5 เทรนด์ ของ Generative AI ในปี 2024
ปี 2023 ที่ผ่านมาเราได้เห็นแล้วว่าเป็นปีแห่งการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี โดย Generative AI กลายเป็นกระแสหลัก เมื่อเราเริ่มต้นปี 2024 ภาพรวมของ Generative AI คาดว่าจะพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยนำเสนอเทรนด์มากมายที่แต่ละค่ายสัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีและแอปพลิเคชันของมัน
แนวโน้มเหล่านี้ ตั้งแต่ความก้าวหน้าในโมเดล AI ต่อเนื่องหลายรูปแบบไปจนถึงการเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาเล็กๆ ไม่เพียงแต่จะกำหนดภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังกำหนดนิยามใหม่ของปฏิสัมพันธ์ ความคิดสร้างสรรค์ และความเข้าใจในศักยภาพของ AI อีกด้วย
งั้นเรามาสำรวจเทรนด์ AI เชิงสร้างสรรค์อันดับต้นๆ กัน:
1. การเกิดขึ้นของโมเดล AI ต่อเนื่องหลายรูปแบบ
GPT4 ของ OpenAI, Llama 2 ของ Meta และ Mistral ล้วนทำหน้าที่เป็นตัวอย่างของความก้าวหน้าในแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ เทคโนโลยีนี้เป็นมากกว่าข้อความด้วยโมเดล AI หลากหลายรูปแบบ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถผสมและจับคู่เนื้อหาตามข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอ เพื่อแจ้งและสร้างเนื้อหาใหม่ แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูล เช่น รูปภาพ ข้อความ และคำพูด เข้ากับอัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อคาดการณ์และสร้างผลลัพธ์
ในปี 2024 AI หลายรูปแบบคาดว่าจะมีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ โดยจะนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงในความสามารถด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ โมเดลเหล่านี้มีความก้าวหน้าไปไกลกว่าฟังก์ชันโหมดเดี่ยวแบบเดิม โดยผสมผสานข้อมูลประเภทต่างๆ ที่หลากหลาย เช่น รูปภาพ ภาษา และเสียง ผลจากการเปลี่ยนไปใช้โมเดลหลายรูปแบบ AI จะกลายมาเป็นสัญชาตญาณและ dynamic มากขึ้น
GPT4-V ได้รับความนิยมในหมู่สมาชิก ChatGPT Plus อยู่แล้วเนื่องจากความสามารถที่หลากหลาย ในปี 2024 เราคาดว่าจะมีโมเดลแบบเปิดเพิ่มมากขึ้น เช่น Large Language and Vision Assistant หรือ Llava
2. โมเดลภาษาขนาดเล็กที่มีความสามารถและทรงพลัง
ในทางกลับกัน โมเดลภาษาขนาดเล็กได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่จำกัดมากขึ้น ซึ่งยังคงประกอบด้วยแหล่งข้อมูลคุณภาพสูง เช่น หนังสือเรียน วารสาร และเนื้อหาที่เชื่อถือได้ โมเดลเหล่านี้มีขนาดเล็กกว่าในแง่ของจำนวนพารามิเตอร์ รวมถึงข้อกำหนดด้านพื้นที่เก็บข้อมูลและหน่วยความจำ ทำให้สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าและราคาไม่แพง SLM ผลิตเนื้อหาที่มีคุณภาพเทียบเท่ากับบริษัทอื่นๆ ที่มีขนาดใหญ่กว่า แม้ว่าจะเป็นเพียงเศษเสี้ยวของขนาดของ LLM ก็ตาม
PHI-2 และ Mistral 7B ของ Microsoft เป็น SLM ที่มีแนวโน้มว่าจะขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไป
องค์กรต่างๆ จะสามารถปรับแต่ง SLM เพื่อให้สามารถปรับให้เข้ากับงานเฉพาะและฟังก์ชันเฉพาะโดเมนได้ สิ่งนี้จะเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายและข้อบังคับ ซึ่งจะเร่งการนำโมเดลภาษาไปใช้
3. การเพิ่มขึ้นของตัวแทนอัตโนมัติ
ตัวแทนอัตโนมัติเป็นตัวแทนของกลยุทธ์ที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการสร้างแบบจำลอง AI เชิงสร้างสรรค์ เอเจนต์เหล่านี้เป็นโปรแกรมซอฟต์แวร์อิสระที่ออกแบบมาเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะ เมื่อพิจารณาถึง generative AI ความสามารถของตัวแทนอัตโนมัติในการผลิตเนื้อหาที่ปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์นั้นเหนือกว่าข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรมที่รวดเร็วแบบเดิมๆ
อัลกอริธึมขั้นสูงและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้ในการพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติ เจ้าหน้าที่เหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้ ปรับให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ และตัดสินใจโดยอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย ตัวอย่างเช่น OpenAI ได้สร้างเครื่องมือ เช่น GPT แบบกำหนดเองที่ใช้ตัวแทนอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งบ่งบอกถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์
Multimodal AI ซึ่งผสมผสานเทคนิค AI ต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการเรียนรู้ของเครื่อง มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติ สามารถคาดการณ์ ดำเนินการ และโต้ตอบได้อย่างเหมาะสมมากขึ้นโดยการวิเคราะห์ประเภทข้อมูลต่างๆ ในเวลาเดียวกัน และใช้บริบทปัจจุบัน
เฟรมเวิร์ก เช่น LangChain และ LlamaIndex คือเครื่องมือยอดนิยมบางส่วนที่ใช้ในการสร้างตัวแทนตาม LLM ในปี 2024 เราจะได้เห็นเฟรมเวิร์กใหม่ๆ ที่ใช้ประโยชน์จาก Multimodal AI
ผ่านการโต้ตอบที่ชาญฉลาดและตอบสนอง ตัวแทนอัตโนมัติจะมีประโยชน์อย่างมากในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ตัวแทนที่มีบริบทสูงเหล่านี้จะได้เปรียบในอุตสาหกรรมแนวตั้ง เช่น การเดินทาง การต้อนรับ การค้าปลีก และการศึกษา เนื่องจากตัวแทนเหล่านี้ลดต้นทุนโดยรวมโดยการลดการแทรกแซงของมนุษย์
4. โมเดลแบบเปิดจะสามารถเทียบเคียงได้กับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์
ในปี 2024 โมเดล AI แบบเปิดและสร้างสรรค์คาดว่าจะมีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีการคาดการณ์บางอย่างที่ชี้ให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้จะเทียบได้กับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในทางกลับกัน การเปรียบเทียบระหว่างโมเดลแบบเปิดและโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์นั้นมีความซับซ้อนและขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงกรณีการใช้งานเฉพาะ ทรัพยากรในการพัฒนา และข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล
Llama 2 70B, Falcon 180B และ Mixtral-8x7B ของ Meta's ได้รับความนิยมอย่างมากในปี 2023 โดยมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับรุ่นที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น GPT 3.5, Claude 2 และ Jurassic-2
ในอนาคต ช่องว่างระหว่างโมเดลแบบเปิดและโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์จะลดลง ทำให้องค์กรต่างๆ มีตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการโฮสต์โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดหรือแบบภายในองค์กร
ในปี 2024 การทำซ้ำครั้งต่อไปของโมเดลจาก Meta, Mistral และอาจเปิดตัวใหม่เป็นทางเลือกที่เป็นไปได้สำหรับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งพร้อมใช้งานในรูปแบบ API
5. Cloud Native กลายเป็นกุญแจสำคัญของ GenAI ภายในองค์กร
Kubernetes เป็นสภาพแวดล้อมที่ต้องการสำหรับการโฮสต์โมเดล AI ทั่วไปอยู่แล้ว ผู้เล่นหลักเช่น Hugging Face, OpenAI และ Google คาดว่าจะใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เนทีฟที่ขับเคลื่อนโดย Kubernetes เพื่อส่งมอบแพลตฟอร์ม AI เชิงสร้างสรรค์
เครื่องมือต่างๆ เช่น Text Generation Inference จาก Hugging Face, Ray Serve จาก AnyScale และ vLLM รองรับการอนุมานโมเดลที่ทำงานอยู่ในคอนเทนเนอร์อยู่แล้ว ในปี 2024 เราจะเห็นความสมบูรณ์ของเฟรมเวิร์ก เครื่องมือ และแพลตฟอร์มที่ทำงานบน Kubernetes เพื่อจัดการวงจรการใช้งานทั้งหมดของโมเดลพื้นฐาน ผู้ใช้จะสามารถฝึกอบรมล่วงหน้า ปรับแต่ง ปรับใช้ และปรับขนาดโมเดลที่สร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผู้เล่นในระบบนิเวศหลักบนคลาวด์จะให้สถาปัตยกรรมอ้างอิง แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการรัน AI แบบสร้างสรรค์บนโครงสร้างพื้นฐานแบบเนทีฟบนคลาวด์ LLMOps จะได้รับการขยายเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์เนทีฟบนคลาวด์แบบรวม
ในปี 2024 generative AI จะยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยนำเสนอความสามารถใหม่ๆ ที่น่าแปลกใจ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อทั้งผู้บริโภคและองค์กร
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
