2024 Прогнози в штучному інтелекті та обробці природної мови (NLP) – DATAVERSITY

Хоча минулого року цього разу ми були на зорі генеративного штучного інтелекту, ми не передбачали досить глибокого впливу та сейсмічного зсуву, який він спричинить у всьому світі з впровадженням ChatGPT. У нашому наборі прогнози 2023, ми звернули увагу на потенційний вплив магістерських програм, оскільки дослідження показали їх здатність самовдосконалюватися, і сказали: «Ми прогнозуємо, що хоча... це не призведе нас до моменту сингулярності, це буде гаряча тема досліджень 2023 року та до кінця року стане стандартною технікою для всіх найсучасніших результатів обробки природної мови.” Це, звичайно, підтвердило себе.

Дивлячись на розвиток подій за останній рік, ми хотіли знову спробувати спрогнозувати розвиток ринку у 2024 році за допомогою ШІ та обробка природного мови (NLP), включаючи те, як це пов’язано з нашою зосередженістю на клієнтському досвіді (CX). 

Джефф Кетлін, виконавчий віце-президент із продуктів штучного інтелекту в InMoment:

До 2025 року ChatGPT більше не буде основною технологією для підприємств

Як і більшість новачків у сфері технологій, ChatGPT ставатиме все менш актуальним із роком. Місцеві магістратури, такі як Llama2 (і будь-які інші), стануть двигунами корпоративного ШІ. Для цього є багато причин, але безпека даних і можливість впливати на результати шляхом доповнення локального LLM галузевим вмістом, ймовірно, є двома причинами цих змін.

LLMs будуть інтегровані для вирішення більш складних проблем

Такі технології, як LangChain, які дозволяють користувачам передавати результати одного LLM в інший LLM, стануть набагато важливішими для корпоративних користувачів, ніж наступний, всезнаючий LLM. Уявіть собі використання LLM, який вимірює гнів абонента в кол-центрі (розлючений), і цей гнів подається в наступну модель, яка поєднує гнів із основною проблемою, яка розглядається під час дзвінка, щоб передбачити ймовірність цього абонента скасування їхніх послуг або купівля конкуруючого продукту. Комбінаційний штучний інтелект – це наступний великий крок для корпоративного штучного інтелекту, будь то у підтримці клієнтів, купівельній поведінці покупця чи будь-якій іншій фундаментальній бізнес-проблемі.

НЛП стане більш актуальним, оскільки магістратури призведуть до зростання обсягів неструктурованих даних

LLM є тригером, який спонукає компанії використовувати всі неструктуровані дані, які вони зазвичай ігнорують, оскільки з ними важко працювати. LLM є шлюзом до цього контенту, але потужний НЛП, який може розривати неструктурований і напівструктурований контент за спікерами, регіонами чи проблемними областями, виведе діагностичні здібності LLM на наступний рівень.

Пол Барба, головний науковий співробітник InMoment:

OpenAI Drama продовжить заповнювати 2024 рік

Вигнання Сема Альтмана та його повторне прийняття на роботу в OpenAI призвело до появи циклів новин, наповнених плітками та гарячими відгуками, і я підозрюю, що історії OpenAI продовжуватимуть заповнювати заголовки протягом наступного року. Основні каталізатори – унікальна некомерційна гібридна структура, величезні витрати, ризики та перспективи штучного інтелекту – не змінилися, і з тією швидкістю, з якою ця сфера розвивається, у цих сил є багато можливостей для розвитку. до голови знову і знову наступного року.

Перші заходи експортного контролю ШІ, швидше за все, не останні

Уряд США вже встановив експортний контроль над продажем Китаю передових чіпів, які використовуються для досліджень ШІ. У поєднанні з регуляторними суперечками навколо моделей з відкритим вихідним кодом, які надають передові інструменти штучного інтелекту кожному, я думаю, ми побачимо репресію за боротьбу за контроль над експортом програмного шифрування у 80-х і 90-х роках, коли базові веб-технології, такі як шифрування відкритим ключем, були засекречені. як «боєприпаси» і заборонені для загального експорту.

Торгові майданчики штучного інтелекту злетять

В епоху машинного навчання всі технологічні компанії, здавалося, мали свої «ринки моделей», де підприємливі люди могли здавати навчену модель в оренду, а підприємства могли просто вибирати необхідну функціональність. Це ніколи не мало успіху, оскільки моделі були надто негнучкими, а зусилля для оцінки вибору були надто великими. LLM обіцяють простішу інтеграцію, а прогрес у штучному інтелекті робить можливим створення рішення з багатьох готових блоків, які будуть значною мірою автоматизовані.

Як ми бачимо, поступовий занепад ChatGPT як домінуючої технології для підприємств до 2025 року підкреслює динамічний характер галузі, де локалізовані мовні моделі (LLM), такі як Llama2, зростатимуть. Інтеграція LLM для вирішення складних проблем, сприяна такими технологіями, як LangChain, сигналізує про перехід до комбінаційного ШІ. Більше того, сплеск обсягів неструктурованих даних, спричинений LLM, підкреслює зростаючу актуальність НЛП у покращенні діагностичних можливостей. Серед цих технологічних досягнень триваюча драма в OpenAI і поява експортного контролю штучного інтелекту свідчать про складний нормативний ландшафт і потенційні геополітичні виклики. Позитивним моментом є те, що зростання ринків штучного інтелекту, що підживлюється більш гнучкими LLM, обіцяє трансформаційну еру, коли компанії зможуть легко інтегрувати готові блоки штучного інтелекту для задоволення різноманітних потреб. З огляду на майбутнє, ландшафт штучного інтелекту виглядає динамічним, позначеним технологічними інноваціями, регуляторними міркуваннями та постійною еволюцією ринкової динаміки.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/