2023年是人工智能領域長期以來最具顛覆性的一年,大量生成式人工智能產(chǎn)品進入主流。繼續(xù)其變革之旅,生成式人工智能有望在2024年從興奮的話題轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實世界的應用。
隨著科技公司不斷開發(fā)和微調(diào)人工智能模型,生成式人工智能領域正在迅速發(fā)展,催生了一系列廣泛的趨勢,這些趨勢將促進人工智能在各行各業(yè)的采用及其在我們?nèi)粘I钪械拇嬖�。讓我們深入研究頂級生成式人工智能趨勢,這些趨勢將決定生成式人工智能的真正價值。
1. 小語言模型
在 ChatGPT 取得巨大成功之后,我們看到許多公司在2023年發(fā)布了大型語言模型。然而,現(xiàn)在是時候為小語言模型 (SLM) 的激增做好準備了。法學碩士接受過從各種公共在線資源中廢棄的大量數(shù)據(jù)集的培訓,并且能夠執(zhí)行需要人類智能的復雜任務,從編寫編程代碼和邏輯推理到回答幾乎所有可以想象的主題的查詢。
然而,處理如此龐大的具有數(shù)萬億參數(shù)的人工智能模型需要大量的計算資源和財務投資。
相比之下,小語言模型是根據(jù)特定任務的有限數(shù)據(jù)進行訓練的,并且更具成本效益。SLM 的參數(shù)較少,占用的存儲空間也較少,因此適合在計算能力較低的較便宜的硬件上運行。當使用從教科書、新聞網(wǎng)站和雜志等可信來源提取的高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)進行訓練時,該模型可以提供出色的性能。這將促進這些模型的采用。
迄今為止,一些流行的 SLM 包括 Meta 的 Llama-2、微軟的PHI-2和 Mistral7B。
2. 人工智能生成
目前人工智能的水平還不能與人類智能相提并論。人工智能公司渴望開發(fā)一種能夠匹配或超越人類理解和認知能力的模型,這一突破被認為是通用人工智能(AGI)。
AGI模型不局限于特定領域,無需人工干預即可解決人類認知層面的各種問題。它可以獨立學習并解決不熟悉的問題,無需額外培訓。簡而言之,AGI 是完整人工智能的概念,反映了人類理解和解決復雜任務的廣泛認知能力。
相比之下,現(xiàn)有模型依賴于大量訓練來理解和解決同一領域內(nèi)的相關問題。例如,預先訓練的大型語言模型 (LLM) 必須輸入金融數(shù)據(jù)集才能做出與投資相關的決策。
AGI 的概念是,機器可以跨領域執(zhí)行具有人類認知水平的復雜任務,而無需了解這些任務的背景知識。
3. 多模態(tài)人工智能模型(聊天機器人)
生成式人工智能模型通過集成多模式多功能性超越了文本創(chuàng)建。多模態(tài)人工智能將在2024年取得進展,并為生成式人工智能領域帶來重大變化。
多模態(tài)人工智能模型經(jīng)過訓練,可以通過先進的算法學習和處理多種形式的數(shù)據(jù),例如文本、照片甚至聲音和視頻,以便根據(jù)提示生成不同類型的內(nèi)容,例如文本、圖像、聲音和視頻。
訓練數(shù)據(jù)集(包括文本、圖像、視頻和音頻)的組合可以訓練系統(tǒng)學習不同類型媒體之間的關系,并使它們能夠識別一種媒體并對另一種媒體做出響應。例如,如果您輸入圖像,模型將生成文本作為響應,反之亦然。
向人工智能模型的過渡將使該技術更加直觀和動態(tài)。Gemini、GPT4-V、Gen-2、ImageBind 等因其多模態(tài)功能而深受用戶歡迎。
4. 代理人工智能
雖然到目前為止我們已經(jīng)能夠與人工智能聊天,但到今年,我們將看到聊天機器人作為代理運行。科技公司正在努力將人工智能模型轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鬈浖绦�,旨在無需直接人工干預即可實現(xiàn)特定目標。
這些自主代理是使用先進的算法和機器學習技術設計的。此類智能體的開發(fā)本質(zhì)上需要集成不同技術的多模態(tài)人工智能,包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理等。
這些代理旨在使用數(shù)據(jù)來學習模式、設定新目標,并在沒有或很少人為干預的情況下實現(xiàn)這些目標。他們可以通過同時分析不同的數(shù)據(jù)類型并考慮當前環(huán)境來有效地預測、采取行動和交互。
例如,可以訓練金融人工智能代理收集市場數(shù)據(jù)、分析模式并根據(jù)不斷變化的市場條件實時調(diào)整其投資策略。
5.人工智能治理
2024年將是人工智能監(jiān)管的分水嶺,重塑生成式人工智能策略的發(fā)展和道德風險,以實現(xiàn)安全可靠的人工智能應用。
隨著生成式人工智能迅速進入主流,企業(yè)很高興利用它來推動創(chuàng)新并發(fā)現(xiàn)各個行業(yè)和應用程序的新機會。然而,整合這項尖端技術并非沒有挑戰(zhàn)。人工智能的快速發(fā)展讓監(jiān)管機構(gòu)爭先恐后地跟上該技術的步伐。
盡管有可能產(chǎn)生或預測期望的結(jié)果,但生成式人工智能引起了人們對幻覺、錯誤信息傳播、深度偽造等的擔憂。此外,這些模型容易遭受注射、中毒、敏感私人信息泄露、侵犯版權、偏見和種族主義內(nèi)容的產(chǎn)生強調(diào)了全球范圍內(nèi)迅速采取監(jiān)管反應的必要性。
監(jiān)管機構(gòu)需要塑造人工智能治理的未來,促進創(chuàng)新,并確保制定護欄來保護多元化勞動力的權利和就業(yè)機會。隨著人工智能融入許多行業(yè),行業(yè)領導者、政府、學術研究人員和民間社會的聯(lián)盟對于創(chuàng)建一個成功的人工智能治理監(jiān)管框架是必要的。
6.定制企業(yè)生成AI模型
像ChatGPT vs Bard和 Midjourney這樣的大規(guī)模大型語言和圖像模型已經(jīng)席卷了世界。然而,對于商業(yè)用例,小型、定制的企業(yè)生成人工智能模型正在興起。這些模型是通過集成專有數(shù)據(jù)來設計的,以滿足利基市場和用戶需求,并確保更準確和相關的響應。定制企業(yè)人工智能應用的發(fā)展表明,企業(yè)正在轉(zhuǎn)向更高效、個性化的人工智能驅(qū)動的業(yè)務解決方案。
企業(yè)生成式人工智能可以根據(jù)各種業(yè)務需求進行定制,包括客戶支持、文檔審查,甚至供應鏈管理。這些模型對于術語和實踐高度專業(yè)化的金融、法律和醫(yī)療保健領域特別有用。將定制模型集成到其運營中的組織可以更好地控制其數(shù)據(jù),從而提高隱私和安全級別。
鑒于生成式人工智能模型帶來的隱私和安全風險,嚴格的人工智能法規(guī)可能會推動企業(yè)在未來幾年過渡到使用專有模型。
2024年,生成式人工智能的格局將繼續(xù)快速發(fā)展,出現(xiàn)一系列新趨勢,給消費者和企業(yè)帶來新的挑戰(zhàn)。生成式人工智能具有巨大的潛力,其影響才剛剛開始。
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