Miten generatiivinen tekoäly tulee muuttamaan maailmaa

Teknologinen vuorovaikutus on mullistumassa generatiivisen tekoälyn, tekoälyn haaran, myötä. Generatiivisen tekoälyn vaikutukset ovat kauaskantoisia – se voi tuottaa ihmisen näköistä kirjoitusta ja elävän näköisiä valokuvia. Tekoäly vs. generatiivinen tekoäly eroaa toisistaan siinä, että ensin mainittu käyttää laajempaa teknologiavalikoimaa, kun taas jälkimmäinen hyödyntää koneoppimistekniikoita tuottaakseen vanhasta datasta uutta tietoa. Tulevaisuuden kehitys tarjoanee entistä enemmän huippuluokan käyttötapoja generatiiviselle tekoälylle, kun jatkamme sen mahdollisuuksien tutkimista. Tässä on 5 tapaa, joilla generatiivinen tekoäly tulee muuttamaan maailmaa.

Multimodaalisten tekoälymallien syntyminen

Multimodaalisen tekoälyn merkittävät edistysaskeleet tulevat mullistamaan luovat kyvyt. Tätä kehitystä kuvaavat suuret kielimallit, kuten Mistral, Llama 2 ja GPT4, jotka ovat peräisin Metalta ja OpenAI:lta. Suositussa GPT4-V:ssä ja tulevissa malleissa, kuten LLavassa, käytetään erilaisia tietotyyppejä, jotta tekoälystä tulisi dynaamisempi ja intuitiivisempi ja jotta ihmiset voisivat luoda sisältöä heterogeenisistä syötteistä.

Pätevät ja tehokkaat pienet kielimallit

Pienistä kielimalleista eli SLM-malleista, jotka on koulutettu valikoiduilla, korkealaatuisilla tietokokonaisuuksilla, tulee normi. Pienet kielimallit – kuten Microsoftin PHI-2 ja Mistral 7B – tarjoavat vähemmän parametreja ja vähemmän järjestelmätarpeita ja ovat laadultaan samantasoisia kuin suuret kielimallit (LLM). Generatiivisen tekoälyn sovellukset yleistyvät, koska ne soveltuvat joustavasti tiettyihin työtehtäviin ja säännösten noudattamiseen.

Autonomisten agenttien nousu

Autonomiset agentit mullistavat generatiivisen tekoälyn multimodaalisen tekoälyn ja kehittyneiden algoritmien avulla. LlamaIndexin ja LangChainin kaltaisten työkalujen avulla nämä itseoppivat järjestelmät tutkivat monenlaista dataa tehdäkseen perusteltuja johtopäätöksiä. Tarjoamalla älykkäitä, asiayhteystietoisia vuorovaikutussuhteita ja minimoimalla ihmisen puuttumisen, ne parantavat kuluttajakokemuksia useilla toimialoilla.

Avoimista malleista tulee vertailukelpoisia omien mallien kanssa

GPT 3.5:n, Claude 2:n ja Jurassic-2:n kaltaiset omistusoikeudelliset mallit ovat ylittämässä avoimet generatiivisen tekoälyn mallit. Suosio kasvaa Mistralin Mixtral-8x7B:n, Falcon 180B:n ja Metan Llama 2 70B:n kaltaisten mallien myötä. Nämä ja ehkä useammat toimijat julkaisevat tulevaisuudessa päivitettyjä versioita, jotka tarjoavat vahvan korvikkeen tiloissa tapahtuvalle tai hybridi-isännöinnille.

Cloud Native on avainasemassa On-Prem GenAI:lle

Suositeltava alusta generatiivisten tekoälymallien isännöintiin on Kubernetes. Merkittäviä tekoälyjärjestelmiä käyttäviä yrityksiä ovat muun muassa Hugging Face, OpenAI ja Google. Konttipohjaista mallien päättelyä tukevat työkalut, kuten Ray Serve, vLLM ja Text Generation Inference. Käyttäjät voivat hallita tehokkaasti tekoälymallien elinkaarta käyttämällä kehittyneempiä Kubernetes-pohjaisia kehyksiä. Pilvinatiivisen ekosysteemin toimijat laajentavat LLMOpsia integroituja työnkulkuja varten ja tarjoavat parhaita käytäntöjä generatiiviseen tekoälyyn.