AI modellek számokban: A 15 legjobb nagy nyelvi modell – 149 alapmodell / „alapmodell” – 51 gépi tanulási modell

🤖📈 A mesterséges intelligencia (AI) jelentős előrehaladást ért el az elmúlt években, és jelentős hatást gyakorolt ​​számos iparágra és kutatási területre. Különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és alapmodellek fejlesztése bővítette ki az AI-technológiák lehetőségeit és alkalmazási körét. Ebben a cikkben részletesen áttekintjük a mesterséges intelligencia modellek területén jelenleg zajló fejleményeket, azok fontosságát és lehetséges alkalmazásait.

Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia modellek számával és fejlesztésével kapcsolatban említett számok ingadozásnak vannak kitéve, mivel a kutatás és a technológiai fejlődés ezen a területen nagyon dinamikusan fejlődik. Az esetleges eltérések ellenére a felsorolt ​​adatok szilárd útmutatást adnak, és világos áttekintést adnak az AI-modellek jelenlegi állapotáról, valamint növekvő potenciáljukról és befolyásukról. Reprezentatív alapként szolgálnak a mesterséges intelligencia fontos trendjei és fejlesztései megértéséhez.

✨🗣️ A 15 legjobb nagy nyelvi modell (LLM)

A Large Language Models (LLM) olyan hatékony mesterséges intelligencia modellek, amelyeket kifejezetten a természetes nyelv feldolgozására, megértésére és generálására terveztek. Ezek a modellek hatalmas adathalmazokon alapulnak, és fejlett gépi tanulási technikákat alkalmaznak, hogy összetett kérdésekre kontextuális és koherens válaszokat adjanak. Jelenleg 15 fő nyelvi modell van, amelyek központi szerepet játszanak az AI-technológia különböző területein.

A vezető LLM-ek közé tartoznak az olyan modellek, mint az o1 (New), a GPT-4, a Gemini és a Claude 3. Ezek a modellek jelentős előrelépést tettek a multimodális feldolgozásban, ami azt jelenti, hogy nemcsak szöveget értelmeznek, hanem más adatformátumokat is, például hangot és képeket, és generálhatnak. Ez a multimodalitási képesség számos új alkalmazást nyit meg, a képleírástól és hangelemzéstől a bonyolult párbeszédrendszerekig.

Az egyik különösen lenyűgöző modell a Gemini Ultra, amely az első mesterséges intelligencia modell, amely az úgynevezett Massive Multitask Language Understanding (MMLU) benchmarkban elérte az emberi teljesítmény szintjét. Ez a benchmark a modell azon képességét méri, hogy egyidejűleg képes-e különböző nyelvi alapú feladatokat kezelni, ami számos gyakorlati alkalmazásnál fontos, mint például a chatbotok, fordítórendszerek és automatizált ügyfélszolgálati megoldások.

Több tucat ismertebb nyelvi modell létezik, de a pontos átfogó áttekintés hiányzik. A szám folyamatosan növekszik, mivel a vállalatok és kutatóintézetek folyamatosan új modelleket fejlesztenek ki, és fejlesztik a meglévőket.

Itt található a 15 legfontosabb nyelvi modell aktuális áttekintése

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Claude
• Virágzás
• Összefügg
• Sólyom
• Láma
• LaMDA
• Világító
• Orca
• Vicuna 33B
• Tenyér
• Vicuna 33B
• Dolly 2.0
• Guanakó-65B

🌍🛠️ Alapozó modellek: A modern AI alapja

A nagy nyelvi modellek mellett az úgynevezett alapozó modellek is döntő szerepet játszanak az AI továbbfejlesztésében. Az alapmodellek, amelyek magukban foglalják a GPT-4-et, a Claude 3-at és a Geminit is, rendkívül nagy mesterségesintelligencia-rendszerek, amelyek hatalmas, gyakran multimodális adatkészletekre vannak kiképezve. Legfőbb előnyük, hogy sokféle feladatra alkalmazhatók anélkül, hogy minden alkalommal új modellt kellene kidolgozniuk. Ez a rugalmasság és méretezhetőség teszi a Foundation modelleket nélkülözhetetlen eszközzé számos ipari, tudományos és technológiai alkalmazáshoz.

Összesen 149 Foundation modellt adtak ki világszerte 2023-ban, ami több mint duplájára nőtt 2022-hez képest. Ez e modellek gyors növekedését és növekvő relevanciáját mutatja. Figyelemre méltó, hogy ezeknek a modelleknek körülbelül 65,7%-a nyílt forráskódú modell, ami ösztönzi a kutatást és a fejlesztést ezen a területen. A nyílt forráskódú modellek lehetővé teszik a fejlesztők és kutatók számára szerte a világon, hogy meglévő modellekre építsenek, és saját céljaikra adaptálják azokat. Ez jelentősen hozzájárul az innovációk felgyorsításához az AI területén.

Az egyik ok, amiért az alapmodellek egyre elterjedtebbek, az az, hogy képesek hatékonyan kezelni a hatalmas adatkészleteket és automatizálni azokat a feladatokat, amelyeket korábban manuálisan kellett elvégezni. Az orvostudományban például nagy mennyiségű betegadat elemzésére és diagnózisok alátámasztására használják őket. A pénzügyi szektorban a csalások felderítésében és kockázatértékelésében, míg az autóiparban az autonóm vezetési technológiák fejlesztésében segítenek.

🚀📈 Gépi tanulási modellek: A mesterséges intelligencia fejlesztésének motorja

Az alapmodellek mellett a speciális gépi tanulási modellek is fontos szerepet játszanak a modern AI-környezetben. Ezeket a modelleket speciális problémák megoldására tervezték, és gyakran az akadémia és az ipar szoros együttműködésében dolgozzák ki. A Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) AI-indexe szerint 2023-ban 87 gépi tanulási modellt adtak ki. Ez a szám 51 ipari vállalatok által kifejlesztett modellre és 15 tudományos kutatásból származó modellre oszlik. További 21 modellt hoztak létre a tudomány és az ipar együttműködésével.

Ez a tendencia azt mutatja, hogy az akadémiai kutatás és az ipari alkalmazás közötti határok egyre inkább elmosódnak. A tudomány és a vállalatok közötti együttműködés a mesterséges intelligencia-megoldások felgyorsult fejlesztéséhez vezet, amelyek gyorsan átültethetők a gyakorlatba. Példa erre a gépi tanulási algoritmusok fejlesztése a gyártási folyamatok optimalizálására a feldolgozóiparban vagy az ajánlórendszerek fejlesztésére az e-kereskedelmi iparban.

A gépi tanulási modellek szintén kulcsfontosságúak a kutatásban. Lehetővé teszik komplex minták felismerését nagy mennyiségű adatban, és olyan előrejelzéseket, amelyek a hagyományos módszerek alapján aligha lennének lehetségesek. Példa erre a gépi tanulási modellek alkalmazása a genomikai kutatásokban, ahol genetikai rendellenességek azonosítására és a ritka betegségek új kezelési módszereinek kidolgozására szolgálnak.

🌐🔀 Multimodalitás: Az AI jövője

A mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik fontos trendje a modellek növekvő multimodalitása. A multimodális mesterséges intelligencia modellek képesek egyidejűleg feldolgozni és kombinálni különböző típusú adatokat – például szöveget, képeket, hangot és akár videókat is. Ez a képesség kritikus lépést jelent az átfogóbb és sokoldalúbb AI felé.

A multimodális modellek alkalmazására példa az automatikus képleírás. A modell elemzi a képet, és koherens, nyelvi leírást készít a képen látható dolgokról. Az ilyen modellek olyan területeken is alkalmazhatók, mint például az akadálymentesítés, ahol segíthetnek a látássérülteknek jobban megérteni a vizuális információkat. Ezenkívül a multimodális mesterséges intelligencia modelleket a szórakoztatóiparban is felhasználhatják olyan interaktív filmek és játékok létrehozására, amelyek reagálnak a felhasználók tevékenységére és bemeneteire.

A multimodális mesterséges intelligencia modellek másik területe az orvosi diagnosztika. A képadatok (pl. röntgen), szöveges adatok (pl. betegfájlok) és hangadatok (pl. orvosi beszélgetések) egyidejű elemzésével a diagnosztikai pontosság jelentősen javítható.

🛠️⚖️ Kihívások és etikai szempontok

A lenyűgöző fejlődés ellenére azonban kihívások is vannak az AI-modellek fejlesztésével és bevezetésével kapcsolatban. Az egyik legnagyobb kihívás az elfogultság problémája. A nem kellően változatos adatkészletekre kiképzett mesterséges intelligencia modellek növelhetik az elfogultságot és a diszkriminációt. Ez különösen akkor jelenthet problémát, ha a mesterséges intelligenciát olyan érzékeny területeken használják, mint a büntető igazságszolgáltatás vagy a személyzet toborzása.

Egy másik szempont az AI modellek nyomon követhetősége és magyarázhatósága. Míg az egyszerű gépi tanulási modellek gyakran viszonylag könnyen érthetők, az olyan összetett modellek, mint az LLM-ek és az alapozó modellek, egyre inkább „fekete dobozokká” válnak. Ez azt jelenti, hogy a felhasználóknak gyakran nehéz megérteni, hogy a modell miért hozott egy bizonyos döntést. Ez különösen problémás a biztonság szempontjából kritikus alkalmazásokban, mint például: B. az orvostudományban vagy a pénzügyekben.

Felmerül az adatbiztonság kérdése is. Az alapmodellek hatékony működéséhez hatalmas mennyiségű adatra van szükség. Ez gyakran személyes vagy érzékeny információkat tartalmaz. Az adatok tárolását és feldolgozását ezért különösen biztonságosan kell megtervezni a visszaélések és az adatszivárgások elkerülése érdekében.

🎯🧠 Lehetőség a mesterséges intelligenciában

Az AI-modellek, különösen a nagy nyelvi modellek és az alapmodellek gyors fejlődése lenyűgözően mutatja a mesterséges intelligencia potenciálját. Ezek a modellek alapvetően megváltoztatták a technológiával való együttműködésünket, és számos új alkalmazást nyitottak meg a különböző iparágakban. A mesterséges intelligencia rendszerek növekvő multimodalitása az elkövetkező években még nagyobb szerepet fog játszani, és új, innovatív alkalmazásokat tesz lehetővé.

Ugyanakkor azonban komolyan kell venni az e technológiák használatával járó etikai kihívásokat és kockázatokat is. Fontos, hogy az AI-rendszerek fejlesztése és bevezetése mindig az embereket tartsa a középpontban, és hogy ezeket a technológiákat felelősségteljesen és átláthatóan használják.

A mesterséges intelligencia jövője továbbra is izgalmas, és nyilvánvaló, hogy még csak az átfogó átalakulás elején járunk. A mesterséges intelligencia továbbra is gyors ütemben fog fejlődni, és egyre nagyobb szerepet fog játszani mindennapi életünkben és a munka világában.

📣 Hasonló témák

• 🤖 A mesterséges intelligencia forradalma
• 🧠 Előrelépés a nagy nyelvű modellekben
• 🌐 Alapozó modellek: A modern AI gerince
• 💡 Gépi tanulási modellek egy pillantással
• 🎨 Multimodális AI és alkalmazásai
• 📉 Kihívások és etikai megfontolások az AI-ban
• 🚀 A mesterséges intelligencia jövőbeli kilátásai
• 🏭 Az AI alkalmazásai az iparban
• 🔍 Az alapozó modellek hatása a kutatásra
• 🛡 Biztonság és magyarázhatóság az AI-ban

#️⃣ Hashtagek: #Mesterséges Intelligencia #Nagynyelvmodellek #Alapmodellek #Gépi tanulás #Multimodalitás

Az Aleph Alpha okos stratégiaváltásra törekszik: a vállalat kilép a nagy mesterséges intelligencia nyelvi modellek mesterséges intelligenciájának zsúfolt „Vörös óceánjából”, és a specializáció és az egyedi USP-k „Kék óceánjába” helyezi magát. Miközben az AI-cégek technológiai óriásai a még bizonytalan piacon próbálnak megállapodni és érvényesülni, az Aleph Alpha az átláthatóság, az adatvédelem és a biztonság egyedi megközelítésével tűnik ki a versenytársak közül. Ezek a területek kulcsszerepet játszanak az AI-technológiák fejlesztésében, de a nagy piaci szereplők gyakran figyelmen kívül hagyják őket a gyors innováció és a költségcsökkentés érdekében.

Bővebben itt:

• Aleph Alpha: Vezető a mesterséges intelligencia terén, köszönhetően az adatvédelemre és a biztonságra összpontosítónak

☑️ Iparági szakértő, itt a saját Xpert.Digital ipari központjával, több mint 2500 szakcikkel

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus