Modely AI v číslech: Top 15 velkých jazykových modelů – 149 základních modelů / „základních modelů“ – 51 modelů strojového učení

🤖📈 Umělá inteligence (AI) zaznamenala v posledních letech významný pokrok a měla výrazný dopad na různá průmyslová odvětví a oblasti výzkumu. Zejména vývoj velkých jazykových modelů (LLM) a základních modelů rozšířil potenciál a rozsah aplikací technologií AI. V tomto článku se podrobně podíváme na aktuální vývoj v oblasti modelů AI, jejich význam a možné aplikace.

Je důležité poznamenat, že uvedená čísla týkající se počtu a vývoje modelů umělé inteligence mohou podléhat výkyvům, protože výzkum a technologický pokrok v této oblasti se vyvíjí velmi dynamicky. Navzdory možným odchylkám poskytují uvedená data solidní vodítko a poskytují jasný přehled o aktuálním stavu modelů AI a také o jejich rostoucím potenciálu a vlivu. Slouží jako reprezentativní základ pro pochopení důležitých trendů a vývoje v oblasti umělé inteligence.

Přehled modelů umělé inteligence: 15 nejlepších jazykových modelů – 149 základních modelů – 51 modelů strojového učení – Obrázek: Xpert.Digital

✨🗣️ Top 15 velkých jazykových modelů (LLM)

Velké jazykové modely (LLM) jsou výkonné modely umělé inteligence speciálně navržené pro zpracování, pochopení a generování přirozeného jazyka. Tyto modely jsou založeny na masivních souborech dat a využívají pokročilé techniky strojového učení, které poskytují kontextové a koherentní odpovědi na složité otázky. V současnosti existuje 15 hlavních jazykových modelů, které hrají ústřední roli v různých oblastech technologie AI.

Mezi přední LLM patří modely jako o1 (New), GPT-4, Gemini a Claude 3. Tyto modely dosáhly pozoruhodného pokroku v multimodálním zpracování, což znamená, že interpretují nejen text, ale také další datové formáty, jako je zvuk a obrázky, a mohou je generovat. Tato multimodalita otevírá řadu nových aplikací, od popisu obrazu a audio analýzy až po komplexní dialogové systémy.

Jedním z obzvláště působivých modelů je Gemini Ultra, což je první model umělé inteligence, který dosáhl lidské úrovně výkonu v takzvaném benchmarku Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Tento benchmark měří schopnost modelu zpracovávat různé jazykové úlohy současně, což je důležité pro mnoho praktických aplikací, jako jsou chatboti, překladatelské systémy a automatizovaná řešení zákaznické podpory.

Známých jazykových modelů je několik desítek více, ale přesný celkový přehled chybí. Počet neustále roste, protože společnosti a výzkumné instituce neustále vyvíjejí nové modely a vylepšují ty stávající.

Zde je aktuální přehled nejdůležitějších top 15 jazykových modelů

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Claude
• Květ
• Cohere
• Sokol
• Lama
• LaMDA
• Světelný
• Orca
• Vicuna 33B
• Dlaň
• Vicuna 33B
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Modely základů: Základ moderní umělé inteligence

Kromě velkých jazykových modelů hrají v dalším rozvoji AI zásadní roli tzv. základní modely. Základní modely, které zahrnují také GPT-4, Claude 3 a Gemini, jsou extrémně velké systémy umělé inteligence, které jsou trénovány na masivních, často multimodálních souborech dat. Jejich hlavní výhodou je, že je lze aplikovat na mnoho různých úkolů, aniž by bylo nutné pokaždé vyvíjet nový model. Tato flexibilita a škálovatelnost činí z modelů Foundation nepostradatelný nástroj pro různé aplikace v průmyslu, vědě a technologii.

V roce 2023 bylo celosvětově vydáno celkem 149 modelů Foundation, což je více než dvojnásobek ve srovnání s rokem 2022. To ukazuje na rychlý růst a rostoucí relevanci těchto modelů. Je pozoruhodné, že přibližně 65,7 % těchto modelů jsou modely s otevřeným zdrojovým kódem, což podporuje výzkum a vývoj v této oblasti. Modely s otevřeným zdrojovým kódem umožňují vývojářům a výzkumníkům z celého světa stavět na existujících modelech a upravovat je pro své vlastní účely. To významně přispívá k urychlení inovací v oblasti AI.

Jedním z důvodů, proč se základní modely stávají stále běžnějšími, je jejich schopnost efektivně zpracovávat masivní soubory dat a automatizovat úkoly, které se dříve musely provádět ručně. Používají se například v lékařství k analýze velkého množství dat o pacientech a podpoře diagnóz. Ve finančním průmyslu pomáhají s odhalováním podvodů a hodnocením rizik, zatímco v automobilovém průmyslu pomáhají zlepšovat technologie autonomního řízení.

🚀📈 Modely strojového učení: Motor vývoje AI

Kromě základních modelů hrají v moderním prostředí umělé inteligence důležitou roli také specializované modely strojového učení. Tyto modely jsou navrženy k řešení konkrétních problémů a často jsou vyvíjeny v úzké spolupráci mezi akademickou obcí a průmyslem. Podle indexu AI ​​od Stanfordského institutu pro umělou inteligenci zaměřenou na člověka (HAI) bylo v roce 2023 vydáno 87 modelů strojového učení. Toto číslo je rozděleno na 51 modelů vyvinutých průmyslovými společnostmi a 15 modelů odvozených z akademického výzkumu. Dalších 21 modelů bylo vytvořeno díky spolupráci mezi vědou a průmyslem.

Tento trend ukazuje, že hranice mezi akademickým výzkumem a průmyslovou aplikací se stále více stírají. Spolupráce mezi vědou a společnostmi vede k urychlenému vývoji řešení AI, která lze rychle uvést do praxe. Příkladem toho je vývoj algoritmů strojového učení pro optimalizaci výrobních procesů ve zpracovatelském průmyslu nebo pro zlepšení systémů doporučení v odvětví elektronického obchodování.

Modely strojového učení jsou také klíčové ve výzkumu. Umožňují rozpoznat složité vzory ve velkém množství dat a provádět předpovědi, které by na základě tradičních metod byly jen stěží možné. Příkladem toho je aplikace modelů strojového učení v genomickém výzkumu, kde se používají k identifikaci genetických abnormalit a vývoji nových léčebných postupů pro vzácná onemocnění.

🌐🔀 Multimodalita: Budoucnost AI

Důležitým trendem ve vývoji AI je rostoucí multimodalita modelů. Multimodální modely umělé inteligence jsou schopny současně zpracovávat a kombinovat různé typy dat – například text, obrázky, zvuk a dokonce i videa. Tato schopnost je kritickým krokem ke komplexnější a všestrannější umělé inteligenci.

Příkladem aplikace multimodálních modelů je automatický popis obrazu. Model analyzuje obraz a vytváří souvislý, lingvistický popis toho, co lze na snímku vidět. Takové modely nacházejí uplatnění v oblastech, jako je dostupnost, kde mohou pomoci zrakově postiženým lépe porozumět vizuálním informacím. Multimodální modely umělé inteligence by navíc mohly být použity v zábavním průmyslu k vytváření interaktivních filmů a her, které reagují na akce a vstupy uživatelů.

Další oblastí, která by mohla těžit z multimodálních modelů umělé inteligence, je lékařská diagnostika. Současnou analýzou obrazových dat (např. rentgenových snímků), textových dat (např. soubory pacientů) a zvukových dat (např. rozhovory lékaře) lze výrazně zlepšit diagnostickou přesnost.

🛠️⚖️ Výzvy a etické aspekty

Navzdory působivému pokroku však existují také problémy spojené s vývojem a nasazením modelů umělé inteligence. Jedním z největších problémů je problém zkreslení. Modely umělé inteligence trénované na nedostatečně různorodých souborech dat mohou zvýšit zaujatost a diskriminaci. To může být obzvláště problematické, když se AI používá v citlivých oblastech, jako je trestní soudnictví nebo nábor personálu.

Dalším aspektem je sledovatelnost a vysvětlitelnost modelů AI. Zatímco jednoduché modely strojového učení jsou často relativně snadno pochopitelné, složité modely, jako jsou LLM a základní modely, se stále častěji stávají „černými skříňkami“. To znamená, že pro uživatele je často obtížné pochopit, proč model učinil určité rozhodnutí. To je zvláště problematické u aplikací kritických z hlediska bezpečnosti, jako jsou: B. v lékařství nebo ve financích.

Je zde také otázka bezpečnosti dat. Základní modely vyžadují k efektivnímu fungování obrovské množství dat. Často se jedná o osobní nebo citlivé informace. Uchovávání a zpracování těchto údajů musí být proto navrženo tak, aby bylo zvláště bezpečné, aby se zabránilo zneužití a úniku dat.

🎯🧠 Potenciál v umělé inteligenci

Rychlý vývoj modelů umělé inteligence, zejména velkých jazykových modelů a základních modelů, působivě ukazuje potenciál, který umělá inteligence má. Tyto modely zásadně změnily způsob, jakým interagujeme s technologiemi, a otevírají řadu nových aplikací v různých odvětvích. Rostoucí multimodalita systémů umělé inteligence bude hrát v nadcházejících letech ještě větší roli a umožní nové, inovativní aplikace.

Zároveň je však třeba brát vážně i etické výzvy a rizika spojená s používáním těchto technologií. Je důležité, aby vývoj a implementace systémů umělé inteligence vždy udržely lidi v centru pozornosti a aby tyto technologie byly používány zodpovědně a transparentně.

Budoucnost umělé inteligence zůstává vzrušující a je jasné, že jsme teprve na začátku komplexní transformace. Umělá inteligence bude i nadále postupovat rychlým tempem a bude hrát stále větší roli v našem každodenním životě a v našem pracovním světě.

📣 Podobná témata

• 🤖 Revoluce umělé inteligence
• 🧠 Pokroky ve velkých jazykových modelech
• 🌐 Foundation Models: Páteř moderní AI
• 💡 Modely strojového učení na první pohled
• 🎨 Multimodální AI a její aplikace
• 📉 Výzvy a etické úvahy v AI
• 🚀 Budoucí vyhlídky umělé inteligence
• 🏭 Aplikace AI v průmyslu
• 🔍 Vliv nadačních modelů na výzkum
• 🛡 Zabezpečení a vysvětlitelnost v AI

#️⃣ Hashtagy: #Artificial Intelligence #LargeLanguageModels #FoundationModels #MachineLearning #Multimodalita

Z Rudého oceánu umělé inteligence, do Modrého oceánu specializace a jedinečných prodejních míst transparentnosti, ochrany dat a zabezpečení dat - Obrázek: Xpert.Digital

Aleph Alpha usiluje o chytrou změnu strategie: společnost vystupuje z přeplněného „Červeného oceánu“ umělé inteligence velkých jazykových modelů AI a umisťuje se v „Modrém oceánu“ specializace a jedinečných USP. Zatímco se techničtí giganti společností zabývajících se umělou inteligencí snaží prosadit a prosadit na stále nejistém trhu, Aleph Alpha se odlišuje od konkurence jedinečným přístupem k transparentnosti, ochraně dat a bezpečnosti. Tyto oblasti hrají klíčovou roli ve vývoji technologií AI, ale velcí hráči na trhu je často opomíjejí ve prospěch rychlých inovací a snižování nákladů.

Více o tom zde:

• Aleph Alpha: Vedoucí postavení v AI díky zaměření na soukromí a bezpečnost

☑️ Odborník v oboru, zde se svým vlastním průmyslovým centrem Xpert.Digital s více než 2 500 odbornými články

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus