Par Lielajiem Valodu Modeļiem un Mākslīgā Intelekta Lielo Bildi
Pēdējā laikā daudzas sarunas griežas ap mākslīgā intelekta (MI) jeb “tehnoloģiju burbuli”, īpaši saistībā ar nebeidzamo finansējumu tādiem gigantiem kā OpenAI un Anthropic. Tomēr Hugging Face, vadošās mašīnmācīšanās platformas izpilddirektors Klemens Delaņs, iebilst, ka problēma skar tikai vienu, lai gan ļoti izplatītu, MI nozari – lielos valodu modeļus (LLM).
Delaņs norāda, ka diskusijas galvenokārt koncentrējas uz uzņēmumiem, kuru pamatprodukts ir tieši LLM vai datu centri to darbībai, bieži vien piedāvājot universālus “čatbotus visām dzīves situāzijām”. Tieši šiem plaša pielietojuma risinājumiem viņš izsakās skeptiski. “Es uzskatu, ka mēs esam LLM burbulī, un tas varētu uzsprāgt jau nākamgad. Taču LLM ir tikai daļa no MI kopējā spektrā. Ja runājam par MI pielietojumu bioloģijā, ķīmijā, attēlu, audio vai video apstrādē – tur mēs esam tikai ceļa sākumā un tuvākajos gados redzēsim ievērojami vairāk,” intervijā Axios atklāja Delaņs.
Viņš skaidro, ka pašlaik visa uzmanība, pūliņi un kapitāls tiek novirzīti uz ideju radīt vienu, varenu modeli, ko darbinātu milzīgas skaitļošanas jaudas, un tas spētu atrisināt visas pasaules problēmas gan uzņēmumiem, gan indivīdiem. Taču, pēc viņa domām, šāds universāls risinājums nav reālistisks. Tā vietā Delaņs prognozē citu attīstības virzienu – “daudzus, daudzus modeļus, kas ir vairāk pielāgoti un specializēti, un spēj risināt konkrētus uzdevumus.”
Hugging Face Misija un Tirgus Tendences
Tas lieliski saskan ar Hugging Face misiju, kas ir veidot platformu, līdzīgu GitHub, kur glabājas un tiek izplatīti tieši šādi specializēti modeļi. Tie ir gan lieli modeļi no tādiem gigantiem kā OpenAI vai Meta (piemēram, GPT modeļi vai Llama 3.2), gan to pilnveidoti varianti specifiskām vajadzībām, kā arī mazāki, pētniecības nolūkiem paredzēti modeļi. Šī ir fundamentāla Hugging Face darbības pamatnostādne, tāpēc Delaņa nostāja ir arī stratēģiski pamatota.
Taču viņš nav vienīgais, kurš saskata šādu tendenci. Jau aprīlī analītiskā kompānija Gartner prognozēja, ka “dažādās biznesa darba plūsmās un nepieciešamība pēc augstākas precizitātes veicina pāreju uz specializētiem modeļiem, kas pielāgoti konkrētām funkcijām vai domēna datiem.” Neatkarīgi no virziena, kurā attīstīsies uz LLM balstītie projekti, investīcijas citās modernā MI jomās tikai sāk savu ceļu.
Investīciju Jaunie Virzieni MI Jomā
Šīs nedēļas sākumā kļuva zināms, ka bijušais Amazon izpilddirektors Džefs Bezoss kļūs par jauna start-up uzņēmuma līdzdibinātāju, kas koncentrēsies uz mašīnmācīšanās izmantošanu inženierijas un ražošanas nozarēs. Šis uzņēmums sāks darbību ar vairāk nekā 6 miljardiem dolāru finansējumu. Lai gan arī šis varētu izrādīties “burbulis”, tas skaidri norāda uz plašāku MI potenciālu ārpus valodu modeļiem.
Neskatoties uz to, ka daži no Delaņa izteikumiem ir acīmredzami izdevīgi Hugging Face, viņu vēstījumam ir dziļāka nozīme: pārāk plaši definētais “mākslīgais intelekts” aptver daudz vairāk nekā tikai lielos valodu modeļus. Mēs joprojām atrodamies ceļa sākumā, lai patiesi izprastu, cik tālu šīs tehnoloģijas mūs var aizvest.