การรวบรวมบทความวิจัยด้าน AI ที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อโลกนั้น สามารถพิจารณาจากแหล่งข้อมูลที่มีการอัปเดตล่าสุดและมีการกล่าวถึงในวงการ AI ได้ดังนี้:
- Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling – บทความนี้มุ่งเน้นการวิเคราะห์โมเดลภาษาขนาดใหญ่ผ่านการฝึกอบรมและการปรับขนาด ช่วยให้เข้าใจถึงการทำงานของ AI ในระดับลึกมากขึ้น.
- Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models – งานวิจัยเกี่ยวกับการพัฒนาโมเดลภาษาขั้นพื้นฐานและการปรับแต่งเพื่อการสนทนา ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ AI สามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้ดีขึ้น.
- QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs – บทความนี้เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งโมเดลภาษาที่ถูกควอนไตซ์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยลดทรัพยากรที่ใช้ในการฝึกอบรม AI.
- GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners – แม้ว่าจะไม่ใช่งานวิจัยล่าสุด แต่ GPT-3 ได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่เรามองการเรียนรู้ของ AI จากการเป็นผู้เรียนที่ต้องการข้อมูลน้อยในการเรียนรู้.
- AlphaGo: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search – งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI ในการเอาชนะเกมที่ซับซ้อนอย่างหมากล้อม.
- DeepMind’s AlphaFold: Improving Protein Structure Prediction Using Deep Learning – การใช้ AI ในการคาดการณ์โครงสร้างโปรตีนมีผลต่อวงการชีววิทยาและการค้นคว้ายาใหม่ๆ.
- DALL-E: Creating Images from Text – การสร้างภาพจากข้อความเป็นการผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและความคิดสร้างสรรค์.
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – BERT ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการที่เราทำความเข้าใจภาษาผ่านการฝึกอบรมแบบสองทิศทาง.
- Tesla’s Autopilot and Full Self-Driving (FSD) Capabilities – แม้จะเป็นการใช้งานจริงมากกว่าบทความวิจัย แต่เทคโนโลยีนี้ได้แสดงถึงความก้าวหน้าในด้าน AI สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ.
- Google’s DeepMind and the Atari Project – การฝึก AI เล่นเกม Atari แสดงให้เห็นถึงการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคยได้อย่างรวดเร็ว.
การเลือกบทความเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมในการเปลี่ยนแปลงหรือกำหนดทิศทางใหม่ในวงการ AI หรือมีผลกระทบต่อภาคสนามอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ.