מודלים של בינה מלאכותית במספרים: 15 מודלי השפה העיקריים – 149 מודלים בסיסיים – 51 מודלים של למידת מכונה

בינה מלאכותית (AI) עשתה התקדמות משמעותית בשנים האחרונות, והשפיעה רבות על תעשיות ותחומי מחקר שונים. בפרט, פיתוח מודלים לשוניים גדולים (LLMs) ומודלים בסיסיים הרחיב את הפוטנציאל ומגוון היישומים של טכנולוגיות בינה מלאכותית. מאמר זה בוחן בפירוט את ההתפתחויות הנוכחיות במודלים של בינה מלאכותית, את משמעותם ואת יישומיהם.

חשוב לציין כי הנתונים המוזכרים בנוגע למספרם והתפתחותם של מודלים של בינה מלאכותית עשויים להשתנות, שכן המחקר וההתקדמות הטכנולוגית בתחום זה הם דינמיים מאוד. למרות פערים פוטנציאליים, הנתונים המוצגים מספקים סקירה כללית מוצקה ותמונה ברורה של המצב הנוכחי של מודלים של בינה מלאכותית, כמו גם של הפוטנציאל וההשפעה הגוברים שלהם. הם משמשים בסיס מייצג להבנת המגמות וההתפתחויות המשמעותיות בבינה מלאכותית.

סקירה כללית של מודלים של בינה מלאכותית: 15 מודלי שפה מובילים – 149 מודלים בסיסיים – 51 מודלים של למידת מכונה – תמונה: Xpert.Digital

✨🗣️ 15 מודלי השפה הגדולים המובילים (LLMs)

מודלים גדולים של שפה (LLMs) הם מודלים רבי עוצמה של בינה מלאכותית שתוכננו במיוחד לעיבוד, הבנה ויצירת שפה טבעית. מודלים אלה מבוססים על מערכי נתונים עצומים ומשתמשים בטכניקות מתקדמות של למידת מכונה כדי לספק תשובות קוהרנטיות ומותאמות להקשר לשאלות מורכבות. נכון לעכשיו, ישנם 15 מודלים גדולים משמעותיים של שפה הממלאים תפקיד מרכזי בתחומים שונים של טכנולוגיית בינה מלאכותית.

בין המודלים המובילים לתואר שני במשפטים נמנים מודלים כגון o1 (Neu), GPT-4, Gemini ו-Claude 3. מודלים אלה עשו התקדמות ניכרת בעיבוד רב-מודאלי, כלומר הם יכולים לפרש וליצור לא רק טקסט אלא גם פורמטים אחרים של נתונים כגון אודיו ותמונות. יכולת רב-מודאלית זו פותחת מגוון רחב של יישומים חדשים, החל מתיאור תמונה וניתוח אודיו ועד למערכות דיאלוג מורכבות.

מודל מרשים במיוחד הוא Gemini Ultra, מודל הבינה המלאכותית הראשון שהגיע לביצועים ברמה אנושית במבחן הבנת שפה מרובת משימות מסיבית (MMLU). מבחן זה מודד את יכולתו של מודל להתמודד בו זמנית עם משימות שונות מבוססות שפה, דבר חיוני עבור יישומים מעשיים רבים כגון צ'אטבוטים, מערכות תרגום ופתרונות תמיכת לקוחות אוטומטיים.

ישנם עוד כמה עשרות מודלים של שפה ידועים, אך סקירה מקיפה חסרה. יתר על כן, המספר גדל בהתמדה, שכן חברות ומוסדות מחקר מפתחים ללא הרף מודלים חדשים ומשפרים מודלים קיימים.

הנה סקירה כללית עדכנית של 15 מודלי השפה המובילים.

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• קלוד
• לִפְרוֹחַ
• לִדבּוֹק יָחָד
• בַּז
• לָאמָה
• לה-מד-א
• זוֹרֵחַ
• אורקה
• ויקוניה 33B
• כַּף הַיָד
• ויקוניה 33B
• דולי 2.0
• גואנקו-65B

🌍🛠️ מודלים בסיסיים: הבסיס של בינה מלאכותית מודרנית

מלבד מודלים גדולים של שפה, מודלים המכונים "בסיס" ממלאים תפקיד מכריע בפיתוח נוסף של בינה מלאכותית. מודלים בסיסיים, הכוללים את GPT-4, Claude 3 ו-Gemini, הם מערכות בינה מלאכותית גדולות במיוחד המאומנות על מערכי נתונים עצומים, לעתים קרובות רב-מודאליים. יתרונם העיקרי טמון ביכולת היישום שלהם למשימות רבות ושונות מבלי לדרוש פיתוח של מודל חדש בכל פעם. גמישות וגמישות זו הופכות את מודלי הבסיס לכלי הכרחי עבור מגוון רחב של יישומים בתעשייה, במדע ובטכנולוגיה.

בשנת 2023 פורסמו ברחבי העולם 149 מודלים של Foundation, יותר מכפול ממספרם שפורסם בשנת 2022. ממצא זה מדגים את הצמיחה המהירה והרלוונטיות הגוברת של מודלים אלה. ראוי לציין כי כ-65.7% מהמודלים הללו הם בקוד פתוח, דבר המקדם מחקר ופיתוח בתחום זה. מודלים בקוד פתוח מאפשרים למפתחים ולחוקרים ברחבי העולם לבנות על מודלים קיימים ולהתאים אותם למטרותיהם. דבר זה תורם משמעותית להאצת החדשנות בתחום הבינה המלאכותית.

אחת הסיבות לשכיחות הגוברת של מודלי Foundation היא יכולתם לטפל ביעילות במערכי נתונים עצומים ולאוטומט משימות שבעבר היו צריכות להתבצע באופן ידני. לדוגמה, הם משמשים ברפואה לניתוח כמויות גדולות של נתוני מטופלים ולתמוך באבחונים. במגזר הפיננסי, הם מסייעים בגילוי הונאות והערכת סיכונים, בעוד שבתעשיית הרכב, הם תורמים לשיפור טכנולוגיות נהיגה אוטונומית.

🚀📈 מודלים של למידת מכונה: מנוע פיתוח הבינה המלאכותית

בנוסף למודלים בסיסיים, מודלים ייעודיים של למידת מכונה ממלאים גם הם תפקיד מכריע בנוף הבינה המלאכותית המודרנית. מודלים אלה נועדו לפתור בעיות ספציפיות ולעתים קרובות מפותחים באמצעות שיתוף פעולה הדוק בין האקדמיה לתעשייה. על פי מדד הבינה המלאכותית של מכון סטנפורד לבינה מלאכותית ממוקדת אדם (HAI), פורסמו 87 מודלים של למידת מכונה בשנת 2023. מספר זה מתחלק ל-51 מודלים שפותחו על ידי התעשייה, 15 מודלים שמקורם במחקר אקדמי, ועוד 21 מודלים הנובעים משיתופי פעולה בין האקדמיה לתעשייה.

מגמה זו מדגימה את טשטוש הגבולות הגובר בין מחקר אקדמי ליישום תעשייתי. שיתופי פעולה בין האקדמיה לתעשייה מאיצים את פיתוח פתרונות בינה מלאכותית שניתן ליישם במהירות בפועל. דוגמאות לכך כוללות פיתוח אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לייעל תהליכי ייצור בתעשיית הייצור או לשפר מערכות המלצה במגזר המסחר האלקטרוני.

מודלים של למידת מכונה הם חיוניים גם במחקר. הם מאפשרים לזהות דפוסים מורכבים במערכי נתונים גדולים ולבצע תחזיות שהיו כמעט בלתי אפשריות בשיטות מסורתיות. דוגמה אחת היא יישום מודלים של למידת מכונה במחקר גנומי, שם הם משמשים לזיהוי אנומליות גנטיות ולפיתוח טיפולים חדשים למחלות נדירות.

🌐🔀 רב-מודאליות: עתיד הבינה המלאכותית

מגמה מרכזית בפיתוח בינה מלאכותית היא העלייה בריבוי המודלים. מודלים של בינה מלאכותית מרובת מודלים מסוגלים לעבד ולשלב סוגים שונים של נתונים - כגון טקסט, תמונות, אודיו ואפילו וידאו - בו זמנית. יכולת זו היא צעד מכריע לקראת בינה מלאכותית מקיפה ורב-תכליתית יותר.

דוגמה אחת ליישום של מודלים רב-מודאליים היא תיאור תמונה אוטומטי. כאן, המודל מנתח את התמונה ויוצר תיאור מילולי קוהרנטי של מה שמוצג בתמונה. מודלים כאלה משמשים בתחומים כמו נגישות, שם הם יכולים לעזור לאנשים לקויי ראייה להבין טוב יותר מידע חזותי. יתר על כן, מודלים רב-מודאליים של בינה מלאכותית יכולים לשמש בתעשיית הבידור ליצירת סרטים ומשחקים אינטראקטיביים המגיבים לפעולות וקלט של המשתמש.

תחום נוסף שיכול להפיק תועלת ממודלים רב-מודאליים של בינה מלאכותית הוא אבחון רפואי. ניתוח סימולטני של נתוני תמונה (למשל, צילומי רנטגן), נתוני טקסט (למשל, רישומי מטופלים) ונתוני שמע (למשל, שיחות רופא-מטופל) יכול לשפר משמעותית את דיוקsegen.

🛠️⚖️ אתגרים והיבטים אתיים

למרות ההתקדמות המרשימה, ישנם גם אתגרים הקשורים לפיתוח ושימוש במודלים של בינה מלאכותית. אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא סוגיית ההטיה. מודלים של בינה מלאכותית שאומנו על מערכי נתונים שאינם מגוונים מספיק עלולים לחזק דעות קדומות ואפליה. זה יכול להיות בעייתי במיוחד כאשר בינה מלאכותית משמשת בתחומים רגישים כמו משפט פלילי או גיוס כוח אדם.

היבט נוסף הוא יכולת ההסבר והמעקב אחר מודלים של בינה מלאכותית. בעוד שמודלים פשוטים של למידת מכונה הם לעתים קרובות קלים יחסית להבנה, מודלים מורכבים כמו מודלים של למידת מכונה (LLM) ומודלים של Foundation הופכים יותר ויותר ל"קופסאות שחורות". משמעות הדבר היא שלעתים קרובות קשה למשתמשים להבין מדוע המודל קיבל החלטה מסוימת. זה בעייתי במיוחד ביישומים קריטיים לבטיחות, כמו ברפואה או במימון.

יתר על כן, עולה שאלת אבטחת המידע. מודלים של קרנות דורשים כמויות עצומות של נתונים כדי לתפקד ביעילות. לעתים קרובות מדובר במידע אישי או רגיש. לכן, יש לתכנן את האחסון והעיבוד של נתונים אלה בצורה מאובטחת במיוחד על מנת למנוע שימוש לרעה ודליפות נתונים.

🎯🧠 פוטנציאל בבינה מלאכותית

הפיתוח המהיר של מודלים של בינה מלאכותית, ובמיוחד מודלים של שפות גדולות ומודלים בסיסיים, מדגים באופן מרשים את הפוטנציאל של בינה מלאכותית. מודלים אלה שינו באופן מהותי את האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה ופותחים אפשרויות יישום חדשות רבות בתעשיות שונות. הרב-מודאליות הגוברת של מערכות בינה מלאכותית תמלא תפקיד גדול עוד יותר בשנים הקרובות, ותאפשר יישומים חדשים וחדשניים.

יחד עם זאת, יש להתייחס ברצינות גם לאתגרים האתיים ולסיכונים הכרוכים בשימוש בטכנולוגיות אלו. חשוב שהפיתוח והיישום של מערכות בינה מלאכותית תמיד ישאירו את בני האדם במרכז וכי טכנולוגיות אלו ייעשה בהן שימוש אחראי ושקוף.

עתיד הבינה המלאכותית נותר מרגש, וברור שאנחנו רק בתחילתה של טרנספורמציה מקיפה. בינה מלאכותית תמשיך להתקדם בקצב מהיר ולמלא תפקיד חשוב יותר ויותר בחיי היומיום שלנו ובעבודה שלנו.

📣 נושאים דומים

• 🤖 מהפכת הבינה המלאכותית
• 🧠 התקדמות במודלים של שפה גדולה
• 🌐 מודלים בסיסיים: עמוד השדרה של הבינה המלאכותית המודרנית
• 💡 סקירה כללית של מודלים של למידת מכונה
• 🎨 בינה מלאכותית רב-מודאלית ויישומיה
• 📉 אתגרים ושיקולים אתיים בבינה מלאכותית
• 🚀 סיכויי העתיד של בינה מלאכותית
• 🏭 יישומים של בינה מלאכותית בתעשייה
• 🔍 השפעת מודלים של הקרן על המחקר
• 🛡 בטיחות והסבר בבינה מלאכותית

#️⃣ האשטגים: #בינהמלאכותית #מודליםבשפהגדולה #מודליםבסיסיים #למידהמכונתית #רב-מודאליות

מתוך האוקיינוס ​​האדום של הבינה המלאכותית, אל האוקיינוס ​​הכחול של ההתמחות ונקודות המכירה הייחודיות של שקיפות, הגנת מידע ואבטחת מידע – תמונה: Xpert.Digital

Aleph Alpha חותרת לשינוי אסטרטגי חכם: החברה יוצאת מה"אוקיינוס ​​האדום" הצפוף של מודלי שפות בינה מלאכותית גדולים וממקמת את עצמה ב"אוקיינוס ​​הכחול" של התמחות והצעות מכירה ייחודיות. בעוד ענקיות הטכנולוגיה של מגזר הבינה המלאכותית נאבקות לבסס ולשמר את מעמדן בשוק שעדיין לא ברור, Aleph Alpha מבדילה את עצמה מהמתחרים באמצעות גישה ייחודית לשקיפות, פרטיות נתונים ואבטחה. תחומים אלה ממלאים תפקיד מפתח בפיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית אך לעתים קרובות מוזנחים על ידי שחקני שוק גדולים לטובת חדשנות מהירה והפחתת עלויות.

עוד על זה כאן:

• Aleph Alpha: מובילה בתחום הבינה המלאכותית הודות להתמקדות בהגנה על נתונים ואבטחה

☑️ מומחה בתעשייה, כאן עם רכזת תעשייה משלה

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus