Некоторые эксперты говорят, что развитие больших языковых моделей (LLM), таких как нашумевшая GPT, замедляется. Другие же, напротив, считают, что мы наблюдаем не замедление, а смену парадигмы, переход к новому этапу эволюции ИИ.
Как бизнес-консультант, использующий ИИ, я хочу поделиться своим видением ситуации. Я верю, что мы находимся на пороге невероятных открытий, и те, кто сможет адаптироваться к меняющемуся ландшафту ИИ, получат колоссальное преимущество.
Закат эпохи масштабирования данных?
До недавнего времени основной принцип развития LLM заключался в масштабировании данных. Чем больше данных «скармливалось» модели, тем умнее она становилась. Этот подход, безусловно, принес впечатляющие результаты. GPT-3, а затем и GPT-4, поразили мир своими способностями. Однако, похоже, что эффективность данного подхода начинает снижаться.
Источники сообщают, что новая модель OpenAI, Orion, хоть и превосходит своих предшественников в некоторых областях, но не демонстрирует значительного прогресса в других, таких как кодирование. Более того, по словам сотрудников OpenAI, Orion может оказаться дороже в эксплуатации по сравнению с предыдущими моделями.
Все это наводит на мысль, что мы, возможно, приближаемся к пределу эффективности масштабирования данных. Некоторые специалисты уже открыто говорят о «замедлении GPT».
Новые горизонты ИИ
Однако я глубоко убежден, что замедление развития моделей типа GPT не означает замедление развития ИИ в целом. Напротив, мы наблюдаем смещение фокуса с масштабирования данных на вычислительную мощность во время тестирования (test-time compute).
Этот новый подход основан на идее о том, что модель может значительно повысить свою эффективность, если ей предоставить больше ресурсов для «размышлений» над задачей. Вместо того чтобы просто «выдавать» первый пришедший в голову ответ, модель может сгенерировать тысячи вариантов и выбрать наилучший.
Потенциал этого подхода огромен.
Представьте себе модель, способную проанализировать миллионы научных статей и выдвинуть революционную гипотезу. Или модель, которая может создать шедевр литературы, проработав тысячи сюжетных линий.
Именно в этом направлении сегодня сосредоточены усилия ведущих компаний в области ИИ, включая OpenAI.
ИИ Модели рассуждения: новый уровень интеллекта
Ярким примером новой парадигмы является модель 01 от OpenAI.
Эта модель, в отличие от GPT, не просто генерирует текст, но и способна рассуждать и делать логические выводы.
По словам разработчиков, 01 уже сегодня приносит пользу математикам и ученым, выступая в роли «интеллектуального помощника», способного дать ценный совет или подсказать новую идею.
Конечно, модели рассуждения находятся на ранней стадии развития. Они требуют значительных вычислительных ресурсов и пока недоступны широкому кругу пользователей. Однако я уверен, что в ближайшие годы мы станем свидетелями их стремительного развития и внедрения в различные сферы нашей жизни.
Больше, чем просто GPT: разнообразие ландшафта ИИ
Важно понимать, что OpenAI — далеко не единственный игрок на поле ИИ.
Google, Anthropic, xAI, Meta — все эти гиганты инвестируют огромные средства в разработку собственных моделей ИИ.
Это означает, что даже если OpenAI столкнулась с определенными трудностями, прогресс в области ИИ не остановится. Наоборот, конкуренция между компаниями будет способствовать ускорению инноваций.
Поиск новых путей к интеллекту
В заключение хочу подчеркнуть следующую мысль. Замедление развития моделей, основанных на масштабировании данных, — это не приговор для ИИ. Это скорее признак того, что мы переходим на новый этап, где на первый план выходят другие факторы, такие как архитектура моделей, алгоритмы обучения и методы обработки информации.
Вместо того чтобы просто «заваливать» модели данными, нам нужно учиться у человеческого мозга, который способен достигать невероятных результатов, используя гораздо меньше информации.
Однако этот прогресс сопряжен и с новыми вызовами. Нам необходимо найти ответы на вопросы этики, безопасности и социальной ответственности ИИ.
Я уверен, что те, кто сможет освоить новые инструменты и адаптироваться к меняющемуся ландшафту ИИ, будут в авангарде прогресса и смогут внести значительный вклад в развитие человечества.
Я готов помочь вам и вашей организации освоить новейшие технологии ИИ и использовать их потенциал для достижения ваших целей.
Я предлагаю следующие услуги:
- Индивидуальные консультации по вопросам внедрения ИИ в ваш бизнес
- Корпоративные тренинги по основам ИИ, машинному обучению и большим языковым моделям
- Разработка стратегии внедрения ИИ с учетом специфики вашей отрасли и бизнес-задач
Словарь терминов
- Искусственный интеллект (ИИ): область информатики, занимающаяся созданием интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
- Большие языковые модели (LLM): тип моделей ИИ, обученных на огромных объемах текстовых данных и способных генерировать текст, переводить языки, писать разные виды творческого контента и отвечать на ваши вопросы информативным образом.
- Масштабирование данных: подход к разработке ИИ, основанный на увеличении объема данных, используемых для обучения моделей.
- Вычислительная мощность во время тестирования (Test-time compute): подход к разработке ИИ, основанный на увеличении вычислительных ресурсов, доступных модели во время ее использования.
- Модели рассуждения: тип моделей ИИ, способных не только генерировать текст, но и делать логические выводы и рассуждать.
- AGI (Общий искусственный интеллект): гипотетический тип ИИ, обладающий интеллектуальными способностями, сопоставимыми с человеческими.
Часто задаваемые вопросы
- Замедляется ли развитие ИИ? Нет, развитие ИИ продолжается, но мы наблюдаем смену парадигмы с масштабирования данных на вычислительную мощность во время тестирования.
- Что такое модели рассуждения и чем они отличаются от GPT? Модели рассуждения — это новый тип ИИ, способный не только генерировать текст, но и делать логические выводы. GPT же сосредоточена преимущественно на генерации текста.
- Как вычислительная мощность во время тестирования может улучшить ИИ? Увеличение вычислительной мощности позволяет моделям «размышлять» над задачей более глубоко, генерировать больше вариантов решений и выбирать наилучший.
- Какие компании лидируют в области ИИ? Среди лидеров — OpenAI, Google, Anthropic, xAI и Meta.
- Каковы основные вызовы, связанные с развитием ИИ? К основным вызовам относятся вопросы этики, безопасности и социальной ответственности ИИ.
Будущее ИИ завораживает и полно возможностей. Те, кто готов принять новые технологии и адаптироваться к меняющемуся ландшафту, смогут извлечь максимальную пользу из этой новой эры.