AI-modellen in cijfers: top 15 grote taalmodellen-149 basismodellen / "Foundation-modellen" -51 machine-learning modellen

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren aanzienlijke vooruitgang geboekt en een opmerkelijke invloed uitgeoefend op diverse industrieën en onderzoeksgebieden. Met name de ontwikkeling van grote taalmodellen (LLM's) en basismodellen heeft het potentieel en het toepassingsgebied van AI-technologieën aanzienlijk vergroot. Dit artikel geeft een gedetailleerd overzicht van de huidige ontwikkelingen in AI-modellen, hun betekenis en hun toepassingen.

Het is belangrijk op te merken dat de genoemde cijfers met betrekking tot het aantal en de ontwikkeling van AI-modellen kunnen fluctueren, aangezien onderzoek en technologische vooruitgang op dit gebied zeer dynamisch zijn. Ondanks mogelijke afwijkingen bieden de gepresenteerde gegevens een solide overzicht en een duidelijk beeld van de huidige stand van AI-modellen, evenals hun groeiende potentieel en invloed. Ze dienen als representatieve basis voor het begrijpen van de belangrijke trends en ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie.

✨🗣️ De 15 beste grote taalmodellen (LLM's)

Grote taalmodellen (LLM's) zijn krachtige AI-modellen die specifiek zijn ontworpen om natuurlijke taal te verwerken, te begrijpen en te genereren. Deze modellen zijn gebaseerd op enorme datasets en maken gebruik van geavanceerde machine learning-technieken om contextbewuste en coherente antwoorden te geven op complexe vragen. Momenteel zijn er 15 belangrijke grote taalmodellen die een centrale rol spelen in verschillende gebieden van AI-technologie.

Toonaangevende LLM's omvatten modellen zoals o1 (Neu), GPT-4, Gemini en Claude 3. Deze modellen hebben opmerkelijke vooruitgang geboekt in multimodale verwerking, wat betekent dat ze niet alleen tekst, maar ook andere dataformaten zoals audio en afbeeldingen kunnen interpreteren en genereren. Deze multimodale capaciteit opent een breed scala aan nieuwe toepassingen, van beeldbeschrijving en audioanalyse tot complexe dialoogsytemen.

Een bijzonder indrukwekkend model is Gemini Ultra, het eerste AI-model dat menselijke prestaties behaalde in de Massive Multitask Language Understanding (MMLU)-benchmark. Deze benchmark meet het vermogen van een model om verschillende taalgerelateerde taken gelijktijdig af te handelen, wat cruciaal is voor veel praktische toepassingen zoals chatbots, vertaalsystemen en geautomatiseerde klantenserviceoplossingen.

Er bestaan ​​nog tientallen andere bekende taalmodellen, maar een volledig overzicht ontbreekt. Bovendien groeit het aantal voortdurend, omdat bedrijven en onderzoeksinstellingen continu nieuwe modellen ontwikkelen en bestaande modellen verbeteren.

Hier is een overzicht van de 15 meest gebruikte taalmodellen.

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• Claude
• Bloeien
• Samenhangen
• Valk
• Lama
• LaMDA
• Lichtgevend
• Orka
• Vicuña 33B
• Palm
• Vicuña 33B
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Fundamentele modellen: De basis van moderne AI

Naast grote taalmodellen spelen zogenaamde basismodellen een cruciale rol in de verdere ontwikkeling van AI. Basismodellen, waaronder GPT-4, Claude 3 en Gemini, zijn extreem grote AI-systemen die getraind zijn op enorme, vaak multimodale datasets. Hun belangrijkste voordeel is dat ze toepasbaar zijn op veel verschillende taken zonder dat er telkens een nieuw model ontwikkeld hoeft te worden. Deze flexibiliteit en schaalbaarheid maken basismodellen tot een onmisbaar instrument voor een breed scala aan toepassingen in de industrie, wetenschap en technologie.

In 2023 werden wereldwijd in totaal 149 Foundation-modellen gepubliceerd, meer dan het dubbele van het aantal in 2022. Dit toont de snelle groei en toenemende relevantie van deze modellen aan. Opvallend is dat ongeveer 65,7% van deze modellen open-source is, wat onderzoek en ontwikkeling op dit gebied bevordert. Open-source modellen stellen ontwikkelaars en onderzoekers over de hele wereld in staat om voort te bouwen op bestaande modellen en deze aan te passen voor hun eigen doeleinden. Dit draagt ​​aanzienlijk bij aan het versnellen van innovatie in AI.

Een van de redenen voor de toenemende populariteit van Foundation-modellen is hun vermogen om efficiënt om te gaan met enorme datasets en taken te automatiseren die voorheen handmatig moesten worden uitgevoerd. Zo worden ze bijvoorbeeld in de geneeskunde gebruikt om grote hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren en diagnoses te ondersteunen. In de financiële sector helpen ze bij fraudedetectie en risicobeoordeling, terwijl ze in de auto-industrie bijdragen aan de verbetering van technologieën voor autonoom rijden.

🚀📈 Machine learning-modellen: de motor achter AI-ontwikkeling

Naast fundamentele modellen spelen ook gespecialiseerde machine learning-modellen een cruciale rol in het moderne AI-landschap. Deze modellen zijn ontworpen om specifieke problemen op te lossen en worden vaak ontwikkeld in nauwe samenwerking tussen de academische wereld en het bedrijfsleven. Volgens de AI-index van het Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) werden er in 2023 87 machine learning-modellen gepubliceerd. Dit aantal is als volgt verdeeld: 51 modellen ontwikkeld door het bedrijfsleven, 15 modellen afkomstig uit academisch onderzoek en nog eens 21 modellen die voortkomen uit samenwerkingen tussen de academische wereld en het bedrijfsleven.

Deze trend laat zien dat de grenzen tussen academisch onderzoek en industriële toepassingen steeds meer vervagen. Samenwerkingen tussen de academische wereld en het bedrijfsleven versnellen de ontwikkeling van AI-oplossingen die snel in de praktijk kunnen worden geïmplementeerd. Voorbeelden hiervan zijn de ontwikkeling van machine learning-algoritmen om productieprocessen in de maakindustrie te optimaliseren of om aanbevelingssystemen in de e-commerce te verbeteren.

Machine learning-modellen zijn ook cruciaal in onderzoek. Ze maken het mogelijk om complexe patronen in grote datasets te herkennen en voorspellingen te doen die met traditionele methoden vrijwel onmogelijk zouden zijn. Een voorbeeld hiervan is de toepassing van machine learning-modellen in genoomonderzoek, waar ze worden gebruikt om genetische afwijkingen te identificeren en nieuwe therapieën voor zeldzame ziekten te ontwikkelen.

🌐🔀 Multimodaliteit: De toekomst van AI

Een belangrijke trend in de ontwikkeling van AI is de toenemende multimodaliteit van modellen. Multimodale AI-modellen kunnen verschillende soorten data – zoals tekst, afbeeldingen, audio en zelfs video – gelijktijdig verwerken en combineren. Deze mogelijkheid is een cruciale stap richting meer omvattende en veelzijdige AI.

Een voorbeeld van de toepassing van multimodale modellen is automatische beeldomschrijving. Hierbij analyseert het model de afbeelding en genereert een samenhangende, verbale beschrijving van wat er op de afbeelding te zien is. Dergelijke modellen worden gebruikt in vakgebieden zoals toegankelijkheid, waar ze visueel gehandicapte mensen kunnen helpen visuele informatie beter te begrijpen. Bovendien zouden multimodale AI-modellen in de entertainmentindustrie kunnen worden ingezet om interactieve films en games te creëren die reageren op gebruikersacties en -input.

Een ander gebied dat baat zou kunnen hebben bij multimodale AI-modellen is de medische diagnostiek. De gelijktijdige analyse van beeldgegevens (bijv. röntgenfoto's), tekstgegevens (bijv. patiëntendossiers) en audiogegevens (bijv. gesprekken tussen arts en patiënt) zousegennauwkeurigheid aanzienlijk kunnen verbeteren.

🛠️⚖️ Uitdagingen en ethische aspecten

Ondanks de indrukwekkende vooruitgang zijn er ook uitdagingen verbonden aan de ontwikkeling en het gebruik van AI-modellen. Een van de grootste uitdagingen is de kwestie van vooringenomenheid. AI-modellen die getraind zijn op onvoldoende diverse datasets kunnen vooroordelen en discriminatie versterken. Dit kan met name problematisch zijn wanneer AI wordt gebruikt in gevoelige gebieden zoals de strafrechtspraak of personeelswerving.

Een ander aspect is de verklaarbaarheid en traceerbaarheid van AI-modellen. Hoewel eenvoudige machine learning-modellen vaak relatief gemakkelijk te begrijpen zijn, worden complexe modellen zoals LLM's en Foundation-modellen steeds meer "black boxes". Dit betekent dat het voor gebruikers vaak moeilijk is om te begrijpen waarom het model een bepaalde beslissing heeft genomen. Dit is vooral problematisch in veiligheidskritische toepassingen, zoals in de geneeskunde of de financiële sector.

Daarnaast rijst de vraag naar gegevensbeveiliging. Stichtingsmodellen vereisen enorme hoeveelheden data om efficiënt te functioneren. Dit betreft vaak persoonlijke of gevoelige informatie. Daarom moet de opslag en verwerking van deze data bijzonder veilig zijn om misbruik en datalekken te voorkomen.

🎯🧠 Potentieel in kunstmatige intelligentie

De snelle ontwikkeling van AI-modellen, met name grote taalmodellen en fundamentele modellen, toont op indrukwekkende wijze het potentieel van kunstmatige intelligentie aan. Deze modellen hebben de manier waarop we met technologie omgaan fundamenteel veranderd en openen talloze nieuwe toepassingsmogelijkheden in diverse sectoren. De toenemende multimodaliteit van AI-systemen zal de komende jaren een nog grotere rol spelen en nieuwe en innovatieve toepassingen mogelijk maken.

Tegelijkertijd moeten de ethische uitdagingen en risico's die verbonden zijn aan het gebruik van deze technologieën echter ook serieus worden genomen. Het is belangrijk dat bij de ontwikkeling en implementatie van AI-systemen de mens altijd centraal staat en dat deze technologieën op een verantwoorde en transparante manier worden gebruikt.

De toekomst van kunstmatige intelligentie blijft veelbelovend en het is duidelijk dat we nog maar aan het begin staan ​​van een ingrijpende transformatie. AI zal zich in een razend tempo blijven ontwikkelen en een steeds belangrijkere rol spelen in ons dagelijks leven en ons werk.

📣 Soortgelijke onderwerpen

• 🤖 De revolutie van kunstmatige intelligentie
• 🧠 Vooruitgang in grote taalmodellen
• 🌐 Fundamentele modellen: De ruggengraat van moderne AI
• 💡 Overzicht van machine learning-modellen
• 🎨 Multimodale AI en de toepassingen ervan
• 📉 Uitdagingen en ethische overwegingen in AI
• 🚀 Toekomstperspectieven van kunstmatige intelligentie
• 🏭 Toepassingen van AI in de industrie
• 🔍 De invloed van stichtingsmodellen op onderzoek
• 🛡 Veiligheid en verklaarbaarheid in AI

#️⃣ Hashtags: #KunstmatigeIntelligentie #LargeLanguageModels #FoundationModels #MachineLearning #Multimodaliteit

Aleph Alpha maakt een slimme strategische verschuiving door: het bedrijf verlaat de overvolle "rode oceaan" van grote AI-taalmodellen en positioneert zich in de "blauwe oceaan" van specialisatie en unieke verkoopargumenten. Terwijl de techreuzen in de AI-sector worstelen om hun positie in een nog onzekere markt te vestigen en te behouden, onderscheidt Aleph Alpha zich van de concurrentie door een unieke aanpak op het gebied van transparantie, gegevensprivacy en beveiliging. Deze aspecten spelen een cruciale rol in de ontwikkeling van AI-technologieën, maar worden door grote marktpartijen vaak verwaarloosd ten gunste van snelle innovatie en kostenbesparing.

Meer hierover hier:

• Aleph Alpha: Toonaangevend in AI dankzij focus op gegevensbescherming en -beveiliging.

☑️ Industrie -expert, hier met een eigen Xpert.Digital Industrial Hub van meer dan 2500 gespecialiseerde bijdragen

 

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus