Une petite équipe d'étudiants codeurs en IA bat le code d'apprentissage automatique de Google

Un collage d'images quadrillées de milliers de photographies Andrej Karpathy

Les étudiants de Rapide.ai , une petite organisation qui propose des cours gratuits d'apprentissage automatique en ligne, vient de créer un algorithme d'IA qui surpasse le code des chercheurs de Google, selon une référence importante.

Le succès de Fast.ai est important car il semble parfois que seuls ceux qui disposent d'énormes ressources peuvent faire des recherches avancées sur l'IA.

Fast.ai se compose d'étudiants à temps partiel désireux de s'essayer à l'apprentissage automatique et peut-être de faire la transition vers une carrière en science des données. Il loue l'accès aux ordinateurs dans le cloud d'Amazon.

Mais l'équipe de Fast.ai a construit un algorithme qui bat le code de Google, tel que mesuré à l'aide d'un benchmark appelé DAWNBanc , des chercheurs de Stanford. Ce benchmark utilise une tâche de classification d'images commune pour suivre la vitesse d'un algorithme d'apprentissage en profondeur par dollar de puissance de calcul.

Les chercheurs de Google ont dominé les classements précédents, dans une catégorie pour l'entraînement sur plusieurs machines, en utilisant une collection sur mesure de ses propres puces conçues spécifiquement pour l'apprentissage automatique. L'équipe Fast.ai a pu produire quelque chose d'encore plus rapide, sur un matériel à peu près équivalent.

Les résultats de pointe ne sont pas le domaine exclusif des grandes entreprises, déclare Jeremy Howard, l'un des fondateurs de Fast.ai et un éminent entrepreneur en intelligence artificielle. Howard et sa cofondatrice, Rachel Thomas, ont créé Fast.ai pour rendre l'IA plus accessible et moins exclusive.

L'équipe d'Howard a pu rivaliser avec les goûts de Google en faisant beaucoup de choses simples, qui sont détaillées dans un article de blog . Il s'agit notamment de s'assurer que les images fournies à son algorithme de formation ont été correctement recadrées : ce sont des choses évidentes et stupides que de nombreux chercheurs ne penseraient même pas à faire, dit Howard.

Le code nécessaire pour exécuter l'algorithme d'apprentissage sur plusieurs machines a été développé par un collaborateur du nouveau Pentagone. Unité d'innovation de défense , créé récemment pour aider les militaires à travailler avec l'IA et l'apprentissage automatique.

Matei Zaharia , professeur à l'Université de Stanford et l'un des créateurs de DAWNBench, déclare que le travail de Fast.ai est impressionnant, mais note que pour de nombreuses tâches d'IA, de grandes quantités de données et des ressources de calcul importantes sont toujours essentielles.

L'algorithme Fast.ai a été formé sur la base de données ImageNet en 18 minutes à l'aide de 16 instances Amazon Web Service, pour un coût de calcul total d'environ 40 $. Howard affirme que c'est environ 40 % mieux que l'effort de Google, bien qu'il admette que la comparaison est délicate car le matériel est différent.

Jack Clark , directeur des communications et des politiques chez OpenAI, une organisation à but non lucratif, déclare que Fast.ai a produit un travail précieux dans d'autres domaines tels que la compréhension des langues. Des choses comme celle-ci profitent à tout le monde car elles augmentent la familiarité de base des gens avec la technologie de l'IA, dit Clark.

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