5 kluczowych spostrzeżeń na temat przyszłości sztucznej inteligencji i LLM od Dario Amodei, dyrektora generalnego Anthropic
W niedawnym podcaście Dario Amodei, dyrektor generalny Anthropic, podzielił się cennymi spostrzeżeniami na temat świata sztucznej inteligencji. Oto pięć najważniejszych wniosków z jego dwugodzinnej rozmowy.
Skoncentruj się na tym, czego modelki nie mogą dziś zrobić
Zapytany o firmy i produkty związane z modelami wielkojęzycznymi (LLM), Dario poradził: „Lepiej skupić się na tym, czego modele nie potrafią dzisiaj”. Podkreślił, że jeśli osoby z wykształceniem wyższym mogą poprawnie wykonać zadanie tylko w 40% przypadków, w najbliższej przyszłości jest miejsce na znaczną poprawę. Zachęcał firmy do opracowywania produktów z myślą o postępie, a nawet zasugerował współpracę z Anthropic, aby zwiększyć ich szanse na sukces.
Dario wyjaśnił dalej, że identyfikując ograniczenia LLM, firmy mogą odkryć niewykorzystane możliwości innowacji i różnicowania. Podkreślił znaczenie zrozumienia niuansów kontekstowych i złożonych zdolności rozumowania, których brakuje obecnym modelom, co może utorować drogę nowatorskim rozwiązaniom i postępom w technologii przetwarzania języka naturalnego.
Nieudane przewidywania i poszukiwanie uczenia się przez wzmacnianie
Potwierdzenie przez Dario jego nieudanej prognozy dotyczącej ewolucji LLM w agentów poprzez Reinforcement Learning, podobnie jak w popularnych grach, takich jak Dota 2, Go i Starcraft, wywołało ponowną ocenę krajobrazu technologicznego. Zamiast być świadkiem oczekiwanego postępu, branża doświadczyła znacznej zmiany punktu ciężkości. Firmy kierują obecnie swoje inwestycje w stronę wzmocnienia moc obliczeniowa i wzmacnianie liczby neuronów.
Początkowa wizja płynnego przejścia LLM w pełni autonomiczni agenci poprzez uczenie się przez wzmacnianie napotkał przeszkody. Pomimo tego niepowodzenia Dario z optymizmem patrzy w przyszłość. Uważa on, że chociaż ten etap rozwoju może jeszcze być przed nami, nieoczekiwane zwroty akcji zmieniły sekwencję postępu technologicznego.
Kładąc nacisk na zwiększanie mocy obliczeniowej i liczby neuronów, firmy starają się zwiększać możliwości LLM. Ten nowy kierunek oznacza uznanie znaczenia zasobów obliczeniowych i złożoności sieci neuronowych. Inwestując znaczne środki w te obszary, badacze i programiści mają nadzieję odblokować nowe możliwości i przezwyciężyć wyzwania, które utrudniały realizację pierwotnych przewidywań Dario.
Przyszłość skalowania LLM
Odnosząc się do obaw związanych ze skalowalnością LLM w świetle ograniczeń danych, Amodei z przekonaniem stwierdził, że nie przewiduje, aby stało się to główną przeszkodą w najbliższej przyszłości, być może z wyjątkiem ostatnich 10% postępu. W swoim objawieniu zasugerował potencjał generowania danych syntetycznych jako obiecującego rozwiązania umożliwiającego pokonanie tego wyzwania, tematu, którym wcześniej się nie zajmował. Amodei przestrzegł jednak, że skuteczność tego podejścia na pożądaną skalę pozostaje niepotwierdzona.
Zapewnienia Amodei dotyczące skalowalności rozwiązań LLM napawają optymizmem społeczność AI. Choć niedobór danych budził obawy, jego wiara w wykonalność tego problemu w przypadku większości postępu jest zachęcająca. Uznając, że ostatnie 10% może stanowić większe wyzwania, Amodei podkreśla potrzebę innowacyjnych rozwiązań, które przesuną granice możliwości LLM.
Wzmianka Amodei o tym podejściu oznacza, że badacze i programiści aktywnie badają alternatywne metody powiększania istniejących zbiorów danych. Syntetyczne generowanie danych polega na tworzeniu sztucznych danych, które naśladują wzorce i cechy świata rzeczywistego. Wykorzystując tę technikę, możliwe może być wygenerowanie dodatkowych danych szkoleniowych w celu zwiększenia wydajności i skalowalności LLM.
Przewidywanie przyszłości LLM
Prognoza Dario Amodei dotycząca krajobrazu sztucznej inteligencji na rok 2024 niesie ze sobą istotne implikacje dla dalszej ewolucji modeli wielkojęzykowych (LLM). Chociaż oczekuje on znacznego, ale nie rewolucyjnego postępu w zakresie kształcenia ustawicznego z punktu widzenia konsumentów w ciągu przyszłego roku, warto bliżej zbadać leżącą u jego podstaw dynamikę.
W swojej wizji roku 2024 Dario przewiduje, że konsumenci będą odczuwalni udoskonalenia możliwości LLM. Te ulepszenia mogą przełożyć się na dokładniejsze odpowiedzi, głębsze zrozumienie szczegółowych zapytań i wyższy stopień płynności konwersacji. Użytkownicy mogą wchodzić w interakcję z systemami sztucznej inteligencji, które w interakcjach stają się coraz bardziej intuicyjne i przypominają ludzkie. Jednak sedno jego przewidywań leży w potencjale przedsiębiorstw do wykorzystania tych osiągnięć.
Choć rok 2024 zapowiada nowe rozwiązania, przewidywania Dario dotyczące bardziej znaczących zmian do roku 2025 lub 2026 wskazują na potencjalny punkt zwrotny w krajobrazie sztucznej inteligencji. Te ramy czasowe sugerują dojrzewanie technologii sztucznej inteligencji do punktu, w którym zaczynają się odnawiaćdefinowe normy i oczekiwania społeczne.
Postęp w interpretacji LLM
Amodei poruszył temat interpretowalności LLM i ujawnił, że Anthropic pracuje nad nowym projektem zatytułowanym „W stronę monosemantyczności: rozkładanie modeli językowych za pomocą nauki słownikowej„. Wyraził optymizm co do osiągnięcia dużego postępu w zrozumieniu poszczególnych neuronów w LLM, a praktyczne wyniki spodziewane są za 2-3 lata. Rozwój ten mógłby znacznie zwiększyć bezpieczeństwo sztucznej inteligencji.
Czytaj więcej:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
