Generatiiviset AI-chatbotit ovat vasta matkansa alussa, mutta harkitsemme jo, mitä seuraavaksi.
Key Takeaways
- ChatGPT: n menestys on käynnistänyt laajat investoinnit tekoälytutkimukseen ja -integraatioon, mikä on johtanut ennennäkemättömiin mahdollisuuksiin ja edistysaskeleihin alalla.
- Semanttinen haku vektoritietokantojen avulla mullistaa hakualgoritmit käyttämällä sanan upotuksia ja semantiikkaa kontekstuaalisesti tarkempien tulosten tuottamiseksi.
- Tekoälyagenttien ja usean agentin startup-yritysten kehittämisen tavoitteena on saavuttaa täysi autonomia ja ratkaista nykyiset rajoitukset itsearvioinnin, korjauksen ja useiden agenttien välisen yhteistyön avulla.
ChatGPT: n ilmiömäinen menestys on pakottanut jokaisen teknologiayrityksen investoimaan tekoälytutkimukseen ja miettimään, kuinka tekoälyä voidaan integroida tuotteisiinsa. Tilanne on toisin kuin mikään, mitä olemme koskaan nähneet, mutta tekoäly on vasta alkamassa.
Mutta kyse ei ole vain hienoista AI-chatboteista ja tekstistä kuvaksi generaattoreihin. Horisontissa on joitain erittäin spekuloituja, mutta uskomattoman vaikuttavia tekoälytyökaluja.
Semanttinen haku vektoritietokannoilla
Semanttisia hakukyselyitä testataan parhaiden hakutulosten tarjoamiseksi ihmisille. Hakukoneet käyttävät tällä hetkellä avainsanakeskeisiä algoritmeja tarjotakseen käyttäjille olennaisia tietoja. Liiallinen avainsanoihin luottaminen aiheuttaa kuitenkin useita ongelmia, kuten rajallisen kontekstin ymmärtämisen, markkinoijat hyödyntävät hakukoneoptimointia ja heikkolaatuisia hakutuloksia, jotka johtuvat monimutkaisten kyselyiden ilmaisemisesta.
Toisin kuin perinteiset hakualgoritmit, semanttinen haku käyttää sanojen upottamista ja semanttista kartoitusta ymmärtääkseen kyselyn kontekstin ennen hakutulosten antamista. Joten sen sijaan, että luottaisit joukkoon avainsanoja, semanttinen haku tarjoaa tuloksia, jotka perustuvat semantiikkaan tai tietyn kyselyn merkitykseen.
Semanttisen haun käsite on ollut olemassa jo jonkin aikaa. Yrityksillä on kuitenkin vaikeuksia toteuttaa tällaisia toimintoja, koska semanttinen haku voi olla hidasta ja resurssiintensiivistä.
Ratkaisu on kartoittaa vektori upotukset ja tallentaa ne suureen vektoritietokanta. Tämä vähentää huomattavasti laskentatehovaatimuksia ja nopeuttaa hakutuloksia rajaamalla tulokset vain tärkeimpiin tietoihin.
Suuret teknologiayritykset ja startupit, kuten Pinecone, Redis ja Milvus, investoivat tällä hetkellä vektoritietokantoihin tarjota semanttisia hakuominaisuuksia suositusjärjestelmissä, hakukoneissa, sisällönhallintajärjestelmissä ja chatbotit.
Tekoälyn demokratisointi
Vaikka se ei välttämättä ole tekninen edistysaskel, useat suuret teknologiayritykset ovat kiinnostuneita tekoälyn demokratisoimisesta. Hyvässä tai pahassa, avoimen lähdekoodin tekoälymalleja koulutetaan nyt ja organisaatioille annettiin enemmän käyttöoikeuksia ja hienosäätöä.
Asiasta kertoo Wall Street Journal että Meta ostaa Nvidia H100 AI -kiihdyttimiä ja pyrkii kehittämään tekoälyn, joka kilpailee OpenAI: n tuoreen GPT-4-mallin kanssa.
Tällä hetkellä ei ole julkisesti saatavilla olevaa LLM: ää, joka vastaa GPT-4:n raakaa suorituskykyä. Mutta kun Meta lupaa kilpailukykyisen tuotteen sallivammalla lisenssillä, yritykset voivat vihdoinkin hienosäätää tehokasta LLM: tä ilman liikesalaisuuksien ja arkaluontoisten tietojen paljastamisen ja käytön riskiä heitä vastaan.
Tekoälyagentit ja usean agentin käynnistykset
Parhaillaan on käynnissä useita kokeellisia hankkeita tekoälyagenttien kehittämiseksi, jotka vaativat vain vähän tai ei ollenkaan ohjeita tietyn tavoitteen saavuttamiseksi. Saatat muistaa käsitteet Tekoälyagentit Auto-GPT: ltä, tekoälytyökalu, joka automatisoi toimintansa.
Ajatuksena on, että agentti saavuttaa täyden autonomian jatkuvan itsearvioinnin ja itsensä korjaamisen kautta. Työkonsepti itsereflektorin ja -korjauksen saavuttamiseksi on, että agentti kehottaa jatkuvasti itseään jokaisessa vaiheessa miten se tehdään, miten se tehdään, mitä virheitä se teki ja mitä se voi tehdä parantaa.
Ongelmana on, että nykyisillä tekoälyagenteissa käytetyillä malleilla on vähän semanttista ymmärrystä. Tämä saa agentit hallusinoitumaan ja antamaan vääriä tietoja, mikä saa heidät jumittumaan loputtomaan itsearviointi- ja korjauskierrokseen.
MetaGPT Multi-agent Frameworkin kaltaiset projektit pyrkivät ratkaisemaan ongelman käyttämällä samanaikaisesti useita tekoälyagentteja tällaisten hallusinaatioiden vähentämiseen. Moniagenttikehykset on perustettu jäljittelemään startup-yrityksen toimintaa. Jokaiselle tämän käynnistyksen agentille määrätään tehtäviä, kuten projektipäällikkö, projektisuunnittelija, ohjelmoija ja testaaja. Jakamalla monimutkaiset tavoitteet pienempiin tehtäviin ja delegoimalla ne eri tekoälyagenteille, nämä agentit saavuttavat todennäköisemmin antamansa tavoitteet.
Tietenkin nämä puitteet ovat vielä hyvin varhaisessa kehitysvaiheessa, ja monia kysymyksiä on vielä ratkaistava. Mutta tehokkaampien mallien, paremman tekoälyinfrastruktuurin sekä jatkuvan tutkimuksen ja kehityksen ansiosta on vain ajan kysymys, milloin tehokkaista tekoälyagenteista ja usean agentin AI-yrityksistä tulee asia.
Muokkaa tulevaisuuttamme tekoälyn avulla
Suuret yritykset ja startupit investoivat voimakkaasti tekoälyn ja sen infrastruktuurien tutkimukseen ja kehittämiseen. Voimme siis odottaa, että generatiivisen tekoälyn tulevaisuus tarjoaa paremman pääsyn hyödylliseen tietoon semanttisen haun avulla itsenäiset tekoälyagentit ja tekoälyyritykset sekä vapaasti saatavilla korkean suorituskyvyn malleja yritysten ja yksityishenkilöiden käyttöön ja hienosäätö.
Vaikka jännittävää, on myös tärkeää, että käytämme aikamme tekoälyn etiikkaan, käyttäjien yksityisyyteen sekä tekoälyjärjestelmien ja -infrastruktuurien vastuulliseen kehittämiseen. Muistakaamme, että generatiivisen tekoälyn kehitys ei ole vain älykkäämpien järjestelmien rakentamista; se on myös ajatustemme uudelleenmuotoilua ja vastuullisuutta tavasta, jolla käytämme teknologiaa.