Le succès massif de ChatGPT a rapidement contraint chaque entreprise technologique à commencer à investir dans la recherche sur l'IA et l'apprentissage profond et à apprendre à intégrer ces technologies dans leurs produits. C’est une situation sans précédent, et pourtant l’IA n’en est qu’à ses balbutiements.
Mais il ne s’agit pas seulement de chatbots intelligents et de générateurs de texte en image. Il y a de fortes spéculations selon lesquelles des outils d’IA incroyablement impressionnants se profilent à l’horizon. Vérifier Les façons dont les technologies de l’IA nuisent à l’équilibre écologique.
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Recherche sémantique avec des bases de données vectorielles
Les requêtes de recherche sémantique sont testées pour fournir de meilleurs résultats de recherche aux personnes. Les moteurs de recherche utilisent actuellement des algorithmes centrés sur les mots clés pour fournir des informations pertinentes aux utilisateurs. Cependant, une dépendance excessive aux mots-clés pose de nombreux problèmes, tels qu'une compréhension limitée du contexte, les spécialistes du marketing exploitant la surcharge du référencement et des résultats de recherche de mauvaise qualité en raison de la difficulté d'articuler des requêtes complexes.
Contrairement aux algorithmes de recherche traditionnels, la recherche sémantique utilise l'intégration de mots et le mappage sémantique pour comprendre le contexte de la requête avant de présenter les résultats de la recherche. Ainsi, au lieu de s’appuyer sur un ensemble de mots-clés, la recherche sémantique fournit des résultats basés sur la sémantique ou la signification d’une requête particulière.
Le concept de recherche sémantique existe depuis un certain temps. Cependant, les entreprises ont du mal à mettre en œuvre une telle fonctionnalité en raison de la lenteur et de la consommation de ressources de la recherche sémantique.
La solution consiste à cartographier les plongements vectoriels et à les stocker dans une grande base de données vectorielles. Cela réduit considérablement les besoins en puissance de calcul et accélère les résultats de recherche en limitant les résultats aux informations les plus pertinentes.
Les bases de données vectorielles permettent la création d'expériences basées sur la recherche de vecteurs. Un développeur d'applications peut utiliser des modèles open source, des outils d'apprentissage automatique et des services de modèles de base pour créer des intégrations et des flux de bases de données vectorielles. Cela ne nécessite qu’une expérience minimale en apprentissage automatique.
Les grandes entreprises technologiques et les startups comme Pinecone, Redis et Milvus investissent actuellement dans des bases de données vectorielles pour fournir des capacités de recherche sémantique dans les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche, les systèmes de gestion de contenu et les chatbots.
Démocratie de l'intelligence artificielle
Bien que cela ne représente pas nécessairement une avancée technique, de nombreuses grandes entreprises technologiques souhaitent démocratiser l’IA. Pour le meilleur ou pour le pire, les modèles d’IA open source sont désormais formés et bénéficient de licences plus permissives que les organisations peuvent utiliser et contrôler.
ذكرت Le journal de Wall Street Meta achète les accélérateurs d'IA Nvidia H100 et vise à développer une IA qui concurrence le récent modèle GPT-4 d'OpenAI.
Il n’existe actuellement aucun LLM accessible au public pouvant égaler les performances brutes de GPT-4. Mais grâce à la promesse de Meta d'un produit compétitif avec des licences plus permissives, les entreprises peuvent enfin améliorer le modèle LLM sans risquer que des secrets commerciaux et des données sensibles soient exposés et utilisés contre elles. Vérifier Un guide complet pour démarrer et utiliser efficacement le modèle Llama 2.
Agents IA et startups multi-agents
Plusieurs projets pilotes sont actuellement en cours pour développer des agents d’intelligence artificielle qui nécessitent peu ou pas d’instructions pour atteindre un objectif particulier. Vous vous souvenez peut-être des concepts d'agent IA de GPT automatique, un outil d'intelligence artificielle qui automatise ses procédures.
L’idée est que l’agent acquière une totale autonomie grâce à une auto-évaluation constante et une correction automatique. Le concept de travail de l'autoréflexion et de la correction consiste pour l'agent à se motiver constamment à chaque étape du processus sur l'action à entreprendre, les étapes à suivre pour la réaliser, les erreurs qu'il a commises et ce qu'il peut faire pour s'améliorer. . .
Le problème est que les modèles actuels utilisés dans les applications d’IA ont peu de compréhension sémantique. Cela les amène à halluciner et à fournir de fausses informations, les laissant coincés dans une boucle sans fin d’auto-évaluation et de correction.
Des projets comme MetaGPT Multi-agent Framework visent à résoudre le problème en utilisant plusieurs agents d’IA simultanément pour réduire ces hallucinations. Des frameworks multi-agents sont mis en place pour simuler le fonctionnement d'une startup. Chaque agent de cette startup se verra attribuer des postes tels que chef de projet, concepteur de projet, programmeur et testeur. En décomposant des objectifs complexes en tâches plus petites et en les déléguant à différents agents d’IA, ces agents ont plus de chances d’atteindre leurs objectifs déclarés.
Bien entendu, ces cadres en sont encore à un stade très précoce de développement et de nombreuses questions doivent encore être résolues. Mais avec des modèles plus puissants, une meilleure infrastructure d’IA et une R&D continue, ce n’est qu’une question de temps avant que des agents d’IA efficaces et des sociétés d’IA multi-agents deviennent disponibles. Vérifier Tirer pleinement parti de ChatGPT : comment utiliser GPT-4 pour améliorer votre expérience de chat dès maintenant.
Foire Aux Questions
T1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique concerné par le développement de systèmes technologiques intelligents capables d'effectuer des tâches nécessitant une réflexion intelligente.
Q2. Comment les modèles intelligents sont-ils formés pour comprendre le langage humain ?
Les modèles intelligents sont formés en leur présentant un vaste ensemble de données contenant divers textes et étiquettes, ce qui leur permet d'extraire des lois et des modèles dans le langage.
Q3. Quelles sont les applications actuelles les plus importantes de la technologie de l’intelligence artificielle ?
Les applications actuelles de l'IA incluent des domaines tels que la traduction automatique, les systèmes de recommandation, le diagnostic de maladies et l'amélioration de l'expérience utilisateur dans les applications et les sites Web.
Q4. L’intelligence artificielle peut-elle comprendre les émotions humaines ?
Les chercheurs travaillent au développement de modèles capables de capturer et de comprendre les émotions humaines grâce à l'analyse du langage et du comportement.
Q5. Quelles sont les évolutions futures attendues dans le domaine de l’intelligence artificielle ?
L’avenir de la technologie devrait voir des progrès dans des domaines tels que les applications de l’intelligence artificielle en médecine, la robotique intelligente et une meilleure compréhension globale du langage humain.
Façonner notre avenir avec l’intelligence artificielle
Les grandes entreprises et startups investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA et dans son infrastructure. Par conséquent, nous pouvons nous attendre à ce que l’avenir de l’IA générative offre un meilleur accès à des informations utiles grâce à la recherche sémantique, des agents d’IA entièrement autonomes et des sociétés d’IA plus avancées, ainsi que des modèles hautes performances qui sont librement disponibles pour que les entreprises et les particuliers puissent les utiliser et les affiner. .
Même si cela est passionnant, il est également important que nous prenions le temps de réfléchir à l’éthique de l’IA, à la confidentialité des utilisateurs et au développement responsable des systèmes et infrastructures d’IA. Rappelons que le développement de l’IA générative ne consiste pas seulement à construire des systèmes plus intelligents ; Il s’agit également de repenser nos pensées et d’assumer la responsabilité de la manière dont nous utilisons la technologie. Vous pouvez maintenant visualiser Intelligence artificielle et risques pour la vie privée : protéger vos données dans un monde automatisé.
