Andrej Karpathy, il rinomato ex direttore AI di Tesla, recentemente è tornato a OpenAI, portando con sé una vasta esperienza e incredibili contributi nel campo dell’intelligenza artificiale.
Andrej Karpathy è diventato famoso per il suo straordinario lavoro accanto a Elon Musk, contribuendo alla creazione di “Optimus”, un rivoluzionario robot umanoide. Inoltre, ha svolto un ruolo fondamentale come capo del team di visione artificiale di Tesla Autopilot, contribuendo al progresso della guida autonoma.
Una delle sue ultime realizzazioni è il rilascio di NanoGPT, un repository rapido per l’addestramento e l’ottimizzazione di modelli GPT di medie dimensioni. Questo lavoro si basa sulla sua precedente esperienza con miniGPT per i modelli di linguaggio GPT. Ancora più interessante, il suo progetto più recente, baby Llama, ha ottimizzato NanoGPT per utilizzare l’architettura Llama 2 invece di GPT-2.
Oltre ai suoi importanti contributi all’IA generativa, Andrej Karpathy ha dedicato tempo e impegno alla comunità open source. Ha creato numerosi mini progetti, risorse educative, e tutorial di programmazione su YouTube, condividendo generosamente la sua conoscenza con il mondo.
Tra le sue risorse educative, ci sono alcuni corsi notevoli sulla costruzione di reti neurali profonde, incluso NanoGPT basato su GPT-2/GPT-3 e il documento “Attention is All You Need”. Uno di questi corsi è il video di due ore su YouTube in cui Andrej ti guida attraverso la costruzione di un modello GPT, prendendo spunto dal documento di ricerca di Google “Attention is All You Need” e dai modelli GPT-2 e GPT-3 di OpenAI. Questo video è un’ottima risorsa per chiunque desideri approfondire il funzionamento di GPT o creare il proprio modello GPT. Inoltre, fornisce una solida introduzione al meccanismo di attenzione, un potente strumento per l’elaborazione del linguaggio naturale.
Un altro video interessante è “State of GPT”, che approfondisce il processo di formazione degli assistenti GPT come ChatGPT. Il video copre argomenti come la tokenizzazione, il pretraining, la messa a punto supervisionata e il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Inoltre, vengono fornite informazioni sugli approcci pratici e sui quadri concettuali per utilizzare efficacemente questi modelli.
Ma non finisce qui! Karpathy ha creato anche altri video utili, come “Introduzione alle reti neurali e alla retropropagazione: costruzione di Micrograd”, una guida completa alla backpropagation e all’addestramento di reti neurali. Questo tutorial è presentato in modo dettagliato e accessibile, adatto anche a coloro che hanno una conoscenza di base di Python e del calcolo a scuola superiore.
Inoltre, ha sviluppato “L’introduzione spiegata alla modellazione linguistica: costruire Makemore”, che fornisce un’ampia panoramica del framework di modellazione del linguaggio, inclusi compiti come l’addestramento del modello e il campionamento. Karpathy illustra il significato di torch.Tensor e come valutare efficacemente le reti neurali.
“Building Makemore: attivazioni e gradienti, BatchNorm” è un altro video imperdibile, dove si approfondisce il funzionamento degli interni di Multi-Layer Perceptrons (MLP) e si studiano gli strumenti diagnostici e le visualizzazioni fondamentali per comprendere il funzionamento delle reti neurali complesse. Verrà anche spiegata la tecnica rivoluzionaria di Batch Normalization, semplificando il processo di addestramento delle reti neurali profonde.
E per chi è interessato a costruire una WaveNet, Karpathy mostra come trasformare un MLP a 2 strati in una rete neurale più profonda utilizzando una struttura ad albero simile all’architettura WaveNet di DeepMind (2016). Il video copre un ampio spettro di argomenti, fornendo una migliore comprensione di torch.nn e di come funziona dietro le quinte, insieme a preziose informazioni sul processo di sviluppo di deep learning.
In sintesi, Andrej Karpathy è una figura eccezionale nell’ambito dell’intelligenza artificiale e ha contribuito enormemente alla comunità attraverso i suoi progetti open source e le risorse educative.