@Netflix在企業界的開源生成AI機會討論

@Netflix在企業界的開源生成AI機會討論

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目錄

1. 引言
2. 第一段 2.1 關於我們的討論 2.2 參與人員介紹 2.3 生成AI的開放源碼 2.4 蘭的主題 2.5 關於AI應用的討論 2.6 小結
3. 第二段 3.1 ML從業者中的意外失敗 3.2 ML從業者中的意外成功 3.3 AI模型的可持續性和能源消耗 3.4 技能需求和角色變化 3.5 總結

第二段：從第一段書面中譯。

在人工智能日益發展的時代，深度學習模型成為了眾所周知的領域。無論是在大型企業還是學術界，AI的應用和潛力都得到了廣泛的關注。然而，隨著ML從業者的增加，他們也面臨著許多新的挑戰。本文將討論一些與AI相關的議題，包括關於AI的討論、生成AI的開放源碼、AI模型的可持續性和能源消耗以及技能需求和角色變化。我們將通過討論不同觀點來深入瞭解這些問題，並討論AI在未來可能的發展方向。無論您是一個ML從業者還是一個對AI感興趣的人，本文都將為您提供有價值的信息和洞察力，並幫助您更好地理解AI的世界。

引言

🤖嘿大家好！歡迎來到我們的討論會！今天我們將就機器學習平台的主題進行討論。我們有一個精彩的小組和一系列的議題，所以讓我們開始吧！在開始之前，我想請一下大家來介紹一下自己以及你們的工作。

第一段：關於我們的討論

2.1 關於我們的討論

🤖讓我們確保我們都有非常令人印象深刻的職銜，首先是我們將要主持這個會議的我的經理，也是這裡機器學習平台的總監輝夫。接下來是約瑟夫·斯帕克，他是我們的產品總監，也是我們的生成AI開源項目的領導者。然後是我的一位緊密合作夥伴，Z，在Netflix上非常密切地與我們合作，他是任何規模的Open Source Ray的負責人。接下來有Chip Huen，他是claypot AI的創始人和史丹佛大學的講師。然後還有Ritwick Kumar，他在Netflix擔任資深機器學習總監。好的，謝謝大家。艾文，你來主持吧！

👨‍💼艾文：哇，太好了，看到這麼多年輕有為的人才，真的很讓人興奮。在經歷了四年的間斷之後再次見到你們真的太好了。我們中間發生了一些小毛病，希望大家都是倖存者，所以我們應該很高興。在過去的一年中，我們對業界的發展有了很大的體悟，特別是在生成AI方面。所以我想我們可以稍微談談這個問題，並從其他人那裡學到一些東西。我們這裡有一個很棒的小組，所以我們的做法是，讓每個人先介紹一下自己，然後談談你們的工作，然後我們再進一步討論一些更深入的問題。

2.2 參與人員介紹

🤖嗨大家好，我的名字是Chip，我是Clay AI的共同創辦人兼首席執行官。我們的公司開發了一個用於流媒體和批處理的統一數據平台，我的父親實際上來自Netflix，他曾經領導這裡的流媒體數據團隊，他是一個非常優秀的工程師，就像所有Netflix的工程師一樣。目前，我還在幫助其他一些初創公司擔任顧問，幫助他們採用生成AI。嘿，我是joose beac，我在meta工作，是生成AI基礎模型的產品方向負責人。我們開發了用於一方應用程序和代理程序等方面的核心基礎模型，同時我們在開源方面也有很強的路線圖，我們周圍有一個相當強大的社區。我曾經在Google工作過，目前已經回到了meta，我大約有10年的時間在開源和AI領域工作，這讓我認識到在開源和AI領域的合作至關重要。接下來是jo，他是Ano團隊的Ray負責人。Ray是一個分佈式計算框架，可以在CPU和GPU上運行Python代碼，目前主要用於模型訓練和特定領域的工作，如Netflix和Uber等公司都曾介紹過他們如何使用Ray。NSQL是Ray背後的公司，我曾經在NSQL和HNS工作過，對AI開源領域充滿激情。最後一位是Ritwick，他在Netflix領導一個團隊，試圖利用各種形式的數據來幫助Netflix的工作室和創意生產部門，在生成AI方面，我們對在Netflix開始啟用許多創意工作的效率改進機會非常感興趣。我們也是Fastel Stream為我們建立的重要基礎設施的重要客戶，謝謝。 艾文：謝謝大家，良好的介紹。好的，讓我們開始吧！我將先給每個人一兩分鐘的時間，讓你們介紹一下自己，談談你們的工作，然後我們將進一步討論一些更具體的問題。

2.3 生成AI的開放源碼

🤖我想在這裡聊一下生成AI的開放源碼。我認為這對行業來說是一個非常重要的趨勢。過去的一年，我們見識到了生成AI在開源界的快速發展，特別是在生成模型方面。我們看到了許多優秀的開源模型，快速地獲得了廣泛的應用和貢獻。在過去的幾年裡，開源社區已經以驚人的速度成長，並有了強大的工具和框架供開發人員使用。我們看到了這些開源模型的不斷完善和演進，並為我們提供了更多的選擇和創新的機會。這對於開發人員和研究人員來說是一個巨大的好處，他們可以直接使用這些模型進行實驗和應用。這也促使了更多的合作和知識共享，使整個行業受益。

2.4 蘭的主題

🤖我們將討論一些與AI的應用有關的議題，這將為我們提供一些有關如何有效應用AI的深入了解。我們將探討AI模型的可持續性和能源消耗。這是一個非常重要的話題，隨著AI模型變得越來越大，它們的能源消耗也變得越來越高。我們需要考慮到這一點，並尋找解決方案，以減少AI模型對能源和環境的消耗。我們將深入研究這個問題，並討論不同的方法和策略。

2.5 技能需求和角色變化

🤖隨著大型語言模型的出現，對於ML研究人員、ML工程師和數據工程師來說，技能需求和角色也發生了變化。這些角色需要更深入地了解模型的工作原理和內部運作，以及如何優化和部署模型。在技能方面，熟悉ML框架和工具，如PyTorch，以及模型壓縮和優化等方面的知識非常重要。此外，應該專注於提高通信和協作能力，因為在團隊中與其他角色合作是非常重要的。無論是初學者還是有經驗的從業者，都應該不斷學習和提升自己的技能，以滿足不斷變化的行業需求。

2.6 小結

👨‍💼艾文：謝謝大家的貢獻和見解。通過這次討論，我們獲得了有關AI的深入了解，並討論了一些重要的議題。我們看到了AI的快速發展，以及它對整個行業產生的巨大影響。隨著時間的推移，我們可以預見AI將在未來促使更多的創新和改變。感謝大家的參與，希望這次討論對你們有所幫助！ 【结束】