2024 Napovedi v AI in obdelavi naravnega jezika (NLP) – DATAVERSITY

Medtem ko smo bili lani tik ob zori generativne umetne inteligence, nismo predvideli precejšnjega vpliva in seizmičnega premika, ki ga bo povzročila po vsem svetu z uvedbo ChatGPT. V našem kompletu 2023 napovedi, smo opazili potencialni učinek magistrskih študijev z raziskavami, ki so pokazale njihovo zmožnost samoizboljševanja, in rekli: »Predvidevamo, da čeprav ... nas to ne bo pognalo v singularni trenutek, bo to vroča raziskovalna tema leta 2023 in do konca leta bo standardna tehnika v vseh najsodobnejših rezultatih obdelave naravnega jezika.” To se je vsekakor izkazalo.

Če pogledamo, kam so stvari prišle v preteklem letu, smo se želeli znova preizkusiti pri napovedovanju, kam se bo trg usmeril leta 2024 v AI in obdelava naravnega jezika (NLP), vključno s tem, kako je povezan z našo osredotočenostjo na uporabniško izkušnjo (CX). 

Jeff Catlin, EVP izdelkov umetne inteligence pri InMomentu:

ChatGPT do leta 2025 ne bo več prevladujoča tehnologija za podjetja

Tako kot večina začetnikov na področju tehnologije bo tudi ChatGPT z letom vedno manj pomemben. Lokalni LLM-ji, kot je Llama2 (in karkoli sledi), bodo postali motorji umetne inteligence podjetij. Razlogov za to je veliko, toda varnost podatkov in zmožnost vplivanja na rezultate z dopolnitvijo lokalnega LLM z vsebino, specifično za panogo, bosta verjetno tista, ki bosta spodbudili to spremembo.

LLM bodo integrirani za reševanje zahtevnejših problemov

Tehnologije, kot je LangChain, ki uporabnikom omogočajo, da rezultate enega LLM posredujejo drugemu LLM, bodo postale veliko bolj pomembne za korporativne uporabnike kot naslednji, vsevedni LLM. Predstavljajte si, da uporabljate LLM, ki meri jezo klicatelja v klicnem centru (bezen), in ta jeza se vnese v nadaljnji model, ki združuje jezo s temeljno težavo, ki se obravnava v klicu, da napove verjetnost klicatelja preklic njihove storitve ali nakup konkurenčnega izdelka. Kombinacijski umetna inteligenca je naslednji velik korak za korporativno umetno inteligenco, pa naj gre za podporo strankam, nakupovalno vedenje kupcev ali kateri koli drug temeljni poslovni problem.

NLP bo postal pomembnejši, saj bodo LLM-ji vodili do porasta količin nestrukturiranih podatkov

LLM so sprožilec, ki podjetja spodbuja k uporabi vseh nestrukturiranih podatkov, ki jih običajno prezrejo, ker je z njimi težko delati. Študentje LLM so prehod do te vsebine, vendar bo močan NLP, ki lahko razdeli nestrukturirano in polstrukturirano vsebino po govorcih, regijah ali problematičnih področjih, diagnostične sposobnosti LLM-jev dvignil na naslednjo raven.

Paul Barba, glavni znanstvenik pri InMomentu:

OpenAI Drama bo še naprej zapolnjevala leto 2024

Odstavitev in ponovna zaposlitev Sama Altmana v OpenAI je ustvarila cikle novic, polne tračev in vročih posnetkov, in sumim, da bodo zgodbe o OpenAI še naprej polnile naslovnice vse naslednje leto. Osnovni katalizatorji – edinstvena neprofitna/profitna hibridna struktura, ogromni stroški, tveganja in obljube umetne inteligence – se niso spremenili in s hitrostjo, s katero to področje napreduje, je veliko priložnosti za te sile, da pridejo. v glavo znova in znova naslednje leto.

Prvi nadzor izvoza z umetno inteligenco najverjetneje ni zadnji

Ameriška vlada je že uvedla izvozni nadzor nad prodajo naprednih čipov, ki se uporabljajo za raziskave umetne inteligence, na Kitajsko. Skupaj z zakonsko polemiko o odprtokodnih modelih, ki vsem prinašajo napredna orodja umetne inteligence, mislim, da bomo videli povračilo bojev za nadzor izvoza šifriranja programske opreme v 80. in 90. letih, ko so bile temeljne spletne tehnologije, kot je šifriranje z javnimi ključi, razvrščene kot "strelivo" in prepovedano za splošni izvoz.

Tržnice umetne inteligence bodo vzletele

Zdi se, da so imela vsa tehnološka podjetja v dobi strojnega učenja svoje »tržnice modelov«, kjer so podjetni posamezniki lahko dali usposobljen model v najem, podjetja pa so lahko samo izbirala potrebno funkcionalnost. To nikoli ni zaživelo, saj so bili modeli preveč neprilagodljivi, trud pri ocenjevanju izbir pa prevelik. LLM obljubljajo lažjo integracijo, napredek v AI pa omogoča izdelavo rešitve iz številnih vnaprej zgrajenih blokov, ki bodo v veliki meri avtomatizirani.

Kot vidimo, postopen upad ChatGPT kot prevladujoče tehnologije za podjetja do leta 2025 poudarja dinamično naravo področja, kjer bodo lokalizirani jezikovni modeli (LLM), kot je Llama2, postali pomembnejši. Integracija LLM-jev za reševanje kompleksnih vprašanj, ki jo omogočajo tehnologije, kot je LangChain, nakazuje premik k kombinacijski umetni inteligenci. Poleg tega povečanje obsega nestrukturiranih podatkov, ki ga poganjajo LLM, poudarja vse večji pomen NLP pri izboljšanju diagnostičnih zmogljivosti. Sredi tega tehnološkega napredka sta stalna drama pri OpenAI in pojav nadzora izvoza umetne inteligence nakazovala zapleteno zakonodajno pokrajino in morebitne geopolitične izzive. Pozitivno je, da vzpon trgov z umetno inteligenco, ki ga spodbujajo prožnejši LLM-ji, obljublja transformativno dobo, v kateri lahko podjetja neopazno integrirajo vnaprej zgrajene bloke umetne inteligence za reševanje različnih potreb. Ko gledamo naprej, se zdi pokrajina AI dinamična, zaznamovana s tehnološkimi inovacijami, regulativnimi vidiki in nenehnim razvojem tržne dinamike.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/