AI-modelle in getalle: Top 15 groot taalmodelle-149 basiese modelle / “Foundation Models” -51 Masjienleermodelle

🤖📈 Kunsmatige intelligensie (KI) het die afgelope jare aansienlike vordering gemaak en het 'n noemenswaardige impak op verskeie nywerhede en navorsingsareas gehad. Die ontwikkeling van groot taalmodelle (LLM's) en grondslagmodelle het veral die potensiaal en toepassingsreeks van KI-tegnologie uitgebrei. In hierdie artikel kyk ons ​​in detail na die huidige ontwikkelings op die gebied van KI-modelle, hul belangrikheid en hul moontlike toepassings.

Dit is belangrik om daarop te let dat die syfers wat genoem word rakende die aantal en ontwikkeling van KI-modelle onderhewig kan wees aan skommelinge, aangesien navorsing en tegnologiese vooruitgang op hierdie gebied baie dinamies ontwikkel. Ten spyte van moontlike afwykings, bied die gelysde data goeie leiding en bied 'n duidelike oorsig van die huidige status van KI-modelle sowel as hul groeiende potensiaal en invloed. Hulle dien as 'n verteenwoordigende basis om die belangrike neigings en ontwikkelings in kunsmatige intelligensie te verstaan.

Oorsig van KI-modelle: Top 15 taalmodelle – 149 grondslagmodelle – 51 masjienleermodelle – Beeld: Xpert.Digital

✨🗣️ Die Top 15 Groot Taalmodelle (LLM's)

Groot taalmodelle (LLM's) is kragtige KI-modelle wat spesifiek ontwerp is om natuurlike taal te verwerk, te verstaan ​​en te genereer. Hierdie modelle is gebaseer op massiewe datastelle en gebruik gevorderde masjienleertegnieke om kontekstuele en samehangende antwoorde op komplekse vrae te verskaf. Daar is tans 15 groot taalmodelle wat 'n sentrale rol speel in verskeie areas van KI-tegnologie.

Toonaangewende LLM's sluit modelle soos o1 (Nuut), GPT-4, Gemini en Claude 3 in. Hierdie modelle het noemenswaardige vordering gemaak in multimodale verwerking, wat beteken dat hulle nie net teks interpreteer nie, maar ook ander dataformate soos oudio en beelde en kan genereer. Hierdie multimodaliteitsvermoë maak 'n verskeidenheid nuwe toepassings oop, van beeldbeskrywing en oudio-analise tot komplekse dialoogstelsels.

Een besonder indrukwekkende model is Gemini Ultra, wat die eerste KI-model is wat menslike prestasievlakke bereik in die sogenaamde Massive Multitask Language Understanding (MMLU) maatstaf. Hierdie maatstaf meet 'n model se vermoë om verskeie taalgebaseerde take gelyktydig te hanteer, wat belangrik is vir baie praktiese toepassings soos kletsbotte, vertaalstelsels en outomatiese kliëntediensoplossings.

Daar is nog 'n paar dosyn bekende taalmodelle, maar 'n presiese algehele oorsig ontbreek. Die getal groei voortdurend namate maatskappye en navorsingsinstellings voortdurend nuwe modelle ontwikkel en bestaandes verbeter.

Hier is die huidige oorsig van die belangrikste top 15 taalmodelle

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Claude
• Bloei
• Saamstaan
• Valk
• LLaMA
• LaMDA
• Liggend
• Orka
• Vicuna 33B
• PALM
• Vicuna 33B
• Dolly 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Grondslagmodelle: Die grondslag van moderne KI

Benewens die groot taalmodelle, speel sogenaamde grondslagmodelle 'n deurslaggewende rol in die verdere ontwikkeling van KI. Grondslagmodelle, wat ook GPT-4, Claude 3 en Gemini insluit, is uiters groot KI-stelsels wat op massiewe, dikwels multimodale datastelle opgelei is. Hul grootste voordeel is dat hulle op baie verskillende take toegepas kan word sonder om elke keer 'n nuwe model te ontwikkel. Hierdie buigsaamheid en skaalbaarheid maak Foundation-modelle 'n onontbeerlike hulpmiddel vir 'n verskeidenheid toepassings in die industrie, wetenskap en tegnologie.

Altesaam 149 Foundation-modelle is in 2023 wêreldwyd vrygestel, meer as verdubbeling in vergelyking met 2022. Dit toon die vinnige groei en toenemende relevansie van hierdie modelle. Dit is opmerklik dat ongeveer 65,7% van hierdie modelle oopbronmodelle is, wat navorsing en ontwikkeling op hierdie gebied aanmoedig. Oopbronmodelle stel ontwikkelaars en navorsers regoor die wêreld in staat om op bestaande modelle voort te bou en dit vir hul eie doeleindes aan te pas. Dit dra aansienlik by tot die versnelling van innovasies op die gebied van KI.

Een van die redes waarom grondslagmodelle meer algemeen word, is hul vermoë om massiewe datastelle doeltreffend te hanteer en take wat voorheen met die hand gedoen moes word, te outomatiseer. Hulle word byvoorbeeld in medisyne gebruik om groot hoeveelhede pasiëntdata te ontleed en diagnoses te ondersteun. In die finansiële bedryf help hulle met bedrogopsporing en risikobepaling, terwyl hulle in die motorbedryf help om outonome bestuurstegnologieë te verbeter.

🚀📈 Masjienleermodelle: Die enjin van KI-ontwikkeling

Benewens die grondslagmodelle, speel gespesialiseerde masjienleermodelle ook 'n belangrike rol in die moderne KI-landskap. Hierdie modelle is ontwerp om spesifieke probleme op te los en word dikwels in noue samewerking tussen die akademie en die industrie ontwikkel. Volgens die KI-indeks van die Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), is 87 masjienleermodelle in 2023 vrygestel. Hierdie getal word verdeel in 51 modelle wat deur industriële maatskappye ontwikkel is en 15 modelle afkomstig van akademiese navorsing. 'n Verdere 21 modelle is geskep deur samewerking tussen wetenskap en industrie.

Hierdie tendens toon dat die grense tussen akademiese navorsing en industriële toepassing al hoe meer vervaag word. Samewerkings tussen wetenskap en maatskappye lei tot versnelde ontwikkeling van KI-oplossings wat vinnig in die praktyk toegepas kan word. 'n Voorbeeld hiervan is die ontwikkeling van masjienleeralgoritmes om produksieprosesse in die vervaardigingsbedryf te optimaliseer of om aanbevelingstelsels in die e-handelsbedryf te verbeter.

Masjienleermodelle is ook deurslaggewend in navorsing. Hulle maak dit moontlik om komplekse patrone in groot hoeveelhede data te herken en maak voorspellings wat kwalik moontlik sou wees op grond van tradisionele metodes. 'n Voorbeeld hiervan is die toepassing van masjienleermodelle in genomiese navorsing, waar dit gebruik word om genetiese abnormaliteite te identifiseer en nuwe behandelings vir seldsame siektes te ontwikkel.

🌐🔀 Multimodaliteit: Die toekoms van KI

'n Belangrike neiging in KI-ontwikkeling is die toenemende multimodaliteit van modelle. Multimodale KI-modelle is in staat om gelyktydig verskillende tipes data te verwerk en te kombineer – soos teks, beelde, oudio en selfs video's. Hierdie vermoë is 'n kritieke stap in die rigting van meer omvattende en veelsydige KI.

'n Voorbeeld van die toepassing van multimodale modelle is outomatiese beeldbeskrywing. Die model ontleed die beeld en skep 'n samehangende, linguistiese beskrywing van wat in die beeld gesien kan word. Sulke modelle vind toepassing op gebiede soos toeganklikheid, waar hulle siggestremde mense kan help om visuele inligting beter te verstaan. Boonop kan multimodale KI-modelle in die vermaaklikheidsbedryf gebruik word om interaktiewe films en speletjies te skep wat reageer op gebruikers se optrede en insette.

Nog 'n veld wat voordeel kan trek uit multimodale KI-modelle is mediese diagnostiek. Deur gelyktydig beelddata (bv. x-strale), teksdata (bv. pasiëntlêers) en oudiodata (bv. doktersgesprekke) te ontleed, kan diagnostiese akkuraatheid aansienlik verbeter word.

🛠️⚖️ Uitdagings en etiese aspekte

Ten spyte van die indrukwekkende vordering is daar egter ook uitdagings verbonde aan die ontwikkeling en ontplooiing van KI-modelle. Een van die grootste uitdagings is die probleem van vooroordeel. KI-modelle wat op onvoldoende diverse datastelle opgelei is, kan vooroordeel en diskriminasie verhoog. Dit kan veral problematies wees wanneer KI in sensitiewe gebiede soos strafregspleging of personeelwerwing gebruik word.

Nog 'n aspek is die naspeurbaarheid en verklaarbaarheid van KI-modelle. Terwyl eenvoudige masjienleermodelle dikwels relatief maklik is om te verstaan, word komplekse modelle soos LLM's en fondamentmodelle toenemend "swart bokse". Dit beteken dat dit dikwels vir gebruikers moeilik is om te verstaan ​​hoekom die model 'n sekere besluit geneem het. Dit is veral problematies in veiligheidskritieke toepassings soos: B. in medisyne of finansies.

Daar is ook die kwessie van datasekuriteit. Grondslagmodelle vereis massiewe hoeveelhede data om doeltreffend te funksioneer. Dit behels dikwels persoonlike of sensitiewe inligting. Die berging en verwerking van hierdie data moet dus ontwerp word om besonder veilig te wees om misbruik en datalekkasies te voorkom.

🎯🧠 Potensiaal in kunsmatige intelligensie

Die vinnige ontwikkeling van KI-modelle, veral groot taalmodelle en grondslagmodelle, wys die potensiaal wat kunsmatige intelligensie het indrukwekkend. Hierdie modelle het die manier waarop ons met tegnologie omgaan, fundamenteel verander en maak talle nuwe toepassings in verskeie industrieë oop. Die toenemende multimodaliteit van KI-stelsels sal in die komende jare 'n selfs groter rol speel en nuwe, innoverende toepassings moontlik maak.

Terselfdertyd moet die etiese uitdagings en risiko's wat verband hou met die gebruik van hierdie tegnologieë egter ook ernstig opgeneem word. Dit is belangrik dat die ontwikkeling en implementering van KI-stelsels mense altyd in die middel hou en dat hierdie tegnologieë verantwoordelik en deursigtig gebruik word.

Die toekoms van kunsmatige intelligensie bly opwindend, en dit is duidelik dat ons net aan die begin van 'n omvattende transformasie is. KI sal voortgaan om teen 'n vinnige pas te vorder en 'n toenemend groter rol in ons alledaagse lewens en ons werkswêreld speel.

📣 Soortgelyke onderwerpe

• 🤖 Die rewolusie van kunsmatige intelligensie
• 🧠 Vooruitgang in groot taalmodelle
• 🌐 Grondslagmodelle: Die ruggraat van moderne KI
• 💡 Masjienleermodelle in 'n oogopslag
• 🎨 Multimodale AI en sy toepassings
• 📉 Uitdagings en etiese oorwegings in KI
• 🚀 Toekomstige vooruitsigte van kunsmatige intelligensie
• 🏭 Toepassings van KI in die industrie
• 🔍 Die invloed van grondslagmodelle op navorsing
• 🛡 Sekuriteit en verduidelikbaarheid in KI

#️⃣ Hashtags: #Kunsmatige Intelligensie #Groottaalmodelle #FoundationModels #Masjineleer #Multimodaliteit

Uit die Rooi Oseaan van kunsmatige intelligensie, in die Blou Oseaan van spesialisasie en die unieke verkoopspunte van deursigtigheid, databeskerming en datasekuriteit - Beeld: Xpert.Digital

Aleph Alpha volg 'n slim strategieverandering: die maatskappy stap uit die stampvol "Rooi Oseaan" van kunsmatige intelligensie van groot KI-taalmodelle en posisioneer homself in die "Blou Oseaan" van spesialisasie en unieke USP's. Terwyl die tegnologiereuse van KI-maatskappye hulself probeer vestig en hulself laat geld in 'n steeds onsekere mark, staan ​​Aleph Alpha uit die kompetisie met 'n unieke benadering tot deursigtigheid, databeskerming en sekuriteit. Hierdie gebiede speel 'n sleutelrol in die ontwikkeling van KI-tegnologie, maar word dikwels deur groot markspelers afgeskeep ten gunste van vinnige innovasie en kostevermindering.

Meer daaroor hier:

• Aleph Alpha: Voorloper in KI danksy 'n fokus op privaatheid en sekuriteit

☑️ Bedryfskenner, hier met sy eie Xpert.Digital industrie-spilpunt met meer as 2 500 spesialisartikels

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus