Hugging Face，一个从非传统起点出发，逐渐成为AI领域中广受赞誉的Transformers库的开创者，其发展历程中的关键时刻揭示了其对AI民主化的深远承诺。可以通过Spotify、Google Podcasts和Apple等流行平台收听《Leading with Data》这一期节目，选择最喜欢的平台来享受这些富有洞见的内容！
开源AI平台，如Hugging Face，对于AI的民主化和创新至关重要。Transformers库的成功突显了社区对可访问、高质量的AI工具的需求。随着计算成本的降低，各种实体训练大型模型变得更加可行。预计在未来12-24个月内，AI领域将看到更多的开源语言模型和对数据质量的关注。AI的潜在应用范围广泛，从游戏到科学发现，预示着AI将深度融入各个行业。在开源AI项目中建立谦逊和开放的文化至关重要。对于那些刚开始从事AI工作的人来说，采取分享和为社区贡献的心态是长期成功的关键。加入即将到来的《Leading with Data》会议，与AI和数据科学领袖进行深入讨论！
多样化的背景是如何引导走向AI并创建Hugging Face的？是的，旅程有点非传统。最初对物理和数学充满热情，认为它们是最严肃的职业道路。然而，很快意识到物理学的进展速度对来说太慢了。完成博士学位后，进入了法律领域，成为了一名专利律师。这让接触到了初创企业和早期的深度学习应用，激发了对机器学习的兴趣。最终，与朋友们联手创立了Hugging Face，最初旨在创建一个AI伴侣。这是一个迷人的旅程，很高兴能成为这个快速发展的AI领域的一部分。
Hugging Face是如何从AI伴侣转变为当今变革性的开源平台的？转变是自然而然发生的。最初开源了一些研究代码，出乎意料地获得了巨大的关注。当准备筹集A轮融资时，意识到专注于开源工作潜力巨大。社区对Transformers库的响应是压倒性的，决定在这个方向上下注。相信开源的力量，并希望通过提供易于访问的AI工具、模型和数据来产生积极影响。相信，随着计算成本的持续降低，越来越多的实体将能够训练大型模型。开源模型不仅是一个营销策略，而且促进了一个社区可以贡献、微调和创新的生态系统。这种方法已经证明是成功的，现在看到的开源语言模型比以往任何时候都多。致力于这条道路，因为它与民主化AI的使命一致。
对AI领域未来12-24个月的预测是什么？预见将发布更多的开源语言模型，重点关注提高数据质量和探索合成数据集。还可能看到新的架构，它们不是Transformers，这可能会使领域多样化。很可能会有获得广泛采用的产品整合。这是一个激动人心的时刻，AI有潜力在各个科学领域解锁新发现。
有哪些开源语言模型的意外应用引起了注意？游戏中的AI是一个迷人的领域，NPCs有潜力以更复杂的方式互动，并为动态创建的世界提供可能。科学中的AI，如医疗保健和物理学，是另一个令人兴奋的应用，有潜力做出突破性发现。将AI集成到日常工具中以改善用户体验也是充满希望的，尽管这确实引发了对技术依赖过多的担忧。
如果今天要启动一个新的开源项目，那会是什么？会专注于创建直观且易于使用的库。在AI领域仍有许多问题需要解决，会寻找当前工具繁琐的领域。例如，将语言模型集成到游戏中或改进处理语言模型中的幻觉可能是有趣的挑战。
Hugging Face及其开源工作的未来将如何？Hugging Face将继续成为一个分享AI资源、促进讨论和与社区合作的平台。将专注于数据和培训工具等领域，保持谦逊和开放文化。目标是服务社区，并使其他人能够在平台上构建。
对于那些刚开始从事AI职业的人，有什么建议？拥抱分享和为社区贡献的心态。AI仍处于起步阶段，增长潜力巨大。通过开放和协作，更有可能在长期内构建出重要的东西。不要害怕思考大的和长期的目标，但也要专注于每天采取小的、一致的步骤。
有影响力的书籍：不断更换阅读的内容，但推荐查看网站，了解与AI相关的书籍列表。最近，一直在阅读《文化地图》，这本书有助于理解像这样的多元文化公司中的文化动态。
工作习惯：绝对是一个晚上工作的人，这并不总是与家庭生活相协调。
替代职业道路：如果没有Hugging Face，可能会追求与儿童教育玩具相关的项目，或者致力于解决热衷的气候变化问题。