Databricks, vodilni ponudnik infrastrukture za analizo podatkov, je nedavno dosegel napredke na področju tehnologije umetne inteligence, poudarjajoč pomen sestavljenih sistemov umetne inteligence pred enotnimi velikimi modelskimi jeziki (LLM). Na svojem letnem dogodku, Imenovanem Data in AI Summit, so razkrili izboljšave svoje platforme za razvoj aplikacij za umetno inteligenco, imenovane Mosaic AI.
Vodja podjetja, Ali Ghodsi, je poudaril naraščajoče povpraševanje po visokokakovostnih in poceni rešitvah za umetno inteligenco, ki hkrati spoštujejo zasebnost podatkov. To potrebo je ilustriral s poudarkom na prednostih uporabe sestavljenih sistemov za umetno inteligenco. Ti integrirani sistemi so zasnovani tako, da vključujejo več modelov in mehanizmov iskanja za dostavo izpopolnjene in učinkovite uspešnosti umetne inteligence.
Eden izmed vrhunskih izdelkov Databricks, Mosaic AI Vector Search, ki je bil izdan maja 2024, je sledil predstavitvi Mosaic AI Agent Framework. Ta nova komponenta olajša ustvarjanje sistemov RAG (Retrieval-Augmented Generation), ki združujejo LLM z vektorskimi iskalniki za zmanjšanje pojavljanja halucinacij umetne inteligence. Orodje za evalvacijo agenta znotraj Agent Frameworka avtomatično ocenjuje kakovost izhoda RAG, zagotavljajoč razvijalcem ključne povratne informacije.
Poleg tega je bil razkrit še dodaten izdelek, Mosaic AI Model Training. Ta orodje uporabnikom omogoča gradnjo prilagojenih LLM, prilagojenih njihovim edinstvenim naborom podatkov, kar omogoča uporabo trilijonov žetonov podatkov za razvoj modelov od samega začetka.
Orodje za upravljanje modelov umetne inteligence, Mosaic AI Gateway, je prav tako na voljo in ponuja preprosto preklapljanje med različnimi LLM znotraj aplikacij, s čimer poenostavlja razvojni proces. Vse najnovejše izboljšave, vključno z Agent Frameworkom, Model Training in Gateway, so bile predstavljene kot javni predogledi 12. junija, kar je postavilo temelje za enostavno in učinkovito integracijo zapletenih sistemov umetne inteligence.
Ključna vprašanja in odgovori:
V: Kaj so sestavljeni sistemi umetne inteligence?
O: Sestavljeni sistemi umetne inteligence so integracije več umetnih inteligentnih modelov in mehanizmov iskanja, ki zagotavljajo bolj izpopolnjeno in učinkovito uspešnost umetne inteligence. Ponujajo večplasten pristop k reševanju problemov z združevanjem različnih tehnik umetne inteligence, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika in strokovni sistemi.
V: Kakšne prednosti imajo sestavljeni sistemi umetne inteligence pred enotnimi velikimi modelskimi jeziki (LLM)?
O: Sestavljeni sistemi umetne inteligence lahko ponudijo večjo prilagodljivost, boljšo uspešnost pri določenih nalogah, nižje računske stroške in potencialno izboljšano zasebnost podatkov, saj jih je mogoče prilagoditi za delo z manj podatki ali bolj ciljno usmerjenimi nabori podatkov. To preprečuje težave s »prilega vsem«, ki se lahko pojavijo pri enotnih LLM.
V: Kaj je sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
O: Sistem RAG je vrsta sestavljenega sistema umetne inteligence, ki združuje velike modelske jezike z vektorskimi iskalniki. To pomaga zmanjšati halucinacije umetne inteligence, ki so napačni ali zavajajoči odgovori umetnih inteligentnih sistemov, saj zagotavlja, da so odgovori modelskega sistema osnovani na pridobljenih dokumentih, ki so relevantni za poizvedbo.
Ključne izzive ali kontroverze:
Eden od izzivov pri ustvarjanju sestavljenih sistemov umetne inteligence je zagotoviti, da se integracija različnih modelov in tehnik deluje brez težav. Poleg tega, čeprav sestavljeni sistemi umetne inteligence morda bolje spoštujejo zasebnost podatkov kot nekateri enotni LLM, ostaja skrb za zagotavljanje etične uporabe umetne inteligence in ohranjanje zasebnosti podatkov.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Povečana uspešnost z izkoriščanjem prednosti različnih tehnik umetne inteligence.
– Potencialno nižji stroški zaradi učinkovitejše uporabe računalniških virov.
– Prilagodljivost pri reševanju širše palete nalog z vključitvijo več specializiranih modelov.
– Izboljšana zasebnost podatkov, saj so modeli zasnovani za delovanje na manj obsežnih naborih podatkov.
Slabosti:
– Zapletenost pri razvoju in integraciji več sistemov.
– Izzivi pri upravljanju in vzdrževanju več umetnih inteligentnih modelov.
– Za razvoj in prilagajanje sestavljenih sistemov umetne inteligence so potrebne naprednejše veščine.
– Potencialne težave z medsebojno delovanjem modelov, kjer različni AI modeli morda ne delujejo dobro skupaj brez pomembnih prilagoditev.
Povezane povezave:
Za več informacij o analitiki podatkov in tehnologijah umetne inteligence obiščite spodnje domene:
– Prosimo, upoštevajte, da povezave do industrijskih blogov, raziskovalnih publikacij in forumov, kot so Arxiv, Google Scholar ali specifične skupine za raziskovanje umetne inteligence, lahko ponudijo globlje vpoglede, vendar mora biti zagotovljen veljaven URL, ki tu ni vključen, da se ohranja adherenca na podane smernice.