AI-modeller i siffror: Topp 15 stora språkmodeller-149 Grundmodeller / “Foundation Models” -51 Maskininlärningsmodeller

Artificiell intelligens (AI) har gjort betydande framsteg under senare år och haft ett anmärkningsvärt inflytande på olika branscher och forskningsområden. I synnerhet har utvecklingen av stora språkmodeller (LLM) och grundmodeller utökat potentialen och tillämpningsområdet för AI-teknik. Denna artikel tar en detaljerad titt på den aktuella utvecklingen inom AI-modeller, deras betydelse och deras tillämpningar.

Det är viktigt att notera att siffrorna som nämns gällande antalet och utvecklingen av AI-modeller kan fluktuera, eftersom forskning och tekniska framsteg inom detta område är mycket dynamiska. Trots potentiella skillnader ger de presenterade uppgifterna en gedigen översikt och en tydlig bild av AI-modellernas nuvarande tillstånd, såväl som deras växande potential och inflytande. De fungerar som en representativ grund för att förstå de betydande trenderna och utvecklingarna inom artificiell intelligens.

Översikt över AI-modeller: Topp 15 språkmodeller – 149 grundmodeller – 51 maskininlärningsmodeller – Bild: Xpert.Digital

✨🗣️ De 15 bästa stora språkmodellerna (LLM)

Stora språkmodeller (LLM) är kraftfulla AI-modeller som är specifikt utformade för att bearbeta, förstå och generera naturligt språk. Dessa modeller är baserade på massiva datamängder och använder avancerade maskininlärningstekniker för att ge kontextmedvetna och sammanhängande svar på komplexa frågor. För närvarande finns det 15 betydande stora språkmodeller som spelar en central roll inom olika områden av AI-teknik.

Ledande juridikstudier inkluderar modeller som o1 (Neu), GPT-4, Gemini och Claude 3. Dessa modeller har gjort anmärkningsvärda framsteg inom multimodal bearbetning, vilket innebär att de kan tolka och generera inte bara text utan även andra dataformat som ljud och bilder. Denna multimodala förmåga öppnar upp för ett brett spektrum av nya tillämpningar, från bildbeskrivning och ljudanalys till komplexa dialogsystem.

En särskilt imponerande modell är Gemini Ultra, den första AI-modellen som uppnått prestanda på mänsklig nivå i Massive Multitask Language Understanding (MMLU)-testet. Detta test mäter en modells förmåga att hantera olika språkbaserade uppgifter samtidigt, vilket är avgörande för många praktiska tillämpningar som chattrobotar, översättningssystem och automatiserade kundsupportlösningar.

Det finns flera dussin fler kända språkmodeller, men en heltäckande översikt saknas. Dessutom växer antalet ständigt i takt med att företag och forskningsinstitut kontinuerligt utvecklar nya modeller och förbättrar befintliga.

Här är den aktuella översikten över de 15 bästa språkmodellerna.

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• Claude
• Blomma
• Sammanhängande
• Falk
• Lama
• LaMDA
• Lysande
• Späckhuggare
• Vicuña 33B
• Palm
• Vicuña 33B
• Dolly 2.0
• Guanako-65B

🌍🛠️ Grundmodeller: Grunden för modern AI

Förutom stora språkmodeller spelar så kallade grundmodeller en avgörande roll i den fortsatta utvecklingen av AI. Grundmodeller, som inkluderar GPT-4, Claude 3 och Gemini, är extremt stora AI-system som tränas på massiva, ofta multimodala datamängder. Deras främsta fördel ligger i deras tillämpbarhet på många olika uppgifter utan att det krävs att en ny modell utvecklas varje gång. Denna flexibilitet och skalbarhet gör grundmodeller till ett oumbärligt verktyg för ett brett spektrum av tillämpningar inom industri, vetenskap och teknik.

År 2023 publicerades totalt 149 Foundation-modeller världen över, mer än dubbelt så många som publicerades 2022. Detta visar den snabba tillväxten och den ökande relevansen av dessa modeller. Det är värt att notera att cirka 65,7 % av dessa modeller är öppen källkod, vilket främjar forskning och utveckling inom detta område. Modeller med öppen källkod gör det möjligt för utvecklare och forskare runt om i världen att bygga vidare på befintliga modeller och anpassa dem för sina egna ändamål. Detta bidrar avsevärt till att accelerera innovation inom AI.

En anledning till den ökande förekomsten av Foundation-modeller är deras förmåga att effektivt hantera massiva datamängder och automatisera uppgifter som tidigare behövde göras manuellt. De används till exempel inom medicin för att analysera stora mängder patientdata och stödja diagnoser. Inom finanssektorn hjälper de till med bedrägeriupptäckt och riskbedömning, medan de inom bilindustrin bidrar till att förbättra tekniken för autonom körning.

🚀📈 Maskininlärningsmodeller: Motorn för AI-utveckling

Förutom grundläggande modeller spelar även specialiserade maskininlärningsmodeller en avgörande roll i det moderna AI-landskapet. Dessa modeller är utformade för att lösa specifika problem och utvecklas ofta genom nära samarbete mellan akademi och industri. Enligt AI-indexet från Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) publicerades 87 maskininlärningsmodeller år 2023. Detta antal fördelar sig på 51 modeller utvecklade av industrin, 15 modeller som härrör från akademisk forskning och ytterligare 21 modeller som är ett resultat av samarbeten mellan akademi och industri.

Denna trend visar på den alltmer sudda ut gränserna mellan akademisk forskning och industriell tillämpning. Samarbeten mellan akademi och industri accelererar utvecklingen av AI-lösningar som snabbt kan implementeras i praktiken. Exempel inkluderar utveckling av maskininlärningsalgoritmer för att optimera produktionsprocesser inom tillverkningsindustrin eller för att förbättra rekommendationssystem inom e-handelssektorn.

Maskininlärningsmodeller är också avgörande inom forskning. De gör det möjligt att känna igen komplexa mönster i stora datamängder och att göra förutsägelser som skulle vara praktiskt taget omöjliga med traditionella metoder. Ett exempel är tillämpningen av maskininlärningsmodeller inom genomforskning, där de används för att identifiera genetiska avvikelser och utveckla nya behandlingar för sällsynta sjukdomar.

🌐🔀 Multimodalitet: Framtiden för AI

En viktig trend inom AI-utveckling är den ökande multimodaliteten hos modeller. Multimodala AI-modeller kan bearbeta och kombinera olika typer av data – såsom text, bilder, ljud och till och med video – samtidigt. Denna förmåga är ett avgörande steg mot en mer omfattande och mångsidig AI.

Ett exempel på tillämpning av multimodala modeller är automatisk bildbeskrivning. Här analyserar modellen bilden och skapar en sammanhängande, verbal beskrivning av vad som visas i bilden. Sådana modeller används inom områden som tillgänglighet, där de kan hjälpa synskadade att bättre förstå visuell information. Dessutom skulle multimodala AI-modeller kunna användas inom underhållningsindustrin för att skapa interaktiva filmer och spel som svarar på användarhandlingar och input.

Ett annat område som skulle kunna dra nytta av multimodala AI-modeller är medicinsk diagnostik. Samtidig analys av bilddata (t.ex. röntgenbilder), textdata (t.ex. patientjournaler) och ljuddata (t.ex. samtal mellan läkare och patienter) skulle kunna förbättrasegennoggrannhet avsevärt.

🛠️⚖️ Utmaningar och etiska aspekter

Trots de imponerande framstegen finns det också utmaningar förknippade med utvecklingen och användningen av AI-modeller. En av de största utmaningarna är frågan om partiskhet. AI-modeller som tränas på otillräckligt diversifierade datamängder kan förstärka fördomar och diskriminering. Detta kan vara särskilt problematiskt när AI används inom känsliga områden som straffrätt eller personalrekrytering.

En annan aspekt är förklarbarheten och spårbarheten hos AI-modeller. Medan enkla maskininlärningsmodeller ofta är relativt lätta att förstå, blir komplexa modeller som LLM och Foundation-modeller i allt högre grad "svarta lådor". Det innebär att det ofta är svårt för användare att förstå varför modellen fattade ett visst beslut. Detta är särskilt problematiskt i säkerhetskritiska tillämpningar, såsom inom medicin eller finans.

Dessutom uppstår frågan om datasäkerhet. Stiftelsemodeller kräver stora mängder data för att fungera effektivt. Detta involverar ofta personlig eller känslig information. Därför måste lagring och behandling av dessa data utformas för att vara särskilt säker för att förhindra missbruk och dataläckor.

🎯🧠 Potential inom artificiell intelligens

Den snabba utvecklingen av AI-modeller, särskilt stora språkmodeller och grundläggande modeller, visar imponerande potentialen hos artificiell intelligens. Dessa modeller har fundamentalt förändrat hur vi interagerar med teknik och öppnar upp för många nya tillämpningsmöjligheter inom olika branscher. Den ökande multimodaliteten hos AI-system kommer att spela en ännu större roll under de kommande åren och möjliggöra nya och innovativa tillämpningar.

Samtidigt måste dock de etiska utmaningar och risker som är förknippade med användningen av dessa tekniker tas på allvar. Det är viktigt att utvecklingen och implementeringen av AI-system alltid sätter människan i centrum och att dessa tekniker används ansvarsfullt och transparent.

Framtiden för artificiell intelligens är fortfarande spännande, och det är tydligt att vi bara är i början av en omfattande transformation. AI kommer att fortsätta utvecklas i snabb takt och spela en allt viktigare roll i våra dagliga liv och vårt arbete.

📣 Liknande ämnen

• 🤖 Den artificiella intelligensrevolutionen
• 🧠 Framsteg inom stora språkmodeller
• 🌐 Grundmodeller: Ryggraden i modern AI
• 💡 Översikt över maskininlärningsmodeller
• 🎨 Multimodal AI och dess tillämpningar
• 📉 Utmaningar och etiska överväganden inom AI
• 🚀 Framtidsutsikter för artificiell intelligens
• 🏭 Tillämpningar av AI inom industrin
• 🔍 Stiftelsens modellers inflytande på forskning
• 🛡 Säkerhet och förklarbarhet inom AI

#️⃣ Hashtaggar: #ArtificiellIntelligens #StoraSpråkmodeller #GrundläggandeModeller #Maskininlärning #Multimodalitet

Ut ur den artificiella intelligensens röda hav, in i specialiseringens blå hav och de unika försäljningsargumenten transparens, dataskydd och datasäkerhet – Bild: Xpert.Digital

Aleph Alpha strävar efter ett smart strategiskt skifte: Företaget kliver ut ur det trånga "röda havet" av stora AI-språkmodeller och positionerar sig i det "blå havet" av specialisering och unika försäljningsargument. Medan teknikjättarna inom AI-sektorn kämpar för att etablera och bibehålla sin position på en fortfarande osäker marknad, skiljer sig Aleph Alpha från konkurrenterna genom en unik strategi för transparens, dataskydd och säkerhet. Dessa områden spelar en nyckelroll i utvecklingen av AI-teknik men försummas ofta av stora marknadsaktörer till förmån för snabb innovation och kostnadsminskning.

Mer om detta här:

• Aleph Alpha: Ledande inom AI tack vare fokus på dataskydd och säkerhet

☑ Branschekspert, här med sitt eget Xpert.Digital Industrial Hub på över 2500 specialbidrag

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus