6 тенденций GenAI, которые стоит ожидать в 2024 году
Генеративный ИИ активно внедряется в бизнес, заменяя и дополняя задачи человека. Открытые и мультимодальные модели становятся популярными, и их использование растет. В 2024 году ожидаются инновации и усилия по снижению углеродного следа ИИ. Технологии развиваются быстро, и ИИ может стать такой же обыденностью, как ноутбук.
Внимание всего мира переключилось на OpenAI, когда компания сделала генеративный ИИ доступным для всех с помощью ChatGPT. Затем ситуация снова изменилась с выходом GPT-4, который может искать информацию в интернете с помощью Bing и давать более точные ответы, включая ссылки на источники. Нет сомнений, что развитие генеративного ИИ уже сильно влияет на нашу работу. Но как недавние достижения изменят нашу жизнь в ближайшем будущем? Вот всё, что вам нужно знать о трендах в области генеративного ИИ в 2024 году.
Что такое GenAI?
Сначала краткое напоминание о генеративном ИИ. Это сложные модели глубокого обучения, которые обучаются на данных и создают новый контент, например, текст, изображения, видео или музыку. Эти модели обучены на разнообразных наборах данных, чтобы предоставлять оригинальный, похожий на человеческий, контент. Самый известный пример – ChatGPT от OpenAI, чат-бот на основе обработки естественного языка (NLP), который сделал возможности генеративного ИИ доступными для всех, даже без знания программирования.
Тенденция 1: Использование моделей GenAI станет обыденной практикой
По данным опроса Gartner, 55% организаций уже начали использовать генеративный ИИ в своем бизнесе. Это не просто разговоры: реальные инвестиции направлены на изменение способов нашей работы. Например, генеративный ИИ будет всё чаще использоваться для симуляций, содействия в исследованиях, прогнозирования спроса на энергию, разработки лекарств, автономных автомобилей и даже для исследований космоса. Ожидается, что приложения генеративного ИИ будут всё больше интегрироваться в программное обеспечение. Некоторые примеры включают Windows Copilot или Neural Filters в Adobe Photoshop.
Тенденция 2: LLM с открытым исходным кодом набирают обороты
Бум открытого кода начался, когда Meta выпустила Llama в 2023 году. Спустя несколько месяцев OpenAI ответила, выпустив публичную версию ChatGPT. В декабре 2023 года Mistral представила Mixtral, лучшую открытую модель по многим показателям. Борьба за звание "лучшей модели" между открытыми и закрытыми моделями становится всё более напряженной. Вопрос времени, когда открытые модели догонят закрытые, такие как ChatGPT (GPT-4) от OpenAI или Claude от Anthropic, доступные только через API.
Некоторые шутят, что английский стал новым языком программирования, но генеративный ИИ предоставляет много возможностей для разработчиков, особенно благодаря использованию готовых открытых моделей. Благодаря усилиям сообщества открытого кода, нет необходимости начинать с нуля. Предобученные открытые модели можно скачать из популярных репозиториев, таких как Hugging Face, и настроить их с помощью:
1. Тонкой настройки – дообучения модели на конкретных данных.
2. Промпт-инжиниринга – указания модели, как выполнять определенную задачу.
3. Генерации с поддержкой поиска (RAG) – оснащения модели актуальными знаниями из конкретной области, что повышает точность и проверяемость ответов.
Компании могут выбирать открытые модели вместо закрытых по разным причинам. Для некоторых это возможность максимально настроить и контролировать свои ИИ-приложения, адаптируя их к конкретным потребностям. Для других гибкость открытых моделей позволяет обойти ограничения закрытых, особенно в доступе и интеграции собственных данных. В долгосрочной перспективе открытые решения предложат экономичность и возможность переключаться между разными моделями, что обеспечивает адаптивность в быстро меняющемся мире генеративного ИИ.
Разработчики уже создали тысячи настроенных моделей на основе открытых, таких как Llama. Мы ожидаем, что в 2024 году их станет ещё больше. В настоящее время создать новое приложение на основе Mistral легко.
Некоторые шутят, что английский стал новым языком программирования, но генеративный ИИ предоставляет много возможностей для разработчиков, особенно благодаря использованию готовых открытых моделей. Благодаря усилиям сообщества открытого кода, нет необходимости начинать с нуля. Предобученные открытые модели можно скачать из популярных репозиториев, таких как Hugging Face, и настроить их с помощью:
1. Тонкой настройки – дообучения модели на конкретных данных.
2. Промпт-инжиниринга – указания модели, как выполнять определенную задачу.
3. Генерации с поддержкой поиска (RAG) – оснащения модели актуальными знаниями из конкретной области, что повышает точность и проверяемость ответов.
Компании могут выбирать открытые модели вместо закрытых по разным причинам. Для некоторых это возможность максимально настроить и контролировать свои ИИ-приложения, адаптируя их к конкретным потребностям. Для других гибкость открытых моделей позволяет обойти ограничения закрытых, особенно в доступе и интеграции собственных данных. В долгосрочной перспективе открытые решения предложат экономичность и возможность переключаться между разными моделями, что обеспечивает адаптивность в быстро меняющемся мире генеративного ИИ.
Разработчики уже создали тысячи настроенных моделей на основе открытых, таких как Llama. Мы ожидаем, что в 2024 году их станет ещё больше. В настоящее время создать новое приложение на основе Mistral легко.
Тенденция 3: Специализированные модели GenAI для конкретных целей
Принятие генеративного ИИ в компаниях будет зависеть от развития моделей, которые адаптированы под конкретные задачи и данные. Такие модели будут эффективнее в использовании вычислительных ресурсов. Организации будут применять несколько специализированных моделей одновременно.
Manuvir Das из NVIDIA отмечает, что универсальный подход не подходит всем. Разные компании работают с разными типами данных, поэтому им нужно адаптировать генеративный ИИ под свои цели для достижения наилучших результатов. Это означает, что большинство больших языковых моделей будут использовать данные, специфичные для их области, и информацию из внешних источников с помощью таких методов, как RAG.
Хотя дообучение моделей требует больше вычислительных ресурсов (GPU), их использование в реальных задачах становится гораздо эффективнее. Большинство открытых моделей, таких как Llama 2 и Mixtral, могут работать на одном GPU, что способствует их внедрению и применению в различных сферах бизнеса.
Manuvir Das из NVIDIA отмечает, что универсальный подход не подходит всем. Разные компании работают с разными типами данных, поэтому им нужно адаптировать генеративный ИИ под свои цели для достижения наилучших результатов. Это означает, что большинство больших языковых моделей будут использовать данные, специфичные для их области, и информацию из внешних источников с помощью таких методов, как RAG.
Хотя дообучение моделей требует больше вычислительных ресурсов (GPU), их использование в реальных задачах становится гораздо эффективнее. Большинство открытых моделей, таких как Llama 2 и Mixtral, могут работать на одном GPU, что способствует их внедрению и применению в различных сферах бизнеса.
Тенденция 4: Отставьте LLM, пришло время LMM
Большие мультимодальные модели (LMM) – это модели глубокого обучения, которые работают с разными типами данных: текстами, изображениями, видео и т.д. Например, Stable Diffusion – это мультимодальная модель, которая принимает текстовый запрос и генерирует изображение (т.е. текст в изображение). Люди естественно работают с разными типами данных и учатся на их основе, поэтому ИИ, который может делать то же самое, имеет явные преимущества.
Сейчас существует много таких моделей. Некоторые из самых известных примеров – это Midjourney, Adobe Firefly и даже ChatGPT (с платным аккаунтом). На самом деле, в прошлом году выходила новая мультимодальная модель каждую неделю.
Мы считаем, что 2023 год был годом больших языковых моделей (LLM), а 2024 год станет годом мультимодальных моделей (LMM). Ожидания потребителей к следующему поколению ИИ-помощников возросли. Основная трудность с LMM заключается в работе с данными: изображения, видео и другие неструктурированные данные сложно обрабатывать и управлять ими. Умение строить эффективные конвейеры данных будет ключом к успеху.
Сейчас существует много таких моделей. Некоторые из самых известных примеров – это Midjourney, Adobe Firefly и даже ChatGPT (с платным аккаунтом). На самом деле, в прошлом году выходила новая мультимодальная модель каждую неделю.
Мы считаем, что 2023 год был годом больших языковых моделей (LLM), а 2024 год станет годом мультимодальных моделей (LMM). Ожидания потребителей к следующему поколению ИИ-помощников возросли. Основная трудность с LMM заключается в работе с данными: изображения, видео и другие неструктурированные данные сложно обрабатывать и управлять ими. Умение строить эффективные конвейеры данных будет ключом к успеху.
Тенденция 5: Сотрудничество с GenAI
Если вы прочитали до этого момента, возможно, вас интересует: написал ли этот текст генеративный ИИ? Хороший вопрос! Ответ – нет. Мы действительно попросили нашего нового помощника (извините, Google, мы все еще вас любим!) помочь найти информацию, создать структуру и убедиться, что мы не упустили тренды. Но то, что вы читаете, написано человеком. Почему? Потому что люди всё ещё могут быстро заметить, был ли текст написан ИИ, частично из-за отсутствия оригинальности.
Мы считаем, что использование генеративного ИИ – это сотрудничество, как и многие люди сотрудничают со своими компьютерами, телефонами, интернетом и другими технологиями. Сотрудничество с ИИ помогает автоматизировать повторяющиеся задачи, освобождая больше времени для творчества и инноваций в работе. Например, чат-боты для техподдержки могут справляться с простыми вопросами, а автоматизированные системы могут выполнять более сложные задачи, такие как создание финансовых отчётов и прогнозных моделей. По данным Forrester, ИИ будет сотрудничать с людьми, а не заменять их, как считалось ранее.
Большие языковые модели – это не просто чат-боты, с которыми мы их ассоциируем. Они станут умными агентами, которые будут автоматизировать многие повторяющиеся задачи. Не воспринимайте их как угрозу, а как помощников или со-пилотов, работающих вместе с вами. Ещё одна область, где генеративный ИИ может быть особенно полезен, – это создание новых синтетических данных для заполнения пропусков, которые будут использоваться для обучения новых моделей.
Мы считаем, что использование генеративного ИИ – это сотрудничество, как и многие люди сотрудничают со своими компьютерами, телефонами, интернетом и другими технологиями. Сотрудничество с ИИ помогает автоматизировать повторяющиеся задачи, освобождая больше времени для творчества и инноваций в работе. Например, чат-боты для техподдержки могут справляться с простыми вопросами, а автоматизированные системы могут выполнять более сложные задачи, такие как создание финансовых отчётов и прогнозных моделей. По данным Forrester, ИИ будет сотрудничать с людьми, а не заменять их, как считалось ранее.
Большие языковые модели – это не просто чат-боты, с которыми мы их ассоциируем. Они станут умными агентами, которые будут автоматизировать многие повторяющиеся задачи. Не воспринимайте их как угрозу, а как помощников или со-пилотов, работающих вместе с вами. Ещё одна область, где генеративный ИИ может быть особенно полезен, – это создание новых синтетических данных для заполнения пропусков, которые будут использоваться для обучения новых моделей.
Тенденция 6: Стабильность в искусственном интеллекте
Ещё один тренд, который только начинает развиваться, — это забота о устойчивом развитии в области ИИ. Хотя общение с чат-ботом ИИ может не казаться загрязнением, реальность немного другая. Модели ИИ требуют много вычислительных ресурсов, которые обеспечиваются серверами. Для этого требуется значительное количество электроэнергии, часто от устаревших электростанций и невозобновляемых источников. В 2024 году мы ожидаем, что компании и независимые инициативы будут стремиться уменьшить углеродный след своей работы с ИИ.
Следующие шаги GenAI в 2024 году
Помните, что всего 17 лет назад, в 2007 году, был выпущен первый iPhone. Сегодня абсолютно нормально быть на связи круглосуточно, находить путь в любом месте с помощью Google Maps и делать многое другое. С таким быстрым развитием генеративного ИИ трудно представить, каким будет будущее — или, может быть, мы могли бы просто спросить об этом генеративный ИИ. Ожидается, что в 2024 году нас ждут много инноваций и сюрпризов. Без сомнения, генеративный ИИ скоро станет таким же обычным, как наличие ноутбука.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024