Kitabı oku: «Краткий экскурс по технологиям ИИ», sayfa 4
Глубокое обучение, разновидность машинного обучения, основана на использовании нейронных сетей с множественными слоями (так называемыми глубокими сетями), что позволяет модели обрабатывать данные с предельно высокой точностью. Прорыв в этой области стал возможен благодаря развитию алгоритмов и увеличению вычислительной мощности, что позволило обучать модели на гигантских датасетах. Сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) – два вида сетей, которые преобразили области обработки изображений и естественного языка соответственно.
В области естественного языка (NLP) разработки последних лет позволили создать системы, способные не только понимать и генерировать тексты, но и улавливать контекст и нюансы человеческого языка. Это стало возможным благодаря разработке моделей, таких как трансформеры и BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), которые существенно улучшили качество машинного перевода, создания текстов и других видов взаимодействия с человеческим языком. Такие модели как GPT-3 от OpenAI демонстрируют поразительную способность генерировать связные и смысловые тексты, что может быть применено в самых разных сферах – от автоматизации обслуживания клиентов до создания контента.
Компьютерное зрение также пережило революцию благодаря глубокому обучению. Системы, основанные на CNN, теперь могут распознавать и интерпретировать изображения с человеческой точностью и даже выше. Это привело к значительным улучшениям в автоматизации промышленных процессов, медицинской диагностике и разработке автономных транспортных средств.
Все эти достижения, однако, вызывают новые этические вопросы, особенно в контексте приватности, безопасности данных и потенциальной замены человеческого труда. Обсуждение и решение этих вопросов будет критически важным для дальнейшего принятия и интеграции ИИ в общество. Нас ждут новые вызовы, но и новые возможности для использования этих мощных технологий на благо человечества.
В 2024 году в области искусственного интеллекта (ИИ) происходит ряд ключевых развитий, которые обещают принести значительные изменения в различные сферы деятельности:
Расширение применения генеративного ИИ: В этом году генеративный ИИ начинает активно использоваться не только в технологических кругах, но и становится доступным для широкой публики. Это связано с разработкой приложений, которые позволяют пользователям легко манипулировать и создавать контент с помощью ИИ, от текстов до мультимедийных материалов. В результате больше людей начинают экспериментировать с ИИ, что приводит к новым способам его применения .
Умножение модальностей в ИИ: Мультимодальные ИИ-системы, которые могут одновременно обрабатывать и интегрировать информацию из различных источников, таких как текст, изображения и звук, продолжают развиваться. Эти системы обеспечивают более глубокое понимание контента и повышают точность ИИ-приложений в таких областях, как автоматический перевод, интерактивные помощники и персонализированные рекомендации .
Оптимизация и доступность моделей ИИ: Прогресс в области оптимизации ИИ-моделей делает их более доступными для использования на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. Это расширяет возможности внедрения ИИ в мобильные устройства и встраиваемые системы, позволяя разработчикам создавать более интеллектуальные и адаптивные приложения .
Проблемы с ресурсами и стоимостью облачных вычислений: Наряду с ростом возможностей ИИ увеличивается и потребление ресурсов, включая необходимость в больших объемах облачных вычислений. Это вызывает проблемы, связанные с затратами на облачные сервисы и необходимостью более эффективного использования вычислительных мощностей .
Эти текущие развития подчеркивают динамичное развитие искусственного интеллекта, который продолжает проникать в новые области и трансформировать традиционные подходы к бизнесу, технологиям и повседневной жизни.
5. Большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели (LLM) продолжают играть центральную роль в развитии искусственного интеллекта, открывая новые горизонты в понимании и генерации естественного языка. Эти модели стали фундаментом для множества приложений, способных анализировать, интерпретировать и создавать текст на уровне, который ранее казался недостижимым.
Эволюция LLM: от GPT до современных моделей
История развития больших языковых моделей началась с появления GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, которая произвела революцию в способности машин генерировать связный и понятный текст. С тех пор модели стали только умнее и масштабнее. GPT-3, запущенный в 2020 году, был значительным шагом вперед благодаря своей способности понимать и генерировать текст на основе огромного количества данных, обученных из интернета. В 2024 году последние разработки в этой области, такие как GPT-4 и другие подобные модели, продемонстрировали дальнейшее улучшение в точности, обработке контекста и адаптивности к различным задачам и стилям текста.
Наиболее качественные LLM на сегодняшний день
В настоящее время существует несколько высококачественных больших языковых моделей (LLM), каждая из которых обладает уникальными возможностями и характеристиками. Вот подробный обзор некоторых из наиболее выдающихся моделей:
1. GPT-4 (OpenAI) Она может обрабатывать до 25 000 слов, что делает его пригодным для создания объемного контента.GPT-4 – это последняя итерация генеративной, предварительно обученной, основанной на трансформаторах серии языковых моделей OpenAI. Она генерирует человекоподобные ответы на основе простых текстовых подсказок и обработки естественного языка. GPT-4 – это универсальный инструмент ИИ , который может выполнять технические и творческие задачи, такие как сочинение песен, создание резюме и подготовка бизнес-отчетов. Пользователи также могут добавлять изображения для классификации и создавать подписи.
Лучшие возможности GPT-4
– Автоматизируйте создание контента, реферирование, перевод, генерацию идей, кодирование, поддержку клиентов и другие задачи
– Обрабатывайте текст и изображения одновременно
– Создавайте фреймворки для других приложений или чат-ботов с кроссплатформенной совместимостью и интеграцией API
– Создавайте контент, свободный от вредоносных предубеждений, с помощью усовершенствованных методик обучения
Ограничения GPT-4
– Иногда он может давать предвзятые ответы.
– GPT-4 иногда предоставляет неточные данные, особенно касающиеся последних тенденций и событий.
– Интеграция может оказаться сложной, поскольку требует значительной ИТ-инфраструктуры и опыта.
2. PalM
PaLM (Pathways Language Model), разработанная Google, является значительным шагом вперед в технологиях обработки искусственного интеллекта и естественного языка. Она обучается на разнообразных наборах данных и может легко справляться со сложными задачами рассуждения, такими как кодирование, классификация и перевод.
PaLM 2, усовершенствованная версия PaLM, может использоваться для исследований и интегрироваться с продуктовыми приложениями.
Лучшие возможности PaLM
– Выполняйте сложные задачи более точно благодаря исключительным возможностям понимания языка PaLM
– Более гибкое и эффективное масштабирование с PaLM (созданным на основе системы Pathways от Google) без необходимости использования моделей, ориентированных на конкретные задачи
– Снижение сложности эксплуатации и одновременное выполнение нескольких задач с помощью единого экземпляра модели PaLM
– Используйте свои превосходные способности к рассуждению в ситуациях, требующих логической дедукции, решения проблем и принятия решений.
Ограничения PaLM
– Как и другие крупные модели, PaLM требует значительных вычислительных ресурсов для обучения и вывода, что создает барьер для более мелких организаций или отдельных разработчиков.
– Интеграция PaLM с устаревшими технологиями может оказаться сложной задачей и потребовать значительных усилий по разработке.
– PaLM – это более новая и высокоразвитая модель, доступ к которой ограничен организациями, имеющими инфраструктуру и бюджет для поддержки ее внедрения.
3. BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это модель машинного обучения (ML) для обработки естественного языка (NLP), разработанная Google.
Это двунаправленный (может анализировать текст как слева, так и справа) и неконтролируемый алгоритм представления языка, который может анализировать большие объемы наборов данных и легко обучать модели машинного обучения.
Вы можете использовать BERT для таких задач обработки естественного языка, как перевод, классификация предложений и анализ настроений.
Лучшие возможности BERT
– Обучите модель машинного обучения на ваших текстовых данных
– Получите лучшие контекстные результаты с BERT, поскольку он использует двунаправленное представление контекста. Он обрабатывает текст справа налево и слева направо, интерпретируя на основе всех окружающих слов
– Выполняйте разнообразные задачи с помощью BERT, включая анализ настроений, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы
– Тонкая настройка всего одним дополнительным выходным слоем для создания современных моделей для различных задач. Это значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для обучения модели
– Используйте его многоязычную версию, которая поддерживает 104 языка, что делает его применимым в глобальных приложениях, где требуется многоязыковая обработка.
Ограничения BERT
– BERT является вычислительно дорогим из-за его размера и сложности. Он требует ресурсов GPU для обучения и вывода, создавая проблемы интеграции для организаций с ограниченной технической инфраструктурой
– Несмотря на двунаправленность, понимание BERT ограничено 512 токенами в пределах контекстного окна.
– Его устаревшая версия будет прекращена после 31 января 2025 года.
4. Claude (Anthropic)
Claude – это инновационная большая языковая модель, разработанная и обученная Anthropic с использованием конституционного ИИ. Она известна своей этической направленностью ИИ на безопасность, точность и надежность при генерации человеческого языка.
Способность Claude давать контекстно-зависимые ответы делает его пригодным для обучения диалоговых приложений искусственного интеллекта .
Claude может выполнять сложные задачи рассуждения, выходящие за рамки распознавания образов или генерации текста. Он также может расшифровывать и анализировать рукописные заметки, фотографии и статические изображения. Другие его возможности включают генерацию кода и многоязычную обработку.
Лучшие черты
– Используйте Claude 3 для обработки примерно 30 страниц текста в секунду. Он может читать сложные исследовательские работы или крупные контракты быстрее, чем его аналоги
– Легко интегрируйте Claude в существующий технический стек без глубоких технических знаний
– Обеспечьте единообразный тон и стиль взаимодействия с клиентами с помощью диалогового ИИ с Клодом
– Используйте Claude для извлечения информации из деловых писем или обобщения ответов на опросы.
Ограничения
– Claude лучше работает когда используется английский язык, что ограничивает его применение на мировых рынках.
– Вы не можете создавать текст и изображения
– Хотя модель была обучена на огромных данных, иногда бывают "галлюцинации"
5. Falcon
Falcon – это языковая модель, созданная Институтом технологических инноваций. Она была разработана для различных сложных задач обработки естественного языка и обучена с использованием 40 миллиардов параметров и одного триллиона токенов.
Falcon объединяет последние достижения в области искусственного интеллекта для улучшения понимания и генерации языка.
Лучшие характеристики Falcon
– Создавайте связный, контекстно-зависимый текст, максимально точно имитирующий стиль письма человека, с помощью Falcon
– Выполняйте более быстрое декодирование с минимальным ухудшением качества благодаря возможности Falcon уменьшать пропускную способность памяти
– Развертывайте решения NLP на мировых рынках благодаря возможности Falcon поддерживать несколько языков
Ограничения Falcon
– Для оптимальной работы требуются значительные вычислительные ресурсы, что снижает его доступность для небольших организаций с ограниченной ИТ-инфраструктурой.
– Интеграция Falcon в существующие системы может оказаться технически сложной задачей.
6. Cohere
Cohere – это корпоративная платформа искусственного интеллекта, которая помогает компаниям интегрировать GenerativeAI в свои повседневные процессы, такие как поиск, обнаружение и извлечение документов на более чем 100 языках.
Он позволяет организациям развивать свою модель GenerativeAI от этапа проверки концепции до стадии производства, помогая им создавать масштабируемые и эффективные приложения ИИ.
Сочетание лучших характеристик
– Cohere выделяется своим удобным API, что делает его доступным даже для людей с ограниченными техническими знаниями.
Cohere предлагает отличную масштабируемость, подходящую для предприятий любого размера: от стартапов до крупных предприятий.
– Cohere позволяет пользователям точно настраивать модели на основе собственных данных, обеспечивая более персонализированные и точные ответы, соответствующие конкретным бизнес-потребностям и контексту.
– Компания уделяет особое внимание этической разработке ИИ, обеспечивая прозрачность обучения своих моделей.
Ограничения
– Как и многие модели ИИ, эффективность Cohere во многом зависит от качества обучающих данных.
– Несмотря на доступность Cohere, его стоимость может быстро возрасти для крупных пользователей.
– Несмотря на улучшения, поддержка Cohere языков, отличных от английского, не так обширна, как в некоторых других моделях.
7. Gemini
Gemini (ранее Bard) от Google – это крупная языковая модель, которая обрабатывает различные сложные задачи обработки естественного языка. Она известна своей универсальностью и высокой производительностью, поскольку нацелена на предоставление расширенных возможностей ИИ в различных областях.
Модель была обучена на обширном наборе данных, что позволяет ей понимать и генерировать текст с высокой точностью и чувствительностью к контексту. Gemini оптимизирована для приложений в реальном времени, предоставляя быстрые ответы, необходимые для ботов обслуживания клиентов, переводов в реальном времени и других интерактивных приложений.
Лучшие черты
– Выполнение задач НЛП, включая генерацию текста, анализ настроений, резюмирование и перевод на другой язык
– Тонкая настройка Gemini на конкретные наборы данных, что позволяет лучше настраивать решение для удовлетворения потребностей ниши или конкретных бизнес-нужд.
Применение:
– Персонализированное обучение: Gemini используется в образовательных платформах для создания адаптивных учебных программ, которые реагируют на индивидуальные потребности и стиль обучения учащихся.
– Комплексное управление данными: Применяется в бизнес-аналитике для интеграции и анализа больших объемов данных из различных источников, обеспечивая комплексное видение для принятия стратегических решений.
– Медицинская диагностика: Используется в здравоохранении для анализа медицинских данных и помощи врачам в диагностике и выборе методов лечения.
Ограничения
– Интеграция Gemini в ваши существующие программные системы может оказаться сложной задачей, требующей технических знаний.
– Хотя Gemini поддерживает несколько языков, его производительность может существенно различаться в зависимости от языка.
– Она не может генерировать изображения.
8. LLaMA 2 (Meta)
Особенности:
– Усовершенствованная архитектура: LLaMA 2 продолжает развивать идеи, заложенные в первой версии модели, внедряя улучшенные механизмы обучения и обработки данных, что повышает эффективность модели в понимании и генерации текста.
