Skip to main content

Обзор трендов AI на конец 2023 и планы на 2024

Привет, Хабр!

Конец 2023 года был очень насыщенным в сфере искусственного интеллекта. Появилось множество новых инструментов, подходов и интересных исследований. Мы в BotHub.Studio внимательно следим за всеми новинками, чтобы предлагать нашим клиентам самые современные решения. В этой статье я поделюсь обзором наиболее значимых трендов, которые, на мой взгляд, будут определять развитие AI в 2024 году.

1. Генеративные модели становятся мультимодальными​

Если раньше генеративные модели умели работать только с текстом или изображениями, то сейчас они все чаще объединяют несколько типов данных. Например, модель может генерировать изображение по текстовому описанию и наоборот. Это открывает новые возможности для создания контента и решения задач, требующих понимания взаимосвязей между разными типами информации.

Примеры мультимодальных моделей
  • GPT-4 от OpenAI: умеет анализировать изображения и генерировать текст на их основе.
  • Imagen 2 от Google: создает изображения высокого качества по текстовым промптам.
  • AudioLM от Google: генерирует речь и музыку, имитируя различные голоса и инструменты.

2. Улучшение качества и скорости генерации изображений​

Генерация изображений достигла впечатляющих результатов по качеству и скорости. Модели, такие как Stable Diffusion и Midjourney, позволяют создавать фотореалистичные изображения за считанные секунды. Это делает их незаменимыми инструментами для дизайнеров, художников и маркетологов.

Технологии, лежащие в основе улучшения генерации изображений
  • Diffusion models: генерируют изображения, постепенно удаляя шум из случайного распределения.
  • Attention mechanisms: позволяют моделям фокусироваться на важных деталях изображения.
  • Upscaling techniques: увеличивают разрешение изображений без потери качества.

3. AI Agents​

AI Agents — это системы, которые могут самостоятельно выполнять задачи, взаимодействуя с окружающим миром. Они используют AI для планирования, принятия решений и обучения в процессе работы. AI Agents могут автоматизировать рутинные процессы, помогать в решении сложных задач и даже создавать новые продукты и услуги.

Примеры использования AI Agents
  • Автоматизация маркетинга: AI Agents могут создавать рекламные кампании, анализировать результаты и оптимизировать их в режиме реального времени.
  • Управление цепочками поставок: AI Agents могут прогнозировать спрос, оптимизировать запасы и координировать доставку товаров.
  • Разработка программного обеспечения: AI Agents могут генерировать код, тестировать его и исправлять ошибки.

4. Развитие техник prompt engineering​

Prompt engineering — это искусство создания эффективных промптов для генеративных моделей. Хорошо сформулированный промпт может значительно улучшить качество и релевантность генерируемого контента. В 2023 году появилось множество новых техник и инструментов для prompt engineering, которые позволяют пользователям более эффективно взаимодействовать с AI.

Примеры техник prompt engineering
  • Few-shot learning: предоставление модели нескольких примеров желаемого результата.
  • Chain-of-thought prompting: побуждение модели к последовательному рассуждению.
  • Self-consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного.

5. Оптимизация и ускорение inference​

Inference — это процесс применения обученной модели для получения предсказаний на новых данных. Оптимизация и ускорение inference позволяют снизить затраты на вычисления и повысить производительность AI-систем. Это особенно важно для приложений, требующих обработки больших объемов данных в реальном времени.

Методы оптимизации и ускорения inference
  • Quantization: снижение точности представления чисел для уменьшения размера модели и ускорения вычислений.
  • Pruning: удаление неважных параметров из модели для уменьшения ее размера и ускорения inference.
  • Knowledge distillation: перенос знаний из большой модели в маленькую, более быструю модель.

6. Open Source модели становятся все более мощными​

В 2023 году Open Source модели достигли значительных успехов по качеству и функциональности. Они становятся все более конкурентоспособными по сравнению с проприетарными моделями, предлагая пользователям большую гибкость и контроль.

Примеры мощных Open Source моделей
  • Llama 2 от Meta: большая языковая модель, доступная для коммерческого использования.
  • Stable Diffusion: модель для генерации изображений, получившая широкое распространение в сообществе.
  • Falcon от Technology Innovation Institute: еще одна мощная языковая модель с открытым исходным кодом.

7. AI становится доступным каждому​

Благодаря развитию облачных платформ и инструментов no-code, AI становится доступным для широкой аудитории. Пользователи без специальных знаний в области программирования и машинного обучения могут создавать и использовать AI-приложения. Это демократизирует AI и открывает новые возможности для инноваций.

Примеры платформ и инструментов, делающих AI доступным
  • Google AI Platform: облачная платформа для разработки и развертывания AI-моделей.
  • Microsoft Azure AI: набор сервисов для создания AI-приложений в облаке Azure.
  • No-code AI platforms: платформы, позволяющие создавать AI-приложения без написания кода.

8. Ответственный AI становится приоритетом​

С ростом влияния AI на общество, вопросы этики и безопасности становятся все более важными. Разработчики и исследователи уделяют все больше внимания созданию ответственных AI-систем, которые не дискриминируют, не нарушают приватность и не используются во вред.

Принципы ответственного AI
  • Fairness: AI-системы должны быть справедливыми и не дискриминировать по признаку расы, пола, возраста и т.д.
  • Transparency: AI-системы должны быть прозрачными и понятными для пользователей.
  • Accountability: разработчики и операторы AI-систем должны нести ответственность за их действия.

Планы BotHub.Studio на 2024 год​

В 2024 году мы в BotHub.Studio планируем активно использовать новые AI-технологии для улучшения наших продуктов и услуг. Мы будем разрабатывать мультимодальные AI-решения, автоматизировать рутинные процессы с помощью AI Agents и оптимизировать inference для повышения производительности наших систем.

Конкретные планы BotHub.Studio
  • Разработка AI-ассистента для prompt engineering: инструмент, который поможет пользователям создавать эффективные промпты для генеративных моделей.
  • Автоматизация тестирования AI-моделей: AI Agent, который будет автоматически тестировать AI-модели на различных наборах данных и выявлять ошибки.
  • Оптимизация inference для промышленных, архитектурно-сложных сервисов zero-shot: снижение затрат на вычисления и повышение производительности наших AI-систем.

Заключение​

2023 год стал годом прорывных инноваций в области AI. Мы увидели появление мультимодальных моделей, улучшение качества генерации изображений, развитие AI Agents и многое другое. В 2024 году эти тренды продолжат развиваться, делая AI еще более мощным, доступным и ответственным. Мы в BotHub.Studio будем внимательно следить за всеми новинками и использовать их для создания лучших AI-решений для наших клиентов.