Matthew Pulsipher

Productizing Decisional AI

In dieser Episode interviewt Darren seinen Sohn Matthew Pulsipher über die Produktisierung von entscheidungsbezogener künstlicher Intelligenz. Matthew hat kürzlich seine Produktentwicklungspipeline modernisiert, um entscheidungsbezogene künstliche Intelligenz in seine Produktentwicklung einzubeziehen.

CrowdStrike Outage Exposes Cybersecurity Flaws

Der Ausfall von CrowdStrike am Wochenende hat erhebliche Schwächen in unserem Ansatz zur Cybersecurity, Softwareentwicklung und Systemarchitektur aufgedeckt. Darren wird vom zurückkehrenden Gast Matthew Pulsipher begleitet, um die Auswirkungen der Ereignisse dieses Wochenendes zu diskutieren.

GenAI + RAG + Apple Mac = Private GenAI

In dieser Unterhaltung erörtert Matthew Pulsipher die Feinheiten des Aufbaus eines privaten generativen KI-Systems und betont die Wichtigkeit des Verständnisses seiner Komponenten, einschließlich Modelle, Server und Front-End-Anwendungen. Er vertieft die Bedeutung des Kontexts in KI-Antworten und führt das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein, um die KI-Leistung zu verbessern. Die Diskussion behandelt auch die Feinabstimmung von Einbettungsmodellen, die Rolle der Quantisierung in der KI-Effizienz und das Potenzial für den Betrieb von privaten KI-Systemen auf Macs und stellt kostengünstige Hosting-Lösungen für Unternehmen heraus.

Erkenntnisse

• Für den Aufbau einer privaten generativen KI ist ein Verständnis verschiedener Komponenten erforderlich.
• Datenlecks sind bei privaten generativen KI-Modellen kein Anliegen.
• Kontext ist entscheidend für die Generierung relevanter KI-Antworten.
• Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbessert die Fähigkeit der KI, Kontext zu liefern.
• Durch das Feintuning des Einbettungsmodells können die KI-Ergebnisse erheblich verbessert werden.
• Quantisierung reduziert die Modellgröße, kann aber die Genauigkeit beeinflussen.
• Macs sind einzigartig positioniert, um effizient private generative KI zu betreiben.
• Kostengünstige Hosting-Lösungen für private KI können Unternehmen Geld sparen.
• Eine Technologie entwickelt sich in Richtung mobiler Geräte und lokaler Verarbeitung.

Kapitel

00:00 Einführung in Matthews Superkräfte und Hintergrundgeschichte 07:50 Kontextverbesserung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) 18:25 Verständnis von Quantisierung in KI-Modellen 23:31 Private Generative KI auf Macs betreiben 29:20 Kostengünstige Hosting-Lösungen für Private KI.