Доступность, ценовая доступность и устойчивость: стремление Сурабхи Синхи к эффективному генеративному искусственному интеллекту

В стимулирующем мире искусственного интеллекта благодаря своему новаторскому вкладу выделяется один выдающийся новатор – Сурабхи Синха. В настоящее время Сурабхи работает инженером по машинному обучению в Adobe. Он не просто произвел фурор, но и создал волну в динамичной области генеративного искусственного интеллекта. От разработки генеративно-состязательных сетевых моделей во время ее пребывания в качестве стажера до патентования уникальных методологий оптимизации моделей — работа Синхи воплощает в себе сочетание технологического видения и практического применения.

Ее нынешнее внимание к оптимизации эффективного развертывания генеративных моделей искусственного интеллекта является свидетельством ее дальновидного подхода. Примечательно, что с помощью методов сжатия и оптимизации она сокращает затраты, уменьшает задержки и позволяет популярным технологическим продуктам обслуживать впечатляющую базу пользователей, насчитывающую более 20 миллионов человек. Обладая выдающейся академической успеваемостью и портфолио, украшенным значительными отраслевыми достижениями, Сурабхи Синха готова переопределить границы генеративного искусственного интеллекта.

Сегодня мы углубимся в ее мир искусственного интеллекта, ее достижения и ее ключевую роль в разработке генеративных моделей следующего поколения.

Развитие области генеративного искусственного интеллекта в Adobe

Процветание в сфере генеративного искусственного интеллекта (ИИ) требует уникального сочетания технического мастерства, непоколебимой решимости и ненасытной жажды знаний. Сурабхи Синха, инженер по машинному обучению в Adobe, олицетворяет эти качества, начав впечатляющий путь с первых дней работы в команде Adobe.

Синха впервые присоединилась к Adobe в 2020 году, где она быстро оставила свой след в постоянно развивающейся сфере генеративного искусственного интеллекта. Ее внимание к проблемам адаптации предметной области позволило ей разработать модели, способные плавно переводить изображения между разными стилями, тем самым расширяя границы визуального восприятия благодаря возможностям искусственного интеллекта.

Размышляя о своем опыте, Синха делится: «Adobe предоставила мне множество возможностей для исследования и внедрения инноваций в области генеративного искусственного интеллекта. Когда я только начинал, мне выпала честь углубиться в область проблем адаптации предметной области, где я создавал модели, способные выполнять замечательную передачу предметной области между изображениями. Это раннее знакомство не только укрепило мои знания о генеративном искусственном интеллекте, но и подчеркнуло его огромный потенциал для оказания ощутимого влияния на бизнес».

Ее образцовая работа и непоколебимая приверженность этой области позволили ей заслуженно превратиться из стажера в уважаемого инженера в экосистеме Adobe. Опираясь на это достижение, Синха сосредоточила свои усилия на разработке эффективных генеративных моделей, используя сложные методы сжатия и оптимизации моделей.

Подробно рассказывая о своей работе, Синха объясняет: «Моя роль заключалась в создании эффективных и оптимизированных генеративных моделей искусственного интеллекта, включая глубокое понимание архитектуры моделей и возможность изменять их для достижения сжатия моделей без ущерба для качества вывода. В настоящее время мои усилия сосредоточены вокруг искусственного интеллекта, генерирующего текст в изображение, — области огромных перспектив и потенциала».

Работа Синхи в Adobe характеризовалась ее неустанным стремлением к совершенству в области генеративного искусственного интеллекта. Разбираясь в тонкостях воплощения новаторских исследований в реальном производстве, она постоянно подпитывала свою страсть к этой области, освещая путь к безграничным возможностям генеративного искусственного интеллекта.

Патенты Синхи и вклад в искусственный интеллект

Генеративный искусственный интеллект, область, часто характеризующаяся сложностью достижения технической и финансовой осуществимости, является ключевой областью исследований Сурабхи Синхи. Она предполагает: «Разработка модели генеративного ИИ сложна как технически, так и финансово. Однако повышение эффективности этих моделей имеет важное значение, если мы хотим, чтобы они предоставили нам жизнеспособное долгосрочное решение».

В условиях быстро развивающейся области генеративного искусственного интеллекта Синха нацелена на внедрение экономичных, эффективных и обеспечивающих удобство взаимодействия с пользователем моделей.

За время своего пребывания в должности Синха работала над несколькими основными вариантами использования генеративного искусственного интеллекта. Особенно примечательна ее работа, связанная с генеративно-состязательными сетевыми моделями, которая дает ей опыт решения сложных проблем в этой области.

Она не только разработала эти модели, но и подала два патента в области генеративного искусственного интеллекта и оптимизации моделей, что еще раз подтвердило ее профессионализм в этой области. Баланс между размером модели и производительностью вывода имеет решающее значение для развертывания генеративных моделей ИИ, особенно при рассмотрении вопроса о развертывании на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или устройства IoT.

Синха подчеркивает, что, обращая внимание на воздействие на окружающую среду, «…становится необходимым оптимизировать размер модели и время задержки. Помимо экономии денег, все это уменьшит выбросы углекислого газа в атмосферу». Эффективные модели машинного обучения не только имеют решающее значение для сокращения задержек и затрат, но также имеют значение для устойчивости и сохранения ресурсов.

Приверженность Синхи эффективной разработке и внедрению генеративных моделей искусственного интеллекта лежит в основе ее большого вклада и прокладывает путь к глобально жизнеспособным решениям искусственного интеллекта. Ее работа в этой области широко признана: более 20 миллионов пользователей в настоящее время используют технологические продукты, в которых реализован ее основной вклад.

Устранение узких мест, связанных с задержкой и размером, для воплощения в жизнь эффективных моделей искусственного интеллекта.

Мир генеративных моделей искусственного интеллекта постоянно меняется, поскольку разработчики постоянно ищут инновационные стратегии для решения основных проблем, связанных с размером модели и задержкой.

«Как человек, внимательно следящий за эволюцией генеративных моделей искусственного интеллекта, я очень оптимистично смотрю на достижения в методах сжатия и оптимизации моделей», — говорит Сурабхи. «Возможность сжимать и оптимизировать модели ИИ не только сделает их более эффективными, но и более доступными для более широкой аудитории».

Методы сжатия моделей, такие как сокращение, квантование и дистилляция знаний, используются для уменьшения размера моделей ИИ без снижения их производительности или снижения точности. «Поскольку эти сжатые модели легко переносить, их можно реализовать на более широком спектре устройств и сценариев, включая создание динамического контента и индивидуальное взаимодействие в режиме реального времени, даже на смартфонах и встроенных системах», — объясняет Синха.

Помимо уменьшения размера и задержки, эти методы играют ключевую роль в снижении вычислительных затрат моделей глубокого обучения без ущерба для точности. Как объясняет Синха: «Такие методы, как обрезка и квантование, играют важную роль. Обрезка сокращает количество параметров в модели, устраняя несущественные связи или нейроны, упрощая модель и упрощая ее обучение и развертывание. Квантование, напротив, снижает точность весов и активаций в модели, оптимизируя ее для устройств с ограниченными ресурсами».

Этот сдвиг в разработке моделей представляет собой определяющий момент в области генеративного ИИ. Эти оптимизированные модели, больше не ограниченные размером и задержкой, готовы отстоять эпоху более широкой полезности и большей инклюзивности.

«Уменьшение занимаемой площади модели означает, что для ее обучения и развертывания требуется меньше ресурсов, что снижает планку внедрения и использования», — отмечает Сурабхи. «Я считаю, что это переломный момент в этой области: генеративные модели искусственного интеллекта будут иметь далеко идущие последствия, от производства изображений и видео до обработки естественного языка и не только».

В стремлении сделать ИИ доступным для всех такие чемпионы, как Сурабхи, прокладывают путь к будущему, в котором эффективный и доступный ИИ станет нормой, а не исключением. Благодаря каталитическим изменениям в методах сжатия и оптимизации моделей масштабируемость больше не является далекой мечтой.

Оптимизация моделей глубокого обучения для более быстрой и точной работы

Путь к оптимизации моделей глубокого обучения для более быстрого получения результатов и высочайшей точности требует тщательного применения методов, и, возможно, никто не понимает это лучше, чем Сурабхи Синха.

Она поясняет: «Две основные проблемы, с которыми я столкнулась во время сжатия и оптимизации модели, включают совместимость архитектуры модели в оптимизированных средах и поддержание качества вывода при сжатии или оптимизации модели». Далее она отмечает, что не все архитектурные компоненты совместимы с оптимизированными платформами, что требует тщательной реконструкции в альтернативные реализации, готовые для дальнейшего сжатия или оптимизации. В некоторых случаях это означает отказ от стандартных, экономящих время инструментов, предлагаемых этими оптимизированными платформами, и инвестирование в персонализированную реализацию.

Сурабхи также обращает внимание на тонкий баланс между качеством вывода и оптимизацией сжатия модели. «Некоторые методы сжатия моделей неизбежно повлияют на качество конечного результата, что нежелательно. Чтобы смягчить это явление, сжатая или оптимизированная модель должна постоянно подвергаться тонкой настройке для восстановления информации, потерянной в результате сжатия. Определение правильных компонентов в архитектуре, которые обеспечат существенное уменьшение размера с минимальным влиянием на качество продукции, требует повторяющегося процесса проб и ошибок».

Этот сложный танец между настойчивостью и техническим мастерством отражает суть сжатия и оптимизации моделей. В нем подчеркивается необходимость ручной тонкой настройки, возможность индивидуальной реализации и детальная, утомительная работа по постоянному балансированию размера модели с качеством конечного результата.

Эти методы позволили Синхе усовершенствовать свои модели, что привело к более точным результатам. Она поясняет: «Уменьшая размер и повышая скорость и точность модели, мы можем повысить доступность и применимость глубокого обучения». Кроме того, Синха владеет патентом, направленным на улучшение генеративных моделей искусственного интеллекта для автономной анонимизации человеческих лиц, что требовало от модели поддержания оптимального качества вывода при минимизации ее размера.

Это тонкая и требовательная работа, но именно благодаря такому кропотливому вниманию к деталям со стороны таких профессионалов, как Сурабхи Синха, генеративный ИИ продолжает развиваться, делая его все более доступным и привлекательным для более широкой аудитории.

Революция в здравоохранении: классификация болезни Альцгеймера и адаптация домена МРТ

Ключевая работа Сурабхи Синхи по использованию возможностей генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и методов сжатия моделей демонстрирует преобразующий потенциал в секторе здравоохранения, особенно в области раннего выявления болезни Альцгеймера с помощью МРТ головного мозга. Столкнувшись с серьезной проблемой недостаточности наборов данных, Синха обратился к этим методам. Ее инновационный подход позволил ей построить МРТ головного мозга, аналогичные имеющимся, что значительно улучшило ее тренировочные данные и свело к минимуму расхождения из-за различных методологий сканирования.

В сотрудничестве с Институтом нейровизуализации и информатики Университета Южной Калифорнии она разработала новаторские модели генеративного искусственного интеллекта для адаптации МРТ-сканирований к предметной области, тем самым улучшив классификацию болезни Альцгеймера. Кульминацией этого передового приложения стала исследовательская работа, опубликованная на 17-м Международном симпозиуме по обработке медицинской информации и представленная на Neuroscience 2021.

Инновационная работа Синхи выходит за рамки здравоохранения. В настоящее время она оттачивает свое внимание к развивающейся области диффузионных генеративных моделей. По ее словам, «архитектурные изменения вносятся для достижения превосходных результатов, и мы оптимизируем их для повышения эффективности, чтобы облегчить их использование потребителями».

Достижения и признания

Имея глубоко укоренившийся интерес к взаимосвязанным областям искусственного интеллекта и машинного обучения, Сурабхи Синха стремился внести значительный вклад в эту область. Ее особое направление работы возникло из ее твердой веры в способность ИИ произвести революцию в отраслях, веры, подпитываемой ее постоянным стремлением исследовать глубину предмета.

«Я остаюсь в курсе и получаю представление о различных точках зрения экспертов по таким проблемам», — объясняет Синха. Эта коллективная, развивающаяся база знаний позволила Синхе внести новаторский вклад в мир искусственного интеллекта.

Ее исключительный уровень побудил Adobe нанять ее в качестве стажера по машинному обучению, и эту должность она успешно использовала, чтобы быстро подняться по карьерной лестнице до своей нынешней должности инженера по машинному обучению 3. Примечательно, что ее основные направления деятельности включают разработку эффективных моделей машинного обучения и оптимизацию. те, которые позволили значительно сократить задержку, впечатляющие достижения, которые позволили миллионам людей использовать ее работу.

Синха постоянно расширяет границы традиционного ИИ, о чем свидетельствуют ее патенты в области генеративного ИИ и оптимизации моделей. Благодаря хорошо реализованным методам, таким как сжатие и оптимизация моделей, Sinha вывела генеративные модели ИИ на новый уровень эффективности и простоты развертывания.

Получение бонусной награды за выдающиеся лидерские качества от Adobe является свидетельством ее таланта к лидерству в этой постоянно развивающейся области. Кроме того, ее признанный опыт позволил ей получить приглашения выступить на отраслевых мероприятиях, таких как Adobe Tech Summit, а также принять участие во многих других престижных мероприятиях в качестве судьи или члена технического программного комитета.

Не ограничиваясь только корпорациями, Синха оставила свой след и в академической сфере. Посещение конференций и участие в написании научных статей подтверждают стремление Синхи развивать свой опыт, принося пользу сообществу искусственного интеллекта в целом.

Ее путешествие, каким бы впечатляющим оно ни было, представляет собой лишь ранние этапы того, что обещает стать долгой и влиятельной карьерой. Будь то создание инновационных решений в области ИИ или наставничество следующего поколения профессионалов в области ИИ, Сурабхи Синха уже оставил неизгладимый след в этой динамичной области.

Личная и деловая философия

Блестящая карьера Сурабхи Синхи в области генеративного искусственного интеллекта не затмевает ее глубоко обоснованную и личностно укоренившуюся философию работы. «Когда мы работаем, чтобы создавать свет для других, мы, естественно, освещаем свой собственный путь», — замечает она, и эта цитата отражает ее сострадательный подход к своей профессии и жизни в целом.

Эта философия также тесно переплетена с ее работой. Она признает необходимость сделать генеративные модели искусственного интеллекта доступными для использования обычными пользователями, что означает, что нужно сделать их достаточно эффективными для развертывания на устройствах или в облаке за определенную плату.

Именно этот идеал эффективности и широкой доступности руководит нынешней работой Синхи над диффузионными генеративными моделями ИИ. «Сейчас я работаю над диффузно-генеративными моделями искусственного интеллекта и их оптимизацией. Это захватывающее время, поскольку каждую вторую неделю мы видим прорывы, и в отрасли царит настоящий ажиотаж по поводу генеративного искусственного интеллекта. В дополнение к этому я также работаю над тем, чтобы подготовить эти генеративные модели искусственного интеллекта к производству для тех самых конечных пользователей, которым эти методы призваны помочь», — с энтузиазмом делится Синха.

Ее стремление облегчить путь к повседневному использованию технологий искусственного интеллекта, не жертвуя при этом эффективностью и результативностью, является свидетельством ее миссии по построению светлого будущего. Он показывает, как сходятся ее личные и профессиональные философии, направляя ее дальнейшее путешествие в мир искусственного интеллекта и за его пределы.

История Синхи, основанная на вдохновенном прогрессе ее карьеры, является свидетельством силы настойчивости, уравновешенной глубоким сочувствием к человечеству, которому призвана служить ее технология. Ее путь служит маяком для других, стремящихся согласовать свою карьеру с твердым личным идеалом, освещая путь другим, которые могут пойти по ее стопам в своем путешествии в революционный мир искусственного интеллекта.