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

🤖📈 Artificial Intelligence (AI) har gjort betydande framsteg under de senaste åren och har haft ett anmärkningsvärt inflytande på olika branscher och forskningsområden. I synnerhet har utvecklingen av stora röstmodeller (LLM) och grundmodeller (grundmodeller) utvidgat potentialen och variationen i AI -teknologier. I den här artikeln tar vi en detaljerad titt på den nuvarande utvecklingen inom området för AI -modeller, deras betydelse och dess möjliga användningar.

Det är viktigt att notera att de nämnda siffrorna kan vara föremål för fluktuationer när det gäller antalet och utvecklingen av AI -modellerna, eftersom forskning och tekniska framsteg utvecklas mycket dynamiskt inom detta område. Trots möjliga avvikelser erbjuder de listade uppgifterna emellertid en solid orientering och ger en tydlig översikt över den aktuella statusen för AI -modellerna och deras växande potential och inflytande. De fungerar som en representativ grund för att förstå de viktiga trenderna och utvecklingen inom konstgjord intelligens.

Översikt över AI-modellerna: Topp 15 Language Models-149 Foundation Models-51 Machine Learning Models-Image: Xpert.digital

✨🗣 Topp 15 av de stora röstmodellerna (LLMS)

Stora röstmodeller (stora språkmodeller, LLM) är kraftfulla AI -modeller som var speciellt utvecklade för att bearbeta, förstå och generera naturligt språk. Dessa modeller är baserade på enorma datauppsättningar och använder avancerade maskininlärningstekniker för att ge kontextberoende och sammanhängande svar på komplexa frågor. Det finns för närvarande 15 stora röstmodeller som spelar en central roll inom olika områden inom AI -teknik.

De ledande LLM: erna inkluderar modeller som O1 (ny), GPT-4, Gemini och Claude 3. Dessa modeller har gjort anmärkningsvärda framsteg i multimodal bearbetning, vilket innebär att de kan tolka och generera inte bara texter, utan också andra dataformat som ljud och bilder. Denna förmåga till multimodalitet öppnar upp en mängd nya applikationer, från bildbeskrivningen och ljudanalys till komplexa dialogsystem.

En särskilt imponerande modell är Gemini Ultra, som var den första AI-modellen som uppnådde en mänsklig prestationsnivå i den så kallade massiva multitask språkförståelsen (MMLU). Detta riktmärke mäter förmågan hos en modell att behärska olika språkbaserade uppgifter samtidigt, vilket är av stor betydelse för många praktiska applikationer som chatbots, översättningssystem och automatiserade kundsupportlösningar.

Det finns några dussin mer välkända språkmodeller, men det finns ingen exakt översikt. Antalet växer också stadigt eftersom företag och forskningsinstitutioner kontinuerligt utvecklar nya modeller och förbättrar befintliga.

Här är den nuvarande översikten över de viktigaste topp 15 -språkmodellerna

• o1
• GPT-4
• GPT-3.5
• Klaff
• Blomma
• Sudman
• Falk
• Lama
• Lamda
• Lysande
• Orka
• Vicuna 33b
• Palm
• Vicuna 33b
• Dolly 2.0
• Guanako-65b

🌍🛠 Foundation Models: Grunden för modern AI

Förutom de stora röstmodellerna spelar så kallade grundmodeller en avgörande roll i vidareutvecklingen av AI. Foundation-modeller, som också inkluderar GPT-4, Claude 3 och Gemini, är extremt stora AI-system som tränas på enorma, ofta multimodala datamängder. Deras väsentliga fördel är att de kan tillämpas på många olika uppgifter utan att behöva utveckla en ny modell varje gång. Denna flexibilitet och skalbarhet gör grundmodeller till ett oundgängligt verktyg för en mängd olika applikationer inom bransch, vetenskap och teknik.

År 2023 publicerades totalt 149 Foundation -modeller över hela världen, vilket representerar mer än en fördubbling jämfört med 2022. Detta visar den snabba tillväxten och den ökande relevansen av dessa modeller. Det är anmärkningsvärt att cirka 65,7 % av dessa modeller är open source -modeller, vilket främjar forskning och vidareutveckling inom detta område. Open Source -modeller gör det möjligt för utvecklare och forskare runt om i världen att bygga på befintliga modeller och anpassa dem för sina egna ändamål. Detta bidrar väsentligt till accelerationen av innovationer inom AI.

En anledning till den ökande spridningen av grundmodeller är deras förmåga att effektivt hantera enorma datamängder och automatisera uppgifter som måste göras manuellt tidigare. Till exempel används de i medicin för att analysera stora mängder patientdata och stöddiagnoser. I finansbranschen hjälper de till bedrägeri erkännande och riskbedömning, medan de i bilindustrin hjälper till att förbättra autonoma körtekniker.

🚀📈 Maskininlärningsmodeller: Motorn för AI -utvecklingen

Förutom grundmodellerna spelar också specialiserade maskininlärningsmodeller en viktig roll i det moderna AI -landskapet. Dessa modeller är utformade för att lösa specifika problem och utvecklas ofta i nära samarbete mellan vetenskap och industri. Enligt AI-indexet för Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) publicerades 87 maskininlärningsmodeller 2023. Detta nummer är indelat i 51 modeller utvecklade av industriföretag och 15 modeller som kommer från akademisk forskning. Ytterligare 21 modeller skapades genom samarbete mellan vetenskap och industri.

Denna trend visar att gränserna mellan akademisk forskning och industriell tillämpning alltmer suddiga. Kooperationer mellan vetenskap och företag leder till en snabbare utveckling av AI -lösningar som snabbt kan implementeras i praktiken. Ett exempel på detta är utvecklingen av maskininlärningsalgoritmer för att optimera produktionsprocesser inom tillverkningsindustrin eller för att förbättra rekommendationssystemen i e-handelsindustrin.

Maskininlärningsmodeller är också av avgörande betydelse i forskning. De gör det möjligt att identifiera komplexa mönster i stora mängder data och göra förutsägelser som knappast skulle vara möjliga baserat på traditionella metoder. Ett exempel på detta är användningen av maskininlärningsmodeller i genomforskning, där de används för att identifiera genetiska avvikelser och för att utveckla nya terapier för sällsynta sjukdomar.

🌐🔀 Multimodalitet: AI: s framtid

En viktig trend i AI -utvecklingen är den ökande multimodaliteten hos modeller. Multimodala AI-modeller kan bearbeta och länka olika typer av datamängder som texter, bilder, ljud och till och med videor samtidigt. Denna förmåga är ett avgörande steg mot en mer omfattande och mångsidig AI.

Ett exempel på användningen av multimodala modeller är den automatiska bildbeskrivningen. Modellen analyserar bilden och skapar en sammanhängande, språklig beskrivning av vad som kan ses på bilden. Sådana modeller används i områden som tillgänglighet där du kan hjälpa synskadade människor att bättre förstå visuell information. Dessutom kan multimodala AI -modeller användas i underhållningsindustrin för att skapa interaktiva filmer och spel som reagerar på användarnas handlingar och insatser.

Ett annat område som skulle kunna dra nytta av multimodala AI -modeller är medicinsk diagnostik. Den samtidiga analysen av bilddata (t.ex. X -RAY -inspelningar), textdata (t.ex. patientfiler) och ljuddata (t.ex. läkarsamtal) kan förbättra diagnostisk noggrannhet avsevärt.

🛠 Utmaningar och etiska aspekter

Trots de imponerande framstegen finns det också utmaningar i samband med utveckling och användning av AI -modeller. En av de största utmaningarna är förspänningsproblemet. AI -modeller som utbildas på otillräckligt diversifierade dataposter kan öka fördomar och diskriminering. Detta kan vara särskilt problematiskt om AI används inom känsliga områden som straffrätt eller personalrekrytering.

En annan aspekt är spårbarhet och förklarbarhet hos AI -modeller. Medan enkla maskininlärningsmodeller ofta är relativt enkla att förstå, blir komplexa modeller som LLM och grundmodeller alltmer "svarta lådor". Detta innebär att det ofta är svårt för användare att förstå varför modellen har fattat ett visst beslut. Detta är särskilt problematiskt i säkerhet -kritiska applikationer, till exempel B. inom medicin eller finans.

Dessutom uppstår frågan om datasäkerhet. Foundation -modeller behöver enorma mängder data för att fungera effektivt. Det är ofta personlig eller känslig information. Lagring och behandling av dessa data måste därför utformas särskilt säkert för att förhindra missbruk och dataläckage.

🎯🧠 Potential i konstgjord intelligens

Den snabba utvecklingen av AI -modeller, särskilt stora röstmodeller och grundmodeller, visar imponerande potentialen i konstgjord intelligens. Dessa modeller har i grunden förändrat hur vi interagerar med teknik och öppnar upp många nya applikationer i olika branscher. Den ökande multimodaliteten i AI -system kommer att spela en ännu större roll under de kommande åren och möjliggöra nya, innovativa möjliga användningsområden.

Samtidigt måste emellertid de etiska utmaningarna och riskerna i samband med användningen av dessa tekniker också tas på allvar. Det är viktigt att fokus alltid är på utveckling och implementering av AI -system och att dessa tekniker används ansvarsfullt och transparent.

Framtiden för konstgjord intelligens förblir spännande, och det är uppenbart att vi bara är i början av en omfattande omvandling. AI kommer att fortsätta att göra framsteg i snabb takt och spela en allt större roll i vår vardag och vår värld av arbete.

📣 Liknande ämnen

• 🤖 Revolutionen av konstgjord intelligens
• 🧠 Framsteg i stora röstmodeller
• 🌐 Foundation Models: ryggraden i modern AI
• 💡 Maskininlärningsmodeller på en överblick
• 🎨 Multimodal AI och deras applikationer
• 📉 Utmaningar och etiska överväganden i AI
• 🚀 Framtidsutsikter för konstgjord intelligens
• 🏭 Applikationer av AI i branschen
• 🔍 Påverkan av grundmodeller på forskning
• 🛡 Säkerhet och förklarbarhet i AI

#⃣ Hashtags: #artificiella deodorationer #Large Language Models #Foundation Models #Maschinelle Learning #Multimodality

Gå ut ur det röda havet av konstgjord intelligens, rent in i det blå havet av specialisering och de unika försäljningspunkterna för transparens, dataskydd och datasäkerhet - Bild: Xpert.digital

Alph Alpha följer en smart strategiförändring: Företaget kommer ut ur det överfulla "röda havet" av den konstgjorda intelligensen för stora AI -språkmodeller och positionerar sig i "Blue Ocean" av specialisering och den unika unika försäljningspunkten. Medan de tekniska jättarna för AI -företagen försöker etablera och hävda sig på en fortfarande osäker marknad, sticker Alph Alpha ut från konkurrensen med en unik strategi inom områdena öppenhet, dataskydd och säkerhet. Dessa områden spelar en nyckelroll i utvecklingen av AI -teknik, men försummas ofta av stora marknadsaktörer till förmån för snabbare innovationer och kostnadsminskningar.

Mer om detta här:

• Alph Alpha: Ledande i 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