Моделі AI в числах: 15 найкращих моделей великої мови-149 Основні моделі / «Моделі фундаменту» -51 Моделі машинного навчання

🤖📈 Штучний інтелект (AI) досяг значного прогресу в останні роки і мав неабиякий вплив на різні галузі та дослідницькі сфери. Зокрема, розробка великих голосових моделей (LLMS) та основних моделей (моделі фундаменту) розширила потенціал та різноманітність застосування технологій AI. У цій статті ми детально розглянемо поточні розробки в галузі моделей AI, їх важливість та його можливе використання.

Важливо зазначити, що згадані числа можуть бути піддані коливанням з точки зору числа та розвитку моделей ШІ, оскільки дослідження та технологічний прогрес розвиваються дуже динамічно в цій галузі. Однак, незважаючи на можливі відхилення, перераховані дані пропонують міцну орієнтацію та забезпечують чіткий огляд поточного стану моделей ШІ та їх зростаючого потенціалу та впливу. Вони служать репрезентативною основою, щоб зрозуміти важливі тенденції та події в штучному інтелекті.

Огляд моделей AI: Топ-15 мовних моделей-149 моделей фундацій-51 Моделі машинного навчання-зображення: xpert.digital

✨🗣 Топ 15 великих голосових моделей (LLMS)

Великі голосові моделі (великі мовні моделі, LLM) - це потужні моделі AI, які були спеціально розроблені для обробки, розуміння та генерування природної мови. Ці моделі базуються на величезних наборах даних та використовують передові методи машинного навчання, щоб забезпечити контекст -залежні та узгоджені відповіді на складні питання. В даний час є 15 основних голосових моделей, які відіграють центральну роль у різних сферах технології AI.

Провідні LLM включають такі моделі, як O1 (New), GPT-4, Gemini та Claude 3. Ці моделі досягли неабиякого прогресу в багатомодальній обробці, а це означає, що вони можуть інтерпретувати та генерувати не лише тексти, але й інші формати даних, такі як аудіо та зображення. Ця здатність до мультимодальності відкриває різноманітні нові програми, від опису зображення та аудіо -аналізу до складних систем діалогу.

Особливо вражаючою моделлю є Gemini Ultra, яка була першою моделлю AI, яка досягла рівня ефективності людини в так званому масштабному багатозадачному розумінні мови (MMLU). Цей еталон вимірює здатність моделі одночасно освоїти різні мовні завдання, що має велике значення для багатьох практичних додатків, таких як чат-боти, системи перекладу та автоматизовані рішення підтримки клієнтів.

Існує кілька десятків більш відомих мовних моделей, але точного огляду немає. Кількість також постійно зростає, оскільки компанії та науково -дослідні установи постійно розвивають нові моделі та вдосконалюють існуючі.

Ось поточний огляд найважливіших топ -15 мовних моделей

• O1
• GPT-4
• GPT-3,5
• Клод
• Цвітіння
• Когер
• Сокіл
• Лама
• Ламда
• Світлий
• Орка
• Вікуна 33b
• Долонь
• Вікуна 33b
• Доллі 2.0
• Гуанако-65b

🌍🛠 Моделі фундаменту: основа сучасного ШІ

Окрім великих голосових моделей, так звані моделі фундаменту відіграють вирішальну роль у подальшому розвитку ШІ. Моделі фундаменту, які також включають GPT-4, Claude 3 та Gemini, є надзвичайно великими системами AI, які навчаються на величезних, часто мультимодальних наборах даних. Їх суттєвою перевагою є те, що вони можуть застосовуватися до багатьох різних завдань без необхідності розробляти нову модель кожного разу. Ця гнучкість та масштабованість роблять моделі фундаменту незамінним інструментом для різних застосувань у галузі, науці та технологіях.

У 2023 році у всьому світі було опубліковано 149 моделей фундаменту, що представляє більше подвоєння порівняно з 2022 року. Це показує швидке зростання та зростаючу актуальність цих моделей. Примітно, що близько 65,7 % цих моделей є моделями з відкритим кодом, що сприяє дослідженню та подальшому розвитку в цій галузі. Моделі з відкритим кодом дозволяють розробникам та дослідникам у всьому світі будувати на існуючих моделях та адаптувати їх для власних цілей. Це суттєво сприяє прискоренню інновацій у галузі ШІ.

Однією з причин збільшення поширення моделей фундаменту є їх здатність ефективно боротися з величезними наборами даних та автоматизувати завдання, які потрібно було виконати вручну раніше. Наприклад, вони використовуються в медицині для аналізу великої кількості даних про пацієнтів та підтримують діагнози. У фінансовій галузі вони допомагають з визнанням шахрайства та оцінкою ризиків, тоді як в автомобільній галузі вони допомагають покращити автономні технології водіння.

🚀📈 Моделі машинного навчання: Двигун розвитку ШІ

На додаток до моделей фундаменту, спеціалізовані моделі машинного навчання також відіграють важливу роль у сучасному ландшафті ШІ. Ці моделі розроблені для вирішення конкретних проблем і часто розробляються у тісній співпраці між наукою та промисловістю. Згідно з індексом ШІ Стенфордського інституту штучного інтелекту, орієнтованого на людину (HAI), у 2023 році було опубліковано 87 моделей машинного навчання. Це число розділене на 51 модель, розроблену промисловими компаніями, та 15 моделей, що походять з академічних досліджень. Ще 21 модель була створена завдяки співпраці між наукою та промисловістю.

Ця тенденція показує, що межі між академічними дослідженнями та промисловим застосуванням все частіше розмиваються. Співпраця між наукою та компаніями призводить до прискореного розвитку AI -рішень, які можна швидко впровадити на практиці. Прикладом цього є розробка алгоритмів машинного навчання для оптимізації виробничих процесів у виробничій галузі або для вдосконалення рекомендаційних систем у галузі електронної комерції.

Моделі машинного навчання також мають вирішальне значення в дослідженнях. Вони дозволяють визначити складні закономірності у великій кількості даних та робити прогнози, які навряд чи були б можливими на основі традиційних методів. Прикладом цього є використання моделей машинного навчання в дослідженнях геному, де вони використовуються для ідентифікації генетичних аномалій та для розробки нових методів терапії для рідкісних захворювань.

Multimodality: Майбутнє ШІ

Важливою тенденцією розвитку ШІ є зростання мультимодальності моделей. Мультимодальні моделі AI здатні обробляти та пов'язувати різні типи даних, такі як тексти, зображення, аудіо і навіть відеоролики. Ця здатність є вирішальним кроком до більш всебічного та універсального ШІ.

Приклад використання мультимодальних моделей - це автоматичний опис зображення. Модель аналізує зображення і створює цілісний, мовний опис того, що можна побачити на малюнку. Такі моделі використовуються в таких областях, як доступність, де ви можете допомогти людям із вадами зору, щоб краще зрозуміти візуальну інформацію. Крім того, багатомодальні моделі AI можуть бути використані в індустрії розваг для створення інтерактивних фільмів та ігор, які реагують на дії та введення користувачів.

Ще одне поле, яке може отримати користь від мультимодальних моделей AI, - це медична діагностика. Одночасний аналіз даних зображень (наприклад, записи x -rane), текстові дані (наприклад, файли пацієнтів) та аудіо дані (наприклад, лікарські дзвінки) можуть значно підвищити діагностичну точність.

🛠 Проблеми та етичні аспекти

Незважаючи на вражаючий прогрес, є також проблеми, пов'язані з розробкою та використанням моделей AI. Однією з найбільших проблем є проблема упередженості. Моделі AI, які навчаються на недостатньо диверсифікованих записах даних, можуть збільшити забобони та дискримінацію. Це може бути особливо проблематично, якщо AI використовується в чутливих сферах, таких як кримінальне правосуддя або набору персоналу.

Іншим аспектом є відстеження та пояснення моделей AI. Незважаючи на те, що прості моделі машинного навчання часто досить прості для розуміння, складні моделі, такі як LLMS та моделі фундаменту, стають все більш «чорними коробками». Це означає, що користувачам часто важко зрозуміти, чому модель прийняла певне рішення. Це особливо проблематично в безпеці -критики, таких як B. в медицині чи фінансі.

Крім того, виникає питання безпеки даних. Фундаментні моделі потребують величезної кількості даних для ефективної роботи. Це часто є особистою чи конфіденційною інформацією. Таким чином, зберігання та обробка цих даних повинні бути розроблені особливо безпечно для запобігання зловживань та витоку даних.

🎯🧠 Потенціал у штучному інтелекті

Швидкий розвиток моделей AI, особливо великих голосових моделей та основних моделей, вражаюче показує потенціал у штучному інтелекті. Ці моделі принципово змінили спосіб взаємодії з технологіями та відкриваємо численні нові програми в різних галузях. Зростаюча мультимодальність систем ШІ відіграватиме ще більшу роль у найближчі роки та дозволить отримати нове, інноваційне можливе використання.

У той же час, однак, етичні виклики та ризики, пов'язані з використанням цих технологій, також повинні сприйматись серйозно. Важливо, щоб увага завжди була на розробці та впровадженні систем AI, і ці технології використовуються відповідально та прозоро.

Майбутнє штучного інтелекту залишається захоплюючим, і зрозуміло, що ми лише на початку всебічної трансформації. AI буде продовжувати прогресувати швидкими темпами та відігравати все більшу роль у нашому повсякденному житті та нашому світі праці.

📣 Подібні теми

• 🤖 Революція штучного інтелекту
• 🧠 Прогрес у великих голосових моделях
• Models Foundation: Основи сучасного ШІ
• 💡 Моделі машинного навчання з першого погляду
• Multimodal AI та їх застосування
• 📉 виклики та етичні міркування в ШІ
• 🚀 Майбутні перспективи штучного інтелекту
• 🏭 Застосування ШІ в промисловості
• 🔍 Вплив фундаментальних моделей на дослідження
• 🛡 Безпека та пояснення в ШІ

#⃣ хештеги: #Artificial Deodorations #

Вийдіть з Червоного океану штучного інтелекту, суто в синій океан спеціалізації та унікальні точки продажу прозорості, захист даних та безпеку даних - Зображення: Xpert.digital

Альф Альфа слідкує за розумною зміною стратегії: компанія виходить із переповненого "червоного океану" штучного інтелекту великих мовних моделей та позиції в "синьому океані" спеціалізації та унікальної унікальної точки продажу. Хоча технологічні гіганти компаній AI намагаються встановити та стверджувати себе на все ще невизначеному ринку, Альфа Альфа виділяється від конкуренції з унікальним підходом у сферах прозорості, захисту даних та безпеки. Ці сфери відіграють ключову роль у розробці технологій AI, але часто нехтують великими учасниками ринку на користь більш швидких інновацій та скорочення витрат.

Детальніше про це тут:

• Альф Альфа: Ведуча в ШІ завдяки фокусу на захисті даних та безпеці

☑ Експерт з галузі, тут зі своїм власним промисловим центром Xpert.digital з понад 2500 спеціалізованих внесків

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus