生成型AI的未来:四大创新方向

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编辑: 老夏

生成型人工智能(Generative AI)的未来发展和创新的。文中讨论了四个关键的创新方向:引导(Steering)、记忆(Memory)、工具使用能力(”Arms and Legs”)和多模态(Multimodality)。

  1. 引导:为了解决生成型AI可能产生的偏见和误导问题,许多领先的模型公司正在研究改进引导,即更好地控制生成型AI的输出,以帮助模型更好地理解和执行复杂的用户需求。允许更好地控制LLM(大型语言模型)的输出,以减少或消除幻觉,并执行更复杂的提示。当准确性至关重要时,这使得我们可以更深入地信任LLM。 希望能够直视客户,并告诉他们:“不,模型不会这么做。”
  2. 记忆:目前,大多数生成型AI的输出相对泛化,这使得它们难以用于需要个性化和上下文理解的用例。为了解决这个问题,生成型AI需要增强记忆能力,包括扩大上下文窗口和改进信息检索能力。结合更大的上下文窗口和像@pinecone这样的工具进行检索,可以使LLM获得长期记忆,而不需要笨拙的微调。这将使企业能够更好地利用他们的专有数据,并向消费者提供深度个性化的服务。
  3. 工具使用能力:生成型AI的真正力量在于使自然语言成为行动的导管。尽管生成型AI对常见和文档化的系统有深入的理解,但它们不能执行任何从这些系统中提取的信息。为了解决这个问题,研究人员正在努力提高生成型AI的工具使用能力。给LLM访问诸如网络浏览器、预订系统和ERP(企业资源规划)这样的工具。复杂的Salesforce更新原本需要专家来完成,现在只需简单的自然语言提示;LLM将能够建议度假地点,规划行程,并预订旅程。
  4. 多模态:虽然聊天界面对许多用户来说是令人兴奋和直观的,但人类听和说的语言比他们写或读的语言更常见。因此,生成型AI需要具备多模态能力,即能够无缝处理和生成跨多种音频或视觉格式的内容。从仅处理文本转向处理图像、音频等更多内容。模型将能够操作没有API的旧式桌面应用,并通过视频辅导学生。同时,多种模态让这些事情变得更有趣!

这四个创新方向将在未来6到12个月内发展,并且对于那些对将AI集成到自己的业务中感到好奇的创始人来说,这些新的进步可能会提供巨大的机会。

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