AI-mudelid numbrina

🤖📈 Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel teinud märkimisväärseid edusamme ja sellel on olnud märkimisväärne mõju erinevatele tööstusharudele ja uurimisvaldkondadele. Eelkõige on AI -tehnoloogiate potentsiaali ja mitmekesisuse laiendanud suurte häälmudelite (LLM -i) ja põhimudelite (vundamendimudeli) arendamine. Selles artiklis vaatame üksikasjalikult AI -mudelite valdkonnas praeguseid arenguid, nende olulisust ja võimalikke kasutusviise.

Oluline on märkida, et nimetatud numbreid võib AI -mudelite arvu ja arendamise osas kõikuda, kuna teadusuuringud ja tehnoloogilised edusammud arenevad selles valdkonnas dünaamiliselt väga dünaamiliselt. Vaatamata võimalikele kõrvalekalletele pakuvad loetletud andmed kindlat orientatsiooni ja annab selge ülevaate AI mudelite hetkeseisust ning nende kasvavast potentsiaalist ja mõjust. Need on esinduslik alus, et mõista tehisintellekti olulisi suundumusi ja arenguid.

Ülevaade AI mudelitest: 15 parimat keelemudelit-149 Foundation-mudelid-51 masinõppe mudelid-kujundus: xpert.digital

✨🗣️ Suure häälemudelite 15 parimat (LLMS)

Suured häälmudelid (suured keelemudelid, LLM -id) on võimsad AI -mudelid, mis töötati spetsiaalselt välja loomuliku keele töötlemiseks, mõistmiseks ja genereerimiseks. Need mudelid põhinevad tohututel andmekogumitel ja kasutavad täiustatud masinõppe tehnikaid kontekstist sõltuvate ja sidusate vastuste pakkumiseks keerukatele küsimustele. Praegu on 15 peamist häälemudelit, millel on keskne roll AI tehnoloogia erinevates valdkondades.

Juhtivad LLM-id hõlmavad selliseid mudeleid nagu O1 (uus), GPT-4, Kaksikud ja Claude 3. Need mudelid on teinud mitmeliigilise töötlemise osas märkimisväärseid edusamme, mis tähendab, et nad saavad tõlgendada ja genereerida mitte ainult tekste, vaid ka muid andmevorminguid, näiteks heli ja pilte. See multimodaalsuse võime avab mitmesuguseid uusi rakendusi, alates pildi kirjeldusest ja helianalüüsist kuni keerukate dialoogisüsteemideni.

Eriti muljetavaldav mudel on Gemini Ultra, mis oli esimene AI-mudel, mis saavutas inimese jõudluse taseme niinimetatud massiivse mitme ülesande keele mõistmise (MMLU) võrdlusaluse. See võrdlusalus mõõdab mudeli võimet omandada mitmesugused keelepõhised ülesanded samaaegselt, millel on suur tähtsus paljude praktiliste rakenduste jaoks, näiteks vestlusbotid, tõlkesüsteemid ja automatiseeritud klienditugilahendused.

Seal on veel tosinat tuntud keelemudelit, kuid täpset ülevaadet pole. See arv kasvab ka ühtlaselt, kuna ettevõtted ja teadusasutused töötavad pidevalt välja uusi mudeleid ja täiustavad olemasolevaid.

Siin on praegune ülevaade kõige olulisemast 15 parima keelemudelist

• O1
• GPT-4
• GPT-3.5
• Claude
• Õitseng
• Siduja
• Pistrik
• Laama
• Lamda
• Helendav
• Orca
• Vicuna 33b
• Palm
• Vicuna 33b
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Vundamendimudelid: tänapäevase AI alus

Lisaks suurtele häälmudelitele mängivad niinimetatud vundamendimudelid AI edasises arengus üliolulist rolli. Vundamendimudelid, mis hõlmavad ka GPT-4, Claude 3 ja Gemini, on äärmiselt suured AI-süsteemid, mida koolitatakse tohututele, sageli multimodaalsetele andmekogumitele. Nende oluline eelis on see, et neid saab rakendada paljudele erinevatele ülesannetele, ilma et peaksite iga kord uut mudelit välja töötama. See paindlikkus ja mastaapsus muudavad sihtasutuste mudelid hädavajalikuks tööriistaks mitmesuguste rakenduste jaoks tööstuses, teaduses ja tehnoloogias.

Aastal 2023 avaldati kogu maailmas 149 vundamendimudelit, mis tähistab rohkem kui kahekordistumist võrreldes 2022. aastaga. See näitab nende mudelite kiiret kasvu ja suurenevat olulisust. On tähelepanuväärne, et umbes 65,7 % neist mudelitest on avatud lähtekoodiga mudelid, mis edendab selle valdkonna teadusuuringuid ja edasist arengut. Avatud lähtekoodiga mudelid võimaldavad arendajatel ja teadlastel kogu maailmas tugineda olemasolevatele mudelitele ja kohandada neid oma eesmärkidel. See aitab märkimisväärselt kaasa uuenduste kiirendamisele AI valdkonnas.

Vundamendimudelite suureneva leviku üks põhjus on nende võime tõhusalt toime tulla tohutute andmekogumitega ja automatiseerida ülesandeid, mida tuli teha käsitsi varem. Näiteks kasutatakse neid meditsiinis suures koguses patsientide andmete ja diagnooside analüüsimiseks. Finantssektoris aitavad need pettuste tunnustamist ja riskihindamist, autotööstuses aga autonoomseid sõidutehnoloogiaid.

🚀📈 masinõppe mudelid: AI arendamise mootor

Lisaks vundamendimudelitele mängivad spetsiaalsed masinõppe mudelid ka olulist rolli kaasaegses AI maastikul. Need mudelid on loodud konkreetsete probleemide lahendamiseks ja need on sageli arendatud tihedas koostöös teaduse ja tööstuse vahel. Inimkeskse tehisintellekti (HAI) Stanfordi indeksi AI indeksi kohaselt avaldati 2023. aastal 87 masinõppe mudelit. See arv jaguneb 51 mudeliks, mille on välja töötanud tööstusettevõtted, ja 15 mudelit, mis pärinevad akadeemilistest uuringutest. Veel 21 mudelit loodi teaduse ja tööstuse vahelise koostöö kaudu.

See suundumus näitab, et piirid akadeemiliste uuringute ja tööstusliku rakenduse vahel on üha enam hägunenud. Teaduse ja ettevõtete koostöö viivad AI -lahenduste kiirendatud arendamiseni, mida saab kiiresti rakendada. Selle näide on masinõppe algoritmide arendamine tootmisprotsesside optimeerimiseks või e-kaubanduse tööstuse soovitussüsteemide parendamiseks.

Masinõppe mudelitel on ka teadusuuringutes ülioluline tähtsus. Need võimaldavad tuvastada keerulisi mustreid suures koguses andmetes ja teha ennustusi, mis vaevalt võimalikud on traditsiooniliste meetodite põhjal. Selle näide on masinõppe mudelite kasutamine genoomi uurimisel, kus neid kasutatakse geneetiliste anomaaliate tuvastamiseks ja haruldaste haiguste jaoks uute ravimeetodite väljatöötamiseks.

🌐🔀 Multimodaalsus: AI tulevik

AI arengu oluline suundumus on mudelite kasvav multimodaalsus. Multimodaalsed AI-mudelid on võimelised töödelda ja linkida erinevat tüüpi andmemahuna tekste, pilte, heli ja isegi videoid. See võime on ülioluline samm põhjalikuma ja mitmekülgsema AI poole.

Multimodaalsete mudelite kasutamise näide on automaatne pildi kirjeldus. Mudel analüüsib pilti ja loob sidusa, keelelise kirjelduse, mida pildil näha on. Selliseid mudeleid kasutatakse sellistes valdkondades nagu juurdepääsetavus, kus saate visuaalse teabe paremaks mõistmiseks aidata nägemispuudega inimestel. Lisaks võiks meelelahutustööstuses kasutada multimodaalseid AI mudeleid interaktiivsete filmide ja mängude loomiseks, mis reageerivad kasutajate toimingutele ja sisenditele.

Teine valdkond, millest võiks kasu multimodaalsetest AI -mudelitest, on meditsiiniagnostika. Kujutise andmete (nt X -RAY -salvestiste), tekstiandmete (nt patsiendifailide) ja helide andmete (nt arsti kõned) samaaegne analüüs võiks diagnostilist täpsust märkimisväärselt parandada.

🛠️⚖️ väljakutsed ja eetilised aspektid

Vaatamata muljetavaldavatele edusammudele on AI mudelite väljatöötamise ja kasutamisega seotud ka väljakutseid. Üks suurimaid väljakutseid on eelarvamuste probleem. AI -mudelid, mis on koolitatud ebapiisavalt mitmekesiste andmedokumentide osas, võivad suurendada eelarvamusi ja diskrimineerimist. See võib olla eriti problemaatiline, kui AI -d kasutatakse tundlikes valdkondades nagu kriminaalõiguse või personali värbamine.

Teine aspekt on AI -mudelite jälgitavus ja seletatavus. Kui lihtsad masinõppe mudelid on sageli suhteliselt hõlpsasti mõistetavad, muutuvad keerukad mudelid nagu LLM -id ja vundamendimudelid üha enam "mustad kastid". See tähendab, et kasutajatel on sageli raske mõista, miks mudel on teatud otsuse teinud. See on eriti problemaatiline julgeolekukriitilistes rakendustes, näiteks B. meditsiinis või rahanduses.

Lisaks tekib andmeturbe küsimus. Vundamendimudelid vajavad tõhusaks töötamiseks tohutul hulgal andmeid. See on sageli isiklik või tundlik teave. Nende andmete säilitamine ja töötlemine tuleb seetõttu olla eriti ohutult kavandatud, et vältida väärkohtlemist ja andmete lekkeid.

🎯🧠 potentsiaal tehisintellektis

AI -mudelite, eriti suurte häälmudelite ja vundamentide mudelite kiire areng näitab potentsiaali tehisintellektis. Need mudelid on põhimõtteliselt muutnud seda, kuidas me tehnoloogiaga suhtleme, ja avada arvukalt uusi rakendusi erinevates tööstusharudes. AI -süsteemide kasvav multimodaalsus mängib lähiaastatel veelgi suuremat rolli ja võimaldab uusi, uuenduslikke võimalikke kasutusviise.

Samal ajal tuleb aga tõsiselt võtta ka nende tehnoloogiate kasutamisega seotud eetilisi väljakutseid ja riske. On oluline, et keskenduks alati AI -süsteemide arendamisele ja rakendamisele ning et neid tehnoloogiaid kasutatakse vastutustundlikult ja läbipaistvalt.

Tehisintellekti tulevik on endiselt põnev ja on selge, et oleme alles põhjaliku ümberkujundamise alguses. AI jätkab edusamme kiires tempos ja mängib üha suuremat rolli meie igapäevaelus ja töömaailmas.

📣 Sarnased teemad

• 🤖 tehisintellekti revolutsioon
• 🧠 Suurte häälemudelite edenemine
• 🌐 Vundamendimudelid: moodsa AI selgroog
• 💡 Masinaõppe mudelid lühidalt
• 🎨 Multimodaalne AI ja nende rakendused
• 📉 AI väljakutsed ja eetilised kaalutlused
• 🚀 tehisintellekti tulevikuväljavaated
• 🏭 AI rakendused tööstuses
• 🔍 Sihtasutuste mudelite mõju uurimisele
• 🛡 Turvalisus ja selgitus AI -s

«

Minge välja tehisintellekti Punasest ookeanist, puhtalt spetsialiseerumise sinisesse ookeani ja ainulaadsesse läbipaistvuse, andmekaitse ja andmeturbeks - pilt: pilt: xpert.digital

Alph Alpha järgib nutikat strateegiamuutust: ettevõte tuleb välja suurte AI -keelemudelite tehisintellekti ülerahvastatud "Punane ookean" ja positsioneerib end spetsialiseerumise "sinise ookeani" ja ainulaadse ainulaadse müügipunktiga. Kuigi AI ettevõtete tehnikahiiglased üritavad end endiselt ebakindlal turul luua ja kinnitada, paistab Alph Alpha konkurentsist silma ainulaadse lähenemisviisiga läbipaistvuse, andmekaitse ja turvalisuse valdkondades. Need valdkonnad mängivad AI -tehnoloogiate arendamisel võtmerolli, kuid suured turuosalised unustavad sageli kiirema uuenduste ja kulude vähendamise kasuks.

Lisateavet selle kohta siin:

• Alph Alpha: AI juhtimine tänu keskendumisele andmekaitsele ja turvalisusele

☑️ tööstusekspert, siin oma Xpert.digital tööstuskeskus üle 2500 spetsialisti panuse

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus