Innholdsfortegnelse
Viktige takeaways
- ChatGPTs suksess har utløst omfattende investeringer i AI-forskning og integrasjon, noe som har ført til enestående muligheter og fremskritt på feltet.
- Semantisk søk med vektordatabaser revolusjonerer søkealgoritmer ved å bruke ordinnbygging og semantikk for å gi mer kontekstuelt nøyaktige resultater.
- Utviklingen av AI-agenter og multi-agent startups har som mål å oppnå full autonomi og løse gjeldende begrensninger gjennom selvevaluering, korreksjon og samarbeid mellom flere agenter.
ChatGPTs fenomenale suksess har tvunget alle teknologiselskaper til å begynne å investere i AI-forskning og finne ut hvordan de kan integrere kunstig intelligens i produktene sine. Det er en situasjon ulik noe vi noen gang har sett, men kunstig intelligens er bare så vidt i gang.
Men det handler ikke bare om fancy AI-chatbots og tekst-til-bilde-generatorer. Det er noen svært spekulasjoner, men utrolig imponerende AI-verktøy i horisonten.
Semantisk søk med vektordatabaser
Bildekreditt: Firmbee.com/Unsplash
Semantiske søk blir testet for å gi bedre søkeresultater for folk. Søkemotorer bruker for tiden søkeordsentriske algoritmer for å gi relevant informasjon til brukerne. Overdreven avhengighet av søkeord utgjør imidlertid flere problemer, for eksempel begrenset kontekstforståelse, markedsførere som utnytter SEO og søkeresultater av lav kvalitet på grunn av vanskeligheter med å uttrykke komplekse søk.
I motsetning til tradisjonelle søkealgoritmer, bruker semantisk søk ordinnbygging og semantisk kartlegging for å forstå konteksten til et søk før du gir søkeresultater. Så i stedet for å stole på en haug med søkeord, gir semantisk søk resultater basert på semantikk eller betydningen av et gitt søk.
Konseptet med semantisk søk har eksistert ganske lenge. Bedrifter har imidlertid vanskeligheter med å implementere slik funksjonalitet på grunn av hvor tregt og ressurskrevende semantisk søk kan være.
Løsningen er å kartlegge vektorinnbygginger og lagre dem i en stor vektordatabase. Dette reduserer kravene til datakraft betydelig og gir raskere søkeresultater ved å begrense resultatene til kun den mest relevante informasjonen.
Store teknologiselskaper og startups som Pinecone, Redis og Milvus investerer for tiden i vektordatabaser for å gi semantiske søkefunksjoner på anbefalingssystemer, søkemotorer, innholdsstyringssystemer og chatbots.
Demokratisering av AI
Selv om det ikke nødvendigvis er et teknisk fremskritt, er flere store teknologiselskaper interessert i å demokratisere AI. På godt og vondt blir AI-modeller med åpen kildekode nå opplært og gitt mer tillatelige lisenser for organisasjoner å bruke og finjustere.
Det melder Wall Street Journal at Meta kjøper Nvidia H100 AI-akseleratorer og har som mål å utvikle en AI som konkurrerer med OpenAIs ferske GPT-4-modell.
Det er for øyeblikket ingen offentlig tilgjengelig LLM som kan matche den rå ytelsen til GPT-4. Men med Meta som lover et konkurransedyktig produkt med en mer tillatende lisens, kan bedrifter endelig finjustere en kraftig LLM uten risiko for at forretningshemmeligheter og sensitive data blir avslørt og brukt mot dem.
AI Agenter og Multi-Agent Startups
Bildekreditt: Annie Spratt/Unsplash
Flere eksperimentelle prosjekter er for tiden i arbeid for å utvikle AI-agenter som krever lite eller ingen instruksjoner for å oppnå et bestemt mål. Du husker kanskje konseptene til AI-agenter fra Auto-GPT, AI-verktøyet som automatiserer handlingene sine.
Tanken er at agenten skal oppnå full autonomi gjennom konstant selvevaluering og selvkorrigering. Arbeidskonseptet for å oppnå selvrefleksjon og korreksjon er at agenten kontinuerlig skal spørre seg selv hvert trinn på veien om hva som må gjøres, trinn på hvordan det skal gjøres, hvilke feil den gjorde og hva den kan gjøre for å forbedre .
Problemet er at de nåværende modellene som brukes i AI-agenter har liten semantisk forståelse. Det får agentene til å hallusinere og be om falsk informasjon, noe som får dem til å bli sittende fast i en uendelig løkke av selvevaluering og korreksjon.
Prosjekter som MetaGPT Multi-agent Framework har som mål å løse problemet ved å bruke flere AI-agenter samtidig for å redusere slike hallusinasjoner. Multi-agent-rammeverk er satt opp for å etterligne hvordan et oppstartsselskap ville fungere. Hver agent i denne oppstarten vil bli tildelt stillinger som prosjektleder, prosjektdesigner, programmerer og tester. Ved å dele opp komplekse mål i mindre oppgaver og delegere dem til forskjellige AI-agenter, er det mer sannsynlig at disse agentene oppnår sine gitte mål.
Selvfølgelig er disse rammene fortsatt veldig tidlig i utviklingen, og mange problemstillinger må fortsatt løses. Men med kraftigere modeller, bedre AI-infrastruktur og kontinuerlig forskning og utvikling, er det bare et spørsmål om tid før effektive AI-agenter og multi-agent AI-selskaper blir en ting.
Former fremtiden vår med AI
Store selskaper og startups investerer tungt i forskning og utvikling av AI og dens infrastruktur. Så vi kan forvente at fremtiden til generativ AI vil gi bedre tilgang til nyttig informasjon gjennom semantisk søk, fullstendig autonome AI-agenter og AI-selskaper, og fritt tilgjengelige høyytelsesmodeller for bedrifter og enkeltpersoner å bruke og finjustere.
Selv om det er spennende, er det også viktig at vi tar oss tid til å vurdere AI-etikk, brukerpersonvern og ansvarlig utvikling av AI-systemer og -infrastrukturer. La oss huske at utviklingen av generativ AI ikke bare handler om å bygge smartere systemer; det handler også om å omforme tankene våre og være ansvarlig for måten vi bruker teknologi på.