Sposoby, w jakie generatywna sztuczna inteligencja zmieni świat

Interakcja technologiczna jest rewolucjonizowana przez generatywną sztuczną inteligencję, gałąź sztucznej inteligencji. Efekty sztucznej inteligencji generatywnej mają daleko idące skutki – może ona tworzyć pismo, które wygląda jak ludzkie i zdjęcia, które są realistyczne. Sztuczna inteligencja różni się od sztucznej inteligencji generatywnej tym, że ta pierwsza wykorzystuje szerszy zakres technologii, podczas gdy ta druga wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do tworzenia nowych danych ze starych. Przyszły rozwój powinien zapewnić jeszcze bardziej nowatorskie zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej, ponieważ nadal badamy jej możliwości. Oto 5 sposobów na to, jak generatywna sztuczna inteligencja zmieni świat.

Pojawienie się multimodalnych modeli sztucznej inteligencji

Znaczące postępy w multimodalnej sztucznej inteligencji zrewolucjonizują zdolności twórcze. Rozwój ten jest typowy dla dużych modeli językowych, takich jak Mistral, Llama 2 i GPT4 z Meta i OpenAI. Różne rodzaje danych są wykorzystywane w popularnym GPT4-V i nadchodzących modelach, takich jak LLava, aby sztuczna inteligencja była bardziej dynamiczna i intuicyjna oraz aby umożliwić ludziom tworzenie treści z heterogenicznych danych wejściowych.

Zdolne i wydajne małe modele językowe

Małe modele językowe (SLM), trenowane na wybranych, wysokiej jakości zbiorach danych, staną się normą. Przy mniejszej liczbie parametrów i mniejszych potrzebach systemowych, małe modele językowe – takie jak PHI-2 i Mistral 7B firmy Microsoft – oferują jakość porównywalną z dużymi modelami językowymi (LLM). Zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej będą coraz szerzej stosowane ze względu na ich elastyczność w niektórych zadaniach i zgodność z przepisami.

Rozwój autonomicznych agentów

Autonomiczni agenci rewolucjonizują generatywną sztuczną inteligencję dzięki wykorzystaniu multimodalnej sztucznej inteligencji i zaawansowanych algorytmów. Wykorzystując narzędzia takie jak LlamaIndex i LangChain, te samouczące się systemy badają wiele form danych, aby dojść do świadomych wniosków. Oferując inteligentne, świadome kontekstu interakcje i minimalizując interwencję człowieka, poprawiają doświadczenia konsumentów w wielu branżach.

Otwarte modele staną się porównywalne z modelami zastrzeżonymi

Własne modele, takie jak GPT 3.5, Claude 2 i Jurassic-2, są prześcigane przez otwarte generatywne modele sztucznej inteligencji. Rosnącą popularnością cieszą się modele takie jak Mixtral-8x7B firmy Mistral, Falcon 180B i Llama 2 70B firmy Meta. Ci i być może więcej graczy wyda w przyszłości zaktualizowane wersje, które zapewnią silne substytuty dla hostingu lokalnego lub hybrydowego.

Chmura natywna staje się kluczem do lokalnej sztucznej inteligencji

Preferowaną platformą do hostowania generatywnych modeli sztucznej inteligencji jest Kubernetes. Główne firmy korzystające z systemów sztucznej inteligencji to Hugging Face, OpenAI i Google. Konteneryzowane wnioskowanie o modelach jest obsługiwane przez narzędzia takie jak Ray Serve, vLLM i Text Generation Inference. Użytkownicy mogą efektywnie zarządzać żywotnością modeli sztucznej inteligencji przy użyciu bardziej zaawansowanych frameworków opartych na Kubernetes. Gracze w ekosystemie natywnym dla chmury rozszerzają LLMOps dla zintegrowanych przepływów pracy i oferują najlepsze praktyki w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji.