Az AI chatbotok irányításához szükséges hatalmas adatigények és az ehhez szükséges erős számítási teljesítmény rávilágítanak a mesterséges intelligencia területén folyamatosan zajló fejlődésre. Az erősítéses tanulás, amely nélkülözhetetlen folyamat az AI teljesítményének javításához, főként az emberi visszajelzéseken alapul az AI válaszminőségének finomításához. Ennek eredményeként minél több adatot táplálnak ezekbe a modellekbe, annál pontosabbá és megbízhatóbbá válnak, csökkentve a „hallucinációk” vagy helytelen kimenetek gyakoriságát.
A veleszületett hajlam az ‘óriásiság’ felé, meglepő számítási erőt igényel az tanulási folyamat során, majd a későbbiekben a milliók által történő kiszolgáláshoz. Például, márciusban a ChatGPT 200 milliós aktív felhasználóbázissal büszkélkedhetett. Az ilyen számítási képességek nyújtása egyedülálló rendelkezésre állást igényel hardver-, szoftver- és energia tekintetében, amely egy új korszak hírvivője a számítástechnika történetében.
Ezeknek a nagyméretű nyelvi rendszereknek a létrehozása és fenntartása pénzügyi kötelezettségeket igényel, amit csak a választott kevesek, a vállalati óriások tudnak megengedni. A Meta, a Microsoft, a Google és az Amazon technológiai óriások például állítólag 2004 első négy hónapjában lenyűgöző 32 milliárd dollárt fektettek be technológiai infrastruktúrájuk megsegítésére az előretörő AI funkciók támogatására.
Ez jelentős belépési korlátot jelent egy olyan piacon, amelynek értékelését a 2031-re várhatóan 1 billió dollárra fog nőni. Ez a belépési korlát enyhítése vált kiemelt fontosságúvá, olyan új tanulási modellek felé tett előrelépésekkel, amelyek jelentősen csökkentik az emberi beavatkozás szükségességét az adatbeállításban. Ezek az innovatív modellek, mint amilyeneket az európai startup Mistral és a Claude by Anthropic vagy a Meta-kompatibilis Llama 3 startup szállít, akár hét-szer energiahatékonyabbnak is nevezhetők, mint azok, amelyeket az OpenAI és a Google Gemini használnak.
Nemrégiben az Amazon kutatói egy módszert (model diszgorgeálás) mutattak be felesleges adatok és hibák távolítására az AI modellekből anélkül, hogy a nulláról kezdenék újra.
Azonban talán a legrombolóbb innováció a kisebb, szakosodott és költséghatékony AI rendszerek fejlesztéséből származik. Ezek a kisebb méretű modellek képesek működni okostelefonokon, kamerákon és érzékelőkön belül, így az előre haladott AI képességek elérhetővé válnak kisebb vállalkozások és szakemberek számára az internet nélkül vagy felhőkapcsolat nélkül, hatékonyabban kezelve a magánszférát és az adatvédelmi aggályokat.
Ezen a héten a Microsoft Phi-3 és az Apple OpenELM kiadását üdvözölte, amelyek a nyelvi modellek családjai, és kevesebb számítási erőforrással működnek és nyilvánosan hozzáférhetők. A Microsoft Phi-3 sorozatot például, Sébastien Bubeck szerint, a Microsoft Generatív AI Kutatási Alelnöke, attól különbözteti meg az iparági trendektől, hogy olyan kezelhető modellekre összpontosít, mint a Phi-3 mini, mint egy lehetséges alternatívát az OpenAI-vel közösen kidolgozott nagyobb modellekhez. A Phi-3 erős teljesítménye, hasonlóan a ChatGPT ingyenes 3.5 változatához, a kidolgozott képzési adatok precíz körültekintésének köszönhető, amely biztosítja a minőséget és pontosságot.
Az Apple, hasonló filozófiát követve, az OpenELM-et az iPhone-on és más eszközökön való működéshez tervezte az előadási teljesítmény és a rendszerkövetelmények egyensúlyozásával, lehetővé téve a helyi működést azonnal a felhasználó eszközén.
A fejlett AI chatbotok fontossága és kihívásai
Az AI chatbotok folyamatos fejlesztése jelentős előrelépéseket eredményez a természetes nyelvfeldolgozásban és a felhasználói interakcióban. Egyik kritikus kérdés az, hogy az chatbotok képesek legyenek pontos és releváns információkat nyújtani, miközben követik a koherens és kontextus-érzékeny beszélgetéseket. Ez kiterjedt adatokat és fejlett algoritmusokat igényel, ami gyakran jelentős számítási teljesítményt és pénzügyi forrásokat tesz szükségessé.
Kulcsfontosságú kérdések és válaszok:
1. Miért fontos a számítási teljesítmény az AI chatbotok számára?
A számítási teljesítmény alapvető fontosságú az AI modellek képzésében nagy adathalmazokon valamint a több felhasználói kérések egyidejű feldolgozásához, ami szükséges a gyors és pontos válaszok biztosításához.
2. Mi az ‘óriásiság’ jelentősége az AI-ban?
Az ‘óriásiság’ olyan tendenciára utal, amely egyre nagyobb AI modellek létrehozását célozza meg, amelyek jobb teljesítményhez és emberihez hasonló interakciós képességekhez több adatra és számítási erőforrásra van szükség.
3. Hogyan befolyásolja a tech óriások befektetése az AI piacot?
A nagyvállalatok jelentős befektetései belépési korlátot állítanak fel a kisebb vállalatok számára a fejlett AI rendszerek fejlesztésének és fenntartásának magas költségei miatt.
4. Mit jelentenek az „hallucinációk” az AI kontextusában?
Az „hallucinációk” olyan esetekre utalnak, amikor az AI helytelen vagy értelmetlen információkat nyújt az elégtelen képzés vagy a kontextus megértésének korlátai miatt.
5. Mi a kisebb, szakosított AI modellek előnye?
Az egyszerűbb modellek kevesebb számítási erőforrással is képesek működni, ami kiterjeszti az előre haladott AI elérhetőségét egy szélesebb közönség számára, miközben hatékonyabban kezelnék a magánélet és az adatvédelem kérdéseit.
Kulcs kihívások és viták:
Hozzáférés az Adatokhoz: Az előre haladott AI rendszerek nagy adathalmazokat igényelnek képzésre, ami aggodalmakat vethet fel a felhasználói magánélet és az adatok etikus használata miatt.
Számítási és Energia Költségek: Az AI rendszerekhez szükséges számítási teljesítmény környezeti hatásai vannak az energiaigény miatt, ami felveti a szükségességét a hatékonyabb modelleknek.
Piaci Dominancia: A belépés magas költsége erősíti a tech óriások dominanciáját, ami potenciálisan meggátolja az innovációt és a versenyt az AI területén.
Magánélet és Biztonság: Az AI integrálásával a mindennapi életbe nő a kockázat a személyes magánéletre és az AI rendszerek biztonságának kérdésére való aggályok növekedése.
Fejlett AI Chatbotok Előnyei és Hátrányai:
Előnyök
– Egyszerűsített Ügyfélszolgálat: Az AI chatbotok sok ügyfél-interakciót képesek egyszerre kezelni, gyors és pontossá válaszokat biztosítva.
– Elérhetőség: A kisebb AI rendszerek személyes eszközökön használhatók, kiterjesztve az elérhetőségüket.
– Magánélet: Az AI rendszerek helyben történő működtetése lehetőséget ad az adatvédelem és biztonság fokozására.
Hátrányok
– Magas Költségek: A fejlett AI rendszerek fejlesztése és fenntartása jelentős pénzügyi befektetéseket igényel, amit nem minden vállalat megengedhet magának.
– Számítási Igény: Az intenzív számítási követelmények környezeti hatásokat eredményezhetnek az energia szükség miatt, ami komoly energiaforrásokat igényel.
– Minőségellenőrzés: A pontos és megbízható információk előállításának biztosítása továbbra is kihívás marad az AI rendszer szempontjából, különösen kisebb léptékű modellek esetében.
Azoknak, akik további információkra vágynak a AI területén előre lépő tech óriásokról, az alábbi linkek elvezetnek főoldalaikhoz:
– Microsoft
– Apple
– Google
– Amazon
– Meta
Kérjük vegye figyelembe, hogy ezek a linkek a vállalatok főoldalaira irányítják Önt, ahol áttekintést kaphatnak különféle technológiáikról, beleértve az AI chatbotokat és más innovációkat.