Der enorme Erfolg von ChatGPT zwang schnell alle Technologieunternehmen dazu, in KI- und Deep-Learning-Forschung zu investieren und zu lernen, wie sie diese Technologien in ihre Produkte integrieren können. Es ist eine Situation, wie wir sie noch nie erlebt haben, und doch steckt die KI noch in den Kinderschuhen.
Aber es geht nicht nur um intelligente Chatbots und Text-zu-Bild-Generatoren. Es gibt einige Spekulationen darüber, dass unglaublich beeindruckende KI-Tools am Horizont stehen. Verifizieren Wie Technologien der künstlichen Intelligenz das ökologische Gleichgewicht beeinträchtigen.
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Semantische Suche mit Vektordatenbanken
Semantische Suchanfragen werden getestet, um bessere Suchergebnisse für Personen bereitzustellen. Suchmaschinen verwenden derzeit schlüsselwortzentrierte Algorithmen, um Benutzern relevante Informationen bereitzustellen. Eine übermäßige Abhängigkeit von Schlüsselwörtern wirft jedoch mehrere Probleme auf, wie z. B. ein eingeschränktes Verständnis des Kontexts, Vermarkter, die SEO-Overstuffing ausnutzen, und minderwertige Suchergebnisse aufgrund der Schwierigkeit, komplexe Suchanfragen auszudrücken.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchalgorithmen verwendet die semantische Suche Worteinbettungen und semantische Zuordnungen, um den Kontext der Abfrage zu verstehen, bevor Suchergebnisse angezeigt werden. Anstatt sich also auf eine Reihe von Schlüsselwörtern zu verlassen, liefert die semantische Suche Ergebnisse basierend auf der Semantik oder Bedeutung einer bestimmten Abfrage.
Das Konzept der semantischen Suche gibt es schon seit einiger Zeit. Allerdings fällt es Unternehmen schwer, eine solche Funktionalität zu implementieren, da die semantische Suche langsam und ressourcenintensiv ist.
Die Lösung besteht darin, die Vektoreinbettungen abzubilden und in einer großen Vektordatenbank zu speichern. Dadurch werden die Anforderungen an die Rechenleistung erheblich reduziert und die Suchergebnisse beschleunigt, indem die Ergebnisse auf die relevantesten Informationen eingegrenzt werden.
Vektordatenbanken ermöglichen die Erstellung von Experimenten basierend auf der Vektorsuche. Ein Anwendungsentwickler kann Open-Source-Modelle, Tools für maschinelles Lernen und Foundation-Model-Services verwenden, um Einbettungen und Feeds für Vektordatenbanken zu erstellen. Dies erfordert nur minimale Erfahrung im maschinellen Lernen.
Große Technologieunternehmen und Startups wie Pinecone, Redis und Milvus investieren derzeit in Vektordatenbanken, um semantische Suchfunktionen in Empfehlungssystemen, Suchmaschinen, Content-Management-Systemen und Chatbots bereitzustellen.
Demokratie der künstlichen Intelligenz
Obwohl dies nicht unbedingt einen technischen Fortschritt darstellt, sind viele große Technologieunternehmen an einer Demokratisierung der KI interessiert. Ob gut oder schlecht, Open-Source-KI-Modelle werden jetzt trainiert und erhalten freizügigere Lizenzen für die Nutzung und Kontrolle durch Organisationen.
erwähnt Das Wall Street Journal Meta kauft Nvidia H100-KI-Beschleuniger und möchte eine KI entwickeln, die mit dem jüngsten GPT-4-Modell von OpenAI konkurriert.
Derzeit gibt es kein öffentlich verfügbares LLM, das mit der Rohleistung von GPT-4 mithalten kann. Aber mit Metas Versprechen eines wettbewerbsfähigen Produkts mit freizügigerer Lizenzierung können Unternehmen endlich das LLM-Modell verbessern, ohne das Risiko einzugehen, dass Geschäftsgeheimnisse und sensible Daten offengelegt und gegen sie verwendet werden. Verifizieren Eine umfassende Anleitung für den Einstieg und die effektive Nutzung des Llama 2-Modells.
KI-Agenten und Multi-Agent-Startups
Derzeit laufen mehrere Pilotprojekte zur Entwicklung von Agenten für künstliche Intelligenz, die kaum oder gar keine Anleitung erfordern, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie erinnern sich vielleicht an die KI-Agenten-Konzepte von Auto-GPT, ein Tool der künstlichen Intelligenz, das seine Abläufe automatisiert.
Die Idee besteht darin, dass der Agent durch ständige Selbstbewertung und automatische Korrektur vollständige Autonomie erlangt. Das Arbeitskonzept zur Selbstreflexion und -korrektur besteht darin, dass sich der Agent bei jedem Schritt ständig selbst motiviert, welche Maßnahmen er ergreifen soll, welche Schritte dazu erforderlich sind, welche Fehler er gemacht hat und was er tun kann, um sich zu verbessern. .
Das Problem besteht darin, dass aktuelle Modelle, die in KI-Anwendungen verwendet werden, wenig semantisches Verständnis haben. Dies führt dazu, dass sie halluzinieren und falsche Informationen liefern, wodurch sie in einer Endlosschleife der Selbsteinschätzung und -korrektur stecken bleiben.
Projekte wie das MetaGPT Multi-Agent Framework zielen darauf ab, das Problem zu lösen, indem mehrere KI-Agenten gleichzeitig eingesetzt werden, um solche Halluzinationen zu reduzieren. Multi-Agent-Frameworks werden eingerichtet, um die Funktionsweise eines Startups zu simulieren. Jedem Agenten in diesem Startup werden Positionen wie Projektmanager, Projektdesigner, Programmierer und Tester zugewiesen. Indem komplexe Ziele in kleinere Aufgaben zerlegt und an verschiedene KI-Agenten delegiert werden, ist es wahrscheinlicher, dass diese Agenten ihre erklärten Ziele erreichen.
Natürlich befinden sich diese Frameworks noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium und viele Probleme müssen noch gelöst werden. Aber mit leistungsfähigeren Modellen, besserer KI-Infrastruktur und fortlaufender Forschung und Entwicklung ist es nur eine Frage der Zeit, bis effiziente KI-Agenten und Multi-Agent-KI-Unternehmen verfügbar werden. Verifizieren Nutzen Sie ChatGPT voll aus: So nutzen Sie GPT-4, um Ihr Chat-Erlebnis jetzt zu verbessern.
häufige Fragen
Q1. Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung intelligenter technologischer Systeme befasst, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die intelligentes Denken erfordern.
Q2. Wie werden intelligente Modelle darauf trainiert, die menschliche Sprache zu verstehen?
Intelligente Modelle werden trainiert, indem ihnen ein riesiger Datensatz mit verschiedenen Texten und Bezeichnungen präsentiert wird, der es ihnen ermöglicht, Gesetze und Muster in der Sprache zu extrahieren.
Q3. Was sind die derzeit bekanntesten Anwendungen der Technologie der künstlichen Intelligenz?
Aktuelle Anwendungen von KI umfassen Bereiche wie automatische Übersetzung, Empfehlungssysteme, Krankheitsdiagnose und die Verbesserung der Benutzererfahrung in Anwendungen und Websites.
Q4. Kann künstliche Intelligenz menschliche Emotionen verstehen?
Forscher arbeiten an der Entwicklung von Modellen, die in der Lage sind, menschliche Emotionen durch Analyse von Sprache und Verhalten zu erfassen und zu verstehen.
F5. Welche zukünftigen Entwicklungen sind im Bereich der künstlichen Intelligenz zu erwarten?
Für die Zukunft der Technologie werden Fortschritte in Bereichen wie Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Medizin, intelligenter Robotik und einem verbesserten umfassenden Verständnis der menschlichen Sprache erwartet.
Mit künstlicher Intelligenz unsere Zukunft gestalten
Große Unternehmen und Start-ups investieren stark in die KI-Forschung und -Entwicklung sowie deren Infrastruktur. Daher können wir davon ausgehen, dass die Zukunft der generativen KI einen besseren Zugang zu nützlichen Informationen durch semantische Suche, vollständig autonome KI-Agenten und fortschrittlichere KI-Unternehmen sowie Hochleistungsmodelle bietet, die Unternehmen und Einzelpersonen zur Nutzung und Feinabstimmung frei zur Verfügung stehen .
Obwohl es spannend ist, ist es auch wichtig, dass wir uns Zeit nehmen, um über KI-Ethik, Benutzerdatenschutz und die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen und -Infrastruktur nachzudenken. Denken wir daran, dass es bei der Entwicklung generativer KI nicht nur um den Aufbau intelligenterer Systeme geht; Es geht auch darum, unsere Gedanken neu zu gestalten und Verantwortung für die Art und Weise zu übernehmen, wie wir Technologie nutzen. Sie können es jetzt ansehen Künstliche Intelligenz und Datenschutzrisiken: Schutz Ihrer Daten in einer automatisierten Welt.
