Üretken yapay zeka sohbet robotları yolculuklarının henüz başında ama biz şimdiden bir sonraki adımı düşünüyoruz.
Temel Çıkarımlar
- ChatGPT'nin başarısı, yapay zeka araştırmalarına ve entegrasyonuna geniş çaplı yatırımı tetikleyerek bu alanda benzeri görülmemiş fırsatlara ve ilerlemelere yol açtı.
- Vektör veritabanlarıyla anlamsal arama, bağlamsal olarak daha doğru sonuçlar sağlamak için sözcük yerleştirmeleri ve anlambilimi kullanarak arama algoritmalarında devrim yaratıyor.
- Yapay zeka aracılarının ve çok aracılı girişimlerin geliştirilmesi, tam özerkliğe ulaşmayı ve çoklu aracılar arasındaki öz değerlendirme, düzeltme ve işbirliği yoluyla mevcut sınırlamaları çözmeyi amaçlıyor.
ChatGPT'nin olağanüstü başarısı, her teknoloji şirketini yapay zeka araştırmalarına yatırım yapmaya ve yapay zekayı ürünlerine nasıl entegre edeceklerini bulmaya zorladı. Bu şimdiye kadar gördüğümüz hiçbir şeye benzemeyen bir durum, ancak yapay zeka daha yeni başlıyor.
Ancak bu sadece şık yapay zeka sohbet robotları ve metinden görüntüye dönüştürme oluşturucularıyla ilgili değil. Ufukta bazı oldukça spekülasyona rağmen inanılmaz derecede etkileyici yapay zeka araçları var.
Vektör Veritabanlarıyla Semantik Arama
İnsanlara daha iyi arama sonuçları sağlamak için anlamsal arama sorguları test edilmektedir. Arama motorları şu anda kullanıcılara alakalı bilgileri sağlamak için anahtar kelime merkezli algoritmalar kullanıyor. Bununla birlikte, anahtar kelimelere aşırı güvenmek, bağlamın sınırlı anlaşılması, pazarlamacıların SEO'yu istismar etmesi ve karmaşık sorguları ifade etme zorluğundan dolayı düşük kaliteli arama sonuçları gibi çeşitli sorunlara yol açmaktadır.
Geleneksel arama algoritmalarından farklı olarak anlamsal arama, arama sonuçlarını sağlamadan önce bir sorgunun içeriğini anlamak için sözcük yerleştirmeleri ve anlamsal haritalamayı kullanır. Dolayısıyla anlamsal arama, bir dizi anahtar kelimeye güvenmek yerine, anlambilime veya belirli bir sorgunun anlamına dayalı sonuçlar sağlar.
Anlamsal arama kavramı bir süredir ortalıkta dolaşıyor. Ancak semantik aramanın ne kadar yavaş ve kaynak yoğun olabileceği nedeniyle şirketler bu tür işlevleri uygulamada zorluk yaşıyor.
Çözüm, vektör yerleştirmelerini haritalandırmak ve bunları geniş bir alanda depolamaktır. vektör veritabanı. Bunu yapmak, bilgi işlem gücü gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır ve sonuçları yalnızca en alakalı bilgilere göre daraltarak arama sonuçlarını hızlandırır.
Pinecone, Redis ve Milvus gibi büyük teknoloji şirketleri ve startuplar şu anda vektör veritabanlarına yatırım yapıyor. öneri sistemleri, arama motorları, içerik yönetim sistemleri üzerinde anlamsal arama yetenekleri sağlar ve sohbet robotları.
Yapay zekanın demokratikleşmesi
Mutlaka teknik bir ilerleme olmasa da, birçok büyük teknoloji şirketi yapay zekayı demokratikleştirmeyle ilgileniyor. İyisiyle kötüsüyle, açık kaynaklı yapay zeka modelleri artık eğitiliyor ve kuruluşların kullanması ve ince ayar yapması için daha geniş kapsamlı lisanslar verildi.
Wall Street Journal'ın bildirdiği Meta'nın Nvidia H100 AI hızlandırıcılarını satın aldığını ve OpenAI'nin son GPT-4 modeliyle rekabet edebilecek bir yapay zeka geliştirmeyi hedeflediğini söyledi.
Şu anda GPT-4'ün ham performansıyla eşleşebilecek, halka açık hiçbir Yüksek Lisans mevcut değildir. Ancak Meta'nın daha hoşgörülü bir lisansa sahip rekabetçi bir ürün vaat etmesiyle birlikte şirketler nihayet Ticari sırların ve hassas verilerin açığa çıkması ve kullanılması riski olmadan güçlü bir LLM'ye ince ayar yapın onlara karşı.
Yapay Zeka Aracıları ve Çok Aracılı Startup'lar
Belirli bir hedefe ulaşmak için çok az talimat gerektiren veya hiç talimat gerektirmeyen yapay zeka aracılarının geliştirilmesine yönelik şu anda çeşitli deneysel projeler üzerinde çalışılıyor. kavramlarını hatırlayacaksınız Auto-GPT'den yapay zeka aracıları, eylemlerini otomatikleştiren yapay zeka aracı.
Buradaki fikir, failin sürekli öz değerlendirme ve kendini düzeltme yoluyla tam özerkliğe ulaşmasıdır. Kendini yansıtmayı ve düzeltmeyi başarmaya yönelik çalışma konsepti, temsilcinin her adımda kendisini sürekli olarak harekete geçirmesidir. Hangi eylemin yapılması gerektiğine dair yol, nasıl yapılacağına ilişkin adımlar, hangi hataların yapıldığı ve bunun için neler yapılabileceği geliştirmek.
Sorun, yapay zeka ajanlarında kullanılan mevcut modellerin çok az anlamsal anlayışa sahip olmasıdır. Bu, ajanların halüsinasyon görmesine ve yanlış bilgi vermelerine neden olur, bu da onların sonsuz bir öz değerlendirme ve düzeltme döngüsüne takılıp kalmasına neden olur.
MetaGPT Çoklu Ajan Çerçevesi gibi projeler, bu tür halüsinasyonları azaltmak için birkaç yapay zeka aracısını aynı anda kullanarak sorunu çözmeyi amaçlıyor. Çoklu aracı çerçeveleri, yeni kurulan bir şirketin nasıl çalışacağını taklit etmek için kurulur. Bu başlangıçtaki her temsilciye proje yöneticisi, proje tasarımcısı, programcı ve testçi gibi pozisyonlar atanacak. Karmaşık hedefleri daha küçük görevlere bölerek ve bunları farklı yapay zeka temsilcilerine devrederek, bu temsilcilerin verilen hedeflere ulaşma olasılıkları daha yüksektir.
Elbette bu çerçeveler henüz geliştirme aşamasındadır ve pek çok sorunun hâlâ çözülmesi gerekmektedir. Ancak daha güçlü modeller, daha iyi yapay zeka altyapısı ve sürekli araştırma ve geliştirme sayesinde etkili yapay zeka aracılarının ve çok aracılı yapay zeka şirketlerinin ortaya çıkması yalnızca zaman meselesi.
Geleceğimizi Yapay Zekayla Şekillendirmek
Büyük şirketler ve yeni kurulan şirketler, yapay zeka ve altyapılarının araştırma ve geliştirilmesine yoğun yatırım yapıyor. Dolayısıyla, üretken yapay zekanın geleceğinin anlamsal arama yoluyla yararlı bilgilere daha iyi erişim sağlamasını bekleyebiliriz. otonom yapay zeka aracıları ve yapay zeka şirketleri ile şirketlerin ve bireylerin kullanabileceği ve kullanabileceği ücretsiz yüksek performanslı modeller ince ayar.
Heyecan verici olmasına rağmen, yapay zeka etiğini, kullanıcı gizliliğini ve yapay zeka sistemleri ile altyapılarının sorumlu bir şekilde geliştirilmesini dikkate almak için zaman ayırmamız da önemlidir. Üretken yapay zekanın evriminin yalnızca daha akıllı sistemler oluşturmaktan ibaret olmadığını hatırlayalım; aynı zamanda düşüncelerimizi yeniden şekillendirmek ve teknolojiyi kullanma şeklimizden sorumlu olmakla da ilgilidir.