Databricks, vodeći pružatelj infrastrukture za analizu podataka, nedavno je napravio napredak u tehnologiji umjetne inteligencije naglašavajući važnost kompozitnih AI sustava nad pojedinačnim velikim jezičnim modelima (LLM). Tijekom njihovog godišnjeg događaja, Data and AI Summit, otkrili su poboljšanja na njihovoj platformi za razvoj AI aplikacija, Mosaic AI.
Izvršni direktor tvrtke, Ali Ghodsi, istaknuo je rastuću potražnju za kvalitetnim, jeftinim AI rješenjima koja također poštuju privatnost podataka. On je ilustrirao ovu potrebu ističući prednosti korištenja kompozitnih AI sustava. Ovi integrirani sustavi dizajnirani su da uključe više modela i mehanizama pretraživanja kako bi pružili sofisticiranu i učinkovitu izvedbu AI.
Jedna od premium značajki Databricks-a, Mosaic AI Vector Search, koji je objavljen u svibnju 2024., slijedi uvođenje Mosaic AI Agent Framework-a. Ovaj novi komponent olakšava stvaranje RAG (Retrieval-Augmented Generation) sustava, koji kombiniraju LLM-ove s vektorskim pretraživačima radi smanjenja AI halucinacija. Alat za evaluaciju agenta unutar Agent Framework-a automatski procjenjuje kvalitetu izlaza RAG-a, pružajući bitnu povratnu informaciju programerima.
Osim toga, predstavljena je i dodatna značajka, Mosaic AI Model Training. Ovaj alat omogućava korisnicima izgradnju prilagođenih LLM-ova prilagođenih njihovim jedinstvenim skupovima podataka, pružajući opciju korištenja trilijuna tokena podataka za razvoj modela iz početka.
Alat za upravljanje modelima AI, Mosaic AI Gateway, također je postao dostupan, nudeći jednostavno prebacivanje između različitih LLM-ova unutar aplikacija, olakšavajući proces razvoja. Sva najnovija poboljšanja, uključujući Agent Framework, Model Training i Gateway, predstavljena su kao javni pregledi 12. lipnja, postavljajući temelje za integraciju složenih AI sustava s lakoćom i učinkovitošću.
Ključna pitanja i odgovori:
P: Što su kompozitni AI sustavi?
O: Kompozitni AI sustavi su integracije višestrukih umjetnih inteligencijskih modela i mehanizama pretraživanja radi pružanja sofisticiranije i učinkovitije izvedbe AI. Oni nude višeslojno rješenje problema kombiniranjem različitih AI tehnika poput strojnog učenja, obrade prirodnog jezika i stručnih sustava.
P: Koje prednosti imaju kompozitni AI sustavi u odnosu na pojedinačne velike jezične modele (LLM)?
O: Kompozitni AI sustavi mogu ponuditi veću fleksibilnost, bolju izvedbu na specifičnim zadacima, smanjene računalne troškove i potencijalno poboljšanu privatnost podataka budući da se mogu prilagoditi radu s manje podataka ili usmjerenijim skupovima podataka. To sprečava problem jednoobraznosti koji može nastati s pojedinačnim LLM-ovima.
P: Što je Retrieval-Augmented Generation (RAG) sustav?
O: RAG sustav je vrsta kompozitne AI koja kombinira velike jezične modele s vektorskim pretraživačima. To pomaže u smanjenju AI halucinacija, koje su lažni ili zavaravajući odgovori AI sustava, osiguravajući da su odgovori AI modela utemeljeni na dohvaćenim dokumentima koji su relevantni za upit.
Ključni izazovi ili kontroverze:
Jedan od izazova u stvaranju kompozitnih AI sustava je osiguravanje da se integracija različitih modela i tehnika odvija bez problema. Osim toga, iako kompozitni AI sustavi možda više poštuju privatnost podataka od pojedinih LLM-ova, osiguravanje etičke uporabe AI tehnologije i očuvanje privatnosti podataka ostaju važna pitanja.
Prednosti i nedostaci:
Prednosti:
– Poboljšana izvedba iskorištavanjem prednosti različitih AI tehnika.
– Potencijalno niži troškovi zbog učinkovitijeg korištenja računalnih resursa.
– Fleksibilnost u rješavanju šireg spektra zadataka uključivanjem više specijaliziranih modela.
– Poboljšana privatnost podataka jer se modeli mogu dizajnirati da rade na manje obuhvatnim skupovima podataka.
Nedostaci:
– Složenost u razvoju i integraciji više sustava.
– Izazovi u upravljanju i održavanju više AI modela.
– Potrebne su naprednije vještine za razvoj i podešavanje kompozitnih AI sustava.
– Mogući problemi s interoperabilnošću modela, gdje različiti AI modeli možda neće dobro funkcionirati zajedno bez značajnih dorada.
Povezani linkovi:
Za više informacija o analizi podataka i AI tehnologijama, možda ćete htjeti posjetiti ove domene:
– Imajte na umu da linkovi prema industrijskim blogovima, istraživačkim publikacijama i forumima poput Arxiva, Google Scholara ili specifičnih istraživačkih skupina u području AI također mogu pružiti dublje uvide, ali mora se pružiti valjana URL adresa, a oni nisu uključeni ovdje kako bi se održala dosljednost s pruženim uputama.