Разработка решений на основе генеративных ИИ-основных моделей
Мы уже больше года исследуем генеративные ИИ-основные модели. Изначально сосредоточенные на больших языковых моделях (LLM), мы теперь наблюдаем рост мультимодальных моделей, способных понимать и генерировать изображения и видео, что делает термин "основная модель" (FM) более уместным.
С развитием этой области мы выявляем закономерности для эффективного внедрения решений в производство и создания значительного воздействия, адаптируя информацию под разнообразные потребности. Впереди множество трансформационных возможностей, которые обещают повысить сложность и ценность LLM, хотя эти достижения потребуют тщательного управления затратами.
Понимание основных моделей
Чтобы эффективно использовать FM, необходимо понимать их внутреннюю структуру. Эти модели преобразуют слова, изображения, числа и звуки в токены, предсказывая наиболее релевантный "следующий токен", чтобы заинтересовать пользователей. Обратная связь за последний год улучшила основные модели, разработанные Anthropic, OpenAI, Mixtral и Meta, точно соответствуя ожиданиям пользователей.
Понимание важности форматирования токенов привело к улучшению производительности: YAML обычно превосходит JSON. Сообщество разработало техники "проектирования подсказок", чтобы улучшить ответы моделей. Например, методы few-shot prompting предоставляют примеры для направления вывода модели, в то время как prompts "цепочки размышлений" способствуют более полным ответам на сложные запросы. Многие активные пользователи сервисов генеративного ИИ, вероятно, заметили эти улучшения.
Достижения в возможностях LLM
Расширение возможностей обработки информации LLM является основой их прогресса. Современные модели теперь могут обрабатывать до 1 миллиона токенов — эквивалент полного учебника колледжа, что позволяет пользователям контролировать контекстуальную релевантность как никогда ранее.
Например, используя Claude от Anthropic, я помог врачу разобраться с комплексным 700-страничным руководством, достигнув 85% точности на связанных вступительных экзаменах. Кроме того, технологии, извлекающие информацию на основе концепций, а не ключевых слов, еще больше обогащают базу знаний.
Появляющиеся модели встраивания, такие как titan-v2 и cohere-embed, позволяют извлекать связанные тексты, преобразуя разнообразные источники в векторы из обширных наборов данных. Такие инновации, как интеграция векторного запроса в системы баз данных и специализированные векторные базы данных, такие как Turbopuffer, обеспечивают масштабируемость к огромным коллекциям документов с минимальными потерями производительности.
Тем не менее, несмотря на эти достижения, масштабирование решений остается сложной задачей, требующей сотрудничества между различными дисциплинами для оптимизации безопасности, масштабируемости, задержки, экономической эффективности и качества ответов в приложениях LLM.
Инновации с Gen 2.0 и агентными системами
Хотя недавние улучшения повышают производительность моделей и жизнеспособность их применения, мы находимся на пороге новой эволюции: интеграции множества функциональностей генеративного ИИ.
Первый этап включает создание цепочек ручных действий — таких как система BrainBox.ai ARIA, которая интерпретирует изображения неисправностей оборудования, получает доступ к соответствующим базам знаний и запрашивает данные IoT для предложения решений. Однако эти системы сталкиваются с ограничениями в логике, либо требуя жестко закодированных определений от разработчиков, либо ограничиваясь простыми путями принятия решений.
Следующий этап, Gen AI 2.0, предвосхищает гибкие системы на основе агентов с использованием мультимодальных моделей, управляемых движком рассуждений (обычно LLM). Эти агенты будут разбивать проблемы на manageable шаги и выбирать подходящие инструменты на основе ИИ для выполнения, адаптируя свой подход в зависимости от результатов на каждом этапе.
Этот модульный подход увеличивает гибкость, позволяя системам решать сложные задачи. Например, Devin.ai от Cognition Labs может автоматизировать задачи программирования от начала до конца, снижая необходимость в обширном человеческом вмешательстве и ускоряя процессы, в то время как Q для разработчиков от Amazon облегчает автоматические обновления Java.
В здравоохранении система медицинского агента может синтезировать данные EHR, изображения, генетическую информацию и клиническую литературу, предлагая всесторонние рекомендации по лечению. Кроме того, несколько специализированных агентов могут совместно создавать детализированные профили пациентов и автономно выполнять многоступенчатые процессы знаний, уменьшая необходимость в человеческом контроле.
Тем не менее, эти продвинутые системы могут нести значительные затраты из-за обширных вызовов API LLM, которые передают большие объемы токенов. Поэтому параллельное развитие оптимизации LLM — охватывающее оборудование (например, NVIDIA Blackwell), фреймворки (Mojo), облако (AWS Spot Instances) и настройки моделей (размер параметров, квантование) — имеет важное значение для эффективного управления затратами.
Заключение
По мере того как организации развиваются в внедрении LLM, фокус будет смещаться на достижение качественных результатов быстро и эффективно. Учитывая стремительные темпы изменений, сотрудничество с опытной командой по оптимизации генеративных ИИ-решений станет ключом к успеху.
Рейтинг
