Databricks, een toonaangevende leverancier van data-analyse-infrastructuur, heeft recentelijk vooruitgang geboekt in AI-technologie, waarbij de nadruk wordt gelegd op het belang van samengestelde AI-systemen boven enkele grote taalmodellen (LLMs). Tijdens hun jaarlijkse evenement, de Data and AI Summit, onthulden ze verbeteringen aan hun AI-applicatieontwikkelingsplatform, Mosaic AI.
De CEO van het bedrijf, Ali Ghodsi, benadrukte de groeiende vraag naar hoogwaardige, kosteneffectieve AI-oplossingen die ook de 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 vectorzoekmachines om de AI-hallucinaties te verminderen. Het Agent Evaluation-gereedschap binnen het Agent Framework evalueert automatisch de kwaliteit van de output van een RAG, waardoor essentiële feedback aan ontwikkelaars wordt gegeven.
Bovendien is een extra functie, het 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 gegevens te gebruiken voor modelontwikkeling vanaf het begin.
Een AI-modelbeheertool, Mosaic AI Gateway, is ook beschikbaar gekomen, met moeiteloos schakelen tussen verschillende LLMs binnen applicaties, waardoor het ontwikkelingsproces wordt vereenvoudigd. Alle nieuwste verbeteringen, inclusief het Agent Framework, Model Training en Gateway, werden op 12 juni geïntroduceerd als openbare voorbeelden, wat de weg vrijmaakt voor het integreren van complexe AI-systemen met gemak en efficiëntie.
Belangrijke Vragen 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 leveren. Ze bieden een veelzijdige benadering van probleemoplossing door verschillende AI-technieken zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en expertsystemen te combineren.
V: Welke voordelen bieden samengestelde AI-systemen ten opzichte van enkele grote taalmodellen (LLMs)?
A: Samengestelde AI-systemen kunnen een grotere flexibiliteit bieden, betere prestaties op specifieke taken, lagere berekeningskosten en mogelijk verbeterde gegevensprivacy doordat ze kunnen worden aangepast om met minder gegevens of meer gerichte gegevenssets 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 dat grote taalmodellen combineert met vectorzoekmachines. Dit helpt bij het verminderen van AI-hallucinaties, dat wil zeggen valse of misleidende reacties van AI-systemen, door ervoor te zorgen dat de reacties van het AI-model zijn gebaseerd op opgehaalde documenten die relevant zijn voor de query.
Belangrijke Uitdagingen of Controverses:
Een uitdaging bij het creëren van samengestelde AI-systemen is ervoor 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 handhaven van gegevensprivacy een zorg.
Voordelen en Nadelen:
Voordelen:
– Verbeterde prestaties door gebruik te maken van de sterke punten van verschillende AI-technieken.
– Mogelijk lagere kosten door efficiënter gebruik van rekenbronnen.
– Flexibiliteit bij het aanpakken van een breder scala aan taken door meerdere gespecialiseerde modellen op te nemen.
– Verbeterde gegevensprivacy doordat modellen kunnen worden ontworpen om te werken met minder omvangrijke gegevenssets.
Nadelen:
– Complexiteit in 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 afstelling 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 brancheblogs, onderzoekspublicaties en forums zoals ArXiv, Google Scholar of specifieke AI-onderzoeksgroepen kunnen diepere inzichten bieden, maar een geldige URL moet worden verstrekt, en deze zijn hier niet opgenomen om te voldoen aan de verstrekte instructies.