არასწორი პროგნოზები

მხოლოდ ცოტა ხანია, რაც LLM-ების სფეროს ვსწავლობ და უბრალოდ მსურს რამდენიმე აზრი გამოვთქვა, რომ საუბარი დავიწყოთ ამ თემაზე. ამ დღეებში ყოველდღიურად ვმუშაობ დიდ ენათა მოდელებთან (და, ნაკლებად, ვიზუალური, TTS და STT მოდელებთან) როგორც სამსახურში, ასევე პირად ცხოვრებაში სხვადასხვა გზით, მათ შორის პირადი გასართობი, პირადი შემოქმედებითი პროექტები და პირადი პრაქტიკული პროექტები. კოდირება, წერა, კვლევა და ანალიზი; ამ ინსტრუმენტებს ყველგან ვიყენებ. ეს ინსტრუმენტები მხოლოდ უკეთესი გახდება. მათთვის საჭირო ტექნიკა მხოლოდ უფრო ძლიერი და იაფი იქნება წარმოებაში. ჩვენ იმ ეტაპზე ვართ, სადაც თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის საზღვრის მოდელები უკვე შეუძლიათ საათებში ისეთი საქმეების შესრულება, რაც ადამიანთა გუნდებს თვეები სჭირდებოდა. და მიუხედავად იმისა, რომ ეს არც ისე სრულყოფილია და საჭიროებს ღრმა გამოცდილებას და ყურადღებით შერჩევას, რომ კარგად გამოვიყენოთ, ეს უფრო მარტივი გახდება. დიდი სიახლეები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტში მოდის, უმეტესობის ყურადღების მიღმაა. მაგალითად, GPU-ების გამოყენება ტრენინგისა და ინფერენციისთვის ძირითადად ხელმისაწვდომობის შემთხვევითობაა. GPU-ები არის საუკეთესო ცუდი ინსტრუმენტებისგან, რომლებიც გამოიყენება LLM ინფერენციისთვის საჭირო გამოთვლების შესასრულებლად. ეს იცვლება, და სპეციალიზებული ტექნიკა სხვადასხვა გზით ვითარდება, რაც მნიშვნელოვნად გადააჭარბებს მიმდინარე GPU-ებს ძალაში, ფასში და შესაძლებლობებში. ტრანსფორმერის მოდელი - ყველა დიდი ენათა მოდელის საფუძვლური არქიტექტურა - არ არის კვლევის ხაზის დასასრული დიდ ენათა მოდელებზე. არსებობს კომპანიები და გუნდები, რომლებიც მუშაობენ ტრანსფორმერების შემდეგ, მიზნად ისახავენ უწყვეტი სწავლების მოდელებს, რომლებიც იმავე შესაძლებლობებს ფლობენ, მაგრამ არ არიან შეზღუდული წინასწარ სწავლების პროცესით და შეუძლიათ სწავლა პროცესში. ასევე არსებობს მოდელები, რომლებიც მოიცავს ბაიესური სტატისტიკური ქვედანაყოფებს, რომლებიც შეუძლიათ განსაზღვრონ სანდოობა და გაკვირვება, ორივე სასარგებლო ინდიკატორი, რომ მოდელი შესაძლოა არ იყოს დარწმუნებული იმაში, რაც უნდა გააკეთოს ან თქვას. ასევე არსებობს მცდელობები, რომ მოდელები გაცილებით უფრო გამჭვირვალე გახდეს, რათა observable იყოს, როგორ მივიდნენ დასკვნამდე ან მოდელი აპირებდა ცუდად მოქცევას მხოლოდ იმისთვის, რომ წინ წასულიყო. ყველაფერი ეს იმისთვის, რომ ვთქვა: ერთ-ერთი ყველაზე რთული რამ ამ tumultuous, სწრაფად ცვალებად დროს არის იმის შეფასება, თუ როგორ გამოიყურება მომავალი წელი, რომ აღარაფერი ვთქვათ მომდევნო ხუთ წელზე. თუმცა, მაქვს მაღალი იმედი.