Лучшие 8 тенденций искусственного интеллекта 2023 года обзор года

8 крупнейших трендов искусственного интеллекта 2023 года – главный обзор года

Когда листья становятся золотистыми, а Декабрьская прохлада устаивается, пришло время задуматься о годе, который стал свидетелем замечательных достижений в области искусственного интеллекта. 2023 год не только стал годом прогресса; это был год триумфов, год, в котором границы того, что может достичь ИИ, были неоднократно расширены и изменены. От революционных достижений в возможностях больших языковых моделей (LLM) до появления автономных агентов, которые могут навигировать и взаимодействовать с миром как никогда раньше, этот год явился свидетельством безграничного потенциала этой трансформирующей технологии.

В этом всестороннем исследовании мы рассмотрим восемь основных трендов, которые определили 2023 год в области ИИ, раскрывая инновации, формирующие отрасли и обещающие революционизировать наше будущее. Так что, держитесь крепче, страстные любители ИИ, поскольку мы отправимся в путешествие сквозь год, который навсегда сохранится в летописи технологической истории.

RLHF и доводка DPO

В 2023 году был сделан значительный прогресс в усовершенствовании возможностей больших языковых моделей (LLM) в понимании и удовлетворении намерений пользователя. Возникли два ключевых подхода:

• Подкрепление обучением с помощью обратной связи от человека (RLHF): Этот метод использует обратную связь от человека для направления процесса обучения LLM, обеспечивая непрерывное совершенствование и приспособление к развивающимся потребностям и предпочтениям пользователя. Интерактивный подход способствует развитию у LLM нюансного понимания и способности принимать решения, особенно в сложных или субъективных сферах.
• Прямая оптимизация предпочтений (DPO): DPO предлагает более простую альтернативу, прямую оптимизацию предпочтений пользователя, без необходимости в явных обратных сигналах. Этот подход приоритизирует эффективность и масштабируемость, что делает его идеальным для приложений, требующих более быстрой адаптации и развертывания. Его упрощенная структура позволяет разработчикам быстро корректировать поведение LLM на основе обратной связи пользователей, обеспечивая согласованность с развивающимися предпочтениями.

В то время как RLHF и DPO представляют собой значительные шаги в развитии LLM, они дополняют, а не заменяют существующие методы доводки:

• Вивек Шарма, генеральный директор и сооснователь Movable Ink – Серия интервью
• Персонализированный искусственный интеллект сделан простым ваше руководство без кода для адаптации GPT
• 10 способов автоматизации ваших задач с использованием автономных искусственных интеллектуальных агентов

• Предварительная тренировка: Тренировка LLM на огромном наборе данных текста и кода, позволяющая ему освоить общие языковые возможности.
• Доводка: Дальнейшая тренировка LLM на конкретной задаче или наборе данных, настраивая его способности для определенной области или приложения.
• Многозадачное обучение: Тренировка LLM на нескольких задачах одновременно, что позволяет ему освоить общие представления и повысить производительность на каждой задаче.

Решение проблем эффективности LLM:

С увеличением возможностей LLM стали возникать затруднения в вычислительной и ресурсной области. В результате в 2023 году исследования сосредоточились на повышении эффективности LLM, что привело к разработке таких техник, как:

• FlashAttention: Этот новаторский механизм внимания значительно снижает вычислительные затраты LLM. Это позволяет более быструю инференцию и тренировку, делая LLM более доступным для ресурсоограниченных сред и облегчая их интеграцию в реальные приложения.
• LoRA и QLoRA: Техники, такие как LoRA и QLoRA, также были представлены в 2023 году и предоставляют простой и эффективный способ доводки LLM для конкретных задач. Эти методы используют адаптеры, которые являются небольшими модулями, добавляемыми в существующую архитектуру LLM, позволяя настраивать без необходимости повторного обучения всей модели. Это приводит к значительному увеличению эффективности, более быстрому развертыванию и улучшенной адаптивности к разнообразным задачам.

Эти достижения позволяют справиться с растущей потребностью в эффективных LLM и готовят путь для их более широкого применения в различных областях, в конечном счете демократизируя доступ к этой мощной технологии.

Получила распространение Retrieval Augmented Generation (RAG):

В то время как чистые модели языковых моделей (LLM) имеют огромный потенциал, остаются опасения относительно их точности и фактической обоснованности. Модель с возвратно-поисковой информацией (RAG) стала многообещающим решением, которое решает эти проблемы, объединяя LLM с существующими данными или базами знаний. Этот гибридный подход предлагает несколько преимуществ:

• Уменьшение ошибок: Включение фактической информации из внешних источников позволяет моделям RAG генерировать более точные и надежные результаты.
• Улучшенная масштабируемость: Модели RAG могут быть применены к большим наборам данных без необходимости массовых обучающих ресурсов, требуемых для чистых моделей LLM.
• Снижение затрат: Использование существующих ресурсов знаний снижает вычислительные затраты, связанные с обучением и выполнением LLM.

Эти преимущества позволили RAG занять важное место в различных приложениях, включая поисковые системы, чат-боты и генерацию контента.

Автономные агенты

2023 год оказался переломным для автономных агентов, существенно продвигая границы их возможностей. Эти сущности, работающие на основе искусственного интеллекта, способны независимо ориентироваться в сложных средах, принимать обоснованные решения и взаимодействовать с физическим миром. Несколько ключевых достижений стимулировали этот прогресс:

Навигация роботов

• Слияние данных сенсоров: Современные алгоритмы слияния данных сенсоров позволили роботам без проблем интегрировать данные из разных источников, таких как камеры, LiDAR и одометры, что приводит к более точной и надежной навигации в динамических и загроможденных средах. (Источник: https://arxiv.org/abs/2303.08284)
• Планирование пути: Улучшенные алгоритмы планирования пути позволили роботам эффективно и гибко перемещаться по сложным местностям и преодолевать препятствия. Эти алгоритмы используют данные сенсоров в реальном времени для динамической корректировки пути и предотвращения непредвиденных опасностей. (Источник: https://arxiv.org/abs/2209.09969)

Принятие решений

• Обучение с подкреплением: Прогресс в алгоритмах обучения с подкреплением позволил роботам учиться и адаптироваться к новым средам без явного программирования. Это позволяет им принимать оптимальные решения в режиме реального времени на основе своего опыта и наблюдений. (Источник: https://arxiv.org/abs/2306.14101)
• Мультиагентные системы: Исследования в области мультиагентных систем способствуют сотрудничеству и коммуникации между несколькими автономными агентами. Это позволяет им совместно решать сложные задачи и координировать свои действия для достижения оптимальных результатов. (Источник: https://arxiv.org/abs/2201.04576)

Взаимодействие человека и робота

• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Продвижения в обработке естественного языка позволили роботам более эффективно понимать и отвечать на команды и запросы на естественном языке. Это облегчает естественное и интуитивное взаимодействие между людьми и роботами. (Источник: [https://arxiv.org/abs/2307.13720: https://arxiv.org/abs/2307.13720])
• Компьютерное зрение: Прогресс в области компьютерного зрения позволяет роботам более точно воспринимать и интерпретировать окружающую среду. Это позволяет им распознавать объекты, отслеживать человеческие движения и адекватно реагировать на различные социальные намеки. (Источник: [https://arxiv.org/abs/2304.01256: https://arxiv.org/abs/2304.01256])

Эти необыкновенные достижения в области автономных агентов приближают нас к будущему, где интеллектуальные машины без проблем взаимодействуют с людьми в различных областях. Эта технология имеет огромный потенциал для революции в секторах, таких как производство, здравоохранение и транспорт, в конечном итоге формируя будущее, где люди и машины работают вместе для достижения лучшего завтра.

Движение Open Source набирает обороты:

В ответ на увеличивающийся тренд крупных технологических компаний по приватизации исследований и моделей в области LLM, 2023 год стал свидетелем замечательного восстановления движения Open Source. Эта инициатива, основанная на содействии сообщества, породила множество заметных проектов, способствующих сотрудничеству и демократизации доступа к этой мощной технологии.

Базовые модели для различных приложений:

• Llama 2: Считается эталонной базовой моделью для различных приложений, Llama 2 обладает исключительной мощностью и гибкостью. Эта основа дает возможность разработчикам строить на ее основе и улучшать возможности LLM в различных областях. (Источник: https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama)
• BLOOM: Ориентированный на многоязычные возможности, BLOOM поддерживает более 46 языков, делая его идеальным выбором для проектов, требующих глобального охвата и обработки разнообразных языков. (Источник: https://huggingface.co/bigscience/bloom)
• Falcon: Обученная на 40 миллиардах параметров и одном триллионе токенов, Falcon обеспечивает внушительную производительность при выполнении задач обработки естественного языка и прозрачную лицензионную модель, делая его мощным и доступным выбором для исследователей и разработчиков. (Источник: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/falcon.md?plain=1)

Демократизация доступа к технологии LLM:

• GPT4All: Этот удобный пользовательский интерфейс дает возможность исследователям и разработчикам с ограниченными вычислительными ресурсами использовать возможности LLM локально. Это значительно снижает барьеры при вхождении, способствуя более широкому принятию и изучению. (Источник: https://github.com/nomic-ai/gpt4all)
• Lit-GPT: Этот комплексный репозиторий является сокровищницей предварительно обученных LLM, готовых для настройки и исследования. Это ускоряет разработку и внедрение прикладных приложений, принося пользу LLM в реальные сценарии быстрее. (Источник: https://github.com/Lightning-AI/lit-gpt?search=1)

Расширение возможностей LLM:

• LlamaIndex: Этот набор инструментов разблокирует потенциал LLM в задачах с извлечением информации. Этот инновационный подход позволяет разработчикам создавать более точные и информативные результаты, значительно улучшая возможности LLM в различных задачах, требующих фактической точности и контекстного понимания. (Источник: https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/open-llama)
• Megatron-Turing NLG: Разработанный Microsoft Research и NVIDIA, этот мощный модель проявляет себя в задачах генерации текста, предлагая разработчикам надежный инструмент для создания креативных и информативных результатов. (Источник: https://developer.nvidia.com/blog/using-deepspeed-and-megatron-to-train-megatron-turing-nlg-530b-the-worlds-largest-and-most-powerful-generative-language-model/)

API и дружественные пользовательские интерфейсы:

• LangChain: Этот широко популярный API обеспечивает плавную интеграцию LLM в существующие приложения, предоставляя доступ к различным моделям. Это упрощает процесс интеграции, способствует быстрому прототипированию и ускоряет внедрение LLM в различных отраслях и областях. (Источник: https://www.youtube.com/watch?v=DYOU_Z0hAwo)

Эти проекты LLM с открытым исходным кодом со своими разнообразными преимуществами и вкладами представляют собой удивительные достижения движения, основанного на сообществе, в 2023 году. Их постоянное развитие и рост обещают демократизацию технологии LLM и ее потенциал для революции в различных секторах по всему миру.

Большие технологические компании и Gemini вступают в арену LLM

Вслед за успехом ChatGPT крупные технологические компании, такие как Google, Amazon и xAI, а также передовой LLM-проект Google Gemini, приступили к разработке собственных LLM внутри компании. Несколько примеров:

• Grok (xAI): Разработанный с учетом понятности и прозрачности, Grok предлагает пользователям инсайты в логику своих выводов. Это позволяет пользователям понять причины решений Grok, способствуя доверию и уверенности в его процессах принятия решений.
• Q (Amazon): Этот LLM акцентирует внимание на скорости и эффективности, что делает его подходящим для задач, требующих быстрого времени реакции и высокой производительности. Q интегрируется без проблем с существующей облачной инфраструктурой и сервисами Amazon, предоставляя доступное и масштабируемое решение для различных приложений.
• Gemini (Google): Преемник LaMDA и PaLM, этот LLM является более продвинутым, чем GPT-4, в 30 из 32 контрольных испытаний. Он приводит в действие чат-бота Bard от Google и доступен в трех версиях: Ultra, Pro и Nano.

Также читайте: ChatGPT против Gemini: Схватка титанов на арене искусственного интеллекта

Мультимодальные LLM

Одним из самых захватывающих событий 2023 года становится возникновение мультимодальных LLM (MLM), способных понимать и обрабатывать различные модальности данных, включая текст, изображения, звук и видео. Этот прогресс открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в таких областях, как:

• Мультимодальный поиск: MLM могут обрабатывать запросы на разных модальностях, позволяя пользователям искать информацию с помощью текстовых описаний, изображений или даже голосовых команд.
• Кросс-модальное создание: MLM могут генерировать креативные результаты, такие как музыка, видео и стихи, черпая вдохновение из текстовых описаний, изображений или других модальностей.
• Персонализированный интерфейс: MLM могут адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователя путем понимания их мультимодальных взаимодействий, что приводит к более интуитивным и увлекательным пользовательским интерфейсам.

Дополнительные ресурсы

• Блог Google Cloud: Мультимодальный генеративный поиск с помощью искусственного интеллекта
• Блог Чип Хуэн: Мультимодальность и большие модели мультимодальности (LMMs)
• Блог A3logics: Мультимодальный LLM | Экспертное руководство по ИИ 2024 года
• Статья Гэри А. Фаулера в VoAGI: Введение в мультимодальные LLM-модели

От текста к изображению, от текста к видео

Если в 2022 году модели диффузии от текста к изображению, такие как DALL-E 2 и Stable Diffusion, контролировали ситуацию, то в 2023 году существенный прогресс прогресс от текста к видео. Инструменты, такие как Stable Video Diffusion и Pika 1.0, демонстрируют удивительные достижения в этой области, создавая возможности для:

• Автоматизированного создания видео: Модели от текста к видео могут генерировать видеоролики высокого качества по текстовому описанию, делая создание видео более доступным и эффективным.
• Расширенное повествование: Мультимодальные модели могут использоваться для создания интерактивных и захватывающих исторических опытов, объединяющих текст, изображения и видео.
• Применение в реальных условиях: Генерация видео от текста имеет потенциал для революции в различных отраслях, включая образование, развлечения и рекламу.

Подведение итогов

По мере приближения конца 2023 года, видимы яркие оттенки инноваций и прогресса в области ИИ. Мы стали свидетелями удивительных достижений в различных сферах, каждое из которых расширяет границы того, что может достичь искусственный интеллект. Начиная от невиданных возможностей LLMs до появления автономных агентов и мультимодального интеллекта, это был год, ставший свидетельством безграничного потенциала этой трансформационной технологии.

Однако, год еще не закончился. У нас есть дни, недели, а может быть, и месяцы, чтобы узнать, какие другие прорывы произойдут. Потенциал для дальнейших достижений в областях, таких как объяснимость, ответственная разработка ИИ и интеграция с взаимодействием человека и компьютера, остается огромным. По мере приближения 2024 года, в воздухе витает чувство волнения и ожидания.

Пусть год, наступающий впереди, принесет еще больше прорывных открытий, и пусть мы продолжаем использовать ИИ для блага!