3 mari tendințe AI de urmărit în 2024
Autor: Vanessa Ho
2023 a fost un an important pentru AI, deoarece a trecut de la laboratoarele de cercetare la viața reală, cu milioane de oameni care au folosit-o prin instrumente populare precum ChatGPT și Microsoft Copilot. În acest an, se așteaptă ca AI să devină mai accesibilă, nuanțată și integrată în tehnologii care îmbunătățesc sarcinile de zi cu zi și ajută la rezolvarea unora dintre cele mai provocatoare probleme ale lumii.
Iată trei tendințe importante AI pe care trebuie să le urmăriți în 2024.
1.Small language models
Ați experimentat puterea modelelor lingvistice mari (LLM) dacă ați folosit Copilot pentru a răspunde la întrebări complexe. Modelele sunt atât de mari încât pot necesita resurse semnificative de calcul pentru a rula, ceea ce face ca creșterea modelelor lingvistice mici (SLM) să fie o afacere mare.
SLM-urile sunt încă destul de mari, cu câteva miliarde de parametri – spre deosebire de sute de miliarde de parametri din LLM-uri – dar sunt suficient de mici pentru a rula pe un telefon offline. Parametrii sunt variabile sau elemente reglabile care determină comportamentul unui model.
“Modelele lingvistice mici pot face AI mai accesibilă datorită dimensiunii și accesibilității lor”, spune Sebastien Bubeck, care conduce grupul Machine Learning Foundations la Microsoft Research. “În același timp, descoperim noi modalități de a le face la fel de puternice ca modelele lingvistice mari”.
Cercetătorii Microsoft au dezvoltat și lansat două SLM-uri – Phi și Orca – care funcționează la fel de bine sau mai bine decât modelele lingvistice mari în anumite domenii, contrazicând percepția că scara este necesară pentru performanță.
Spre deosebire de LLM-urile instruite pe cantități mari de date de pe internet, modelele mai mici utilizează date de antrenament de înaltă calitate, cercetătorii găsind noi praguri pentru dimensiune și performanță. În acest an, vă puteți aștepta să vedeți modele îmbunătățite concepute pentru a încuraja mai multă cercetare și inovare.
2. IA multimodală
Majoritatea LLM-urilor pot procesa un singur tip de date – text – dar modelele multimodale pot înțelege informații din diferite tipuri de date, cum ar fi text, imagini, audio și video. Această capacitate face ca tehnologiile, de la instrumente de căutare la aplicații de creativitate, să fie mai bogate, mai precise și mai fluide.
Puteți afla de la Copilot ce se întâmplă într-o imagine încărcată, datorită unui model multimodal care poate procesa imagini, limbaj natural și date de căutare Bing. Copilot poate genera, de exemplu, informații relevante, cum ar fi semnificația istorică a unui monument din fotografia dvs.
AI multimodală alimentează, de asemenea, Microsoft Designer, o aplicație de design grafic care poate genera imagini pe baza unei descrieri a ceea ce doriți.
3. IA în știință
Experții anticipează câștiguri majore în instrumentele AI concepute pentru a accelera descoperirile științifice, o mare parte din activitate vizând abordarea problemelor globale, cum ar fi schimbările climatice, crizele energetice și bolile.
Pentru a atenua schimbările climatice și pentru a ajuta fermierii să lucreze mai eficient, cercetătorii Microsoft folosesc AI pentru a construi predictori meteo mai buni, estimatori de carbon și alte instrumente pentru o agricultură durabilă.
În științele vieții, cercetătorii colaborează la Cel mai mare model AI bazat pe imagini din lume pentru combaterea cancerului și utilizarea AI avansată pentru a găsi Noi medicamente pentru boli infecțioase și molecule noi pentru medicamente revoluționare. Tehnologia comprimă încercările și erorile științifice – muncă care poate dura ani de zile – în doar câteva săptămâni sau luni.
“Inteligența artificială conduce o revoluție în descoperirea științifică”, spune Chris Bishop, directorulEchipa AI4Sciencela Microsoft Research. “Aceasta se poate dovedi a fi cea mai interesantă și, în cele din urmă, cea mai importantă aplicație a AI”.
https://news.microsoft.com/three-big-ai-trends-to-watch-in-2024/
