探索未来：2024 年 5 大前沿生成式 AI 趋势

  • 1. 多模态 AI 模型的崛起
  • 2. 功能强大且强大的小型语言模型
  • 3. 自主代理的崛起
  • 4. 开源模型将与专有模型匹敌
  • 5. 云原生成为本地 GenAI 的关键
  • 总结

2023 年标志着技术发展的一个分水岭，生成式 AI 走入了主流。随着 2024 年的开启，生成式 AI 的格局预计将快速演变，引入一系列承诺改变技术及其应用的趋势。这些趋势涵盖从多模态 AI 模型的进步到小型语言模型的兴起，不仅将塑造技术格局，还将重新定义交互、创造力和对 AI 潜力的理解。展望即将到来的这一年，让我们探索生成式 AI 的五大顶级趋势：

1. 多模态 AI 模型的崛起

OpenAI 的 GPT4、Meta 的 Llama 2 和 Mistral 都见证了大型语言模型的进步。多模态 AI 模型的技术超越了文本，允许用户根据文本、音频、图像和视频混合匹配内容，从而提示和生成新内容。这种方法涉及将图像、文本和语音等数据与高级算法结合起来，进行预测并生成结果。2024 年，多模态 AI 预计将显著发展，引领生成式 AI 能力的转变。这些模型正在超越传统的单模式功能，纳入了图像、语言和音频等多种数据类型。随着向多模态模型的过渡，AI 将变得更加直观和动态。

2. 功能强大且强大的小型语言模型

如果说 2023 年是大语言模型之年，那么 2024 年将见证小型语言模型的力量。LLM 是在海量数据集（例如 Common Crawl 和 The Pile）上训练的。这些数据集包含 terabytes 的数据，是从数十亿个公开可访问的网站中提取的。虽然这些数据确实有助于 LLM 学习生成有意义的内容并预测下一个单词，但其嘈杂性源于其基于一般互联网内容的根基。

另一方面，小型语言模型则是在更有限的数据集上训练的，尽管如此，这些数据集仍然包括高质量的来源，例如教科书、期刊和权威内容。这些模型在参数数量、存储和内存需求方面都更小，允许它们运行在功能稍弱且更便宜的硬件上。尽管 SLM 的大小仅为 LLM 的一部分，但它们产生的内容与一些更大的模型质量相当。微软的 PHI-2 和 Mistral 7B 是两个有前景的 SLM，将为下一代生成式 AI 应用提供动力。企业将能够微调 SLM，使其能够适应特定任务和领域特定功能。这将满足法律和监管要求，从而加速语言模型的采用。

3. 自主代理的崛起

自主代理代表了一种构建生成式 AI 模型的创新策略。这些代理是设计用于完成特定目标的自主软件程序。在考虑生成式 AI 时，自主代理生成内容的能力无需人工干预，克服了传统提示工程相关的限制。自主代理的开发使用了先进的算法和机器学习技术。这些代理使用数据进行学习、适应新情况并做出决策，几乎不需要人工干预。例如，OpenAI 创建了诸如自定义 GPT 等工具，有效利用了自主代理，标志着人工智能领域的重要进步。

多模态 AI 结合了自然语言处理、计算机视觉和机器学习等多种 AI 技术，对于自主代理的开发至关重要。它通过同时分析不同类型的数据并应用当前上下文，可以做出更恰当的预测、采取行动并进行交互。LangChain 和 LlamaIndex 等框架是用于根据 LLM 构建代理的一些流行工具。2024 年，我们将看到利用多模态 AI 的新框架。通过智能和响应的交互，自主代理将非常有助于改善客户体验。这些高度语境化的代理将对旅游、酒店、零售和教育等行业垂直领域有利，因为它们通过减少人工干预降低了总体成本。

4. 开源模型将与专有模型匹敌

2024 年，开放式生成式 AI 模型预计将显着发展，一些预测指出它们将与专有模型匹敌。然而，开放式模型和专有模型之间的比较很复杂，取决于各种因素，包括特定用例、开发资源和用于训练模型的数据。Meta 的 Llama 2 70B、Falcon 180B 和 Mistral AI 的 Mixtral-8x7B 在 2023 年变得非常流行，其性能与 GPT 3.5、Claude 2 和 Jurassic-2 等专有模型相当。未来，开放式模型与专有模型之间的差距将缩小，为企业提供在混合或本地环境中托管生成式 AI 模型的绝佳选择。2024 年，来自 Meta、Mistral 和可能的新进入者的下一代模型将作为可替代的 API 专有模型发布。

5. 云原生成为本地 GenAI 的关键

Kubernetes 已经成为托管生成式 AI 模型的首选环境。关键参与者，如 Hugging Face、OpenAI 和 Google，预计将利用由 Kubernetes 提供支持的云原生基础设施来提供生成式 AI 平台。诸如 Hugging Face 的 Text Generation Inference、AnyScale 的 Ray Serve 和 vLLM 等工具已经支持在容器中运行模型推理。

2024 年，我们将看到在 Kubernetes 上运行的框架、工具和平台的成熟，用于管理基础模型的整个生命周期。用户将能够有效地预训练、微调、部署和扩展生成模型。关键的云原生生态系统参与者将提供参考架构、最佳实践和优化，用于在云原生基础设施上运行生成式 AI。LLMOps 将扩展以支持集成的云原生工作流。

总结

2024 年，生成式 AI 将继续快速发展，提供新的和令人惊讶的能力，将惠及消费者和企业。以下是这些趋势的一些具体示例：

  • 多模态 AI 将用于创建逼真的虚拟助手、个性化广告和沉浸式娱乐体验。
  • 小型语言模型将用于开发更具成本效益和可扩展的客户服务、教育和医疗保健应用程序。
  • 自主代理将用于提高客户服务效率、简化工作流程并改善安全性。
  • 开源模型将使更多企业能够利用生成式 AI 的力量。
  • 云原生基础设施将使企业更容易部署和管理生成式 AI 模型。

这些趋势将对我们的工作、生活和娱乐方式产生重大影响。随着生成式 AI 的不断发展，我们将看到它以我们无法想象的方式改变世界。