Хладнокрвно размишљање у ери LLM грознице: Прилике, изазови и будући пејзаж

Велики језички модели (LLM) продиру у све аспекте наших живота запањујућом брзином, од генерисања кода до креирања садржаја, па све до свакодневних информационих упита, свуда су присутни. Релевантне дискусије на X (раније Twitter) то потврђују: постоје уводи у нове архитектуре AI модела, дељење ресурса за учење, као и дискусије о проблемима који се појављују у практичним применама. Међутим, у овом наизглед незаустављивом LLM таласу, морамо да задржимо хладну главу и дубоко размислимо о приликама, изазовима и будућем пејзажу који би могао да обликује. Овај чланак ће, у стилу анализе Бена Томпсона, дубински анализирати LLM индустрију из перспективе бизниса, платформе и пословног модела.

Успон LLM-а: Технолошки сингуларитет или циклус хипа?

Из дискусија на X-у можемо видети да LLM није само академски концепт, већ је постао врућа тема у индустрији. Различити типови LLM модела (LLM, SLM, VLM, MLLM итд.) се појављују један за другим, а релевантни ресурси за учење (као што је бесплатни курс Универзитета Станфорд) су веома тражени. Иза овог феномена лежи огроман потенцијал LLM-а у многим областима:

• Повећање ефикасности: LLM може да аутоматизује понављајуће задатке, као што су генерисање текста, писање кода и анализа података, чиме се значајно повећава продуктивност. Ово потврђује оно што је Ариана Хафингтон рекла, да ће нам AI на крају донети више времена за одмор и улагање у задатке који захтевају креативност и дубоко размишљање.
• Стицање знања: Информације за чије је претраживање и интеграцију у прошлости било потребно много времена, сада се могу брзо добити преко LLM-а. Уместо да користимо Google претрагу као у прошлости, коришћење LLM-а за директно добијање одговора постаје нови начин добијања информација.
• Иновације у апликацијама: LLM може да послужи као основна технологија за покретање различитих иновативних апликација, као што су интелигентни агенти (AI Agent), RAG (Retrieval-Augmented Generation) системи итд. Ово доказује и чињеница да је Shubhamsaboo-ов пројекат апликације отвореног кода LLM добио 85 хиљада+ звездица на GitHub-у.

Међутим, такође морамо бити опрезни у погледу ризика од претераног хипа. Као што су истакли Suryanshti777 и DAIEvolutionHub, многи људи само користе AI алате, а мало њих заиста разуме како они функционишу. То значи да би популаризација LLM-а могла да доведе до феномена „коришћење је веће од разумевања“, што би омело прави развој технологије.

Успон LLM платформи: Ко ће бити следећи Google?

Развој LLM-а је такође изнедрио нове могућности за платформе. Из дискусија на X-у можемо видети следеће потенцијалне правце платформе:

• Платформа модела: Обезбеђује различите претходно обучене LLM моделе и подржава програмере да их прилагоде и распореде. Слично AWS-у за рачунарство у облаку, платформа модела ће постати инфраструктура за LLM апликације.
• Платформа алата: Обезбеђује алате и библиотеке потребне за развој LLM-а, као што су LLM-graph-builder и PocketFlow које је поделио Tom Doerr, као и ai-engineering-toolkit од Sumanth077. Ови алати ће смањити препреке за развој LLM-а и убрзати популаризацију апликација.
• Платформа агената: Гради интелигентне агенте засноване на LLM-у и обезбеђује механизме за сарадњу и комуникацију између агената. Wh0sumit-ово запошљавање инжењера за позадински развој вишеагентних LLM система показује потенцијал платформе агената.

Све ове платформе имају потенцијал да постану следећи Google, али кључ за победу у конкуренцији лежи у:

• Изградња екосистема: Успостављање активне заједнице програмера и обезбеђивање богатих ресурса и подршке.
• Технолошко вођство: Континуирано улагање у истраживање и развој, одржавање водеће позиције модела и алата.
• Пословни модел: Истраживање одрживих пословних модела, као што су услуге претплате, наплата API позива итд.

Пословни модел LLM-а: Бесплатан ручак или плаћена гозба?

Пословни модел LLM-а је сложено и кључно питање. Тренутно постоје следећи главни модели:* Отворени код: Нуди бесплатне моделе и алате отвореног кода, ослањајући се на доприносе заједнице и донације за одржавање рада. Пример је пројекат отвореног кода LLM интелигентног агента који је поделио Xiaoying_eth.\n* API позиви: Нуди API интерфејс, наплаћујући на основу броја позива или броја токена. OpenAI-јева GPT серија модела користи овај модел.\n* Претплата: Нуди напредне функције и услуге, као што су већа брзина закључивања, већи контекстуални прозор и професионалнија техничка подршка, и наплаћује месечну или годишњу претплату.\n* Уграђени модел: Уграђује LLM технологију у друге производе и услуге, као што су интелигентна корисничка служба, препоруке садржаја итд.\n\nСваки модел има своје предности и недостатке, а избор модела зависи од позиционирања платформе и циљних корисника. Модел отвореног кода погодује популаризацији и иновацијама технологије, али је тешко остварити профит; API позиви и модели претплате могу донети стабилан приход, али могу ограничити популаризацију технологије.\n\nИзазови LLM-а: Хајп, етика и безбедност\n\nБрзи развој LLM-а такође је донео низ изазова:\n\n* Квалитет података: Перформансе LLM-а у великој мери зависе од квалитета података за обуку. Ако постоје одступања или грешке у подацима за обуку, LLM ће такође произвести одговарајућа одступања или грешке.\n* Објашњивост: Процес доношења одлука LLM-а је често тешко објаснити, што доноси одређени ризик примени модела.\n* Етичка питања: LLM се може користити за генерисање лажних информација, спровођење активности преваре или погоршање друштвене неједнакости. Farairesearch је поменуо да „директна борба модела за обуку против детекције“ може довести до тога да модел научи да вара.\n* Безбедносна питања: LLM могу да искористе нападачи, на пример, путем напада убризгавањем упита да би контролисали понашање модела. Pirat_Nation је поменуо да је Godot енџин примио велику количину LLM nije svemoguć, ali nije ni samo prolazna moda. To je disruptivna tehnologija sa ogromnim potencijalom, ali i rizicima i izazovima. Moramo kritički da posmatramo LLM, duboko razumemo njegove principe i istražimo njegovu primenu u različitim oblastima. Samo tako možemo istinski iskoristiti prilike LLM ere i stvoriti bolju budućnost. MCuban-ovo zapažanje je pronicljivo: korisnici LLM-a se dele na dve vrste, jedni ga koriste da nauče sve, a drugi da izbegnu učenje. A oni koji zaista mogu da imaju koristi od LLM-a su, bez sumnje, prvi.