Когда-то мы размышляли о появлении программного обеспечения, способного стабильно проходить тест Тьюринга. Теперь мы воспринимаем эту замечательную технологию как данность, и она быстро развивается.
С момента запуска ChatGPT 30 ноября 2022 года мы стали свидетелями настоящего бума инноваций в сфере крупных языковых моделей (LLMs). Новые версии появляются каждые несколько недель, разрушая границы возможного.
Однако недавние тенденции указывают на замедление этого стремительного прогресса. История релизов OpenAI иллюстрирует этот сдвиг. Существенный скачок от GPT-3 к GPT-3.5 вывел OpenAI на передний план, за ним последовало впечатляющее обновление до GPT-4 и дальнейшие доработки, такие как GPT-4 Turbo и GPT-4 Vision. Совсем недавно GPT-4o улучшил многомодальность, но предложил мало нового в плане производительности.
Другие LLM, такие как Claude 3 от Anthropic и Gemini Ultra от Google, теперь достигают аналогичных показателей производительности, как и GPT-4. Мы пока не находимся на плато, но признаки замедления видны, что отражается в снижении мощности и диапазона каждой новой генерации.
Эта тенденция имеет серьезные последствия для будущих инноваций. Если бы вы могли задать хрустальному шару один вопрос о ИИ, он мог бы звучать так: как быстро LLM будут продолжать улучшаться в плане мощности и возможностей? Тенденции в развитии LLM влияют на более широкий ландшафт ИИ. Каждый значительный скачок в возможностях LLM прямо влияет на то, что могут достичь разработчики, и насколько надежно могут работать команды.
Рассмотрим эволюцию эффективности чат-ботов: GPT-3 выдавал нестабильные ответы, в то время как GPT-3.5 улучшил надежность. Только с выходом GPT-4 мы увидели результаты, которые стабильно соответствовали запросам и демонстрировали некоторое логическое мышление.
Ожидается, что OpenAI вскоре представит GPT-5, но они осторожно управляют ожиданиями. Если это обновление не приведет к значительному скачку, последствия для инноваций в ИИ могут быть глубокими.
Вот как может развиваться это потенциальное замедление:
1. Увеличение специализации: Поскольку существующие LLM с трудом справляются с тонкими запросами, разработчики могут сосредоточиться на узкой специализации. Мы можем увидеть появление ИИ-агентов, нацеленных на конкретные случаи использования и сообщества пользователей. Запуск GPT от OpenAI сигнализирует о переходе от универсального подхода.
2. Новые пользовательские интерфейсы: Хотя чат-боты доминируют в взаимодействии с ИИ, их гибкость может приводить к плохому пользовательскому опыту. Мы можем стать свидетелями появления систем ИИ, предоставляющих руководящие взаимодействия, таких как сканеры документов с полезными предложениями.
3. Разработка открытых LLM: Несмотря на трудности создания LLM, такие открытые провайдеры, как Mistral и Llama, могут оставаться конкурентоспособными, если OpenAI и Google замедлятся в производстве значительных обновлений. Сдвигая внимание на функции и удобство, они могут занять свою нишу.
4. Усиливающаяся конкуренция за данные: Конвергенция возможностей LLM может происходить из-за нехватки обучающих данных. Поскольку доступ к публичным текстовым данным уменьшается, компаниям придется искать новые источники, такие как изображения и видео, что может улучшить производительность и понимание моделей.
5. Появление новых архитектур LLM: Хотя архитектуры трансформеров доминируют, другие многообещающие модели оставались без должного внимания. Если прогресс в трансформерах замедлится, мы можем увидеть renewed интерес к альтернативным архитектурам, таким как Mamba.
В заключение, будущее LLM остается неопределенным. Однако очевидно, что возможности LLM и инновации в ИИ тесно связаны. Разработчики, дизайнеры и архитекторы должны активно учитывать, как будут развиваться эти модели.
Мы можем стать свидетелями сдвига в сторону конкуренции по функциям и удобству использования, что может привести к степени товаризации, аналогичной тому, что мы видели в базах данных и облачных сервисах. Хотя различия останутся, многие варианты могут стать взаимозаменяемыми, и не будет четкого "победителя" в гонке за самую мощную LLM.
Рейтинг
