Model AI dalam jumlah: 15 model bahasa besar teratas – 149 model dasar / “model dasar” – 51 model pembelajaran mesin

🤖📈 Kecerdasan buatan (AI) telah mencapai kemajuan signifikan dalam beberapa tahun terakhir dan memberikan dampak besar pada berbagai industri dan bidang penelitian. Secara khusus, pengembangan model bahasa besar (LLM) dan model dasar telah memperluas potensi dan jangkauan penerapan teknologi AI. Dalam artikel ini kita akan melihat secara mendetail perkembangan terkini di bidang model AI, pentingnya model tersebut, dan kemungkinan penerapannya.

Penting untuk dicatat bahwa angka-angka yang disebutkan mengenai jumlah dan perkembangan model AI mungkin dapat berfluktuasi, seiring dengan kemajuan penelitian dan teknologi di bidang ini yang berkembang sangat dinamis. Meskipun terdapat kemungkinan penyimpangan, data yang tercantum memberikan panduan yang kuat dan memberikan gambaran yang jelas tentang status model AI saat ini serta potensi dan pengaruhnya yang semakin besar. Mereka berfungsi sebagai dasar representasi untuk memahami tren dan perkembangan penting dalam kecerdasan buatan.

Ikhtisar model AI: 15 model bahasa teratas – 149 model dasar – 51 model pembelajaran mesin – Gambar: Xpert.Digital

✨🗣️ 15 Model Bahasa Besar (LLM) Teratas

Model Bahasa Besar (LLM) adalah model AI canggih yang dirancang khusus untuk memproses, memahami, dan menghasilkan bahasa alami. Model ini didasarkan pada kumpulan data yang sangat besar dan menggunakan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk memberikan jawaban kontekstual dan koheren terhadap pertanyaan kompleks. Saat ini terdapat 15 model bahasa utama yang memainkan peran sentral dalam berbagai bidang teknologi AI.

LLM terkemuka mencakup model seperti o1 (Baru), GPT-4, Gemini, dan Claude 3. Model-model ini telah membuat kemajuan penting dalam pemrosesan multimodal, artinya model-model tersebut menafsirkan tidak hanya teks tetapi juga format data lain seperti audio dan gambar serta dapat menghasilkan. Kemampuan multimodalitas ini membuka berbagai aplikasi baru, mulai dari deskripsi gambar dan analisis audio hingga sistem dialog yang kompleks.

Salah satu model yang sangat mengesankan adalah Gemini Ultra, yang merupakan model AI pertama yang mencapai tingkat kinerja manusia dalam apa yang disebut benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Tolok ukur ini mengukur kemampuan model untuk menangani berbagai tugas berbasis bahasa secara bersamaan, yang penting untuk banyak aplikasi praktis seperti chatbots, sistem terjemahan, dan solusi dukungan pelanggan otomatis.

Ada beberapa lusin model bahasa yang lebih terkenal, namun gambaran keseluruhan yang tepat belum ada. Jumlahnya terus bertambah karena perusahaan dan lembaga penelitian terus mengembangkan model baru dan menyempurnakan model yang sudah ada.

Berikut adalah ikhtisar terkini dari 15 model bahasa teratas yang paling penting

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Claude
• Bunga
• Berpadu
• Elang
• LLaMA
• LaMDA
• Bercahaya
• Orca
• Vicuna 33B
• Telapak
• Vicuna 33B
• Boneka 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Model Fondasi: Fondasi AI modern

Selain model bahasa yang besar, model dasar juga memainkan peran penting dalam pengembangan AI lebih lanjut. Model dasar, yang juga mencakup GPT-4, Claude 3, dan Gemini, adalah sistem AI berukuran sangat besar yang dilatih pada kumpulan data yang sangat besar dan sering kali bersifat multimodal. Keuntungan utama mereka adalah dapat diterapkan pada banyak tugas berbeda tanpa harus mengembangkan model baru setiap saat. Fleksibilitas dan skalabilitas ini menjadikan model Foundation sebagai alat yang sangat diperlukan untuk berbagai aplikasi di industri, sains, dan teknologi.

Sebanyak 149 model Foundation dirilis di seluruh dunia pada tahun 2023, lebih dari dua kali lipat dibandingkan tahun 2022. Hal ini menunjukkan pertumbuhan pesat dan meningkatnya relevansi model-model tersebut. Patut dicatat bahwa sekitar 65,7% dari model ini adalah model sumber terbuka, sehingga mendorong penelitian dan pengembangan di bidang ini. Model sumber terbuka memungkinkan pengembang dan peneliti di seluruh dunia untuk membangun model yang sudah ada dan mengadaptasinya untuk tujuan mereka sendiri. Hal ini berkontribusi signifikan terhadap percepatan inovasi di bidang AI.

Salah satu alasan model dasar menjadi lebih umum adalah kemampuannya menangani kumpulan data besar secara efisien dan mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya harus dilakukan secara manual. Misalnya, mereka digunakan dalam pengobatan untuk menganalisis data pasien dalam jumlah besar dan mendukung diagnosis. Di industri keuangan, mereka membantu dalam deteksi penipuan dan penilaian risiko, sementara di industri otomotif, mereka membantu meningkatkan teknologi mengemudi otonom.

🚀📈 Model pembelajaran mesin: Mesin pengembangan AI

Selain model dasar, model pembelajaran mesin khusus juga memainkan peran penting dalam lanskap AI modern. Model-model ini dirancang untuk memecahkan masalah-masalah tertentu dan sering kali dikembangkan melalui kolaborasi erat antara akademisi dan industri. Menurut Indeks AI dari Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), 87 model pembelajaran mesin dirilis pada tahun 2023. Jumlah tersebut terbagi menjadi 51 model yang dikembangkan oleh perusahaan industri dan 15 model yang berasal dari penelitian akademis. Sebanyak 21 model lainnya diciptakan melalui kolaborasi antara sains dan industri.

Tren ini menunjukkan bahwa batasan antara penelitian akademis dan penerapan industri semakin kabur. Kolaborasi antara ilmu pengetahuan dan perusahaan mengarah pada percepatan pengembangan solusi AI yang dapat dipraktikkan dengan cepat. Contohnya adalah pengembangan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan proses produksi di industri manufaktur atau untuk meningkatkan sistem rekomendasi di industri e-commerce.

Model pembelajaran mesin juga penting dalam penelitian. Mereka memungkinkan untuk mengenali pola kompleks dalam data dalam jumlah besar dan membuat prediksi yang hampir tidak mungkin dilakukan berdasarkan metode tradisional. Contohnya adalah penerapan model pembelajaran mesin dalam penelitian genom, yang digunakan untuk mengidentifikasi kelainan genetik dan mengembangkan pengobatan baru untuk penyakit langka.

🌐🔀 Multimodalitas: Masa depan AI

Tren penting dalam pengembangan AI adalah meningkatnya multimodalitas model. Model AI multimodal mampu memproses dan menggabungkan berbagai jenis data secara bersamaan – seperti teks, gambar, audio, dan bahkan video. Kemampuan ini merupakan langkah penting menuju AI yang lebih komprehensif dan serbaguna.

Contoh penerapan model multimodal adalah deskripsi gambar otomatis. Model tersebut menganalisis gambar dan menciptakan deskripsi linguistik yang koheren tentang apa yang dapat dilihat dalam gambar. Model seperti ini dapat diterapkan di berbagai bidang seperti aksesibilitas, yang dapat membantu penyandang tunanetra untuk lebih memahami informasi visual. Selain itu, model AI multimodal dapat digunakan dalam industri hiburan untuk membuat film dan permainan interaktif yang merespons tindakan dan masukan pengguna.

Bidang lain yang dapat memperoleh manfaat dari model AI multimodal adalah diagnostik medis. Dengan menganalisis data gambar (misalnya sinar X), data teks (misalnya file pasien) dan data audio (misalnya percakapan dokter) secara bersamaan, akurasi diagnostik dapat ditingkatkan secara signifikan.

🛠️⚖️ Tantangan dan aspek etika

Namun, meskipun ada kemajuan yang mengesankan, terdapat juga tantangan yang terkait dengan pengembangan dan penerapan model AI. Salah satu tantangan terbesarnya adalah masalah bias. Model AI yang dilatih dengan kumpulan data yang kurang beragam dapat meningkatkan bias dan diskriminasi. Hal ini dapat menjadi masalah ketika AI digunakan dalam bidang-bidang sensitif seperti peradilan pidana atau perekrutan personel.

Aspek lainnya adalah kemampuan penelusuran dan penjelasan model AI. Meskipun model pembelajaran mesin sederhana seringkali relatif mudah dipahami, model kompleks seperti LLM dan model dasar semakin menjadi “kotak hitam”. Artinya, pengguna sering kali kesulitan memahami alasan model mengambil keputusan tertentu. Hal ini khususnya menjadi masalah dalam aplikasi yang kritis terhadap keselamatan seperti: B. di bidang kedokteran atau keuangan.

Ada juga pertanyaan tentang keamanan data. Model pondasi memerlukan data dalam jumlah besar agar dapat berfungsi secara efisien. Hal ini sering kali melibatkan informasi pribadi atau sensitif. Oleh karena itu, penyimpanan dan pemrosesan data ini harus dirancang dengan keamanan khusus untuk mencegah penyalahgunaan dan kebocoran data.

🎯🧠 Potensi kecerdasan buatan

Pesatnya perkembangan model AI, khususnya model bahasa besar dan model dasar, secara mengesankan menunjukkan potensi yang dimiliki kecerdasan buatan. Model-model ini secara mendasar telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan membuka banyak aplikasi baru di berbagai industri. Meningkatnya multimodalitas sistem AI akan memainkan peran yang lebih besar di tahun-tahun mendatang dan memungkinkan penerapan baru yang inovatif.

Namun, pada saat yang sama, tantangan etika dan risiko yang terkait dengan penggunaan teknologi ini juga harus ditanggapi dengan serius. Pengembangan dan penerapan sistem AI harus selalu mengutamakan manusia dan teknologi ini digunakan secara bertanggung jawab dan transparan.

Masa depan kecerdasan buatan masih tetap menarik, dan jelas bahwa kita baru berada pada tahap awal transformasi menyeluruh. AI akan terus berkembang dengan pesat dan memainkan peran yang semakin besar dalam kehidupan kita sehari-hari dan dunia kerja.

📣 Topik serupa

• 🤖 Revolusi kecerdasan buatan
• 🧠 Kemajuan dalam Model Bahasa Besar
• 🌐 Model Fondasi: Tulang punggung AI modern
• 💡 Sekilas tentang model pembelajaran mesin
• 🎨 AI multimodal dan aplikasinya
• 📉 Tantangan dan pertimbangan etis dalam AI
• 🚀 Prospek kecerdasan buatan di masa depan
• 🏭 Penerapan AI di industri
• 🔍 Pengaruh model pondasi terhadap penelitian
• 🛡 Keamanan dan penjelasan dalam AI

#️⃣ Tagar: #Kecerdasan Buatan #ModelBahasa Besar #Model Dasar #Pembelajaran Mesin #Multimodalitas

Keluar dari Samudera Merah kecerdasan buatan, menuju Samudera Biru spesialisasi dan nilai jual unik berupa transparansi, perlindungan data, dan keamanan data - Gambar: Xpert.Digital

Aleph Alpha sedang melakukan perubahan strategi yang cerdas: perusahaan ini melangkah keluar dari “Samudera Merah” yang penuh dengan kecerdasan buatan dalam model bahasa AI yang besar dan memposisikan dirinya dalam “Samudra Biru” yang berisi spesialisasi dan USP yang unik. Ketika raksasa teknologi perusahaan AI mencoba memantapkan diri dan menegaskan diri mereka di pasar yang masih penuh ketidakpastian, Aleph Alpha menonjol dalam persaingan dengan pendekatan unik terhadap transparansi, perlindungan data, dan keamanan. Bidang-bidang ini memainkan peran penting dalam pengembangan teknologi AI, namun sering diabaikan oleh pelaku pasar besar demi inovasi yang cepat dan pengurangan biaya.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Aleph Alpha: Memimpin dalam AI berkat fokus pada privasi dan keamanan

☑️ Pakar industri, dengan Xpert miliknya sendiri. Pusat industri digital dengan lebih dari 2.500 artikel spesialis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus