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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​

1. 随着数据需求的减少，加速 AI 开发
2. 从单一模态系统向多模态系统过渡
3. 从密集模型架构向稀疏模型架构转变
4. 可扩展和灵活平台的重要性
5. API 成本下降
6. 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