5 передовых тенденций генеративного ИИ в 2024 году
В 2024 году генеративный ИИ будет стремительно развиваться. Большие и малые языковые модели, мультимодальные ИИ и автономные агенты станут более интуитивными и эффективными. Открытые модели, такие как Llama 2 и Mixtral, приблизятся по качеству к закрытым. Это обеспечит новые возможности для бизнеса и пользователей.
Год 2023 стал переломным в развитии технологий, когда генеративный ИИ стал повсеместно распространённым. В начале 2024 года ожидается быстрое развитие генеративного ИИ, появление новых тенденций, которые обещают изменить технологии и их применение.
Эти тенденции, начиная от улучшений в мультимодальных моделях ИИ до роста небольших языковых моделей, не только определят технологический ландшафт, но и изменят взаимодействие, творчество и понимание потенциала ИИ.
Давайте рассмотрим основные тенденции в генеративном ИИ на предстоящий год.
Эти тенденции, начиная от улучшений в мультимодальных моделях ИИ до роста небольших языковых моделей, не только определят технологический ландшафт, но и изменят взаимодействие, творчество и понимание потенциала ИИ.
Давайте рассмотрим основные тенденции в генеративном ИИ на предстоящий год.
Появление мультимодальных моделей ИИ
GPT-4 от OpenAI, Llama 2 от Meta и Mistral показали, как продвинулись большие языковые модели. Эти технологии теперь выходят за рамки текста благодаря мультимодальным ИИ-моделям, которые позволяют пользователям комбинировать контент из текста, аудио, изображений и видео для создания нового материала. Такой подход включает объединение данных, таких как изображения, текст и речь, с продвинутыми алгоритмами для предсказаний и создания результатов.
В 2024 году ожидается значительное развитие мультимодального ИИ, что приведет к изменению возможностей генеративного ИИ. Эти модели переходят от традиционных функций, работающих с одним типом данных, к интеграции различных типов данных, таких как изображения, язык и аудио. Благодаря этому переходу к мультимодальным моделям ИИ станет более интуитивным и динамичным.
GPT-4V уже популярен среди подписчиков ChatGPT Plus за свои мультимодальные возможности. В 2024 году можно ожидать появления открытых моделей, таких как Большой Языковой и Визуальный Ассистент (LLava).
В 2024 году ожидается значительное развитие мультимодального ИИ, что приведет к изменению возможностей генеративного ИИ. Эти модели переходят от традиционных функций, работающих с одним типом данных, к интеграции различных типов данных, таких как изображения, язык и аудио. Благодаря этому переходу к мультимодальным моделям ИИ станет более интуитивным и динамичным.
GPT-4V уже популярен среди подписчиков ChatGPT Plus за свои мультимодальные возможности. В 2024 году можно ожидать появления открытых моделей, таких как Большой Языковой и Визуальный Ассистент (LLava).
Способные и мощные малые языковые модели
Если 2023 год был годом больших языковых моделей, то в 2024 году на сцену выйдут маленькие языковые модели. Большие языковые модели (LLM) обучаются на огромных наборах данных, таких как Common Crawl и The Pile. Эти терабайты данных были извлечены из миллиардов общедоступных веб-сайтов. Хотя эти данные полезны для обучения LLM генерации содержательного контента и предсказания следующего слова, они часто бывают шумными из-за их общей интернет-природы.
Маленькие языковые модели (SLM), напротив, обучаются на более ограниченных, но качественных наборах данных, таких как учебники, журналы и авторитетные источники. Эти модели меньше по количеству параметров, а также по требованиям к хранению и памяти, что позволяет им работать на менее мощном и более дешевом оборудовании. SLM создают контент, сопоставимый по качеству с некоторыми их большими аналогами, несмотря на гораздо меньший размер.
PHI-2 от Microsoft и Mistral 7B – это две перспективные маленькие языковые модели, которые станут основой для следующего поколения приложений с генеративным ИИ.
Компании смогут точно настраивать SLM для выполнения конкретных задач и функций в определённых областях. Это поможет соответствовать юридическим и нормативным требованиям, что ускорит внедрение языковых моделей.
Маленькие языковые модели (SLM), напротив, обучаются на более ограниченных, но качественных наборах данных, таких как учебники, журналы и авторитетные источники. Эти модели меньше по количеству параметров, а также по требованиям к хранению и памяти, что позволяет им работать на менее мощном и более дешевом оборудовании. SLM создают контент, сопоставимый по качеству с некоторыми их большими аналогами, несмотря на гораздо меньший размер.
PHI-2 от Microsoft и Mistral 7B – это две перспективные маленькие языковые модели, которые станут основой для следующего поколения приложений с генеративным ИИ.
Компании смогут точно настраивать SLM для выполнения конкретных задач и функций в определённых областях. Это поможет соответствовать юридическим и нормативным требованиям, что ускорит внедрение языковых моделей.
Восстание автономных агентов
Автономные агенты представляют собой инновационный подход к созданию генеративных ИИ моделей. Эти агенты — автономные программные программы, предназначенные для выполнения определённой задачи. В случае генеративного ИИ способность автономных агентов создавать контент без вмешательства человека преодолевает ограничения традиционного подхода к проектированию подсказок.
В разработке автономных агентов используются передовые алгоритмы и методы машинного обучения. Эти агенты учатся на данных, адаптируются к новым ситуациям и принимают решения с минимальным вмешательством человека. Например, OpenAI создала инструменты, такие как настраиваемые GPT, которые эффективно используют автономных агентов, что свидетельствует о значительном прогрессе в области искусственного интеллекта.
Мультимодальный ИИ, который объединяет различные ИИ-техники, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение и машинное обучение, играет ключевую роль в развитии автономных агентов. Он может делать предсказания, принимать решения и более точно взаимодействовать, анализируя разные типы данных одновременно и учитывая текущий контекст.
Фреймворки, такие как LangChain и LlamaIndex, являются популярными инструментами для создания агентов на основе больших языковых моделей. В 2024 году мы увидим новые фреймворки, которые будут использовать возможности мультимодального ИИ.
Благодаря интеллектуальному и оперативному взаимодействию, автономные агенты будут очень полезны для улучшения клиентского опыта. Эти высококонтекстные агенты будут выгодны таким отраслям, как туризм, гостиничный бизнес, розничная торговля и образование, так как они снижают общие расходы за счёт уменьшения необходимости в человеческом вмешательстве.
В разработке автономных агентов используются передовые алгоритмы и методы машинного обучения. Эти агенты учатся на данных, адаптируются к новым ситуациям и принимают решения с минимальным вмешательством человека. Например, OpenAI создала инструменты, такие как настраиваемые GPT, которые эффективно используют автономных агентов, что свидетельствует о значительном прогрессе в области искусственного интеллекта.
Мультимодальный ИИ, который объединяет различные ИИ-техники, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение и машинное обучение, играет ключевую роль в развитии автономных агентов. Он может делать предсказания, принимать решения и более точно взаимодействовать, анализируя разные типы данных одновременно и учитывая текущий контекст.
Фреймворки, такие как LangChain и LlamaIndex, являются популярными инструментами для создания агентов на основе больших языковых моделей. В 2024 году мы увидим новые фреймворки, которые будут использовать возможности мультимодального ИИ.
Благодаря интеллектуальному и оперативному взаимодействию, автономные агенты будут очень полезны для улучшения клиентского опыта. Эти высококонтекстные агенты будут выгодны таким отраслям, как туризм, гостиничный бизнес, розничная торговля и образование, так как они снижают общие расходы за счёт уменьшения необходимости в человеческом вмешательстве.
Открытые модели станут сравнимы с закрытыми моделями
В 2024 году открытые генеративные ИИ-модели ожидает значительное развитие, и некоторые прогнозы предполагают, что они будут сопоставимы с закрытыми моделями. Сравнение между открытыми и закрытыми моделями, однако, является сложным и зависит от множества факторов, включая конкретные случаи использования, ресурсы на разработку и данные, использованные для обучения моделей.
Llama 2 70B от Meta, Falcon 180B и Mixtral-8x7B от Mistral AI стали очень популярными в 2023 году, демонстрируя производительность, сопоставимую с закрытыми моделями, такими как GPT-3.5, Claude 2 и Jurassic-2.
В будущем разрыв между открытыми и закрытыми моделями будет уменьшаться, предоставляя компаниям отличную возможность размещать генеративные ИИ-модели в гибридных или локальных средах.
В 2024 году будет выпущена следующая итерация моделей от Meta, Mistral и, возможно, новых участников, которые станут жизнеспособной альтернативой закрытым моделям, доступным через API.
Llama 2 70B от Meta, Falcon 180B и Mixtral-8x7B от Mistral AI стали очень популярными в 2023 году, демонстрируя производительность, сопоставимую с закрытыми моделями, такими как GPT-3.5, Claude 2 и Jurassic-2.
В будущем разрыв между открытыми и закрытыми моделями будет уменьшаться, предоставляя компаниям отличную возможность размещать генеративные ИИ-модели в гибридных или локальных средах.
В 2024 году будет выпущена следующая итерация моделей от Meta, Mistral и, возможно, новых участников, которые станут жизнеспособной альтернативой закрытым моделям, доступным через API.
Cloud Native становится ключом к On-Prem GenAI
Kubernetes уже является предпочтительной средой для размещения генеративных ИИ моделей. Ожидается, что такие ключевые игроки, как Hugging Face, OpenAI и Google, будут использовать облачную инфраструктуру на базе Kubernetes для предоставления платформ генеративного ИИ.
Инструменты, такие как Text Generation Inference от Hugging Face, Ray Serve от AnyScale и vLLM, уже поддерживают выполнение моделей в контейнерах. В 2024 году мы увидим развитие фреймворков, инструментов и платформ, работающих на Kubernetes, для управления полным жизненным циклом базовых моделей. Пользователи смогут эффективно предварительно обучать, дообучать, развёртывать и масштабировать генеративные модели.
Ключевые игроки экосистемы облачных технологий будут предоставлять эталонные архитектуры, лучшие практики и оптимизации для работы генеративного ИИ на облачной инфраструктуре. LLMOps будет расширен для поддержки интегрированных облачных рабочих процессов.
В 2024 году генеративный ИИ будет быстро развиваться, предлагая новые и удивительные возможности, которые принесут пользу как потребителям, так и предприятиям.
Инструменты, такие как Text Generation Inference от Hugging Face, Ray Serve от AnyScale и vLLM, уже поддерживают выполнение моделей в контейнерах. В 2024 году мы увидим развитие фреймворков, инструментов и платформ, работающих на Kubernetes, для управления полным жизненным циклом базовых моделей. Пользователи смогут эффективно предварительно обучать, дообучать, развёртывать и масштабировать генеративные модели.
Ключевые игроки экосистемы облачных технологий будут предоставлять эталонные архитектуры, лучшие практики и оптимизации для работы генеративного ИИ на облачной инфраструктуре. LLMOps будет расширен для поддержки интегрированных облачных рабочих процессов.
В 2024 году генеративный ИИ будет быстро развиваться, предлагая новые и удивительные возможности, которые принесут пользу как потребителям, так и предприятиям.
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