Az interjúban Nick Joseph, az Anthropic cég pre-training vezetője, bemutatja a mesterséges intelligencia (MI) modellek előzetes betanításának fogalmát és gyakorlati kihívásait. Szóba kerül, hogyan gondolkodnak a szakemberek a stratégia, adatelemzés és infrastruktúra összehangolásáról az Anthropic csapatában.
Érdekes kérdések merülnek fel az MI modellek skálázásával kapcsolatban: mennyire fontos a számítási kapacitás, és hogyan változtak meg a betanítási célok az évek során különböző modellek (BERT, GPT stb.) esetén. Megismerhetjük, hogy a különböző infrastruktúrák (például felhőszolgáltatók, GPU-k vagy TPU-k) milyen sajátos technikai problémákat vetnek fel, és hogy a nagyvállalati környezetben mennyire fontos a hatékony erőforrás-kihasználás.
A beszélgetés érinti az adatok minőségéhez és mennyiségéhez kapcsolódó dilemmákat; kitér arra is, hogyan kezelhető az, ha egyre több generált (mesterséges) adat kerül vissza a betanítási rendszerekbe. Felvetődik a kérdés is, hogyan változnak a munkacsoportok, amikor általános szakértőkből egyre specializáltabb mérnökök rendszereivé válnak, és milyen szerepe van ebben a vezetésnek.
Az interjú nagy súlyt fektet a pre-training és post-training, azaz az előzetes és utólagos modell finomhangolás viszonyára is. Szó esik arról, hogy miként lehet egy MI-rendszert úgy alakítani, hogy viselkedése vagy „személyisége” megfeleljen különböző emberi elvárásoknak és értékeknek, és milyen szervezeti és mérnöki kihívásokkal jár mindez. A beszélgetőpartnerek többször felvetnek elméleti és gyakorlati kérdéseket arról, hová vezet a jelenlegi paradigmák skálázása, mi lesz az MI fejlesztésének következő nagy áttörése, valamint milyen új típusú hibák és problémák jelenhetnek meg nagy léptékű rendszerekben.
