5 תובנות מרכזיות על עתידן של AI ו-LLM מאת דריו אמודיי, מנכ"ל Anthropic
בפודקאסט האחרון, דריו אמודי, מנכ"ל Anthropic, שיתף תובנות חשובות על עולם הבינה המלאכותית. להלן 5 הטייק אווי המובילים משיחתו בת השעתיים.
התמקד במה שדוגמניות לא יכולות לעשות היום
כשנשאל על עסקים ומוצרים סביב מודלים בשפות גדולות (LLMs), דריו ייעץ, "עדיף להתמקד במה שמודלים לא יכולים לעשות היום." הוא הדגיש שאם לימודי LLM יכולים להשיג משימה נכונה רק 40% מהזמן, יש מקום לשיפור משמעותי בעתיד הקרוב. הוא עודד עסקים לפתח מוצרים עם עין על התקדמות ואף הציע שיתוף פעולה עם Anthropic כדי להגדיל את סיכויי ההצלחה שלהם.
דריו הסביר עוד כי על ידי זיהוי המגבלות של LLMs, עסקים יכולים לחשוף הזדמנויות לא מנוצלות לחדשנות ובידול. הוא הדגיש את החשיבות של הבנת הניואנסים ההקשריים ויכולות החשיבה המורכבות שחסרות למודלים הנוכחיים, מה שיכול לסלול את הדרך לפתרונות חדשים ולהתקדמות בטכנולוגיית עיבוד שפה טבעית.
| מוצרים מקושרים: AGI מגיע בעוד שנתיים עד 2 שנים, מנכ"ל Anthropic Claims |
תחזיות נכשלות והשאיפה ללימוד חיזוק
ההכרה של דריו בתחזית הכושלת שלו לגבי LLMs המתפתחים לסוכנים באמצעות Reinforcement Learning, בדומה למשחקים פופולריים כמו Dota 2, Go ו-Starcraft, עוררה הערכה מחדש של הנוף הטכנולוגי. במקום לראות את ההתקדמות הצפויה, התעשייה הייתה עדה לשינוי משמעותי במיקוד. חברות מכוונות כעת את השקעותיהן לחיזוק - כוח מחשוב והגברת ספירת הנוירונים.
החזון הראשוני של LLMs עובר בצורה חלקה לתוך מלא סוכנים אוטונומיים דרך חיזוק למידה נתקלה במחסומים. למרות הכישלון הזה, דריו נשאר אופטימי לגבי העתיד. הוא מאמין שבעוד ששלב הפיתוח הזה עוד לפנינו, פיתולים ותפניות בלתי צפויות עיצבו מחדש את רצף ההתקדמות הטכנולוגית.
עם דגש על הגדלת כוח המחשוב וספירת הנוירונים, חברות שואפות לשפר את היכולות של LLMs. כיוון חדש זה מסמל הכרה בחשיבותם של משאבי חישוב ומורכבות רשת עצבית. על ידי השקעה רבה בתחומים אלה, חוקרים ומפתחים מקווים לפתוח אפשרויות חדשות ולהתגבר על האתגרים שהפריעו למימוש התחזית המקורית של דריו.
העתיד של קנה מידה LLMs
בהתייחס לחששות הנוגעים להרחבה של LLMs לאור מגבלות הנתונים, אמודי הביע בביטחון כי הוא אינו צופה שהדבר יהפוך למכשול גדול בעתיד הקרוב, למעט אולי 10% ההתקדמות האחרונים. בהתגלות, הוא רמז על הפוטנציאל של יצירת נתונים סינתטיים כפתרון מבטיח להתגבר על האתגר הזה, נושא שלא התעמק בו קודם לכן. עם זאת, אמודי הזהיר כי יעילותה של גישה זו בקנה מידה הרצוי נותרה בלתי מוכחת.
ההבטחה של אמודיי בנוגע ליכולת המדרגיות של LLMs מספקת תחושה של אופטימיות בקהילת הבינה המלאכותית. בעוד שהמחסור בנתונים היווה נקודה לדאגה, האמונה שלו ביכולת הניהול של הנושא הזה עבור רוב ההתקדמות מעודדת. בהכרה בכך שה-10% האחרונים עשויים להוות אתגרים גדולים יותר, אמאדי מדגישה את הצורך בפתרונות חדשניים כדי לדחוף את הגבולות של יכולות LLM.
האזכור של אמאדיי לגישה זו מרמז שחוקרים ומפתחים בוחנים באופן פעיל שיטות חלופיות להגדלת מערכי נתונים קיימים. יצירת נתונים סינתטיים כרוכה ביצירת נתונים מלאכותיים המחקים דפוסים ומאפיינים מהעולם האמיתי. על ידי מינוף טכניקה זו, ייתכן שניתן יהיה ליצור נתוני אימון נוספים כדי לשפר את הביצועים והמדרוגים של LLMs.
| מוצרים מקושרים: AI Anthropic Сhat מעבד כעת פי 3 יותר טקסט מאשר ChatGPT |
חיזוי עתידם של לימודי תואר שני
התחזית של דריו אמודי לנוף AI בשנת 2024 נושאת השלכות משמעותיות על המשך האבולוציה של מודלים של שפה גדולה (LLMs). בעוד שהציפייה שלו היא להתקדמות משמעותית אך לא מהפכנית ב-LLM מנקודת מבט צרכנית במהלך השנה הבאה, כדאי לחקור את הדינמיקה הבסיסית.
בחזון שלו לשנת 2024, דריו רואה בעיני רוחו שהצרכנים יחוו בולט שיפורים ביכולות LLM. שיפורים אלה יכולים לתרגם לתגובות מדויקות יותר, הבנה מעמיקה יותר של שאילתות ניואנסים ורמה גבוהה יותר של שטף שיחה. משתמשים עשויים למצוא את עצמם מקיימים אינטראקציה עם מערכות בינה מלאכותית שמרגישות יותר ויותר אינטואיטיביות וכמו אנושיות באינטראקציות שלהן. עם זאת, עיקר התחזית שלו טמון בפוטנציאל של עסקים למנף את ההתקדמות הללו.
בעוד שנת 2024 מבטיחה התפתחויות חדשות, הציפייה של דריו לשינויים מהותיים יותר עד 2025 או 2026 מרמזת על נקודת מפנה פוטנציאלית בנוף הבינה המלאכותית. מסגרת זמן זו מרמזת על התבגרותן של טכנולוגיות AI עד לנקודה שבה הן מתחילות להתחדשdefiלא נורמות וציפיות חברתיות.
התקדמות בפרשנות LLM
אמאדי נגע בנושא של פרשנות LLM וחשף כי אנתרופיק עובדת על פרויקט חדש שכותרתו "לקראת מונוזמנטיות: פירוק מודלים של שפה עם לימוד מילון". הוא הביע אופטימיות לגבי השגת התקדמות טובה בהבנת נוירונים בודדים בתוך LLMs, עם תוצאות מעשיות צפויות בעוד 2-3 שנים. פיתוח זה עשוי לשפר משמעותית את בטיחות הבינה המלאכותית.
קרא עוד:
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
