Ландшафт больших языковых моделей (LLM) находится на грани сейсмического сдвига. Вот упрощенное руководство для инженеров по искусственному интеллекту и машинному обучению по кардинальным изменениям на горизонте.
От исследований к реальности
Вы не поверите, как дешево можно обучить собственную модель искусственного интеллекта уже сейчас!
Забудьте о том, что GPT и LLama — это просто продукты; они представляют собой основу искусственного интеллекта нового поколения. Неизбежное внесение ясности в архитектуру, конвейеры и наборы данных значительно сократит расходы на обучение. Вскоре предварительное обучение специализированной модели может обойтись вам всего в 10-100 тысяч долларов даже в распределенной среде. Это демократизация разработки искусственного интеллекта.
Вывод о стероидах
Благодаря квантованию, MoD и оптимизации периферийных устройств мы скоро запустим 13-30 миллиардов моделей параметров на наших смартфонах и других периферийных устройствах, использующих архитектуры ARM, TPU и NPU. Последствия для разработки приложений и взаимодействия с пользователями просто ошеломляют.
Точная настройка становится необязательной
Поскольку модели обрабатывают миллионы токенов, необходимость в тонкой настройке уменьшается. Представьте, что вы можете отправить модель за один запрос всю историю вашей организации, а взамен получить индивидуальную модель. Переход с одной платформы на другую? Скоро это станет так же просто, как копировать и вставлять. Представьте, что вы создаете персонализированную модель, просто введя подсказку, содержащую 10-100 страниц истории вашей жизни или корпоративной документации. Такой подход значительно снижает барьер при создании персонализированных моделей искусственного интеллекта, упрощая переход от таких платформ, как Zephyr и Hermes или Cloud and Databricks, к простым щелчкам мыши и копированию.
Адаптивная маршрутизация: новая норма
Концепция адаптивной маршрутизации призвана переопределить взаимодействие приложений с моделями и наоборот. Этот динамический процесс отбора, основанный на конкретных требованиях к задаче и текущем ландшафте вычислительных ресурсов, обеспечивает беспрецедентный уровень гибкости и эффективности при развертывании и использовании моделей.
Будущее за гибкостью: приложения будут выбирать модели «на лету», адаптированные к конкретным задачам, а модели будут выбирать свою вычислительную площадку в зависимости от доступности оборудования в реальном времени. Эта адаптивная маршрутизация призвана революционизировать развертывание и эффективность моделей. Пример: Маршрутизатор «Марсианин».
RAG переопределена
RAG никуда не денется; его обновляют. Благодаря децентрализованным наборам данных, накапливающим знания в режиме реального времени, базовые модели станут компактнее, быстрее и, конечно же, смогут работать на телефоне. Эта эволюция означает частичный отказ от традиционного предварительного обучения и прокладывает путь к более гибким и гибким моделям. Ожидается, что RAG отнюдь не устаревает, а частично заменит традиционный процесс предварительной подготовки. Интеграция огромных децентрализованных наборов данных RAG, включающих миллиарды или даже триллионы токенов, позволит моделям усваивать знания в режиме реального времени. Этот прорыв облегчит разработку базовых моделей, которые не только компактны и быстрее, но и могут быть развернуты на «простых» устройствах.
Для тех, кто находится на переднем крае искусственного интеллекта и машинного обучения, эти разработки означают период беспрецедентных возможностей и инноваций. Будущее LLM обещает не только технологический прогресс, но и полный пересмотр подходов к искусственному интеллекту, его развертыванию и взаимодействию с ним.
