykonywania niezwykłych transferów domen między obrazami. Ten wczesny kontakt nie tylko wzmocnił moje podstawy w rozumieniu generatywnej sztucznej inteligencji, ale także podkreślił jej ogromny potencjał w zakresie wywierania wymiernego wpływu na biznes”.

Jej wzorowa wydajność i niezachwiane zaangażowanie w tej dziedzinie zapewniły jej zasłużoną przemianę ze stażystki w cenionego inżyniera w ekosystemie Adobe. Opierając się na tym osiągnięciu, Sinha skupiła swoje wysiłki na opracowywaniu wydajnych modeli generatywnych, wykorzystując skomplikowane techniki kompresji i optymalizacji modeli.

Opowiadając o swojej pracy, Sinha wyjaśnia: „Moja rola polegała na tworzeniu wydajnych i zoptymalizowanych generatywnych modeli sztucznej inteligencji, obejmujących dogłębne zrozumienie architektur modeli i możliwość ich modyfikowania w celu osiągnięcia kompresji modelu bez pogarszania jakości wydruku. Obecnie moje wysiłki skupiają się wokół sztucznej inteligencji przetwarzającej tekst na obraz, czyli obszaru o ogromnych obietnicach i potencjale”.

Pracę Sinha w Adobe charakteryzuje jej nieustępliwe dążenie do doskonałości w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Poruszając się po zawiłościach przekładania przełomowych badań na produkcję w świecie rzeczywistym, nieustannie podsycała swoją pasję do tej dziedziny, wyznaczając drogę do nieograniczonych możliwości generatywnej sztucznej inteligencji.

Patenty Sinhy i wkład w sztuczną inteligencję

Generatywna sztuczna inteligencja, dziedzina często naznaczona wyzwaniem związanym z osiągnięciem wykonalności technicznej i finansowej, jest kluczowym obszarem badawczym Surabhi Sinha. Sugeruje: „Rozwój modelu generatywnej sztucznej inteligencji jest trudny zarówno pod względem technicznym, jak i finansowym. Jednak poprawa skuteczności tych modeli jest niezbędna, jeśli chcemy, aby zapewniły nam realne, długoterminowe rozwiązanie”.

W szybko rozwijającej się dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji Sinha stawia sobie za cel wdrażanie modeli, które są opłacalne, wydajne i zapewniają użytkownikom bezproblemową obsługę.

Podczas swojej kadencji Sinha pracowała nad kilkoma podstawowymi zastosowaniami generatywnej sztucznej inteligencji. Szczególnie godna uwagi jest jej praca dotycząca generatywnych, kontradyktoryjnych modeli opartych na sieciach, dzięki której jej wiedza specjalistyczna pomaga w rozwiązywaniu złożonych problemów w tej dziedzinie.

Nie tylko opracowała te modele, ale także złożyła dwa patenty w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji i optymalizacji modeli, co dodatkowo potwierdza jej biegłość w tej dziedzinie. Równowaga między rozmiarem modelu a wydajnością wnioskowania ma kluczowe znaczenie przy wdrażaniu generatywnych modeli sztucznej inteligencji, szczególnie jeśli rozważa się wdrożenie na urządzeniach o ograniczonych zasobach, takich jak telefony komórkowe lub urządzenia IoT.

Mając na uwadze wpływ na środowisko, Sinha podkreśla: „…konieczna staje się optymalizacja rozmiaru modelu i opóźnień. Oprócz oszczędności pieniędzy wszystko to zmniejszy ślad węglowy modelu”. Wydajne modele uczenia maszynowego mają nie tylko kluczowe znaczenie dla ograniczenia opóźnień i kosztów, ale także niosą ze sobą konsekwencje dla zrównoważonego rozwoju i ochrony zasobów.

Zaangażowanie Sinha w efektywny rozwój i wdrażanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji stanowi podstawę jej głównego wkładu i toruje drogę dla opłacalnych na całym świecie rozwiązań AI. Jej praca w tej dziedzinie jest powszechnie uznawana, a ponad 20 milionów użytkowników korzysta obecnie z produktów technologicznych wykorzystujących jej główny wkład.

Rozwiązywanie problemów związanych z opóźnieniami i rozmiarami, aby ożywić wydajne modele sztucznej inteligencji

Świat generatywnych modeli sztucznej inteligencji podlega ciągłym zmianom, ponieważ programiści nieustannie poszukują innowacyjnych strategii, aby przezwyciężyć podstawowe wyzwania związane z rozmiarem modelu i opóźnieniem.

„Jako osoba, która uważnie śledzi ewolucję modeli generatywnych sztucznej inteligencji, z dużym optymizmem patrzę na postęp w technikach kompresji i optymalizacji modeli” – mówi Surabhi. „Możliwość kompresji i optymalizacji modeli sztucznej inteligencji nie tylko zwiększy ich wydajność, ale także sprawi, że będą bardziej dostępne dla szerszego grona odbiorców”.

Techniki kompresji modeli, takie jak przycinanie, kwantyzacja i destylacja wiedzy, są wykorzystywane do zmniejszania rozmiaru modeli sztucznej inteligencji bez spowalniania ich wydajności lub zmniejszania ich dokładności. „Ponieważ te skondensowane modele można łatwo przenosić, można je wdrożyć na szerszej gamie urządzeń i scenariuszy, włączając w to dynamiczne tworzenie treści i doświadczenia dostosowane do użytkownika w czasie rzeczywistym, nawet na smartfonach i systemach wbudowanych” – wyjaśnia Sinha.

Oprócz zmniejszenia rozmiaru i opóźnień techniki te odgrywają kluczową rolę w zmniejszaniu kosztów obliczeniowych modeli głębokiego uczenia się bez uszczerbku dla dokładności. Jak wyjaśnia Sinha: „Metody takie jak przycinanie i kwantyzacja są instrumentalne. Przycinanie obcina liczbę parametrów w modelu poprzez eliminację nieistotnych połączeń lub neuronów, upraszczanie modelu oraz ułatwianie uczenia i wdrażania. Kwantyzacja natomiast obniża precyzję wag i aktywacji w modelu, optymalizując go pod kątem urządzeń o ograniczonych zasobach.

Ta zmiana w rozwoju modelu stanowi decydujący moment w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Te zoptymalizowane modele, które nie są już ograniczone rozmiarem i opóźnieniem, są gotowe na wprowadzenie ery szerszej użyteczności i większej integracji.

„Zmniejszony zasięg modelu oznacza mniej zasobów potrzebnych do jego szkolenia i wdrożenia, co obniża poprzeczkę w zakresie adopcji i użytkowania” – zauważa Surabhi. „Uważam, że jest to przełomowy moment w tej dziedzinie, w którym generatywne modele sztucznej inteligencji będą miały dalekosiężne implikacje, od produkcji obrazów i wideo po przetwarzanie języka naturalnego i nie tylko”.

W wyścigu o udostępnienie sztucznej inteligencji każdemu na wyciągnięcie ręki mistrzowie tacy jak Surabhi torują drogę przyszłości, w której wydajna i dostępna sztuczna inteligencja stanie się normą, a nie wyjątkiem. Dzięki katalitycznym zmianom w technikach kompresji i optymalizacji modeli skalowalność nie jest już odległym marzeniem.

Optymalizacja modeli głębokiego uczenia się, aby były szybsze i dokładniejsze

Droga do optymalizacji modeli głębokiego uczenia się w celu uzyskania szybszych wyników i najwyższej precyzji wymaga skrupulatnie stosowanych technik i być może nikt nie rozumie tego lepiej niż Surabhi Sinha.

Wyjaśnia: „Dwa główne wyzwania, jakich doświadczyłem podczas kompresji i optymalizacji modelu, obejmują zgodność architektury modelu w zoptymalizowanych ramach oraz utrzymanie jakości wyjściowej podczas kompresji lub optymalizacji modelu”. Zauważa ponadto, że nie wszystkie komponenty architektoniczne są przyjazne dla zoptymalizowanych struktur, co wymaga wytrwałej rekonstrukcji w alternatywne implementacje gotowe do dalszej kompresji lub optymalizacji. W niektórych przypadkach oznacza to rezygnację ze standardowych, oszczędzających czas narzędzi oferowanych przez te zoptymalizowane frameworki i inwestycję w spersonalizowaną implementację.

Surabhi zwraca również uwagę na delikatną równowagę pomiędzy jakością wyjściową a optymalizacją kompresji modelu. „Niektóre techniki kompresji modeli nieuchronnie będą miały wpływ na jakość końcowego wyniku, co jest niepożądane. Aby temu zaradzić, skompresowany lub zoptymalizowany model musi być poddawany ciągłemu dostrajaniu, aby przywrócić informacje utracone w wyniku kompresji. Wskazanie odpowiednich komponentów w architekturze, które zapewniłyby znaczne zmniejszenie rozmiaru przy minimalnym wpływie na jakość wydruku, wymaga powtarzalnego procesu prób i błędów.

Ten zawiły taniec pomiędzy wytrwałością a biegłością techniczną oddaje istotę kompresji i optymalizacji modelu. Podkreśla potrzebę ręcznego dostrajania, możliwość niestandardowej implementacji oraz szczegółową, żmudną pracę polegającą na ciągłym równoważeniu rozmiaru modelu z jakością końcowego wyniku.

Techniki te pozwoliły Sinha udoskonalić swoje modele, co przełożyło się na dokładniejsze wyniki. Wyjaśnia: „Zmniejszając rozmiar oraz poprawiając szybkość i dokładność modelu, możemy zwiększyć dostępność i zastosowanie głębokiego uczenia się”. Ponadto Sinha posiada patent mający na celu ulepszenie generatywnych modeli AI do autonomicznej anonimizacji ludzkich twarzy, co wymagało od modelu utrzymania optymalnej jakości wyjściowej przy jednoczesnej minimalizacji jego rozmiaru.

To delikatna i wymagająca praca, ale to dzięki skrupulatnej dbałości o szczegóły przez profesjonalistów takich jak Surabhi Sinha generatywna sztuczna inteligencja stale ewoluuje, czyniąc ją coraz bardziej dostępną i atrakcyjną dla szerszej publiczności.

Rewolucjonizuje opiekę zdrowotną: klasyfikacja choroby Alzheimera i adaptacja domeny MRI

Kluczowa praca Surabhi Sinha polegająca na wykorzystaniu mocy generatywnej sztucznej inteligencji (AI) i technik kompresji modeli ukazuje potencjał transformacyjny w sektorze opieki zdrowotnej, zwłaszcza we wczesnym wykrywaniu choroby Alzheimera za pomocą skanów MRI mózgu. Stojąc przed poważnym wyzwaniem, jakim są niewystarczające zbiory danych, Sinha zwróciła się ku tym technikom. Jej innowacyjne podejście umożliwiło jej skonstruowanie podobnych skanów MRI mózgu do dostępnych, co znacząco poprawiło jej dane treningowe, jednocześnie minimalizując rozbieżności wynikające z różnych metodologii skanowania.

We współpracy z Instytutem Neuroobrazowania i Informatyki USC opracowała pionierskie modele generatywnej sztucznej inteligencji do adaptacji domen skanów MRI, poprawiając w ten sposób klasyfikację choroby Alzheimera. Efektem tej nowatorskiej aplikacji był artykuł badawczy opublikowany podczas 17. Międzynarodowego Sympozjum na temat Przetwarzania Informacji Medycznych i zaprezentowany na konferencji Neuroscience 2021.

Innowacyjna praca Sinha przekracza granice opieki zdrowotnej. Obecnie koncentruje się na rozwijającej się dziedzinie modeli generatywnych dyfuzji. Jak wyjaśnia: „Wprowadzamy zmiany architektoniczne, aby uzyskać doskonałe wyniki, a my optymalizujemy je pod kątem wydajności, aby ułatwić korzystanie z nich konsumentom”.

Osiągnięcia i wyróżnienia

Mając głęboko zakorzenione zainteresowanie powiązanymi dziedzinami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, Surabhi Sinha chciała wnieść znaczący wkład w tę dziedzinę. Jej odrębny kierunek pracy wywodzi się z głębokiej wiary w siłę sztucznej inteligencji, która może zrewolucjonizować branże, a przekonanie to wynika z jej ciągłego dążenia do zgłębiania głębi tematu.

„Będę na bieżąco i poznaję różne punkty widzenia ekspertów na tego typu problemy” – wyjaśnia Sinha. Ta zbiorowa, rozwijająca się baza wiedzy doprowadziła Sinhę do wniesienia przełomowego wkładu w świat sztucznej inteligencji.

Jej wyjątkowy kaliber sprawił, że Adobe zatrudniło ją jako stażystkę w zakresie uczenia maszynowego, co z powodzeniem wykorzystała, aby szybko wspiąć się po szczeblach kariery i dotrzeć do obecnej roli inżyniera uczenia maszynowego 3. W szczególności jej główne obszary zainteresowania obejmują opracowywanie wydajnych modeli uczenia maszynowego i optymalizację te, które znacznie zmniejszyły opóźnienia, imponujące osiągnięcia, dzięki którym jej prace mogły być wykorzystywane przez miliony.

Sinha nieustannie przesuwa granice tradycyjnej sztucznej inteligencji, o czym świadczą jej patenty w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji i optymalizacji modelu. Dzięki dobrze wdrożonym technikom, takim jak kompresja i optymalizacja modeli, Sinha wyniosła generatywne modele AI na nowy poziom wydajności i łatwości wdrażania.

Zdobycie dodatkowej nagrody od firmy Adobe za doskonałość w przywództwie jest dowodem jej talentu do przewodzenia w tej stale rozwijającej się dziedzinie. Co więcej, jej uznana wiedza specjalistyczna zaowocowała zaproszeniami do wygłaszania wystąpień na wydarzeniach branżowych, takich jak Adobe Tech Summit, oraz udziałem w wielu innych prestiżowych wydarzeniach w charakterze jurora lub członka technicznego komitetu programowego.

Nie ograniczając się tylko do korporacji, Sinha odcisnęła swoje piętno również na polu akademickim. Uczestnictwo w konferencjach i wkład w artykuły akademickie zwiększają zaangażowanie Sinha w pogłębianie swojej wiedzy specjalistycznej, z korzyścią dla całej społeczności AI.

Jej podróż, choć imponująca, stanowi jedynie wczesny etap kariery, która zapowiada się na długą i wpływową. Niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie innowacyjnych rozwiązań AI, czy o mentoring dla kolejnego pokolenia specjalistów AI, Surabhi Sinha pozostawiła już niezatarty ślad w tej dynamicznej dziedzinie.

Filozofia osobista i biznesowa

Olśniewający blask kariery Surabhi Sinha w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji nie przyćmiewa jej głęboko zakorzenionej i osobiście zakorzenionej filozofii pracy. „Pracując nad tworzeniem światła dla innych, w naturalny sposób oświetlamy własną drogę” – zauważa, a cytat odzwierciedla jej pełne współczucia podejście do zawodu i życia w ogóle.

Filozofia ta jest również ściśle powiązana z jej kierunkiem pracy. Uznaje potrzebę udostępnienia przeciętnym użytkownikom generatywnych modeli sztucznej inteligencji, co oznacza zapewnienie ich na tyle wydajnego, że można je wdrażać na urządzeniach lub w chmurze po niewielkich kosztach.

To właśnie etos wydajności i powszechnej dostępności kieruje obecną pracą Sinha nad modelami sztucznej inteligencji generującymi dyfuzję. „Obecnie pracuję nad modelami AI generującymi dyfuzję i ich optymalizacją. To ekscytujący czas, ponieważ obecnie co dwa tygodnie obserwujemy przełomy, a w branży panuje prawdziwy szum wokół generatywnej sztucznej inteligencji. Oprócz tego pracuję również nad przygotowaniem generatywnych modeli sztucznej inteligencji do produkcji dla użytkowników końcowych, w których te techniki mają pomóc” – dzieli się entuzjastycznie Sinha.

Jej zaangażowanie w ułatwianie codziennego korzystania z technologii AI bez poświęcania wydajności i skuteczności jest świadectwem jej misji budowania lepszej przyszłości. Pokazuje, jak jej filozofia osobista i zawodowa zbiegają się, aby kierować jej nieustającą podróżą po świecie sztucznej inteligencji i poza nią.

Czerpiąc z natchnionego postępu w swojej karierze, historia Sinha jest świadectwem siły wytrwałości, zrównoważonej głęboką empatią dla ludzkości, której ma służyć jej technologia. Jej podróż jest drogowskazem dla innych, którzy starają się dostosować swoją karierę do zdecydowanego osobistego etosu – oświetlając ścieżkę innym, aby mogli podążać jej śladami w podróży do rewolucyjnego świata sztucznej inteligencji.