Модели искусственного интеллекта в цифрах: 15 лучших больших языковых моделей – 149 базовых моделей / «фундаментальные модели» – 51 модель машинного обучения

🤖📈 Искусственный интеллект (ИИ) за последние годы добился значительного прогресса и оказал заметное влияние на различные отрасли и области исследований. В частности, разработка больших языковых моделей (LLM) и базовых моделей расширила потенциал и диапазон применения технологий искусственного интеллекта. В этой статье мы подробно рассмотрим текущие разработки в области моделей ИИ, их важность и возможные применения.

Важно отметить, что упомянутые цифры относительно количества и развития моделей ИИ могут подвергаться колебаниям, поскольку исследования и технологические достижения в этой области развиваются очень динамично. Несмотря на возможные отклонения, перечисленные данные служат надежным руководством и дают четкое представление о текущем состоянии моделей ИИ, а также об их растущем потенциале и влиянии. Они служат репрезентативной основой для понимания важных тенденций и разработок в области искусственного интеллекта.

✨🗣️ 15 лучших моделей больших языков (LLM)

Модели большого языка (LLM) — это мощные модели искусственного интеллекта, специально разработанные для обработки, понимания и генерации естественного языка. Эти модели основаны на огромных наборах данных и используют передовые методы машинного обучения для предоставления контекстных и последовательных ответов на сложные вопросы. В настоящее время существует 15 основных языковых моделей, которые играют центральную роль в различных областях технологий искусственного интеллекта.

К ведущим LLM относятся такие модели, как o1 (New), GPT-4, Gemini и Claude 3. Эти модели добились заметных успехов в мультимодальной обработке, то есть они интерпретируют не только текст, но и другие форматы данных, такие как аудио и изображения, и могут генерировать. Эта мультимодальность открывает множество новых приложений: от описания изображений и анализа звука до сложных диалоговых систем.

Одной из особенно впечатляющих моделей является Gemini Ultra, первая модель искусственного интеллекта, достигшая человеческого уровня производительности в так называемом тесте массового многозадачного понимания языка (MMLU). Этот тест измеряет способность модели одновременно решать различные языковые задачи, что важно для многих практических приложений, таких как чат-боты, системы перевода и автоматизированные решения поддержки клиентов.

Существует еще несколько десятков известных языковых моделей, но точный общий обзор отсутствует. Их число постоянно растет, поскольку компании и исследовательские институты постоянно разрабатывают новые модели и совершенствуют существующие.

Вот текущий обзор 15 наиболее важных языковых моделей.

• о1
• ГПТ-4
• тег Google 3.5
• Клод
• Цвести
• Согласовать
• Сокол
• ЛАМА
• ЛаМДА
• Светящийся
• Орка
• Викуньи 33Б
• Ладонь
• Викуньи 33Б
• Долли 2.0
• Гуанако-65Б

🌍🛠️ Фундаментальные модели: основа современного ИИ.

Помимо больших языковых моделей, решающую роль в дальнейшем развитии ИИ играют так называемые базовые модели. Модели Foundation, в число которых также входят GPT-4, Claude 3 и Gemini, представляют собой чрезвычайно большие системы искусственного интеллекта, обучающиеся на огромных, часто мультимодальных наборах данных. Их главное преимущество заключается в том, что их можно применять для решения множества различных задач без необходимости каждый раз разрабатывать новую модель. Такая гибкость и масштабируемость делают модели Foundation незаменимым инструментом для различных приложений в промышленности, науке и технике.

Всего в 2023 году по всему миру было выпущено 149 моделей Foundation, что более чем вдвое больше, чем в 2022 году. Это показывает быстрый рост и растущую актуальность этих моделей. Примечательно, что около 65,7% этих моделей являются моделями с открытым исходным кодом, что стимулирует исследования и разработки в этой области. Модели с открытым исходным кодом позволяют разработчикам и исследователям по всему миру использовать существующие модели и адаптировать их для своих целей. Это существенно способствует ускорению инноваций в области искусственного интеллекта.

Одной из причин, по которой базовые модели становятся все более распространенными, является их способность эффективно обрабатывать огромные наборы данных и автоматизировать задачи, которые раньше приходилось выполнять вручную. Например, они используются в медицине для анализа больших объемов данных пациентов и подтверждения диагнозов. В финансовой отрасли они помогают обнаруживать мошенничество и оценивать риски, а в автомобильной промышленности они помогают совершенствовать технологии автономного вождения.

🚀📈 Модели машинного обучения: двигатель развития ИИ

Помимо базовых моделей, важную роль в современной среде искусственного интеллекта также играют специализированные модели машинного обучения. Эти модели предназначены для решения конкретных проблем и часто разрабатываются в тесном сотрудничестве научных кругов и промышленности. Согласно AI Index Стэнфордского института человеко-ориентированного искусственного интеллекта (HAI), в 2023 году было выпущено 87 моделей машинного обучения. Это число разделено на 51 модель, разработанную промышленными компаниями, и 15 моделей, полученных в результате академических исследований. Еще 21 модель была создана в результате сотрудничества науки и промышленности.

Эта тенденция показывает, что границы между академическими исследованиями и промышленным применением становятся все более размытыми. Сотрудничество науки и компаний приводит к ускоренной разработке решений искусственного интеллекта, которые можно быстро применить на практике. Примером этого является разработка алгоритмов машинного обучения для оптимизации производственных процессов в обрабатывающей промышленности или улучшения рекомендательных систем в индустрии электронной коммерции.

Модели машинного обучения также имеют решающее значение в исследованиях. Они позволяют распознавать сложные закономерности в больших объемах данных и делать прогнозы, которые вряд ли были бы возможны на основе традиционных методов. Примером этого является применение моделей машинного обучения в геномных исследованиях, где они используются для выявления генетических аномалий и разработки новых методов лечения редких заболеваний.

🌐🔀 Мультимодальность: будущее ИИ

Важная тенденция развития ИИ — возрастающая мультимодальность моделей. Мультимодальные модели искусственного интеллекта способны одновременно обрабатывать и комбинировать различные типы данных – например, текст, изображения, аудио и даже видео. Эта возможность является важным шагом на пути к более комплексному и универсальному ИИ.

Примером применения мультимодальных моделей является автоматическое описание изображений. Модель анализирует изображение и создает связное лингвистическое описание того, что можно увидеть на изображении. Такие модели находят применение в таких областях, как доступность, где они могут помочь слабовидящим людям лучше понимать визуальную информацию. Кроме того, мультимодальные модели ИИ могут использоваться в индустрии развлечений для создания интерактивных фильмов и игр, которые реагируют на действия и действия пользователей.

Еще одна область, в которой мультимодальные модели искусственного интеллекта могут извлечь выгоду, — это медицинская диагностика. Путем одновременного анализа данных изображений (например, рентгеновских снимков), текстовых данных (например, файлов пациентов) и аудиоданных (например, разговоров врача) точность диагностики может быть значительно повышена.

🛠️⚖️ Проблемы и этические аспекты

Однако, несмотря на впечатляющий прогресс, существуют и проблемы, связанные с разработкой и внедрением моделей ИИ. Одной из самых больших проблем является проблема предвзятости. Модели ИИ, обученные на недостаточно разнообразных наборах данных, могут увеличить предвзятость и дискриминацию. Это может быть особенно проблематично, когда ИИ используется в таких деликатных областях, как уголовное правосудие или подбор персонала.

Другим аспектом является прослеживаемость и объяснимость моделей ИИ. В то время как простые модели машинного обучения часто относительно легко понять, сложные модели, такие как LLM и фундаментальные модели, все чаще становятся «черными ящиками». Это означает, что пользователям часто сложно понять, почему модель приняла то или иное решение. Это особенно проблематично в приложениях, критически важных для безопасности, таких как: Б. в медицине или финансах.

Существует также вопрос безопасности данных. Для эффективного функционирования базовых моделей требуются огромные объемы данных. Часто это касается личной или конфиденциальной информации. Поэтому хранение и обработка этих данных должны быть особенно безопасными, чтобы предотвратить неправомерное использование и утечку данных.

🎯🧠 Потенциал искусственного интеллекта

Быстрое развитие моделей ИИ, особенно больших языковых моделей и базовых моделей, впечатляюще демонстрирует потенциал, которым обладает искусственный интеллект. Эти модели фундаментально изменили способ взаимодействия с технологиями и открыли множество новых приложений в различных отраслях. Растущая мультимодальность систем искусственного интеллекта будет играть еще большую роль в ближайшие годы и позволит создавать новые инновационные приложения.

Однако в то же время необходимо серьезно относиться к этическим проблемам и рискам, связанным с использованием этих технологий. Важно, чтобы при разработке и внедрении систем искусственного интеллекта в центре внимания всегда были люди и чтобы эти технологии использовались ответственно и прозрачно.

Будущее искусственного интеллекта остается захватывающим, и ясно, что мы находимся только в начале всеобъемлющей трансформации. ИИ будет продолжать развиваться быстрыми темпами и играть все более важную роль в нашей повседневной жизни и мире работы.

📣 Похожие темы

• 🤖 Революция искусственного интеллекта
• 🧠 Достижения в области больших языковых моделей
• 🌐 Фундаментальные модели: основа современного ИИ.
• 💡 Краткий обзор моделей машинного обучения
• 🎨 Мультимодальный ИИ и его приложения
• 📉 Проблемы и этические соображения в области ИИ
• 🚀 Будущие перспективы искусственного интеллекта
• 🏭 Применение ИИ в промышленности
• 🔍 Влияние моделей фундамента на исследования
• 🛡 Безопасность и объяснимость в ИИ

#️⃣ Хэштеги: #Искусственный интеллект #LargeLanguageModels #FoundationModels #Машинное обучение #Мультимодальность

Aleph Alpha проводит разумное изменение стратегии: компания выходит из переполненного «Красного океана» искусственного интеллекта больших языковых моделей ИИ и позиционирует себя в «Голубом океане» специализации и уникальных УТП. Поскольку технологические гиганты компаний, занимающихся искусственным интеллектом, пытаются утвердиться и заявить о себе на все еще неопределенном рынке, Aleph Alpha выделяется на фоне конкурентов уникальным подходом к прозрачности, защите данных и безопасности. Эти области играют ключевую роль в развитии технологий искусственного интеллекта, но часто игнорируются крупными игроками рынка в пользу быстрых инноваций и снижения затрат.

Подробнее об этом здесь:

• Алеф Альфа: лидерство в области искусственного интеллекта благодаря упору на конфиденциальность и безопасность.

☑️ Отраслевой эксперт со своим собственным отраслевым центром Xpert.Digital с более чем 2500 специальными статьями.

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus