Forskere ved Google DeepMind og Google Research har gjort et gjennombrudd i å utvide kapasiteten til kunstig intelligens (AI)-modeller. I en nylig studie foreslo de en ny metode kalt «Composition to Augment Language Model» (CALM) som gjør det mulig for forskere å forbedre eksisterende store språkmodeller (LLM) med nye funksjoner.
I stedet for å trene nye modeller fra bunnen av, knytter denne metoden sammen AI-systemer for å forbedre eksisterende modeller, noe som sparer tid og kostnader. CALM gjør det mulig for LLM-er å beholde sine eksisterende funksjoner samtidig som de låser opp nye bruksområder i ulike områder uten behov for ytterligere opplæring.
Forskerne gjennomførte eksperimenter ved å forbedre Google’s PaLM2-S, som har funksjonalitet lignende OpenAI’s ChatGPT-4, med mindre AI-modeller. Den hybride modellen viste en betydelig forbedring i koding og oversettelsesoppgaver sammenlignet med baseline.
Denne forskningen har ulike bruksområder innen generativ AI, inkludert utvidelse av språkmodeller for å støtte språk som ikke er engelsk. Den tilbyr også en løsning på AI’s skalering og opphavsrettslige utfordringer.
Innenfor den brede AI-forskningen har andre studier fokusert på å måle tidsmessig gyldighet i komplekse uttalelser og adressere opplæringsmetoder som fører til skjevde svar. Det pågår også utforskninger av integrering av AI med blockchain-teknologi for å sikre datakvalitet, eierskap og sikkerhet.
Likevel møter AI-utviklere fortsatt utfordringer knyttet til opphavsrett og regulatorisk håndheving. For å overvinne disse hindringene, blir integreringen av AI med bedriftsblockchain-systemer foreslått. Dette vil sikre dataintegritet, eierskap og overholdelse av loven, samtidig som det beskytter data og muliggjør utviklingen av AI.
For å lære mer om blockchain-teknologi og dens potensielle innvirkning på AI, kan du sjekke ut CoinGeek’s «Blockchain for Beginners» -seksjon, som gir verdifulle ressurser for å forstå denne fremvoksende teknologien.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it