Come l’intelligenza artificiale generativa cambierà il mondo
L’interazione tecnologica è stata rivoluzionata dall’intelligenza artificiale generativa, una branca dell’intelligenza artificiale. Gli effetti dell’intelligenza artificiale generativa hanno un impatto di vasta portata: può produrre una scrittura che sembra umana e fotografie che sono realistiche. L’intelligenza artificiale e l’intelligenza artificiale generativa si differenziano per il fatto che la prima impiega una gamma più ampia di tecnologie, mentre la seconda sfrutta le tecniche di apprendimento automatico per produrre nuovi dati da quelli vecchi. Gli sviluppi futuri dovrebbero fornire usi ancora più all’avanguardia per l’intelligenza artificiale generativa, man mano che continuiamo a esplorarne le possibilità. Ecco i 5 modi in cui l’intelligenza artificiale generativa trasformerà il mondo.
Emergenza di modelli di intelligenza artificiale multimodale
I progressi significativi dell’intelligenza artificiale multimodale rivoluzioneranno le capacità creative. Questo sviluppo è caratterizzato da modelli linguistici di grandi dimensioni come Mistral, Llama 2 e GPT4 di Meta e OpenAI. Il famoso GPT4-V e i prossimi modelli come LLava utilizzano una varietà di tipi di dati per rendere l’intelligenza artificiale più dinamica e intuitiva e per consentire alle persone di creare contenuti da input eterogenei.
Modelli linguistici di piccole dimensioni capaci e potenti
I modelli linguistici di piccole dimensioni, o SLM, addestrati su set di dati selezionati e di alta qualità, diventeranno la norma. Con meno parametri e meno esigenze di sistema, i modelli linguistici di piccole dimensioni, come PHI-2 e Mistral 7B di Microsoft, offrono una qualità pari a quella dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Le applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa diventeranno sempre più diffuse grazie alla loro flessibilità per determinati lavori e alla conformità alle normative.
L’ascesa degli agenti autonomi
Gli agenti autonomi stanno rivoluzionando l’intelligenza artificiale generativa con l’uso di intelligenza artificiale multimodale e algoritmi sofisticati. Utilizzando strumenti come LlamaIndex e LangChain, questi sistemi di autoapprendimento esaminano molte forme di dati per giungere a conclusioni ben informate. Offrendo interazioni intelligenti e consapevoli del contesto e riducendo al minimo l’intervento umano, migliorano le esperienze dei consumatori in diversi settori.
I modelli aperti diventeranno paragonabili ai modelli proprietari
Modelli proprietari come GPT 3.5, Claude 2 e Jurassic-2 sono stati superati da modelli di intelligenza artificiale generativa aperti. Stanno aumentando la popolarità di modelli come Mixtral-8x7B di Mistral, Falcon 180B e Llama 2 70B di Meta. Questi e forse altri operatori rilasceranno in futuro versioni aggiornate in grado di fornire validi sostituti all’hosting on-premise o ibrido.
Il cloud nativo diventa la chiave per la GenAI on-premise
La piattaforma preferita per ospitare modelli di intelligenza artificiale generativa è Kubernetes. Le principali aziende che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale sono Hugging Face, OpenAI e Google. L’inferenza dei modelli in container è supportata da strumenti come Ray Serve, vLLM e Text Generation Inference. Gli utenti possono gestire efficacemente la durata dei modelli di intelligenza artificiale utilizzando framework più sofisticati basati su Kubernetes. Gli attori dell’ecosistema cloud-native espandono LLMOps per flussi di lavoro integrati e offrono le migliori pratiche per l’intelligenza artificiale generativa.
