生成式 AI 的企业趋势
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生成式 AI 的关键趋势
- 机器学习进步重新定义计算能力
- 计算和硬件需求的演变
- 扩展（计算、数据、模型规模）改善结果
AI 能力的进展
- 图像识别
- 示例：“豹”分类，90.88% 准确率（ImageNet）
- AlexNet 初始性能：63.3%
- 语音识别
- 在 LibriSpeech test-other 数据集上的性能提升
Transformers 和基础模型
- 关键技术
- 自回归训练
- 使用数万亿标记进行预训练
- 示例：“猫坐在垫子上”
- 优化
- 监督微调 (SFT)
- 来自人类反馈的强化学习 (RLHF)
Gemini 模型
- 项目启动于 2023 年 2 月
- Gemini 1.0 发布：2023 年 12 月
- Gemini 1.5 发布：2024 年 2 月
- 特点
- 跨文本、图像和视频的多模态推理
- 长上下文能力（最多 1000 万标记）
- 降低幻觉率
企业 AI 趋势
- 随着数据需求的减少，加速 AI 开发
- 从单一模态系统向多模态系统过渡
- 从密集模型架构向稀疏模型架构转变
- 可扩展和灵活平台的重要性
- API 成本下降
- LLMs 和搜索的集成
定制化和效率
- 技术
- 微调和参数高效调优（例如，LoRA）
- 蒸馏以优化性能和延迟
- 挑战
- 在部署中平衡成本、延迟和性能
- 函数调用
- 集成 API、数据库和外部系统
- 应用：数据检索、工作流程、客户支持
解决限制
- 问题
- 冻结的训练数据导致知识过时
- 高幻觉率
- 不一致的结构化输出
- 解决方案
- 检索增强生成 (RAG) 框架
- 以私有、新鲜和权威数据为基础
- 带有引用的结构化输出
生成式 AI 的未来
- 增强的多模态推理和扩展的上下文能力
- 优化以降低成本和提高可扩展性
- 改进输出的基础性和事实准确性
