Modele AI w liczbach: 15 najlepszych dużych modeli językowych – 149 modeli podstawowych / „modeli podstawowych” – 51 modeli uczenia maszynowego

🤖📈 Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła w ostatnich latach znaczny postęp i wywarła zauważalny wpływ na różne branże i obszary badawcze. W szczególności rozwój dużych modeli językowych (LLM) i modeli podstawowych rozszerzył potencjał i zakres zastosowań technologii sztucznej inteligencji. W tym artykule szczegółowo przyglądamy się obecnemu rozwojowi w dziedzinie modeli sztucznej inteligencji, ich znaczeniu i możliwym zastosowaniom.

Warto zaznaczyć, że podane dane dotyczące liczby i rozwoju modeli AI mogą ulegać wahaniom, gdyż badania i postęp technologiczny w tym obszarze rozwijają się bardzo dynamicznie. Pomimo możliwych odchyleń wymienione dane zapewniają solidne wskazówki i jasny przegląd bieżącego stanu modeli sztucznej inteligencji, a także ich rosnącego potencjału i wpływu. Stanowią reprezentatywną podstawę do zrozumienia ważnych trendów i zmian w sztucznej inteligencji.

✨🗣️ 15 najlepszych modeli dużych języków (LLM)

Modele dużego języka (LLM) to potężne modele sztucznej inteligencji zaprojektowane specjalnie do przetwarzania, rozumienia i generowania języka naturalnego. Modele te opierają się na ogromnych zbiorach danych i wykorzystują zaawansowane techniki uczenia maszynowego, aby zapewnić kontekstowe i spójne odpowiedzi na złożone pytania. Obecnie istnieje 15 głównych modeli językowych, które odgrywają kluczową rolę w różnych obszarach technologii AI.

Wiodące LLM obejmują modele takie jak o1 (nowy), GPT-4, Gemini i Claude 3. Modele te poczyniły znaczne postępy w przetwarzaniu multimodalnym, co oznacza, że ​​interpretują nie tylko tekst, ale także inne formaty danych, takie jak dźwięk i obrazy, i mogą je generować. Ta multimodalność otwiera szereg nowych zastosowań, od opisu obrazu i analizy dźwięku po złożone systemy dialogowe.

Jednym ze szczególnie imponujących modeli jest Gemini Ultra, który jest pierwszym modelem sztucznej inteligencji, który osiągnął ludzki poziom wydajności w tak zwanym teście porównawczym Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Ten test porównawczy mierzy zdolność modelu do jednoczesnego wykonywania różnych zadań językowych, co jest ważne w wielu praktycznych zastosowaniach, takich jak chatboty, systemy tłumaczeniowe i rozwiązania zautomatyzowanej obsługi klienta.

Istnieje kilkadziesiąt bardziej znanych modeli językowych, ale brakuje dokładnego ogólnego przeglądu. Liczba ta stale rośnie, ponieważ firmy i instytucje badawcze nieustannie opracowują nowe modele i ulepszają istniejące.

Oto aktualny przegląd najważniejszych 15 najlepszych modeli językowych

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Klaudiusz
• Kwiat
• Przystać do siebie
• Sokół
• Lama
• LaMDA
• Świetlny
• Orka
• Wikuna 33B
• Palma
• Wikuna 33B
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Modele podstawowe: podstawa nowoczesnej sztucznej inteligencji

Oprócz dużych modeli językowych, w dalszym rozwoju sztucznej inteligencji kluczową rolę odgrywają tak zwane modele podstawowe. Modele podstawowe, które obejmują również GPT-4, Claude 3 i Gemini, to niezwykle duże systemy sztucznej inteligencji szkolone na ogromnych, często multimodalnych zbiorach danych. Ich główną zaletą jest to, że można je zastosować do wielu różnych zadań, bez konieczności każdorazowego opracowywania nowego modelu. Ta elastyczność i skalowalność sprawia, że ​​modele Foundation są niezbędnym narzędziem do różnorodnych zastosowań w przemyśle, nauce i technologii.

W 2023 r. na całym świecie wypuszczono łącznie 149 modeli Foundation, co stanowi ponad dwukrotny wzrost w porównaniu z rokiem 2022. Świadczy to o szybkim rozwoju i rosnącym znaczeniu tych modeli. Warto zauważyć, że około 65,7% tych modeli to modele typu open source, co zachęca do badań i rozwoju w tym obszarze. Modele open source umożliwiają programistom i badaczom na całym świecie budowanie na istniejących modelach i dostosowywanie ich do własnych celów. Przyczynia się to znacząco do przyspieszenia innowacji w obszarze AI.

Jednym z powodów, dla których modele podstawowe stają się coraz bardziej powszechne, jest ich zdolność do wydajnej obsługi ogromnych zbiorów danych i automatyzacji zadań, które wcześniej musiały być wykonywane ręcznie. Na przykład wykorzystuje się je w medycynie do analizy dużych ilości danych pacjentów i wspomagania diagnoz. W branży finansowej pomagają w wykrywaniu oszustw i ocenie ryzyka, natomiast w branży motoryzacyjnej pomagają udoskonalać technologie autonomicznej jazdy.

🚀📈 Modele uczenia maszynowego: silnik rozwoju AI

Oprócz modeli podstawowych, w nowoczesnym krajobrazie sztucznej inteligencji ważną rolę odgrywają również wyspecjalizowane modele uczenia maszynowego. Modele te mają na celu rozwiązanie konkretnych problemów i często są opracowywane w ścisłej współpracy między środowiskiem akademickim a przemysłem. Według AI Index Instytutu Sztucznej Inteligencji skupionej na Człowieku (HAI) w 2023 roku wypuszczono 87 modeli uczenia maszynowego. Liczba ta jest podzielona na 51 modeli opracowanych przez przedsiębiorstwa przemysłowe i 15 modeli pochodzących z badań akademickich. W wyniku współpracy nauki i przemysłu stworzono kolejnych 21 modeli.

Tendencja ta pokazuje, że granice między badaniami akademickimi a zastosowaniami przemysłowymi coraz bardziej się zacierają. Współpraca nauki i przedsiębiorstw prowadzi do przyspieszonego rozwoju rozwiązań AI, które można szybko wdrożyć w praktyce. Przykładem tego jest rozwój algorytmów uczenia maszynowego w celu optymalizacji procesów produkcyjnych w branży produkcyjnej czy usprawnienia systemów rekomendacji w branży e-commerce.

Modele uczenia maszynowego są również istotne w badaniach. Umożliwiają rozpoznawanie złożonych wzorców w dużych ilościach danych i dokonywanie przewidywań, które nie byłyby możliwe w przypadku tradycyjnych metod. Przykładem tego jest zastosowanie modeli uczenia maszynowego w badaniach genomicznych, gdzie wykorzystuje się je do identyfikacji nieprawidłowości genetycznych i opracowywania nowych metod leczenia rzadkich chorób.

🌐🔀 Multimodalność: przyszłość sztucznej inteligencji

Ważnym trendem w rozwoju AI jest rosnąca multimodalność modeli. Multimodalne modele AI są w stanie jednocześnie przetwarzać i łączyć różne typy danych – takie jak tekst, obrazy, dźwięk, a nawet wideo. Ta funkcja stanowi krytyczny krok w kierunku bardziej wszechstronnej i wszechstronnej sztucznej inteligencji.

Przykładem zastosowania modeli multimodalnych jest automatyczny opis obrazu. Model analizuje obraz i tworzy spójny, językowy opis tego, co można na obrazie zobaczyć. Modele takie znajdują zastosowanie w obszarach takich jak dostępność, gdzie mogą pomóc osobom niedowidzącym lepiej zrozumieć informacje wizualne. Ponadto multimodalne modele sztucznej inteligencji można wykorzystać w branży rozrywkowej do tworzenia interaktywnych filmów i gier, które będą reagować na działania i wkład użytkowników.

Kolejną dziedziną, która mogłaby skorzystać na multimodalnych modelach AI, jest diagnostyka medyczna. Analizując jednocześnie dane obrazowe (np. zdjęcia rentgenowskie), dane tekstowe (np. akta pacjenta) i dane dźwiękowe (np. rozmowy lekarza), można znacznie poprawić dokładność diagnostyczną.

🛠️⚖️Wyzwania i aspekty etyczne

Jednak pomimo imponującego postępu istnieją również wyzwania związane z rozwojem i wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji. Jednym z największych wyzwań jest problem uprzedzeń. Modele sztucznej inteligencji wyszkolone na niewystarczająco zróżnicowanych zbiorach danych mogą zwiększyć stronniczość i dyskryminację. Może to być szczególnie problematyczne, gdy sztuczną inteligencję stosuje się we wrażliwych obszarach, takich jak wymiar sprawiedliwości w sprawach karnych lub rekrutacja personelu.

Kolejnym aspektem jest identyfikowalność i wyjaśnialność modeli sztucznej inteligencji. Podczas gdy proste modele uczenia maszynowego są często stosunkowo łatwe do zrozumienia, złożone modele, takie jak LLM i modele podstawowe, w coraz większym stopniu stają się „czarnymi skrzynkami”. Oznacza to, że często użytkownikom trudno jest zrozumieć, dlaczego model podjął określoną decyzję. Jest to szczególnie problematyczne w zastosowaniach krytycznych dla bezpieczeństwa, takich jak: B. w medycynie lub finansach.

Jest jeszcze kwestia bezpieczeństwa danych. Modele podstawowe wymagają ogromnych ilości danych, aby efektywnie działać. Często dotyczy to danych osobowych lub wrażliwych. Dlatego przechowywanie i przetwarzanie tych danych musi być zaprojektowane w sposób szczególnie bezpieczny, aby zapobiec niewłaściwemu wykorzystaniu i wyciekom danych.

🎯🧠 Potencjał w sztucznej inteligencji

Szybki rozwój modeli sztucznej inteligencji, zwłaszcza dużych modeli językowych i modeli podstawowych, w imponujący sposób pokazuje potencjał, jaki drzemie w sztucznej inteligencji. Modele te zasadniczo zmieniły sposób, w jaki współdziałamy z technologią i otwierają wiele nowych zastosowań w różnych branżach. Rosnąca multimodalność systemów AI będzie odgrywać jeszcze większą rolę w nadchodzących latach i umożliwi nowe, innowacyjne zastosowania.

Jednocześnie jednak należy poważnie potraktować wyzwania etyczne i ryzyko związane ze stosowaniem tych technologii. Ważne jest, aby przy opracowywaniu i wdrażaniu systemów sztucznej inteligencji zawsze najważniejszy był człowiek, a technologie te były wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i przejrzysty.

Przyszłość sztucznej inteligencji pozostaje ekscytująca i jasne jest, że jesteśmy dopiero na początku kompleksowej transformacji. Sztuczna inteligencja będzie nadal rozwijać się w szybkim tempie i odgrywać coraz większą rolę w naszym codziennym życiu i świecie pracy.

📣 Podobne tematy

• 🤖 Rewolucja sztucznej inteligencji
• 🧠 Postępy w modelach wielkojęzykowych
• 🌐 Modele podstawowe: podstawa współczesnej sztucznej inteligencji
• 💡 Modele uczenia maszynowego w skrócie
• 🎨 Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania
• 📉 Wyzwania i względy etyczne w AI
• 🚀 Przyszłe perspektywy sztucznej inteligencji
• 🏭 Zastosowania AI w przemyśle
• 🔍Wpływ modeli fundamentowych na badania
• 🛡 Bezpieczeństwo i wyjaśnialność w AI

#️⃣ Hashtagi: #SztucznaInteligencja #LargeLanguageModels #FoundationModels #MachineLearning #Multimodalność

Aleph Alpha realizuje mądrą zmianę strategii: firma wychodzi z zatłoczonego „Czerwonego Oceanu” sztucznej inteligencji dużych modeli językowych AI i pozycjonuje się w „Błękitnym Oceanie” specjalizacji i unikalnych USP. Ponieważ technologiczni giganci firm zajmujących się sztuczną inteligencją próbują zadomowić się i umocnić swoją pozycję na wciąż niepewnym rynku, Aleph Alpha wyróżnia się na tle konkurencji unikalnym podejściem do przejrzystości, ochrony danych i bezpieczeństwa. Obszary te odgrywają kluczową rolę w rozwoju technologii AI, jednak często są zaniedbywane przez dużych graczy rynkowych na rzecz szybkich innowacji i redukcji kosztów.

Więcej na ten temat tutaj:

• Aleph Alpha: Lider w dziedzinie sztucznej inteligencji dzięki skupieniu się na prywatności i bezpieczeństwie

☑️ Ekspert branżowy, tutaj z własnym centrum branżowym Xpert.Digital z ponad 2500 artykułami specjalistycznymi

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus