生成式人工智能改变世界的途径
人工智能的一个分支–生成式人工智能正在彻底改变技术交互。生成式人工智能具有深远的影响–它可以生成栩栩如生的文字和照片。人工智能与生成式人工智能的不同之处在于，前者采用了更广泛的技术，而后者则利用机器学习技术从旧数据中生成新数据。随着我们不断探索生成式人工智能的可能性，未来的发展将为其提供更多尖端用途。以下是生成式人工智能改变世界的 5 种方式。
多模态人工智能模型的出现
多模态人工智能的重大进展将彻底改变创造能力。这种发展的典型代表是大型语言模型，如 Meta 和 OpenAI 的 Mistral、Llama 2 和 GPT4。广受欢迎的 GPT4-V 和即将推出的 LLava 等模型使用了多种数据类型，使人工智能更加动态和直观，并使人们能够从异构输入中创造内容。
功能强大的小语言模型
在精选的高质量数据集上训练的小型语言模型或 SLM 将成为常态。小型语言模型（如微软的 PHI-2 和 Mistral 7B）参数更少，系统需求更低，其质量可与大型语言模型（LLM）媲美。由于生成式人工智能在某些工作和法规遵从方面的灵活性，其应用将越来越广泛。
自主代理的崛起
通过使用多模态人工智能和复杂的算法，自主代理正在彻底改变生成式人工智能。利用 LlamaIndex 和 LangChain 等工具，这些自学习系统可以检查多种形式的数据，从而得出有理有据的结论。通过提供智能、情境感知的互动，并最大限度地减少人工干预，它们改善了多个行业的消费者体验。
开放模型将与专有模型相媲美
GPT 3.5、Claude 2 和 Jurassic-2 等专有模型正在被开放的生成式人工智能模型所超越。Mistral 的 Mixtral-8x7B、Falcon 180B 和 Meta 的 Llama 2 70B 等模型的受欢迎程度正在上升。未来，这些公司或许还会推出更多的更新版本，为企业内部托管或混合托管提供强有力的替代品。
云原生成为内部部署 GenAI 的关键
托管生成式人工智能模型的首选平台是 Kubernetes。使用人工智能系统的主要公司包括 Hugging Face、OpenAI 和谷歌。Ray Serve、vLLM 和文本生成推理等工具支持容器化模型推理。用户可以使用更复杂的基于 Kubernetes 的框架来有效管理人工智能模型的生命周期。云原生生态系统中的参与者为集成工作流扩展了 LLMOps，并为生成式人工智能提供了最佳实践。
