Колосальні вимоги до даних та велика обчислювальна потужність, необхідні для досягнення піку ефективності штучних інтелектуальних чат-ботів, підкреслюють безперервний розвиток у галузі штучного інтелекту. Зміцнення навчання, важливий процес для підвищення продуктивності ШІ, передбачає переважно людський відгук, щоб удосконалити якість відповіді ШІ. У результаті, чим більше даних подаються в ці моделі, тим вони точніші та надійніші, зменшуючи частоту “галюцинацій” або неправильних виводів.
Вроджений стрем до “гігантства” потребує вражаючої обчислювальної потужності під час процесу навчання та пізніше, щоб обслуговувати мільйони користувачів. Наприклад, станом на березень, ChatGPT мав активну користувацьку базу у 200 мільйонів осіб. Забезпечення таких обчислювальних можливостей передбачає безпрецедентну доступність апаратного та програмного забезпечення, а також енергії—віщуючи нову еру в історії обчислювань.
Створення та підтримка цих великоформатних лінгвістичних систем вимагають фінансових зобов’язань, які можуть собі дозволити лише обрані корпоративні титани. Техгіганти—Meta, Microsoft, Google та Amazon—заявляють, що лише за перші чотири місяці 2004 року вони інвестували помітні $32 мільярди у свою технологічну інфраструктуру, виключно для підтримки зростаючих функціональний ШІ.
Це створює серйозний бар’єр для входу на ринок, який очікується, що зросте до оцінки у $1 трильйон до 2031 року. Зменшення цього бар’єру для входу стало акцентом уваги, здійснюються кроки по напрямку нових моделей навчання, які значно зменшують потребу людського втручання у тонке налаштування даних. Ці інноваційні моделі, як бачимо в рішеннях європейського стартапу Mistral та стартапів, таких як Claude від Anthropic або надійного майбутнього Llama 3 від Meta, також освідчуються до сім разів енергоефективнішими, ніж ті, що використовує OpenAI та Google Gemini.
Нещодавно дослідники від Amazon представили метод (вивід моделі), який дозволяє виводити небажані дані та помилки з моделей ШІ без початкового перезапуску.
Однак, можливо, найбільш руйнівне інноваційне рішення приходить від розробки менших, спеціалізованих та вартісних ШІ систем. Ці зменшені моделі можуть працювати в межах смартфонів, камер та датчиків, що зроблять передові можливості ШІ доступними для менших підприємств та професіоналів без необхідності хмари або підключення до Інтернету, що більш ефективно вирішує питання конфіденційності та захисту даних.
Цього тижня появилися Microsoft Phi-3 і Apple OpenELM, родини лінгвістичних моделей, які працюють з меншими обчислювальними ресурсами і доступні публічно. Серія Phi-3 від Microsoft, як заявляє Себастьєн Бюбек, віце-президент з досліджень у галузі генеративного ШІ в Microsoft, відрізняється від галузевих тенденцій тим, що фокусується на керованих моделях, таких як Phi-3 mini, як життєздатній альтернативі більшим системам, розробленим спільно з OpenAI. Міцна продуктивність Phi-3, схожа на безкоштовну версію 3.5 ChatGPT, приписується дотепній курації тренувальних даних, яка гарантує якість та точність.
Apple, поділяючи подібну філософію, розробила OpenELM для успішного функціонування на iPhone та інших пристроях, збалансовуючи продуктивність з вимогами системи, що дозволяє локальну роботу прямо на пристрої користувача.
Важливість та виклики перед розвиненими ШІ чат-ботами
Постійний розвиток ШІ чат-ботів призводить до значних перемог у обробці природної мови та взаємодії з користувачем. Одна з критичних проблем – це забезпечення того, що чат-боти здатні надавати точну та відповідну інформацію, тримаючи зв’язні та контекст-орієнтовані бесіди. Це вимагає обширних даних та високорівневих алгоритмів, часто потребує значної обчислювальної потужності та фінансових ресурсів.
Ключові питання та відповіді:
1. Чому обчислювальна потужність критична для ШІ чат-ботів?
Обчислювальна потужність важлива для навчання моделей ШІ на великих наборах даних та обробки кількох запитів користувачів одночасно, що є необхідним для надання швидких та точних відповідей.
2. Яке значення має “гігантство” у ШІ?
“Гігантство” вказує на тенденцію створення все більших ШІ моделей, які вимагають більше даних та обчислювальних ресурсів для досягнення кращої продуктивності та можливостей взаємодії, схожих на людину.
3. Як ці інвестиції великими технологічними гігантами впливають на ринок ШІ?
Великі інвестиції великими корпораціями створюють бар’єри для входу для менших компаній через високі витрати на розробку та підтримку передових ШІ систем.
4. Що таке “галлюцинації” в контексті ШІ?
“Галюцинації” вказують на випадки, коли ШІ надають неправильну або нерозумну інформацію через недостатність навчання або обмежень у розумінні контексту.
5. Які переваги мають менші, спеціалізовані ШІ моделі?
Менші моделі можуть працювати на пристроях з меншими обчислювальними можливостями, зробляючи передові ШІ доступними для ширшої аудиторії, вирішуючи проблеми конфіденційності та захисту даних ефективніше.
Виклики та контроверзії:
Доступ до даних: Розвинені ШІ системи потребують величезних наборів даних для навчання, що породжує питання про конфіденційність користувачів та етичне використання даних.
Обчислювальні та енергетичні витрати: Обчислювальна потужність, необхідна для цих ШІ систем, має вплив на навколишнє середовище через енергію, що потрібна, що підкреслює потребу в більш енергоефективних моделях.
Домінантність ринку: Високі витрати на вступ посилюють домінування техгігантів, що може пригнічувати інновації та конкуренцію у галузі ШІ.
Конфіденційність та безпека: З інтеграцією ШІ в повсякденне життя зростають ризики для особистої конфіденційності та питання про безпеку систем ШІ від зловживання.
Переваги та недоліки розвинених ШІ чат-ботів:
Переваги
– Оптимізований обслуговування клієнтів: ШІ чат-боти можуть обробляти багато взаємодій з клієнтами одночасно, надаючи швидкі та точні відповіді.
– Доступність: Менші ШІ системи можуть використовуватися на особистих пристроях, розширюючи їх доступність.
– Конфіденційність: Робота ШІ систем локально на пристрої може покращити конфіденційність користувача та безпеку даних.
Недоліки
– Високі витрати: Розробка та підтримка розвинених ШІ систем вимагають значних фінансових інвестицій, які не всі компанії можуть собі дозволити.
– Вимоги до обчислювання: Інтенсивні обчислювальні вимоги можуть спричинити негативний вплив на навколишнє середовище та потребувати значної енергії.
– Контроль якості: Забезпечення того, що ШІ система генерує точну та надійну інформацію, залишається викликом, особливо в моделях масштабу менших масштабів.
Для тих, хто зацікавлений у дізнанні більше про технологічних гігантів, які рушають вперед з ШІ, нижче наведені посилання на їхні основні домени:
– Microsoft
– Apple
– Google
– Amazon
– Meta
Зверніть увагу, що ці посилання перенаправлять вас на головні сторінки цих корпорацій, які надають огляд їхніх різноманітних технологій, включаючи ШІ чат-ботів та інші інновації.
https://www