AI modellek száma: A legfontosabb 15 nagy nyelvű modell-149 alapmodell / „Alapítvány modellek” -51 gépi tanulási modellek

A mesterséges intelligencia (MI) jelentős fejlődésen ment keresztül az elmúlt években, figyelemre méltó hatást gyakorolva számos iparágra és kutatási területre. Különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és az alapmodellek fejlesztése bővítette a MI-technológiák alkalmazási lehetőségeit és körét. Ez a cikk részletesen áttekinti a MI-modellek jelenlegi fejleményeit, jelentőségüket és alkalmazásaikat.

Fontos megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia modelljeinek számára és fejlesztésére vonatkozó említett adatok ingadozhatnak, mivel a kutatás és a technológiai fejlődés ezen a területen rendkívül dinamikus. Az esetleges eltérések ellenére a bemutatott adatok szilárd áttekintést és világos képet adnak a mesterséges intelligencia modellek jelenlegi állapotáról, valamint növekvő potenciáljukról és befolyásukról. Reprezentatív alapot nyújtanak a mesterséges intelligencia jelentős trendjeinek és fejlesztéseinek megértéséhez.

✨🗣️ A 15 legjobb nagy nyelvi modell (LLM)

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) 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 kontextus-érzékeny és koherens válaszokat adjanak összetett kérdésekre. Jelenleg 15 jelentős nagy nyelvi modell játszik központi szerepet a mesterséges intelligencia technológia különböző területein.

A vezető LLM modellek közé tartoznak az o1 (Neu), a GPT-4, a Gemini és a Claude 3. Ezek a modellek figyelemre méltó előrelépést tettek a multimodális feldolgozásban, ami azt jelenti, hogy nemcsak szöveget, hanem más adatformátumokat, például hangot és képeket is képesek értelmezni és generálni. Ez a multimodális képesség számos új alkalmazást nyit meg, a képleírástól és a hangelemzéstől az összetett párbeszédrendszerekig.

Az egyik különösen lenyűgöző modell a Gemini Ultra, az első mesterséges intelligencia modell, amely emberi szintű teljesítményt ért el a Massive Multitask Language Understanding (MMLU) tesztben. Ez a teszt azt méri, hogy egy modell képes-e egyszerre több nyelvi alapú feladatot kezelni, ami kulcsfontosságú számos gyakorlati alkalmazás, például a chatbotok, a fordítórendszerek és az automatizált ügyfélszolgálati megoldások számára.

Több tucatnyi ismert nyelvi modell létezik, de átfogó áttekintés hiányzik. Ráadásul a számuk folyamatosan növekszik, mivel a vállalatok és kutatóintézetek folyamatosan új modelleket fejlesztenek, és a meglévőket fejlesztik.

Íme a 15 legjobb nyelvi modell jelenlegi áttekintése

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• Claude
• Virágzás
• Összefügg
• Sólyom
• Láma
• LaMDA
• Világító
• Orka
• Vikunya 33B
• Tenyér
• Vikunya 33B
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Alapmodellek: A modern mesterséges intelligencia alapjai

A nagyméretű nyelvi modellek mellett az úgynevezett alapmodellek kulcsfontosságú szerepet játszanak a mesterséges intelligencia további fejlesztésében. Az alapmodellek, amelyek közé tartozik a GPT-4, a Claude 3 és a Gemini, rendkívül nagyméretű MI-rendszerek, amelyeket hatalmas, gyakran multimodális adathalmazokon képeznek ki. Legfőbb előnyük abban rejlik, hogy sokféle feladatra alkalmazhatók anélkül, hogy minden alkalommal új modellt kellene fejleszteni. Ez a rugalmasság és skálázhatóság nélkülözhetetlen eszközzé teszi az alapmodelleket az alkalmazások széles körében az iparban, a tudományban és a technológiában.

2023-ban világszerte összesen 149 Foundation modellt publikáltak, ami több mint kétszerese a 2022-ben publikált számnak. Ez a modellek gyors növekedését és növekvő relevanciáját mutatja. Figyelemre méltó, hogy ezeknek a modelleknek körülbelül 65,7%-a nyílt forráskódú, ami elősegíti a kutatást és fejlesztést ezen a területen. A nyílt forráskódú modellek lehetővé teszik a fejlesztők és kutatók számára világszerte, hogy meglévő modellekre építsenek, és azokat saját céljaikra adaptálják. Ez jelentősen hozzájárul a mesterséges intelligencia innovációjának felgyorsításához.

Az Foundation modellek növekvő elterjedésének egyik oka, hogy képesek hatékonyan kezelni a hatalmas adathalmazokat, és automatizálni azokat a feladatokat, amelyeket korábban manuálisan kellett elvégezni. Például az orvostudományban nagy mennyiségű betegadat elemzésére és diagnózisok támogatására használják őket. A pénzügyi szektorban a csalások felderítésében és a kockázatértékelésben segítenek, míg az autóiparban az autonóm vezetési technológiák fejlesztéséhez járulnak hozzá.

🚀📈 Gépi tanulási modellek: A mesterséges intelligencia fejlesztésének motorja

Az alapvető modellek mellett a specializált gépi tanulási modellek is kulcsszerepet játszanak a modern mesterséges intelligencia világában. Ezeket a modelleket konkrét problémák megoldására tervezték, és gyakran az akadémiai szféra és az ipar szoros együttműködésével fejlesztik őket. A Stanford Emberközpontú Mesterséges Intelligencia Intézet (HAI) MI-indexe 2023-ban 87 gépi tanulási modellt publikáltak. Ez a szám 51 ipar által kifejlesztett modellre, 15 tudományos kutatásból származó modellre és további 21 akadémiai és ipari együttműködés eredményeként létrejött modellre oszlik.

Ez a tendencia az akadémiai kutatás és az ipari alkalmazások közötti határok egyre növekvő elmosódását mutatja. Az akadémiai szféra és az ipar közötti együttműködés felgyorsítja a gyakorlatban gyorsan alkalmazható mesterséges intelligencia-megoldások fejlesztését. Ilyen például a gépi tanulási algoritmusok fejlesztése a feldolgozóipar termelési folyamatainak optimalizálására vagy az e-kereskedelmi szektor ajánlórendszereinek javítására.

A gépi tanulási modellek szintén kulcsfontosságúak a kutatásban. Lehetővé teszik a nagy adathalmazokban található komplex minták felismerését, és olyan előrejelzések készítését, amelyek a hagyományos módszerekkel gyakorlatilag lehetetlenek lennének. Egy példa erre a gépi tanulási modellek alkalmazása a genomkutatásban, ahol genetikai rendellenességek azonosítására és ritka betegségek új terápiáinak fejlesztésére használják őket.

🌐🔀 Multimodalitás: A mesterséges intelligencia jövője

A mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik kulcsfontosságú trendje a modellek egyre növekvő multimodalitása. A multimodális MI-modellek képesek különböző típusú adatok – például szöveg, kép, hang és akár videó – egyidejű feldolgozására és kombinálására. Ez a képesség kulcsfontosságú lépés az átfogóbb és sokoldalúbb MI felé.

A multimodális modellek alkalmazásának egyik példája az automatikus képleírás. Itt a modell elemzi a képet, és koherens, verbális leírást készít a képen láthatóról. Az ilyen modelleket olyan területeken használják, mint az akadálymentesítés, ahol segíthetnek a látássérülteknek a vizuális információk jobb megértésében. Továbbá a multimodális MI-modellek felhasználhatók a szórakoztatóiparban interaktív filmek és játékok létrehozására, amelyek reagálnak a felhasználói műveletekre és bevitelre.

Egy másik terület, amely profitálhat a multimodális MI-modellekből, az orvosi diagnosztika. A képadatok (pl. röntgenfelvételek), szöveges adatok (pl. betegadatok) és hangadatok (pl. orvos-beteg beszélgetések) egyidejű elemzése jelentősen javíthatjasegenpontosságot.

🛠️⚖️ Kihívások és etikai szempontok

A lenyűgöző előrelépés ellenére a mesterséges intelligencia modellek fejlesztésével és használatával kapcsolatos kihívások is felmerülnek. Az egyik legnagyobb kihívás az elfogultság kérdése. A nem kellően diverzifikált adatkészleteken betanított mesterséges intelligencia modellek megerősíthetik az előítéleteket és a diszkriminációt. Ez különösen problematikus lehet, ha a mesterséges intelligenciát olyan érzékeny területeken használják, mint a büntető igazságszolgáltatás vagy a személyzet toborzása.

Egy másik szempont a mesterséges intelligencia modellek magyarázhatósága és nyomon követhetősége. Míg az egyszerű gépi tanulási modellek gyakran viszonylag könnyen érthetők, az olyan összetett modellek, mint az LLM-ek és az alapmodellek, egyre inkább „fekete dobozokká” válnak. Ez azt jelenti, hogy a felhasználók számára gyakran nehéz megérteni, hogy a modell miért hozott egy adott döntést. Ez különösen problematikus a biztonságkritikus alkalmazásokban, például az orvostudományban vagy a pénzügyekben.

Továbbá felmerül az adatbiztonság kérdése. Az alapmodellek hatékony működéséhez hatalmas mennyiségű adatra van szükség. Ez gyakran személyes vagy érzékeny információkat is érint. Ezért ezen adatok tárolását és feldolgozását különösen biztonságosan kell megtervezni a visszaélések és az adatszivárgások megelőzése érdekében.

🎯🧠 A mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek

A mesterséges intelligencia modelljeinek, különösen a nagy nyelvi modelleknek és az alapmodelleknek a gyors fejlődése lenyűgözően demonstrálja a mesterséges intelligencia lehetőségeit. Ezek a modellek alapvetően megváltoztatták a technológiával való interakciónk módját, és számos új alkalmazási lehetőséget nyitnak meg a különböző iparágakban. A mesterséges intelligencia rendszerek egyre növekvő multimodalitása még nagyobb szerepet fog játszani az elkövetkező években, lehetővé téve az új és innovatív alkalmazásokat.

Ugyanakkor komolyan kell venni ezen technológiák használatával járó etikai kihívásokat és kockázatokat is. Fontos, hogy a mesterséges intelligenciarendszerek fejlesztése és megvalósítása során mindig az ember legyen a középpontban, és hogy ezeket a technológiákat felelősségteljesen és átláthatóan használják.

A mesterséges intelligencia jövője továbbra is izgalmas, és egyértelmű, hogy még csak egy átfogó átalakulás kezdetén vagyunk. A mesterséges intelligencia továbbra is gyors ütemben fog fejlődni, és egyre fontosabb szerepet fog játszani a mindennapi életünkben és a munkánkban.

📣 Hasonló témák

• 🤖 A mesterséges intelligencia forradalma
• 🧠 Előrelépések a nagy nyelvi modellekben
• 🌐 Alapmodellek: A modern mesterséges intelligencia gerince
• 💡 A gépi tanulási modellek áttekintése
• 🎨 Multimodális mesterséges intelligencia és alkalmazásai
• 📉 Kihívások és etikai megfontolások a mesterséges intelligenciában
• 🚀 A mesterséges intelligencia jövőbeli kilátásai
• 🏭 A mesterséges intelligencia ipari alkalmazásai
• 🔍 Az Alapítvány modelljeinek hatása a kutatásra
• 🛡 Biztonság és magyarázhatóság a mesterséges intelligenciában

#️⃣ Hashtagek: #MesterségesIntelligencia #NagyNyelvmodellek #Alapmodellek #GépiTanulás #Multimodalitás

Az Aleph Alpha okos stratégiai váltást követ: A vállalat kilép a nagy mesterséges intelligencia nyelvi modelljeinek zsúfolt „vörös óceánjából”, és a specializáció és az egyedi értékesítési ajánlatok „kék óceánjában” pozicionálja magát. Míg a mesterséges intelligencia szektor technológiai óriásai küzdenek azért, hogy megteremtsék és megtartsák pozíciójukat egy még mindig bizonytalan piacon, az Aleph Alpha az átláthatóság, az adatvédelem és a biztonság egyedi megközelítésével különbözteti meg magát a versenytársaktól. Ezek a területek kulcsszerepet játszanak a mesterséges intelligencia technológiák fejlesztésében, de a nagy piaci szereplők gyakran elhanyagolják őket a gyors innováció és a költségcsökkentés érdekében.

Bővebben itt:

• Aleph Alpha: Vezető szerepet tölt be a mesterséges intelligencia területén az adatvédelemre és biztonságra való összpontosításnak köszönhetően

☑️ 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