Databricks, een toonaangevende leverancier van data-analyse-infrastructuur, heeft recentelijk vooruitgang geboekt in AI-technologie, waarbij de nadruk werd gelegd op het belang van samengestelde AI-systemen boven enkelvoudige grote taalmodellen (LLMs). Tijdens hun jaarlijkse evenement, de Data en AI Summit, onthulden ze verbeteringen aan hun AI-applicatieontwikkelingsplatform, Mosaic AI.
De CEO van het bedrijf, Ali Ghodsi, benadrukte de groeiende vraag naar hoogwaardige, betaalbare AI-oplossingen die ook gegevensprivacy respecteren. Hij illustreerde deze behoefte door te wijzen op de voordelen van het gebruik van samengestelde AI-systemen. Deze geïntegreerde systemen zijn ontworpen om meerdere modellen en zoekmechanismen te integreren om verfijnde en efficiënte AI-prestaties te leveren.
Een van de premiumfuncties van Databricks, de Mosaic AI Vector Search, die in mei 2024 werd uitgebracht, wordt gevolgd door de introductie van het Mosaic AI Agent Framework. Dit nieuwe onderdeel vergemakkelijkt de creatie van RAG (Retrieval-Augmented Generation) systemen, die LLMs combineren met vector zoekmachines om AI-hallucinaties te verminderen. Het Agent Evaluatie-instrument binnen het Agent Framework beoordeelt automatisch de kwaliteit van de output van een RAG en voorziet ontwikkelaars van essentiële feedback.
Bovendien is er een extra functie, de Mosaic AI Model Training, onthuld. Deze tool stelt gebruikers in staat om aangepaste LLMs te bouwen die zijn afgestemd op hun unieke datasets, met de mogelijkheid om biljoenen tokens aan data te gebruiken voor modelontwikkeling vanaf nul.
Een AI-modelbeheertool, Mosaic AI Gateway, is ook beschikbaar gekomen. Dit biedt moeiteloos schakelen tussen verschillende LLMs binnen applicaties, wat het ontwikkelingsproces vereenvoudigt. Alle laatste verbeteringen, inclusief het Agent Framework, Model Training en Gateway, werden op 12 juni als publieke previews geïntroduceerd, wat de weg vrijmaakt voor het integreren van complexe AI-systemen met gemak en efficiency.
Kernvragen en Antwoorden:
V: Wat zijn samengestelde AI-systemen?
A: Samengestelde AI-systemen zijn integraties van meerdere kunstmatige intelligentiemodellen en zoekmechanismen om verfijndere en efficiëntere AI-prestaties te bieden. Ze bieden een veelzijdige aanpak voor probleemoplossing door verschillende AI-technieken zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en expertsystemen te combineren.
V: Welke voordelen hebben samengestelde AI-systemen ten opzichte van enkelvoudige grote taalmodellen (LLMs)?
A: Samengestelde AI-systemen kunnen meer flexibiliteit bieden, betere prestaties leveren op specifieke taken, lagere berekeningskosten met zich meebrengen en mogelijk verbeterde gegevensprivacy bieden omdat ze kunnen worden aangepast om met minder data of meer gerichte datasets te werken. Dit voorkomt het probleem van one-size-fits-all dat kan ontstaan met enkele LLMs.
V: Wat is een Retrieval-Augmented Generation (RAG) systeem?
A: Een RAG-systeem is een type samengestelde AI die grote taalmodellen combineert met vectorzoekmachines. Dit helpt bij het verminderen van AI-hallucinaties, die valse of misleidende antwoorden van AI-systemen zijn, door ervoor te zorgen dat de antwoorden van het AI-model gebaseerd zijn op opgehaalde documenten die relevant zijn voor de query.
Belangrijke Uitdagingen of Controverses:
Een uitdaging bij het creëren van samengestelde AI-systemen is ervoor te zorgen dat de integratie van verschillende modellen en technieken naadloos werkt. Bovendien, hoewel samengestelde AI-systemen mogelijk meer gegevensprivacy respecteren dan sommige enkele LLMs, blijft het waarborgen van het ethisch gebruik van AI en het behouden van gegevensprivacy een zorg.
Voor- en Nadelen:
Voordelen:
– Verbeterde prestaties door gebruik te maken van de sterke punten van verschillende AI-technieken.
– Potentieel lagere kosten vanwege efficiënter gebruik van rekenbronnen.
– Flexibiliteit bij het aanpakken van een breder scala aan taken door het integreren van meerdere gespecialiseerde modellen.
– Verbeterde gegevensprivacy omdat modellen kunnen worden ontworpen om te werken met minder uitgebreide datasets.
Nadelen:
– Complexiteit bij de ontwikkeling en integratie van meerdere systemen.
– Uitdagingen bij het beheren en onderhouden van meerdere AI-modellen.
– Meer geavanceerde vaardigheden vereist voor de ontwikkeling en afstemming van samengestelde AI-systemen.
– Mogelijke problemen met modelinteroperabiliteit, waarbij verschillende AI-modellen mogelijk niet goed samenwerken zonder aanzienlijke verfijning.
Gerelateerde Links:
Voor meer informatie over data-analyse en AI-technologieën, kunt u deze domeinen bezoeken:
– Let op: links naar sectorblogs, onderzoekspublicaties en fora zoals ArXiv, Google Scholar of specifieke AI-onderzoeksgroepen kunnen ook diepere inzichten bieden, maar er moet een geldige URL worden verstrekt, en deze zijn hier niet opgenomen om de naleving van de gegeven instructies te behouden.