Le musée d’histoire de l’informatique publie un code Alexnet original

Alexnet, qui a été publié en 2012, est largement crédité d’avoir déclenché la révolution de l’IA moderne, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur. La semaine dernière, le musée d’histoire de l’informatique en collaboration avec Google a rendu le code source pour Alexnet accessible au public sur GitHub; Cette décision donne aux chercheurs, aux développeurs et aux amateurs de l’IAI une chance de plonger dans le code fondamental qui a aidé à façonner le paysage de l’IA d’aujourd’hui.

Qu’est-ce qu’Alexnet, et pourquoi est-ce important?

Alexnet était le modèle d’apprentissage profond qui a prouvé que les réseaux de neurones pouvaient surpasser considérablement reconnaissance d’image Méthodes. Développé par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskeveret leur conseiller Geoffrey Hinton à l’Université de Toronto, le modèle a mis à profit des réseaux de neurones convolutionnels profonds (CNN) pour classer les images avec une précision sans précédent.

Le secret du succès d’Alexnet n’était pas seulement son architecture – c’était aussi l’ensemble de données massif (ImageNet) sur lequel il a été formé et l’utilisation de GPU pour l’accélération. À l’époque, les réseaux de neurones étaient considérés comme peu pratiques en raison de fortes demandes de calcul, mais en exploitant les GPU compatibles avec Cuda de Nvidia, Alexnet a changé cette perception. Lorsqu’il est entré dans la compétition ImageNet 2012, il a dominé, atteignant un taux d’erreur parmi les 5 premiers de 15,3% – près de la moitié du score de la deuxième place.

L’héritage d’Alexnet dans l’évolution de l’IA

Avant Alexnet, modèles d’apprentissage automatique a eu du mal à reconnaître avec précision les images, nécessitant des fonctionnalités fabriquées manuellement et une étendue de programmation basée sur des règles. Alexnet a adopté une approche différente, utilisant des couches profondes de neurones artificiels pour apprendre automatiquement les modèles. Ce succès a été un tournant. Peu de temps après, des entreprises comme Google, Facebook et Microsoft ont augmenté les investissements dans l’apprentissage en profondeur, conduisant à la moderne Applications d’IAde la reconnaissance faciale au traitement du langage naturel.

L’influence d’Alexnet s’est étendue au-delà de la reconnaissance d’image. Ses principes de base ont jeté les bases des modèles d’IA d’aujourd’hui, y compris les modèles de grands langues (LLM) comme les architectures GPT et les transformateurs qui ont des outils électriques comme Chatgpt.

Pourquoi Alexnet en open source compte

En rendant le code d’origine d’Alexnet accessible au public, le Musée de l’histoire de l’informatique et Google fournissent une fenêtre rare sur l’une des percées déterminantes de l’IA. Alors que les modèles d’IA modernes ont considérablement évolué, Alexnet reste la pierre angulaire de la recherche en profondeur. Avoir accès à son code source permet:

• Les étudiants et les chercheurs pour analyser la mise en œuvre d’origine du modèle et apprendre comment les premiers cadres d’apprentissage en profondeur ont été structurés.
• Les développeurs et les ingénieurs de l’IA pour expérimenter l’architecture et comprendre les principes qui ont déclenché un progrès rapide de l’IA.
• Les historiens et les amateurs de technologie retracent l’évolution de l’apprentissage automatique de ses racines aux modèles sophistiqués d’aujourd’hui.

Comment accéder au code

La version originale de 2012 d’Alexnet est maintenant disponible sur la page GitHub de CHMpréservant l’implémentation exacte qui a transformé l’IA. Alors que de nombreuses versions d’Alexnet ont été recréées au fil des ans, cette version représente le modèle authentique qui a déplacé la trajectoire de l’industrie.