Databricks, ein führender Anbieter von Datenanalyse-Infrastruktur, hat kürzlich Fortschritte in der KI-Technologie erzielt und betont die Bedeutung von Composite-KI-Systemen gegenüber einzelnen großen Sprachmodellen (LLMs). Während ihres jährlichen Events, dem Data and AI Summit, enthüllten sie Verbesserungen an ihrer KI-Anwendungsplattform, Mosaic AI.
Der CEO des Unternehmens, Ali Ghodsi, betonte die steigende Nachfrage nach hochwertigen, kostengünstigen KI-Lösungen, die auch die Datenprivatsphäre respektieren. Er verdeutlichte diese Notwendigkeit, indem er die Vorteile von Composite-KI-Systemen hervorhob. Diese integrierten Systeme sind darauf ausgelegt, mehrere Modelle und Suchmechanismen einzubinden, um raffinierte und effiziente KI-Leistungen zu erbringen.
Eine der Premium-Funktionen von Databricks, die Mosaic AI Vector Search, die im Mai 2024 veröffentlicht wurde, wird von der Einführung des Mosaic AI Agent Framework gefolgt. Dieses neue Komponente erleichtert die Erstellung von RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Systemen, die LLMs mit Vektorsuchmaschinen kombinieren, um KI-Halluzinationen zu reduzieren. Das Agent Evaluation Tool im Agent Framework bewertet automatisch die Qualität der Ausgabe eines RAGs und liefert wichtige Rückmeldungen an Entwickler.
Darüber hinaus wurde eine weitere Funktion, das Mosaic AI Model Training, vorgestellt. Dieses Tool ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte LLMs für ihre einzigartigen Datensätze zu erstellen und bietet die Möglichkeit, Billionen von Daten-Token für die Modellentwicklung von Grund auf zu verwenden.
Ein KI-Modellverwaltungstool, Mosaic AI Gateway, ist ebenfalls verfügbar und bietet eine mühelose Umstellung zwischen verschiedenen LLMs innerhalb von Anwendungen, was den Entwicklungsprozess vereinfacht. Alle neuesten Verbesserungen, einschließlich des Agent Frameworks, Model Training und Gateway, wurden am 12. Juni als öffentliche Vorschauen vorgestellt, um die Integration komplexer KI-Systeme mit Leichtigkeit und Effizienz zu ermöglichen.
Schlüsselfragen und Antworten:
F: Was sind Composite-KI-Systeme?
A: Composite-KI-Systeme sind Integrationen mehrerer künstlicher Intelligenzmodelle und Suchmechanismen, um eine raffiniertere und effizientere KI-Leistung zu erbringen. Sie bieten einen vielschichtigen Ansatz zur Problemlösung, indem sie verschiedene KI-Techniken wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Expertensysteme kombinieren.
F: Welche Vorteile haben Composite-KI-Systeme gegenüber einzelnen großen Sprachmodellen (LLMs)?
A: Composite-KI-Systeme können eine größere Flexibilität, bessere Leistung bei spezifischen Aufgaben, reduzierte Rechenkosten und potenziell verbesserte Datenprivatsphäre bieten, da sie auf weniger Daten oder fokussiertere Datensätze zugeschnitten werden können. Dies vermeidet das Einheitsgrößenproblem, das bei einzelnen LLMs auftreten kann.
F: Was ist ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System?
A: Ein RAG-System ist eine Art von Composite-KI, das große Sprachmodelle mit Vektorsuchmaschinen kombiniert. Dies hilft dabei, KI-Halluzinationen zu reduzieren, die falsche oder irreführende Antworten von KI-Systemen sind, indem sichergestellt wird, dass die Antworten des KI-Modells auf abgerufenen Dokumenten beruhen, die relevant für die Abfrage sind.
Schlüsselherausforderungen oder Kontroversen:
Eine Herausforderung bei der Erstellung von Composite-KI-Systemen besteht darin, sicherzustellen, dass die Integration verschiedener Modelle und Techniken nahtlos funktioniert. Darüber hinaus, obwohl Composite-KI-Systeme die Datenprivatsphäre möglicherweise besser respektieren als einige einzelne LLMs, bleibt die Gewährleistung der ethischen Nutzung von KI und die Aufrechterhaltung der Datenprivatsphäre eine Herausforderung.
Vor- und Nachteile:
Vorteile:
– Verbesserte Leistung durch Nutzung der Stärken unterschiedlicher KI-Techniken.
– Potenziell niedrigere Kosten aufgrund effizienterer Nutzung von Rechenressourcen.
– Flexibilität bei der Bewältigung einer breiteren Vielfalt von Aufgaben durch Integration mehrerer spezialisierter Modelle.
– Verbesserte Datenprivatsphäre, da Modelle so konzipiert werden können, dass sie mit weniger umfassenden Datensätzen arbeiten.
Nachteile:
– Komplexität bei der Entwicklung und Integration mehrerer Systeme.
– Herausforderungen bei der Verwaltung und Aufrechterhaltung mehrerer KI-Modelle.
– Fortgeschrittene Fähigkeiten sind für die Entwicklung und Feinabstimmung von Composite-KI-Systemen erforderlich.
– Potenzielle Probleme mit der Modellinteroperabilität, bei der unterschiedliche KI-Modelle ohne erhebliche Überarbeitung nicht gut zusammenarbeiten könnten.
Verwandte Links:
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