Prediksi 2024 Dalam AI Dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) - DATAVERSITY

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Meskipun kami baru saja mengenal AI generatif pada tahun lalu, kami tidak memperkirakan dampak besar dan perubahan seismik yang akan ditimbulkannya di seluruh dunia dengan diperkenalkannya ChatGPT. Di set kami prediksi 2023, kami mencatat potensi dampak LLM, dengan penelitian yang menunjukkan kemampuan mereka untuk mengembangkan diri, dan berkata, “Kami memperkirakan bahwa meskipun … hal ini tidak akan membawa kita ke momen singularitas, ini akan menjadi topik penelitian hangat di tahun 2023 dan pada akhir tahun ini akan menjadi teknik standar dalam semua hasil pemrosesan bahasa alami yang canggih.” Hal ini tentu saja terbukti.

Melihat perkembangan yang terjadi pada tahun lalu, kami ingin mencoba lagi memperkirakan arah pasar pada tahun 2024 di bidang AI dan pemrosesan bahasa alami (NLP), termasuk kaitannya dengan fokus kami pada pengalaman pelanggan (CX).

Jeff Catlin, EVP Produk AI di InMoment:

ChatGPT Tidak Akan Lagi Menjadi Teknologi yang Berlaku di Perusahaan pada tahun 2025

Seperti kebanyakan penggerak pertama dalam teknologi, ChatGPT akan menjadi semakin tidak relevan seiring berjalannya waktu. LLM lokal seperti Llama2 (dan apa pun yang akan datang) akan menjadi mesin AI perusahaan. Ada banyak alasan untuk hal ini, namun keamanan data dan kemampuan untuk mempengaruhi hasil dengan melengkapi LLM lokal dengan konten khusus industri kemungkinan menjadi dua faktor yang mendorong perubahan ini.

LLM Akan Terintegrasi untuk Memecahkan Masalah yang Lebih Menantang

Teknologi seperti LangChain, yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan hasil dari satu LLM ke LLM lainnya, akan menjadi jauh lebih penting bagi pengguna korporat dibandingkan LLM berikutnya yang maha tahu. Bayangkan menggunakan LLM yang mengukur kemarahan penelepon di pusat panggilan (marah), dan kemarahan tersebut dimasukkan ke dalam model lanjutan yang menggabungkan kemarahan dengan masalah mendasar yang dibahas dalam panggilan tersebut untuk memprediksi kemungkinan penelepon tersebut. membatalkan layanan mereka, atau membeli produk pesaing. AI Kombinasional adalah langkah besar berikutnya bagi AI korporat, baik dalam dukungan pelanggan, perilaku pembelian pembeli, atau masalah bisnis mendasar lainnya.

NLP Akan Menjadi Lebih Relevan karena LLM Menyebabkan Lonjakan Volume Data Tidak Terstruktur

LLM adalah pemicu yang mendorong perusahaan untuk memanfaatkan semua data tidak terstruktur yang biasanya mereka abaikan karena sulit untuk dikerjakan. LLM adalah pintu gerbang ke konten ini, tetapi NLP yang kuat yang dapat mengobrak-abrik konten tidak terstruktur dan semi-terstruktur berdasarkan pembicara, wilayah, atau area masalah akan membawa kemampuan diagnostik LLM ke tingkat berikutnya.

Paul Barba, Kepala Ilmuwan di InMoment:

Drama OpenAI Akan Terus Mengisi Tahun 2024

Pemecatan dan perekrutan kembali Sam Altman ke OpenAI menciptakan siklus berita yang penuh dengan gosip dan berita hangat, dan saya menduga cerita OpenAI akan terus menjadi berita utama sepanjang tahun depan. Katalis yang mendasarinya – struktur hibrida nirlaba/profit yang unik, biaya yang besar, risiko dan potensi AI – belum berubah, dan dengan pesatnya kemajuan di bidang ini, terdapat banyak peluang bagi kekuatan-kekuatan ini untuk muncul. ke kepala lagi dan lagi tahun depan.

Pengendalian Ekspor AI yang Pertama Kemungkinan Besar Bukanlah yang Terakhir

Pemerintah AS telah menerapkan kontrol ekspor pada penjualan chip canggih yang digunakan untuk mendukung penelitian AI kepada Tiongkok. Ditambah dengan kontroversi peraturan seputar model sumber terbuka yang menghadirkan alat AI canggih bagi semua orang, saya pikir kita akan melihat pembalasan atas pertarungan kontrol ekspor enkripsi perangkat lunak di tahun 80an dan 90an, ketika teknologi web dasar seperti enkripsi kunci publik diklasifikasikan sebagai “amunisi” dan dilarang untuk diekspor secara umum.

Pasar AI Akan Meluncur

Semua perusahaan teknologi tampaknya memiliki “pasar model” mereka sendiri di era pembelajaran mesin di mana individu yang giat dapat menyewakan model terlatih, dan bisnis dapat memilih fungsionalitas yang diperlukan. Hal ini tidak pernah berhasil, karena model terlalu tidak fleksibel, dan upaya untuk mengevaluasi pilihan terlalu tinggi. LLM menjanjikan integrasi yang lebih mudah dan kemajuan dalam AI memungkinkan pembuatan solusi dari banyak blok yang telah dibangun sebelumnya untuk sebagian besar diotomatisasi.

Seperti yang kita lihat, penurunan bertahap ChatGPT sebagai teknologi utama bagi perusahaan pada tahun 2025 menggarisbawahi sifat dinamis bidang ini, dimana model bahasa lokal (LLM) seperti Llama2 akan semakin penting. Integrasi LLM untuk mengatasi masalah kompleks, yang difasilitasi oleh teknologi seperti LangChain, menandakan pergeseran menuju AI kombinasional. Selain itu, lonjakan volume data tidak terstruktur, yang didorong oleh LLM, menekankan semakin pentingnya NLP dalam meningkatkan kemampuan diagnostik. Di tengah kemajuan teknologi ini, drama yang sedang berlangsung di OpenAI dan munculnya kontrol ekspor AI menunjukkan adanya lanskap peraturan yang kompleks dan potensi tantangan geopolitik. Sisi positifnya, kebangkitan pasar AI, yang didorong oleh LLM yang lebih fleksibel, menjanjikan era transformatif di mana bisnis dapat dengan mudah mengintegrasikan blok AI yang telah dibangun sebelumnya untuk memenuhi beragam kebutuhan. Melihat ke depan, lanskap AI tampak dinamis, ditandai dengan inovasi teknologi, pertimbangan peraturan, dan evolusi dinamika pasar yang berkelanjutan.