2024年生成式人工智能五大发展趋势
简介：2023年是技术发展的分水岭，生成式人工智能成为主流。随着我们进入2024年，预计生成式人工智能格局将迅速演化，引入一系列有望改变技术及其应用的趋势，包括多模态人工智能模型、小语言模型、自主代理等。这些趋势不仅将塑造技术格局，还将重新定义交互、创造力和对人工智能潜力的理解。
1、多模态人工智能模型的出现
openai公司的gpt4、meta的llama 2和mistral都是大型语言模型进步的例子。该技术利用多模态人工智能模型超越了文本，允许用户基于文本、音频、图像和视频匹配内容，以提示和生成新内容。这种方法包括将图像、文本和语音等数据与高级算法相结合，以进行预测并生成结果。
到2024年，多模态人工智能预计将发生显著变化，带来生成式人工智能能力的转变。这些模型正在超越传统的单模功能，结合图像、语言和音频等不同的数据类型。随着向多模态模型的过渡，人工智能将变得更加直观和动态化。
gpt4-v因其多模态功能已经在chatgpt plus用户中深受欢迎。2024年，我们可以期待开放模型的兴起，如大语言和视觉助理或llava。
2、功能强大的小语言模型
2024年将见证小型语言模型的力量。大语言模型是在common crawl和the pile等大型数据集上进行训练的。这些数据集是从数十亿个可公开访问的网站中提取的，其庞大的数据对模型十分有益，但同时也无法摆脱其“嘈杂”的本质。但是，小型语言模型是在较为有限的数据集上训练的，这些数据集由教科书、期刊和权威内容等高质量的来源组成。这些模型对参数技术以及存储和内存需求较小，可在功能较弱且价格较低的硬件上运行。虽然小语言模型规模较小，但其产出的内容质量与一些规模较大的大语言模型相当。
微软的phi-2和mistral 7b是两种潜力巨大的小语言模型，将为下一代生成式人工智能应用提供动力。
3、自主代理的兴起
自主代理是为完成特定目标而设计的自主软件程序，这是构建生成式人工智能模型的一种创新策略。在没有人为干预的情况下，自主代理生产内容的能力超越了传统提示工程的限制。
先进的算法和机器学习技术被用于自主代理的开发。这些代理使用数据来学习、适应新情况，并在几乎没有人为干预的情况下做出决策。例如，openai已经创建了有效利用自主代理的自定义gpt等工具，这表明人工智能领域取得了重大进展。
多模态人工智能结合了自然语言处理、计算机视觉和机器学习等各种人工智能技术，对自主代理的发展至关重要。通过同时分析不同的数据类型并应用当前上下文，它可以做出预测、采取行动并进行更适当的交互。
例如，langchain和llamaindex等框架可用于构建基于大语言模型的代理。2024年将出现利用多模态人工智能的新框架。
4、开放模式将与专有模式相媲美
预计2024年开放的生成式人工智能模型将发生重大变化，一些预测表明它们将与专有模型相媲美。开放模型和专有模型之间的比较很复杂，依赖于各种因素，包括特定的用例、开发资源和用于训练模型的数据。
meta的llama 270b、falcon 180b和mistral ai的mixtral-8x7b在2023年非常受欢迎，其性能与gpt 3.5、claude 2和jurassic-2等专有模型相当。
未来，开放模型和专有模型之间的差距将缩小，从而成为企业在混合或本地环境中托管生成式人工智能模型的绝佳选择。
5、云原生成为本地生成式人工智能的关键
kubernetes已成为托管生成式人工智能模型的首选环境。预计hugging face、openai和谷歌等主要参与方将利用kubernetes提供的云原生基础设施来交付生成式人工智能平台。
诸如来自hugging face的文本生成推理、anyscale的ray serve和vllm等工具已经能够支持在容器中运行模型推理。2024年，kubernetes上运行的框架、工具和平台将日趋成熟，以管理基础模型的整个生命周期。用户将能够有效地进行预训练、微调、部署和扩展生成模型。
关键的云原生生态系统参与方将为在云原生基础设施上运行生成式人工智能提供参考架构、最佳实践和优化方案。
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到2024年，多模态人工智能预计将发生显著变化，带来生成式人工智能能力的转变。这些模型正在超越传统的单模功能，结合图像、语言和音频等不同的数据类型。随着向多模态模型的过渡，人工智能将变得更加直观和动态化。
gpt4-v因其多模态功能已经在chatgpt plus用户中深受欢迎。2024年，我们可以期待开放模型的兴起，如大语言和视觉助理或llava。
2、功能强大的小语言模型
2024年将见证小型语言模型的力量。大语言模型是在common crawl和the pile等大型数据集上进行训练的。这些数据集是从数十亿个可公开访问的网站中提取的，其庞大的数据对模型十分有益，但同时也无法摆脱其“嘈杂”的本质。但是，小型语言模型是在较为有限的数据集上训练的，这些数据集由教科书、期刊和权威内容等高质量的来源组成。这些模型对参数技术以及存储和内存需求较小，可在功能较弱且价格较低的硬件上运行。虽然小语言模型规模较小，但其产出的内容质量与一些规模较大的大语言模型相当。
微软的phi-2和mistral 7b是两种潜力巨大的小语言模型，将为下一代生成式人工智能应用提供动力。
3、自主代理的兴起
自主代理是为完成特定目标而设计的自主软件程序，这是构建生成式人工智能模型的一种创新策略。在没有人为干预的情况下，自主代理生产内容的能力超越了传统提示工程的限制。
先进的算法和机器学习技术被用于自主代理的开发。这些代理使用数据来学习、适应新情况，并在几乎没有人为干预的情况下做出决策。例如，openai已经创建了有效利用自主代理的自定义gpt等工具，这表明人工智能领域取得了重大进展。
多模态人工智能结合了自然语言处理、计算机视觉和机器学习等各种人工智能技术，对自主代理的发展至关重要。通过同时分析不同的数据类型并应用当前上下文，它可以做出预测、采取行动并进行更适当的交互。
例如，langchain和llamaindex等框架可用于构建基于大语言模型的代理。2024年将出现利用多模态人工智能的新框架。
4、开放模式将与专有模式相媲美
预计2024年开放的生成式人工智能模型将发生重大变化，一些预测表明它们将与专有模型相媲美。开放模型和专有模型之间的比较很复杂，依赖于各种因素，包括特定的用例、开发资源和用于训练模型的数据。
meta的llama 270b、falcon 180b和mistral ai的mixtral-8x7b在2023年非常受欢迎，其性能与gpt 3.5、claude 2和jurassic-2等专有模型相当。
未来，开放模型和专有模型之间的差距将缩小，从而成为企业在混合或本地环境中托管生成式人工智能模型的绝佳选择。
5、云原生成为本地生成式人工智能的关键
kubernetes已成为托管生成式人工智能模型的首选环境。预计hugging face、openai和谷歌等主要参与方将利用kubernetes提供的云原生基础设施来交付生成式人工智能平台。
诸如来自hugging face的文本生成推理、anyscale的ray serve和vllm等工具已经能够支持在容器中运行模型推理。2024年，kubernetes上运行的框架、工具和平台将日趋成熟，以管理基础模型的整个生命周期。用户将能够有效地进行预训练、微调、部署和扩展生成模型。
关键的云原生生态系统参与方将为在云原生基础设施上运行生成式人工智能提供参考架构、最佳实践和优化方案。
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