एफओडी#38: एआई हमें स्वास्थ्य निगरानी के एक नए युग में प्रवेश करा सकता है

पिछले सोमवार को, एक नर्स ने सुझाव दिया कि हम मेरे और मेरे अजन्मे बच्चे के महत्वपूर्ण अंगों को ट्रैक करने के लिए एक वायरलेस मॉनिटर का प्रयास करें। नर्स ने मुझसे कहा "हम इस डिवाइस को "मोनिका, मॉनिटर" कहते हैं!" , "इसके साथ काम करना या तो एक सपना है या पूरी तरह से दुःस्वप्न है।" उस दिन, "मोनिका" (वास्तव में नोवी वायरलेस पैच सिस्टम) ने असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन किया। अपनी बेटी को जन्म देते समय, मैं तारों के बंधन के बिना, स्वतंत्र रूप से घूमने में सक्षम थी। यह तकनीक भ्रूण और मातृ हृदय संकेतों के बीच अंतर करने और गर्भाशय संकुचन का पता लगाने के लिए निष्क्रिय सिग्नल अधिग्रहण का उपयोग करती है। वास्तविक समय के अवलोकन के लिए डेटा को वायरलेस तरीके से एक निगरानी इकाई में प्रेषित किया जाता है। यह प्रणाली सटीकता को बढ़ाती है और झूठे अलार्म को कम करती है, जिससे प्रसव के दौरान अत्यधिक आवश्यक गतिशीलता मिलती है। मैंने सोचा: प्रौद्योगिकियों के बारे में लिखना और सिद्धांत बनाना एक बात है, लेकिन उनकी उल्लेखनीय क्षमताओं का प्रत्यक्ष अनुभव करना बिल्कुल दूसरी बात है, खासकर जब कोई उपकरण त्रुटिहीन रूप से कार्य करता है। एक प्रश्न उठा: फाउंडेशन मॉडल पहनने योग्य वस्तुओं में क्या जोड़ सकते हैं? "मोनिका" के साथ मेरे अनुभव के ठीक बाद, Google रिसर्च और MIT शोधकर्ताओं के एक हालिया पेपर ने मेरा ध्यान खींचा। ' ' शीर्षक वाला और किम एट अल द्वारा लिखित, यह पेपर स्वास्थ्य भविष्यवाणी के लिए पहनने योग्य सेंसर से डेटा की व्याख्या पर ध्यान केंद्रित करते हुए, स्वास्थ्य क्षेत्र में एलएलएम के अनुप्रयोग पर प्रकाश डालता है। दिलचस्प बात यह है कि इन मॉडलों को डेटा मेडिकल रिकॉर्ड या डॉक्टर के नोट्स से नहीं, बल्कि फिटबिट्स जैसे पहनने योग्य उपकरणों से दिया जाता है, जो दैनिक कदम, हृदय गति, नींद के पैटर्न और बहुत कुछ ट्रैक करते हैं - 'मोनिका' के समान। हेल्थ-एलएलएम: पहनने योग्य सेंसर डेटा के माध्यम से स्वास्थ्य भविष्यवाणी के लिए बड़े भाषा मॉडल अनुसंधान ने छह सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटासेटों में आठ अत्याधुनिक एलएलएम: मेड-अल्पाका, पीएमसी-लामा, एस्क्लेपियस, क्लिनिकलकैमल, फ़्लान-टी5, पाल्मायरा-मेड, जीपीटी-3.5 और जीपीटी-4 का मूल्यांकन किया। उन्होंने मानसिक स्वास्थ्य, गतिविधि, चयापचय, नींद और हृदय संबंधी आकलन से संबंधित तेरह स्वास्थ्य भविष्यवाणी कार्यों पर प्रयोग किए। टीम ने विभिन्न तरीकों का प्रयोग किया, जिसमें शून्य-शॉट और कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग (न्यूनतम या बिना किसी उदाहरण के मॉडल को पढ़ाना), निर्देशात्मक फाइन-ट्यूनिंग (मॉडल को विशिष्ट कार्यों के अनुरूप बनाना), और यहां तक कि कुछ पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग भी शामिल है। कम्प्यूटेशनल दक्षता. संकेतों में संदर्भ वृद्धि की प्रभावशीलता विशेष रूप से आकर्षक है, जिसमें उपयोगकर्ता संदर्भ, स्वास्थ्य ज्ञान और अस्थायी जानकारी जोड़ना शामिल है। इस दृष्टिकोण से प्रदर्शन में 23.8% तक सुधार हुआ। हेल्थकेयर एक बेहद संवेदनशील क्षेत्र है, लेकिन मनुष्यों के लिए जेनरेटिव एआई के संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, खासकर फाउंडेशन मॉडल की शक्ति के साथ। हेल्थ-एलएलएम उस भविष्य की खोज करता है जहां पहनने योग्य वस्तुएं केवल निष्क्रिय ट्रैकर नहीं बल्कि सक्रिय स्वास्थ्य संरक्षक हैं। स्वास्थ्य सेवा में एक और हालिया अभूतपूर्व पेपर स्टैनफोर्ड और स्टेबिलिटी एआई शोधकर्ताओं से आया है, जिसका शीर्षक है । इस पेपर का सबसे आकर्षक पहलू CheXagent का विकास है, जो एक उन्नत फाउंडेशन मॉडल है जो विशेष रूप से छाती के एक्स-रे की व्याख्या करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल विशिष्ट रूप से एक क्लिनिकल एलएलएम, एक विशेष दृष्टि एनकोडर और एक दृष्टि-भाषा ब्रिजिंग नेटवर्क को जोड़ता है, जो जटिल चिकित्सा छवियों की व्याख्या में असाधारण प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। सटीकता और निष्पक्षता मूल्यांकन में मौजूदा मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने की इसकी क्षमता मेडिकल इमेजिंग एआई तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतीक है। यह इतना समय बचा सकता है! और संभवतः रहता है. CheXagent: टुवार्ड्स ए फाउंडेशन मॉडल फॉर चेस्ट एक्स-रे इंटरप्रिटेशन (नवजात लड़की - रीज़न लीलू जॉय - उसे शुभकामनाएं भेजती है। हमने पिछले सप्ताह एक सप्ताह की छुट्टी ली थी, लेकिन अब वापस ट्रैक पर हैं, एआई दुनिया की खोज कर रहे हैं ताकि यह समझ सकें कि वह और उसके चार भाई इसमें कैसे रहेंगे और इसे नेविगेट करेंगे।) सामान्य संदिग्धों से समाचार © सैम ऑल्टमैन और ओपनएआई ओपनएआई ने दो नए एम्बेडिंग मॉडल (टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-छोटा और टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-बड़ा) और जीपीटी-4 टर्बो, जीपीटी-3.5 टर्बो और एक टेक्स्ट मॉडरेशन मॉडल के अद्यतन संस्करण । नए एम्बेडिंग मॉडल सामग्री को संख्यात्मक अनुक्रमों के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जो क्लस्टरिंग या पुनर्प्राप्ति जैसे मशीन सीखने के कार्यों को बढ़ाते हैं। वे अधिक कुशल और लागत प्रभावी भी हैं। जारी किए इस बीच, सैम ऑल्टमैन एक नया चिप उद्यम शुरू करने के लिए मध्य पूर्वी समर्थकों के साथ हैं, जिसमें धनी निवेशक और टीएसएमसी जैसे चिप फैब्रिकेटर शामिल हैं। इस कदम का उद्देश्य ओपनएआई की बढ़ती सेमीकंडक्टर जरूरतों को पूरा करना और एनवीडिया पर निर्भरता कम करना है। उद्यम की संरचना अस्पष्ट है, और यह एक अलग इकाई या OpenAI की सहायक कंपनी हो सकती है। चर्चा कर रहे ब्लैकस्टोन अंदर आता है एक और बड़ा खिलाड़ी एआई क्रांति में भारी निवेश कर रहा है। ब्लैकस्टोन पूरे अमेरिका में $25 बिलियन के ऊर्जा-गहन डेटा केंद्रों का नेटवर्क बना रहा है। प्रमुख डेटा सेंटर ऑपरेटर क्यूटीएस के 10 बिलियन डॉलर के अधिग्रहण के बाद, ब्लैकस्टोन तकनीकी दिग्गजों की बढ़ती डिजिटल और एआई मांगों को पूरा करने के लिए बड़े पैमाने पर सुविधाएं विकसित कर रहा है। लाखों घरों के बराबर बिजली की खपत करने वाली ये परियोजनाएं समुदायों को नया आकार दे रही हैं और संसाधन के उपयोग और स्थानीय लाभों पर बहस छेड़ रही हैं। तनावपूर्ण बिजली आपूर्ति और सार्वजनिक प्रतिक्रिया सहित चुनौतियों के बावजूद, ब्लैकस्टोन इस उद्यम को अपने संभावित सर्वोत्तम निवेशों में से एक के रूप में देखता है, जो एआई युग में डेटा बुनियादी ढांचे के बढ़ते महत्व और जटिलता को दर्शाता है। एलोन मस्क, एक्सएआई और टेस्ला एलोन मस्क हाल ही में मध्य पूर्व, हांगकांग, जापान और कोरिया में वैश्विक निवेशकों से मांग कर सुर्खियां बटोर रहे हैं। सफल होने पर, xAI का मूल्यांकन $20 बिलियन तक पहुंच सकता है, जो एंथ्रोपिक के $18.4 बिलियन को पार कर जाएगा, लेकिन OpenAI के $100 बिलियन से पीछे रह जाएगा। हालाँकि, जब तक कि वह 25% नियंत्रण हासिल नहीं कर लेते, ने मौजूदा निवेशकों के बीच असंतोष पैदा कर दिया है और संभावित नए समर्थकों के साथ बातचीत को प्रभावित कर सकता है। इस बीच, , जो एआई तकनीक को आगे बढ़ाने के लिए कंपनी की प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है। एक्सएआई के लिए 6 बिलियन डॉलर के निवेश की टेस्ला एआई परियोजनाओं को हटाने की मस्क की हालिया धमकी, टेस्ला अपनी बफ़ेलो, न्यूयॉर्क सुविधा में "डोजो" सुपरकंप्यूटर में $500 मिलियन के निवेश की योजना बना रही है गूगल और हगिंग फेस उद्देश्य एआई को और अधिक सुलभ बनाना है। यह हगिंग फेस के ओपन मॉडल और Google क्लाउड की तकनीक दोनों का लाभ उठाते हुए, खुले विज्ञान और स्रोत में साझा पहल पर ध्यान केंद्रित करता है। लक्ष्य उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक श्रेणी के लिए एआई प्रौद्योगिकियों के विकास को सुविधाजनक बनाना है। हगिंग फेस और गूगल क्लाउड के बीच हाल ही में घोषित साझेदारी का इस बीच, Google बार्ड हगिंगफेस के चैटबॉट एरिना लीडरबोर्ड पर GPT-4 को पछाड़कर है और अब समुदाय-संचालित LLM रैंकिंग में केवल GPT-4 टर्बो से पीछे है। दूसरे स्थान पर पहुंच गया आपकी सुविधा के लिए वर्गीकृत नवीनतम शोध पत्र मॉडल संपीड़न और दक्षता : प्रदर्शन को बनाए रखते हुए मापदंडों को हटाकर बड़े भाषा मॉडल को कुशलतापूर्वक संपीड़ित करने की एक तकनीक SLICEGPT → पेपर पढ़ें : व्यापक पैरामीटर रेंज के साथ उच्च-प्रदर्शन, बहु-भाषा कोड जनरेशन मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है डीपसीक-कोडर → पेपर पढ़ें : कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करते हुए, T5 मॉडल के लिए एक कुशल पूर्व-प्रशिक्षण विधि प्रस्तुत करता है SPACTOR-T5 →पेपर पढ़ें : कई डिकोडिंग प्रमुखों का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल अनुमान को तेज करने के लिए एक रूपरेखा मेडुसा → पेपर पढ़ें एलएलएम क्षमताएं और मूल्यांकन : कई तौर-तरीकों में सामान्यीकरण, भरोसेमंदता और कार्य-कारण के लिए एमएलएलएम का मूल्यांकन करता है जीपीटी-4 से जेमिनी और उससे आगे तक → पेपर पढ़ें : 500 से अधिक भाषाओं का समर्थन करने वाला एक बहुभाषी LLM विकसित करता है, जो भाषा मॉडल की पहुंच को बढ़ाता है MaLA-500 → पेपर पढ़ें : बड़े भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न पाठ 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तो उसे साहित्य द्वारा समर्थित किया जाता है" इंटरकनेक्ट्स क्या यह वह वर्ष है जब Apple AI में जागृत हुआ है? मैड्रोना निवेशकों की राय. दावोस और विश्व आर्थिक मंच में अपने अनुभव का वर्णन करते हैं। यह एआई के बारे में है लेकिन एनजी की विशिष्ट मानवतावादी शैली में है। एंड्रयू एनजी