William Falcon, grunnlegger og administrerende direktør i Lightning AI – Intervjuserien

Lyn AI er skaperen av PyTorch Lyn, et rammeverk designet for trening og finjustering av AI-modeller, samt Lightning AI Studio. PyTorch Lightning ble opprinnelig utviklet av William Falcon i 2015 mens han var ved Columbia University. Det ble senere åpnet med åpen kildekode i 2019 under doktorgraden hans ved NYU og Facebook AI Research, under veiledning av Kyunghyun Cho og Yann LeCun. I 2023 lanserte Lightning AI Lightning AI Studio, en skyplattform som muliggjør koding, opplæring og distribusjon av AI-modeller direkte fra en nettleser uten behov for oppsett.

Per i dag har PyTorch Lightning passert 130 millioner nedlastinger, og AI Studio støtter over 150,000 XNUMX brukere på tvers av hundrevis av bedrifter.

Hva inspirerte deg til å lage PyTorch Lightning, og hvordan førte dette til grunnleggelsen av Lightning AI?

Som skaperen av PyTorch Lightning ble jeg inspirert til å utvikle en løsning som ville koble datavitenskap fra ingeniørfag, og gjøre AI-utvikling mer tilgjengelig og effektiv. Denne visjonen vokste fra mine erfaringer som undergraduate ved Columbia, under doktorgraden min ved NYU, og arbeidet ved Facebook AI Research. PyTorch Lightning fikk raskt innpass i både akademia og industri, noe som førte til at jeg grunnla Lightning AI (opprinnelig Grid.ai) i 2019. Målet vårt var å lage et «operativsystem for kunstig intelligens» som kunne forene det fragmenterte AI-utviklingsøkosystemet. Denne utviklingen fra PyTorch Lightning til Lightning AI reflekterer vår forpliktelse til å forenkle hele AI-livssyklusen, fra utvikling til produksjon, slik at forskere og ingeniører kan bygge ende-til-ende ML-systemer på dager i stedet for år. Lightning AI-plattformen er kulminasjonen av denne visjonen, som tar sikte på å gjøre AI-utvikling like enkel som å kjøre bil, uten å kreve dyp kunnskap om komplekse underliggende teknologier.

Kan du dele historien bak overgangen fra Grid.ai til Lightning AI og visjonen som driver denne utviklingen?

Overgangen fra Grid.ai til Lightning AI ble drevet av erkjennelsen av at økosystemet for utvikling av AI trengte mer enn bare en skalerbar treningsløsning. Vi lanserte først Grid.ai i 2020 for å fokusere på skybasert modelltrening. Etter hvert som selskapet vokste og vi lyttet til tilbakemeldinger fra brukere, erkjente vi imidlertid behovet for en omfattende, ende-til-ende-plattform som kan håndtere den fragmenterte og tidkrevende karakteren av AI-utvikling. Denne innsikten førte til etableringen av Lightning AI, en enhetlig løsning som går utover trening til å inkludere servering og andre kritiske komponenter i AI-livssyklusen. Utviklingen vår reflekterer en visjon om å forenkle og strømlinjeforme hele AI-utviklingsprosessen, redusere tiden og ressursene som kreves for maskinlæringsinitiativer og hedre det voksende fellesskapet av utviklere som har begynt å stole på verktøyene våre.

Hvordan ser du for deg fremtiden for AI-utvikling, og hvilken rolle spiller Lightning AI i å forme den fremtiden?

Jeg ser for meg en fremtid der AI-utvikling er demokratisert og tilgjengelig for alle, ikke bare store teknologiselskaper eller spesialiserte forskere. Hos Lightning AI jobber vi med å forme denne fremtiden ved å skape en enhetlig plattform som forenkler hele AI-livssyklusen. Målet vårt er å gjøre det like enkelt å bygge AI-applikasjoner som å bygge et nettsted, og dermed eliminere behovet for omfattende ingeniørkunnskap eller dyr infrastruktur. Vi tror at ved å tilby verktøy som håndterer kompleksiteten i AI-utvikling – fra dataforberedelse og modelltrening til distribusjon – kan vi slippe løs en ny bølge av innovasjon. Lightning AI har som mål å være katalysatoren for denne endringen, slik at enkeltpersoner og organisasjoner i alle størrelser kan bringe AI-ideene sine til live raskt og effektivt. Til syvende og sist ser vi en fremtid der AI blir et allestedsnærværende verktøy for problemløsning på tvers av alle bransjer, og Lightning AI er i forkant av å gjøre denne visjonen til virkelighet.

Med PyTorch Lightning har du hatt som mål å redusere kjelekode i AI-forskning. Hvordan balanserer du enkelhet med fleksibiliteten som avanserte forskere krever?

Vår tilnærming med PyTorch Lightning har alltid vært å finne en delikat balanse mellom enkelhet og fleksibilitet. Vi har designet rammeverket for å eliminere standardkode og standardisere beste praksis, noe som øker utviklingshastigheten betydelig og reduserer feil. Vi er imidlertid svært bevisste på at avanserte forskere trenger muligheten til å tilpasse og utvide funksjonalitet. Derfor har vi bygget Lightning med en modulær arkitektur som lar forskere enkelt overstyre standardatferd når det er nødvendig. Vi tilbyr abstraksjoner på høyt nivå for vanlige oppgaver, men vi eksponerer også API-er på lavere nivå som gir full kontroll over treningsprosessen. Denne designfilosofien betyr at nybegynnere kan komme raskt i gang med fornuftige standardinnstillinger, mens erfarne forskere kan dykke dypt og implementere kompleks, tilpasset logikk. Til syvende og sist er målet vårt å fjerne de kjedelige aspektene ved AI-utvikling uten å legge begrensninger på kreativitet eller innovasjon. Vi mener denne balansen er avgjørende for å fremme AI-forskning samtidig som den blir mer tilgjengelig for et bredere fellesskap av utviklere og forskere.

Hva er noen av de viktigste teknologiske fremskrittene du ser i AI-utviklingen i løpet av de neste årene, og hvordan forbereder Lightning AI seg for dem?

I de kommende årene forventer jeg betydelige fremskritt innen AI som vil revolusjonere måten vi utvikler og distribuerer modeller på. Vi vil sannsynligvis se mer effektive treningsmetoder, forbedrede modellkomprimeringsteknikker og gjennombrudd innen multimodal læring. Edge AI og føderert læring vil bli stadig viktigere etter hvert som vi jobber for mer personvernbevarende og ressurseffektive løsninger. Hos Lightning AI forbereder vi oss på disse endringene ved å bygge en fleksibel, skalerbar plattform som kan tilpasse seg nye teknologier. Vi fokuserer på å gjøre verktøyene våre kompatible med et bredt spekter av maskinvareakseleratorer, inkludert spesialiserte AI-brikker, for å støtte ulike databehandlingsmiljøer. Vi investerer også i forskning og utvikling for å integrere nye algoritmer og metoder etter hvert som de dukker opp. Målet vårt er å skape et økosystem som ikke bare holder tritt med disse fremskrittene, men som også bidrar til å demokratisere tilgangen til dem, og sikrer at banebrytende AI-funksjoner er tilgjengelige for forskere og utviklere på alle nivåer, ikke bare de i store teknologiselskaper.

Din bakgrunn spenner over akademia, militærtjeneste og entreprenørskap. Hvordan har disse mangfoldige erfaringene påvirket din tilnærming til å lede et AI-selskap?

Min tid i spesialoperasjoner lærte meg å navigere usikkerhet, ta beslutninger med begrenset informasjon og opprettholde teammoralen i utfordrende situasjoner – ferdigheter som passer godt inn i det uforutsigbare oppstartsmiljøet. Min akademiske erfaring ga meg en dyp forståelse for grundig forskning og innovasjon. Entreprenørskap lærte meg å identifisere markedsbehov og omsette innovative ideer til praktiske løsninger. Som venezuelansk immigrant og amerikansk militærveteran har jeg utviklet et globalt perspektiv som påvirker vår ansettelsespraksis hos Lightning AI, hvor vi prioriterer mangfold og unngår den typiske «teknologibror»-kulturen fra Silicon Valley.

Jeg tror denne kombinasjonen av erfaringer gjør meg i stand til å lede selskapet vårt og nærme meg AI-utvikling med et helhetlig perspektiv, der jeg balanserer teknologisk innovasjon med etiske hensyn og samfunnsmessig innvirkning. Det handler ikke bare om å bygge banebrytende AI; det handler om å skape teknologi som gagner samfunnet samtidig som den fremmer et inkluderende miljø der mangfoldige talenter kan trives. Disse erfaringene har dyrket min tro på å lage verktøy som demokratiserer AI, og gjør den tilgjengelig ikke bare for spesialiserte forskere, men for et bredere fellesskap av utviklere og innovatører på tvers av ulike felt.

AI har et betydelig potensial for sosial innvirkning, som du har uttrykt lidenskap for. Hvordan bidrar Lightning AI til å bruke AI til samfunnsnytte, og hva er noen eksempler på dette?

Hos Lightning AI er vi dypt forpliktet til å bruke AI for samfunnets beste, og vi tror at åpen kildekode er nøkkelen til å oppnå dette. Ved å gjøre AI tilgjengelig og transparent, demokratiserer vi teknologien og sikrer at den ikke bare er i hendene på noen få store selskaper. Vår åpen kildekode-tilnærming lar forskere, utviklere og organisasjoner over hele verden bygge videre på og forbedre AI-modeller, noe som fremmer innovasjon og samarbeid. Denne åpenheten er avgjørende for å håndtere etiske bekymringer og skjevheter i AI, ettersom den gir mulighet for gransking av datasettene og algoritmene som brukes.

Vi har sett teknologien vår bli brukt på ulike felt for sosial påvirkning, fra helseprosjekter som bruker AI for tidlig sykdomsdeteksjon til miljøinitiativer som utnytter maskinlæring for forskning på klimaendringer. Ved å tilby verktøy som forenkler AI-utvikling, gjør vi det mulig for flere å skape løsninger for presserende samfunnsproblemer. I tillegg sikrer vår forpliktelse til mangfold i ansettelser at vi bringer varierte perspektiver til bordet, noe som er avgjørende for å utvikle AI som tjener hele samfunnet, ikke bare noen få utvalgte. Til syvende og sist ser vi Lightning AI som en katalysator for positiv endring, som gir et globalt samfunn mulighet til å utnytte AI til det felles beste.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Lyn AI eller besøk nettsiden til William Falcon.