Artwork

תוכן מסופק על ידי Java Brains. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Java Brains או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Ep 11: Exploring AI for application developers (with Sinan Ozdemir)

1:29:14
 
שתפו
 

Manage episode 427311717 series 3323603
תוכן מסופק על ידי Java Brains. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Java Brains או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Link to GitHub for Sinan's book https://github.com/sinanuozdemir/quick-start-guide-to-llms

Sinan on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sinan-ozdemir/

In this episode, I engage in a compelling conversation with Sinan Ozdemir, a seasoned expert in AI and LLMs who shares over a decade of experience. We navigate the fascinating progression of large language models (LLMs), discussing their deterministic and non-deterministic characteristics, the art of prompting, and the significance of model architecture and training data.

Our discussion also covers the latest strides in AI, including the creation of smaller and more efficient models capable of running on everyday devices. We delve into the intriguing world of AI benchmarks, the surprising performance of specialized models compared to industry giants like GPT-4, and the innovative approaches required for continued advancement.

Additionally, we highlight the ongoing tension between major corporations with extensive resources and smaller companies using open-source models to stay competitive. Join us to explore how the demand for personalized AI is influencing both research and corporate strategies.

SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? https://arxiv.org/abs/2310.06770

--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/javabrains/support

  continue reading

11 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 427311717 series 3323603
תוכן מסופק על ידי Java Brains. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Java Brains או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Link to GitHub for Sinan's book https://github.com/sinanuozdemir/quick-start-guide-to-llms

Sinan on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sinan-ozdemir/

In this episode, I engage in a compelling conversation with Sinan Ozdemir, a seasoned expert in AI and LLMs who shares over a decade of experience. We navigate the fascinating progression of large language models (LLMs), discussing their deterministic and non-deterministic characteristics, the art of prompting, and the significance of model architecture and training data.

Our discussion also covers the latest strides in AI, including the creation of smaller and more efficient models capable of running on everyday devices. We delve into the intriguing world of AI benchmarks, the surprising performance of specialized models compared to industry giants like GPT-4, and the innovative approaches required for continued advancement.

Additionally, we highlight the ongoing tension between major corporations with extensive resources and smaller companies using open-source models to stay competitive. Join us to explore how the demand for personalized AI is influencing both research and corporate strategies.

SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? https://arxiv.org/abs/2310.06770

--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/javabrains/support

  continue reading

11 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר