Τρόποι με τους οποίους η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει τον κόσμο
Η τεχνολογική αλληλεπίδραση φέρνει επανάσταση με τη γενεσιουργό τεχνητή νοημοσύνη, έναν κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης. Τα αποτελέσματα της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν εκτεταμένες επιπτώσεις – μπορεί να παράγει γραφή που να μοιάζει με ανθρώπινη και φωτογραφίες που να είναι αληθοφανείς. Η τεχνητή νοημοσύνη έναντι της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης διαφέρει στο ότι η πρώτη χρησιμοποιεί ένα ευρύτερο φάσμα τεχνολογιών, ενώ η δεύτερη αξιοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης για την παραγωγή νέων δεδομένων από παλιά. Οι μελλοντικές εξελίξεις αναμένεται να προσφέρουν ακόμη περισσότερες χρήσεις αιχμής για τη γενεσιουργό τεχνητή νοημοσύνη, καθώς συνεχίζουμε να εξερευνούμε τις δυνατότητές της. Ακολουθούν οι 5 τρόποι με τους οποίους η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη θα μεταμορφώσει τον κόσμο.
Ανάδυση πολυτροπικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
Οι σημαντικές εξελίξεις στην πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη θα φέρουν επανάσταση στις δημιουργικές ικανότητες. Αυτή η εξέλιξη χαρακτηρίζεται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το Mistral, το Llama 2 και το GPT4 της Meta και του OpenAI. Μια ποικιλία ειδών δεδομένων χρησιμοποιείται στο ευρέως διαδεδομένο GPT4-V και σε επερχόμενα μοντέλα όπως το LLava για να καταστήσει την τεχνητή νοημοσύνη πιο δυναμική και διαισθητική και να επιτρέψει στους ανθρώπους να δημιουργούν περιεχόμενο από ετερογενείς εισροές.
Ικανά και ισχυρά μοντέλα μικρών γλωσσών
Τα μικρά γλωσσικά μοντέλα ή SLM, που εκπαιδεύονται σε επιλεγμένα σύνολα δεδομένων υψηλής ποιότητας, θα γίνουν ο κανόνας. Με λιγότερες παραμέτρους και λιγότερες ανάγκες συστήματος, τα μικρά γλωσσικά μοντέλα – όπως τα PHI-2 και Mistral 7B της Microsoft – προσφέρουν ποιότητα που είναι εφάμιλλη των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM). Οι εφαρμογές της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης θα χρησιμοποιηθούν ευρύτερα ως αποτέλεσμα της ευελιξίας τους για ορισμένες εργασίες και της κανονιστικής συμμόρφωσης.
Η άνοδος των αυτόνομων πρακτόρων
Οι αυτόνομοι πράκτορες φέρνουν επανάσταση στη γενεσιουργό τεχνητή νοημοσύνη με τη χρήση πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης και εξελιγμένων αλγορίθμων. Χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το LlamaIndex και το LangChain, αυτά τα αυτοδιδακτικά συστήματα εξετάζουν πολλές μορφές δεδομένων προκειμένου να καταλήξουν σε καλά πληροφορημένα συμπεράσματα. Προσφέροντας έξυπνες αλληλεπιδράσεις με επίγνωση του πλαισίου και ελαχιστοποιώντας την ανθρώπινη παρέμβαση, βελτιώνουν τις εμπειρίες των καταναλωτών σε διάφορους κλάδους.
Τα ανοικτά μοντέλα θα γίνουν συγκρίσιμα με τα ιδιόκτητα μοντέλα
Τα ιδιόκτητα μοντέλα, όπως τα GPT 3.5, Claude 2 και Jurassic-2, ξεπερνιούνται από τα ανοικτά μοντέλα γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης. Αυξάνεται η δημοτικότητα μοντέλων όπως το Mixtral-8x7B της Mistral, το Falcon 180B και το Llama 2 70B της Meta. Αυτοί και ίσως και άλλοι παίκτες θα κυκλοφορήσουν στο μέλλον ενημερωμένες εκδόσεις που θα παρέχουν ισχυρά υποκατάστατα για την επιτόπια ή υβριδική φιλοξενία.
Το Cloud Native γίνεται το κλειδί για το On-Prem GenAI
Η προτιμώμενη πλατφόρμα για τη φιλοξενία μοντέλων γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης είναι το Kubernetes. Στις μεγάλες εταιρείες που χρησιμοποιούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνονται οι Hugging Face, OpenAI και Google. Η εξαγωγή συμπερασμάτων για μοντέλα σε εμπορευματοκιβώτια υποστηρίζεται από εργαλεία όπως το Ray Serve, το vLLM και το Text Generation Inference. Οι χρήστες μπορούν να διαχειριστούν αποτελεσματικά τη διάρκεια ζωής των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας πιο εξελιγμένα πλαίσια βασισμένα στο Kubernetes. Οι παίκτες του cloud-native οικοσυστήματος επεκτείνουν τα LLMOps για ολοκληρωμένες ροές εργασίας και προσφέρουν βέλτιστες πρακτικές για την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη.
