Wie wird die Zukunft von generativer KI und Chatbots aussehen?

Der phänomenale Erfolg von ChatGPT hat jedes Technologieunternehmen dazu gezwungen, in die KI-Forschung zu investieren und Wege zu finden, künstliche Intelligenz in ihre Produkte zu integrieren. Allerdings ist das erst der Anfang der künstlichen Intelligenz.

Dabei geht es nicht nur um schicke KI-Chatbots und Text-zu-Bild-Tools. Es kommen einige wirklich beeindruckende KI-Tools auf den Markt.

Semantische Suche mit Vektordatenbanken

Suchen Sie mit Google

Semantische Suchabfragen werden getestet, um bessere Suchergebnisse für alle bereitzustellen. Suchmaschinen verwenden heute schlüsselwortzentrierte Algorithmen, um Benutzern relevante Informationen bereitzustellen. Wenn man sich jedoch zu stark auf Schlüsselwörter verlässt, entstehen eine Reihe von Problemen, wie z. B. eingeschränktes Kontextverständnis, SEO-Ausnutzung durch Vermarkter und minderwertige Suchergebnisse aufgrund der Schwierigkeit, komplexe Suchanfragen auszudrücken. .

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchalgorithmen verwendet die semantische Suche Worteinbettungen und semantische Zuordnungen, um den Kontext der Abfrage zu verstehen, bevor Suchergebnisse bereitgestellt werden. Anstatt sich also auf eine Reihe von Schlüsselwörtern zu verlassen, liefert die semantische Suche Ergebnisse basierend auf der Semantik oder Bedeutung einer bestimmten Abfrage.

Das Konzept der semantischen Suche gibt es schon seit geraumer Zeit. Allerdings haben Unternehmen Schwierigkeiten, diese Funktion umzusetzen, da der Prozess der Semantischen Suche langsam und ressourcenintensiv ist.

Die Lösung besteht darin, die Vektoreinbettungen abzubilden und in einer großen Vektordatenbank zu speichern. Dadurch werden die Anforderungen an die Rechenleistung erheblich reduziert und die Suchergebnisse beschleunigt, indem die Ergebnisse auf die relevantesten Informationen eingegrenzt werden.

Große Technologieunternehmen und Startups wie Pinecone, Redis und Milvus investieren jetzt in Vektordatenbanken, um semantische Suchfunktionen für Empfehlungssysteme, Suchmaschinen und Content-Management-Systeme bereitzustellen. Inhalte und Chatbots.

KI demokratisieren

Obwohl dies nicht unbedingt ein technischer Fortschritt ist, sind einige große Technologieunternehmen dennoch an einer Demokratisierung der KI interessiert. Im Guten wie im Schlechten werden Open-Source-KI-Modelle jetzt einfacher trainiert und lizenziert, damit Unternehmen sie einfacher nutzen und optimieren können.

Das Wall Street Journal berichtet, dass Meta den Nvidia H100 AI Accelerator kauft und eine KI entwickeln will, die mit dem jüngsten GPT-4-Modell von OpenAI konkurriert.

Derzeit gibt es keine öffentlich verfügbaren LLMs, die mit der Rohleistung von GPT-4 mithalten können. Aber da Meta ein wettbewerbsfähiges Produkt mit einfacherer Lizenzierung verspricht, können Unternehmen endlich das leistungsstarke LLM verfeinern, ohne befürchten zu müssen, dass Geschäftsgeheimnisse und sensible Daten erneut zu deren Bekämpfung verwendet werden.

KI-Agenten und Multi-Agenten-Startups

Derzeit laufen mehrere Pilotprojekte zur Entwicklung von KI-Agenten, die nur wenige oder gar keine Anweisungen benötigen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie erinnern sich vielleicht an die Konzepte der KI-Agenten von Auto-GPT, der KI-Engine, die ihre Aktionen automatisiert.

Die Idee besteht darin, dass der Agent durch kontinuierliche Selbsteinschätzung und Fehlerkorrektur vollständige Autonomie erreicht. Das Konzept dient der Selbstreflexion und -korrektur, sodass sich die Mitarbeiter Schritt für Schritt ständig daran erinnern, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, welche Schritte dazu erforderlich sind, welche Fehler gemacht wurden und was getan werden kann, um verbessert zu werden.

Das Problem besteht darin, dass die aktuellen Modelle, die in KI-Agenten verwendet werden, nur sehr wenig Verständnis für die Semantik haben. Dies führt dazu, dass Agenten halluzinieren und falsche Informationen weitergeben, wodurch sie in einer Endlosschleife aus Selbsteinschätzung und Korrektur gefangen bleiben.

Projekte wie das MetaGPT Multi-Agent Framework zielen darauf ab, das Problem durch den gleichzeitigen Einsatz mehrerer KI-Agenten zu lösen, um diese Situation zu entschärfen. Multi-Agenten-Frameworks werden eingerichtet, um die Arbeitsweise eines Startup-Unternehmens zu simulieren. Jedem Agenten in diesem Startup werden Positionen wie Projektmanager, Projektdesigner, Programmierer und Tester zugewiesen. Durch die Aufteilung komplexer Ziele in kleinere Aufgaben und deren Zuweisung an verschiedene KI-Agenten erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass diese Agenten ein bestimmtes Ziel erreichen.

Natürlich befinden sich diese Frameworks noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium und es gibt noch viele Probleme, die gelöst werden müssen. Aber mit leistungsfähigeren Modellen, besserer KI-Infrastruktur und kontinuierlicher Forschung und Entwicklung werden effektive KI-Agenten und Multi-Agent-KI-Unternehmen zur Realität. Zeitproblem.

Mit KI die Zukunft gestalten

Große Konzerne und Startups investieren stark in die Forschung und Entwicklung von KI und ihrer Infrastruktur. Daher können wir davon ausgehen, dass die Zukunft der KI der nächsten Generation durch semantische Suche, vollständig autonome KI-Agenten und KI-Unternehmen sowie vollständig autonome KI-Modelle einen besseren Zugang zu nützlichen Informationen bietet. Der Hochleistungs-Imager ist für Unternehmen und Unternehmen kostenlos verfügbar Einzelpersonen zum Verwenden und Optimieren.

Auch wenn es spannend ist, ist es wichtig, dass wir uns die Zeit nehmen, uns mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit KI, der Privatsphäre der Benutzer und der verantwortungsvollen Entwicklung von Systemen und Infrastrukturen der WHO zu befassen. Denken Sie daran, dass es bei der Entwicklung der generativen KI nicht nur um den Aufbau intelligenterer Systeme geht; Es geht auch darum, unser Denken neu zu gestalten und Verantwortung dafür zu übernehmen, wie wir Technologie nutzen.