Strona główna » Ai e-book o sztucznej inteligencji » Microsoft przewiduje trzy kluczowe trendy AI na 2024 r.

Microsoft przewiduje trzy kluczowe trendy AI na 2024 r.

by kapdes

Microsoft przewiduje trzy trendy w sztucznej inteligencji na rok 2024

  • Małe modele językowe (SLM)

  • Multimodalna sztuczna inteligencja

  • Sztuczna inteligencja w nauce

W porównaniu do LLM, SLM są znacznie mniejszymi modelami sztucznej inteligencji, które są usprawnione pod kątem wydajności. Są one bardziej dostępne i przystępne cenowo i można je lepiej dostosować, aby uzyskać wartościowe wyniki dla konkretnych przypadków użycia, szczególnie poprzez dostrojenie za pomocą wysokiej jakości danych lub ukierunkowaną implementację opartą na bazie danych.

Według Microsoftu, SLM stają się coraz potężniejsze, podważając pogląd, że rozmiar równa się wydajności, jeśli chodzi o modele językowe. Sebastien Bubeck, badacz sztucznej inteligencji w Microsoft, twierdzi, że SLM mogą stać się tak potężne jak LLM.

Żaden model sztucznej inteligencji, duży czy mały, nie przekroczył jeszcze wydajności GPT-4 na wszystkich frontach

Ale jego uruchomienie jest kosztowne. Jest to szczególny problem dla Microsoftu, który chce sprzedawać cenne usługi AI milionom użytkowników. W tym przypadku koszt uruchomienia AI ma ogromne znaczenie finansowe.

ebook

Jak Wykorzystać Sztuczną Inteligencję W Życiu Codziennym?

Drugim ważnym trendem w sztucznej inteligencji, według Microsoftu, jest multimodalna sztuczna inteligencja.

Może ona przetwarzać tekst, obrazy, dźwięk i wideo, dzięki czemu technologie takie jak narzędzia wyszukiwania i aplikacje kreatywne są bardziej dokładne i płynne, twierdzi Microsoft.

ChatGPT oferuje już przedsmak dzięki integracji GPT-4V lub generatora obrazu DALL-E3. Microsoft używa DALL-E3 i LLM w Microsoft Designer do generowania obrazów opartych na tekście. Przyszłe modele OpenAI mają być jeszcze bardziej multimodalne. Nowy model Google Gemini Ultra jest również multimodalny z założenia.

Microsoft uważa, że kolejnym trendem będzie wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce.

Firma oczekuje, że uczenie maszynowe przyspieszy odkrycia naukowe i rozwiąże globalne problemy, takie jak zmiany klimatyczne, kryzysy energetyczne i choroby.

Badacze Microsoftu eksperymentują ze sztuczną inteligencją w zakresie zrównoważonego rolnictwa, nauk przyrodniczych i materiałoznawstwa. Na przykład w naukach przyrodniczych sztuczna inteligencja mogłaby pomóc w rozpoznawaniu obrazów w diagnostyce raka lub w poszukiwaniu nowych związków i cząsteczek leków. W materiałoznawstwie sztuczna inteligencja mogłaby przyspieszyć poszukiwanie mniej toksycznych materiałów na baterie.

Pozostałe artykuły