LLM Karštinės Fone: Šaltas Apmąstymas: Galimybės, Iššūkiai ir Ateities Vizija

Dideli kalbos modeliai (LLM) stulbinančiu greičiu skverbiasi į visas mūsų gyvenimo sritis, nuo kodo generavimo iki turinio kūrimo ir kasdienių informacijos užklausų. Tai akivaizdu ir X (anksčiau Twitter) diskusijose: tiek naujų AI modelių architektūrų pristatymai, tiek mokymosi išteklių dalijimasis, tiek diskusijos apie praktiniame taikyme kylančias problemas. Tačiau šioje, atrodytų, nesustabdomoje LLM bangoje turime išlaikyti šaltą protą ir giliai apmąstyti galimybes, iššūkius ir galimą ateities viziją. Šiame straipsnyje, Ben Thompson analizės stiliumi, giliai išnagrinėsime LLM pramonę iš verslo, platformos ir verslo modelio perspektyvų.

LLM iškilimas: technologinis singuliarumas ar hype ciklas?

Iš X diskusijų matome, kad LLM nebėra tik akademinis konceptas, bet tapo karštu pramonės dėmesio centru. Atsiranda įvairių tipų LLM modeliai (LLM, SLM, VLM, MLLM ir kt.), o susiję mokymosi ištekliai (pvz., nemokami Stanfordo universiteto kursai) yra labai populiarūs. Už šio reiškinio slypi didžiulis LLM potencialas daugelyje sričių:

• Efektyvumo didinimas: LLM gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, tokias kaip teksto generavimas, kodo rašymas ir duomenų analizė, taip žymiai padidindamas produktyvumą. Tai patvirtina Ariana Huffington žodžius, kad AI galiausiai suteiks mums daugiau poilsio laiko, kurį galėsime skirti užduotims, reikalaujančioms kūrybiškumo ir gilaus mąstymo.
• Žinių įgijimas: Informacija, kurios paieškai ir integravimui anksčiau reikėjo daug laiko, dabar gali būti greitai gaunama per LLM. Vietoj to, kad naudotume „Google“ paiešką kaip anksčiau, tiesiogiai gauti atsakymus naudojant LLM tampa nauju informacijos gavimo būdu.
• Taikymo inovacijos: LLM gali būti naudojamas kaip pagrindinė technologija, skatinanti įvairias novatoriškas programas, tokias kaip intelektualūs agentai (AI Agent), RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemos ir kt. Tai įrodo ir Shubhamsaboo atvirojo kodo LLM taikomųjų programų projektas, kuris GitHub platformoje gavo daugiau nei 85 tūkst. žvaigždučių.

Tačiau turime būti atsargūs dėl per didelio hype rizikos. Kaip pažymėjo Suryanshti777 ir DAIEvolutionHub, daugelis žmonių tiesiog naudoja AI įrankius, o nedaugelis iš tikrųjų supranta, kaip jie veikia. Tai reiškia, kad LLM paplitimas gali lemti „naudojimas didesnis už supratimą“ reiškinį, kuris trukdys tikrai technologijos plėtrai.

LLM platformų iškilimas: kas taps kitu „Google“?

LLM plėtra taip pat paskatino naujas platformos galimybes. Iš X diskusijų matome šias potencialias platformos kryptis:

• Modelių platforma: Pateikite įvairius iš anksto apmokytus LLM modelius ir palaikykite kūrėjus, kad jie galėtų pritaikyti ir įdiegti. Panašiai kaip AWS debesų kompiuterijai, modelių platforma taps LLM taikomųjų programų infrastruktūra.
• Įrankių platforma: Pateikite įrankius ir bibliotekas, reikalingas LLM kūrimui, tokius kaip Tom Doerr pasidalintas LLM-graph-builder ir PocketFlow, taip pat Sumanth077 ai-engineering-toolkit. Šie įrankiai sumažins LLM kūrimo barjerą ir paspartins taikomųjų programų paplitimą.
• Agentų platforma: Kurkite intelektualius agentus, pagrįstus LLM, ir pateikite agentų bendradarbiavimo ir komunikacijos mechanizmus. Wh0sumit įdarbinimas backend inžinierių, kad sukurtų kelių agentų LLM sistemą, rodo agentų platformos potencialą.

Visos šios platformos gali tapti kitu „Google“, tačiau raktas į pergalę konkurencijoje yra:

• Ekosistemos kūrimas: Sukurkite aktyvią kūrėjų bendruomenę ir pateikite daug išteklių bei palaikymo.
• Technologinis pranašumas: Nuolat investuokite į mokslinius tyrimus ir plėtrą, kad išlaikytumėte modelių ir įrankių pirmavimą.
• Verslo modelis: Ištirkite tvarius verslo modelius, tokius kaip prenumeratos paslaugos, API iškvietimų apmokestinimas ir kt.

LLM verslo modelis: nemokami pietūs ar mokamas banketas?

LLM verslo modelis yra sudėtingas ir esminis klausimas. Šiuo metu yra šie pagrindiniai modeliai:

• Atvirojo kodo modelis: Pateikiami nemokami atvirojo kodo modeliai ir įrankiai, o veikla palaikoma bendruomenės indėliu ir aukomis. Pavyzdys yra Xiaoying_eth pasidalintas atvirojo kodo LLM intelektinių agentų projektas.\n* API iškvietimo modelis: Pateikiama API sąsaja, o mokestis imamas pagal iškvietimų skaičių arba žetonų kiekį. Tokį modelį naudoja OpenAI GPT serijos modeliai.\n* Prenumeratos modelis: Pateikiamos aukštesnio lygio funkcijos ir paslaugos, tokios kaip greitesnis išvedimas, didesnis konteksto langas ir profesionalus techninis palaikymas, o prenumeratos mokestis imamas kas mėnesį arba kasmet.\n* Integruotas modelis: LLM technologija integruojama į kitus produktus ir paslaugas, tokias kaip išmanus klientų aptarnavimas, turinio rekomendacijos ir kt.\n\nKiekvienas modelis turi savo privalumų ir trūkumų, o modelio pasirinkimas priklauso nuo platformos pozicionavimo ir tikslinės auditorijos. Atvirojo kodo modelis palankus technologijų populiarinimui ir inovacijoms, tačiau sunku pasiekti pelningumą; API iškvietimo modelis ir prenumeratos modelis gali užtikrinti stabilias pajamas, tačiau gali apriboti technologijų populiarinimą.\n\nLLM iššūkiai: ažiotažas, etika ir saugumas\n\nGreita LLM plėtra taip pat sukėlė daugybę iššūkių:\n\n* Duomenų kokybė: LLM našumas labai priklauso nuo mokymo duomenų kokybės. Jei mokymo duomenyse yra šališkumo ar klaidų, LLM taip pat sukurs atitinkamą šališkumą ar klaidas.\n* Paaiškinamumas: LLM sprendimų priėmimo procesą dažnai sunku paaiškinti, o tai kelia tam tikrą riziką modelio taikymui.\n* Etiniai klausimai: LLM gali būti naudojamas generuoti melagingą informaciją, vykdyti sukčiavimo veiklą arba didinti socialinę nelygybę. Farairesearch paminėtas „mokymo modelis tiesiogiai priešinasi aptikimui“ gali paskatinti modelį išmokti apgaudinėti.\n* Saugumo problemos: Užpuolikai gali pasinaudoti LLM, pavyzdžiui, naudodami raginimų įterpimo atakas, kad kontroliuotų modelio elgesį. Pirat_Nation paminėtas Godot variklis gavo daug „AI slop“ kodo, kuris taip pat atspindi LLM kodo kokybės ir saugumo problemas.\n* Srauto pertraukimas: Roifex pažymi, kad įtraukus LLM į darbo eigą, dažnas konteksto perjungimas gali apsunkinti įsitraukimą į „srauto“ būseną, o tai paveiks darbo efektyvumą.\n\nŠiuos iššūkius turime vertinti rimtai ir imtis atitinkamų priemonių jiems spręsti. Pavyzdžiui, turime sustiprinti mokymo duomenų kokybės kontrolę, pagerinti modelio paaiškinamumą, sukurti etikos kodeksus, sustiprinti saugos apsaugą ir patobulinti darbo eigos dizainą.\n\nAteities perspektyvos: kaip LLM pakeis pasaulį?\n\nLLM ateitis kupina begalinių galimybių. Galime numatyti, kad LLM pakeis pasaulį šiose srityse:\n\n* Žmogaus ir mašinos sąveika: LLM padarys žmogaus ir mašinos sąveiką natūralesnę ir efektyvesnę, pavyzdžiui, bendraujant balsu ar tekstu arba valdant gestais ar žvilgsniu.\n* Žinių kūrimas: LLM padės mums kurti naujas žinias, pavyzdžiui, automatiškai generuoti tyrimų ataskaitas, kurti naujus produktus arba atrasti naujus mokslo dėsnius.\n* Pramonės pokyčiai: LLM pakeis įvairias pramonės šakas, tokias kaip finansai, sveikatos priežiūra, švietimas, gamyba ir kt. Igor_Buinevici pabrėžia, kad AI apima visas pramonės šakas, todėl labai svarbu suprasti LLM.\n* Individualizuotos paslaugos: LLM teiks labiau individualizuotas paslaugas, pavyzdžiui, rekomenduos turinį pagal vartotojų interesus ir poreikius arba teiks individualizuotas medicinos rekomendacijas pagal vartotojų sveikatos būklę.\n\nApibendrinant, LLM iškilimas yra technologinė revoliucija, kuri iš esmės pakeis mūsų gyvenimo ir darbo būdus. Turime išlikti atviri, priimti LLM galimybes ir aktyviai spręsti jo iššūkius. Tik tokiu būdu galime pasiekti sėkmės LLM eroje.\n\nIšvadaLLM nėra panacėja, bet ir tikrai ne tik trumpalaikis triukas. Tai yra revoliucinė technologija, turinti didžiulį potencialą, tačiau kartu ir riziką bei iššūkius. Turime kritiškai vertinti LLM, giliai suprasti jo principus ir ištirti jo pritaikymą įvairiose srityse. Tik tokiu būdu galime iš tikrųjų pasinaudoti LLM eros galimybėmis ir sukurti geresnę ateitį. MCubano pastebėjimas yra taiklus: LLM naudotojai skirstomi į dvi rūšis – vieni jį naudoja viskam išmokti, o kiti – kad išvengtų mokymosi. Ir neabejotinai, pirmieji gali pasinaudoti LLM.