Будущее больших языковых моделей в 2025 году

[jisansorkar12]

Интерес к большим языковым моделям (LLM) растет с тех пор, как в 2024 году ChatGPT привлек более 200 миллионов посетителей в месяц.1 Степень магистра праванаряду сгенеративным ИИоказывает влияние на различные области, включая анализ медицинских изображений и прогнозирование погоды с высоким разрешением.

Однако их эффективность снижается из-за опасений, связанных с предвзятостью, неточностью и токсичностью, что ограничивает их более широкое применение и вызывает этические проблемы .

Посмотрите на будущее больших языковых моделей, изучив перспективные подходы, такие как самообучение, проверка фактов и ограниченные знания, которые могут быть ограничениями LLM.

Будущие тенденции больших языковых моделей
1- Проверка фактов с интеграцией данных в реальном времени
Магистранты права сосредоточатся на проведении проверки фактов на основе практического применения путем:

Доступ к внешним источникам
Предоставление цитат и ссылок для ответов
Это позволит магистрам права предлагать актуальную информацию, а не полагаться исключительно на предварительно обученные статические наборы данных.

Пример из реальной жизни: помощники с искусственным интеллектом в режиме реального времени Microsoft Copilot (ранее называвшиеся Bing Chat) интегрируют GPT-4 с текущими данными из Интернета, чтобы отвечать на вопросы на основе текущих событий.2

Хотя пока еще рано делать выводы о том, что проблемы точности, проверки фактов и статической базы знаний можно будет преодолеть в моделях ближайшего будущего, текущие результаты исследований являются многообещающими на будущее.

Это может снизить необходимость использования оперативного проектирования для перекрестной проверки выходных данных модели, поскольку модель уже будет иметь перекрестную проверку своих результатов.

2- Синтетические данные обучения
Исследователи работают над большими языковыми моделями, которые могут генерировать собственные наборы обучающих данных (т.е. генерировать синтетические наборы обучающих данных).

Исследователи Google разработали большую языковую модель, способную создавать македония whatsapp номер телефона вопросы и настраивать себя с помощью подобранных ответов. Производительность модели улучшилась с 74,2% до 82,1% на GSM8K и с 78,2% до 83,0% на DROP.

Рисунок: Обзор модели самосовершенствования Google


Источник : «Большие языковые модели могут самосовершенствоваться»

3- Скудный опыт
Большие языковые модели (LLM) будут все чаще использовать разреженные экспертные модели .

Разреженные модели позволят определенным частям модели специализироваться на определенных задачах или знаниях. Вместо того, чтобы активировать всю нейронную сеть для каждого ввода (например, только соответствующее подмножество параметров в зависимости от задачи или подсказки.)

Это позволит моделям LLM понимать нейронную активность в языковых моделях, сосредотачиваясь только на самых необходимых частях.


Пример из реальной жизни: OpenAI изучает разреженные модели, чтобы понять нейронные сети и улучшить масштабируемость и специализацию LLM.3

Будущие итерации могут включать разреженную активацию для оптимизации использования ресурсов, что потенциально приведет к более эффективным, ориентированным на задачи моделям без вычислительной интенсивности полностью плотных сетей.

4. Интеграция LLM в корпоративные рабочие процессы
Программы магистратуры права будут глубоко интегрированы в такие бизнес-процессы, как обслуживание клиентов, управление персоналом и инструменты принятия решений.

Пример из реальной жизни: Salesforce Einstein Copilot — это корпоративная система искусственного интеллекта для обслуживания клиентов, которая объединяет LLM для улучшения операций в сфере обслуживания/розницы, продаж, маркетинга и CRM путем ответов на запросы, создания контента и выполнения действий.

5- Гибридные LLM с мультимодальными возможностями
Будущие достижения могут включать крупные мультимодальные модели , которые интегрируют различные формы данных, такие как текст, изображения и аудио, что позволит этим моделям понимать и генерировать контент на различных типах носителей, что еще больше расширит их возможности и приложения.

Пример: OpenAI DALL·E , GPT-4 или Google Gemini предоставляют мультимодальные возможности для обработки изображений и текста, позволяя использовать такие приложения, как субтитры к изображениям или визуальные ответы на вопросы.

6- Тонко настроенные LLM, ориентированные на определенную область
Опрос Gartner показал, что 70% компаний инвестируют в исследования генеративного ИИ, чтобы включить его в свои бизнес-стратегии.4

Google, Microsoft и Meta разрабатывают собственные, индивидуальные модели, чтобы предоставить своим клиентам уникальный и персонализированный опыт.

Эти специализированные LLM могут привести к уменьшению количества галлюцинаций и повышению точности за счет использования:

Предварительное обучение, ориентированное на определенную область
выравнивание модели
контролируемая тонкая настройка
Ознакомьтесь со специалистами LLM в определенных областях, таких как кодирование, финансы, здравоохранение и юриспруденция:

Пример из реальной жизни:
Кодирование: GitHub Copilot отлично подходит для помощи в задачах кодирования.5
Финансы: BloombergGPT , LLM-программа с 50 миллиардами параметров, обучена на данных, специфичных для финансов.6
Здравоохранение: Med-Palm 2 от Google обучен на медицинских наборах данных.7
Право : ChatLAW — это языковая модель с открытым исходным кодом, специально обученная с использованием наборов данных в области китайского права.8
7- Этичный ИИ и снижение предвзятости
Компании уделяют все больше внимания этическому ИИ и снижению предвзятости при разработке и внедрении больших языковых моделей (LLM).

Примеры из реальной жизни:

Apple сотрудничает с исследователями для защиты данных пользователей.
Чтобы продемонстрировать свою приверженность этике ИИ, технологический гигант присоединился к исследовательской группе под названием «Партнерство по ИИ».9
Microsoft по-прежнему привержена обеспечению безопасных практик ИИ. Компания сотрудничает с исследователями и учеными для улучшения ответственных практик ИИ.10
Meta, IBM и OpenAI работают над моделями, которые используют обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) для снижения предвзятости и вредных результатов таких моделей, как GPT-4.
В компании DeepMind компании Google есть команда по этике и обществу в сфере ИИ, которая занимается устранением предвзятости в системах ИИ и повышением справедливости.11
На каком этапе сейчас находятся большие языковые модели?
Масштабирование моделей : новейшие модели LLM, такие как GPT-4 (параметры 1,8T), Claude 3 (параметры 2T) и LLaMA 3 от Meta (параметры 405B), обучаются на миллиардах (или триллионах) параметров, что еще больше улучшает возможности понимания естественного языка, генерации кода и рассуждений.

Тесты – ИИ совершенствуется: эти модели работают на уровне человека или близко к нему по точности при чтении, распознавании изображений и т. д.


Источник: ContextualAI12

Специализация задач и тонкая настройка : LLM теперь настраиваются под конкретные области, такие как здравоохранение (например, Med-PaLM 2 ), юриспруденция и наука. Такие модели, как Radiology-Llama2 и MedAlpaca, настраиваются на основе данных, специфичных для области, что позволяет получать более точные и соответствующие контексту результаты в специализированных областях.

Подробнее: Большие языковые модели в здравоохранении .

Интеграция за пределами текста : LLM продвигаются к мультимодальным возможностям, где они могут обрабатывать не только текст, но и изображения, аудио и даже видео. Модели OpenAI GPT-4 и Google Gemini являются примерами мультимодальных моделей, которые могут интерпретировать текст наряду с другими медиаформатами.

Механизмы безопасности – принятие этики: ведущие LLM теперь разрабатываются с улучшенными протоколами безопасности, чтобы минимизировать предвзятые результаты. Например, модели Клода от Anthropic интегрировали этические принципы проектирования ИИ, чтобы гарантировать более безопасную генерацию