Холодний погляд на шаленство LLM: можливості, виклики та майбутній ландшафт

Великі мовні моделі (LLM) з дивовижною швидкістю проникають у всі аспекти нашого життя, від генерації коду до створення контенту та щоденних інформаційних запитів. Відповідні обговорення в X (раніше Twitter) також підтверджують це: є як представлення нових архітектур моделей AI, так і обмін навчальними ресурсами, а також обговорення проблем, що виникають у практичних застосуваннях. Однак, у цій, здавалося б, нестримній хвилі LLM, нам потрібно зберігати холодний розум і глибоко задуматися про можливості, виклики та майбутній ландшафт, який вона може сформувати. У цій статті буде проведено глибокий аналіз індустрії LLM у стилі аналізу Бена Томпсона, з точки зору бізнесу, платформи та бізнес-моделі.

Підйом LLM: технологічна сингулярність чи цикл ажіотажу?

З обговорень у X ми бачимо, що LLM – це вже не просто академічна концепція, а гаряча точка в індустрії. З'являються різні типи моделей LLM (LLM, SLM, VLM, MLLM тощо), а відповідні навчальні ресурси (наприклад, безкоштовні курси Стенфордського університету) користуються великою популярністю. За цим явищем стоїть величезний потенціал LLM у багатьох сферах:

• Підвищення ефективності: LLM можуть автоматизувати повторювані завдання, такі як генерація тексту, написання коду та аналіз даних, тим самим значно підвищуючи продуктивність. Це підтверджує слова Аріани Хаффінгтон про те, що AI зрештою дасть нам більше часу для відпочинку та занурення в завдання, які потребують творчості та глибокого мислення.
• Отримання знань: Інформацію, на пошук та інтеграцію якої в минулому потрібно було витрачати багато часу, тепер можна швидко отримати за допомогою LLM. Замість використання Google Search, як у минулому, використання LLM для безпосереднього отримання відповідей стає новим способом отримання інформації.
• Інновації в застосуванні: LLM можуть використовуватися як базова технологія для стимулювання різних інноваційних застосувань, таких як інтелектуальні агенти (AI Agent), системи RAG (Retrieval-Augmented Generation) тощо. Про це також свідчить той факт, що проєкт застосунку LLM з відкритим кодом Shubhamsaboo отримав понад 85 тисяч зірок на GitHub.

Однак ми також повинні бути обережними щодо ризику надмірного ажіотажу. Як зазначили Suryanshti777 і DAIEvolutionHub, багато людей просто використовують інструменти AI, але мало хто дійсно розуміє, як вони працюють. Це означає, що поширення LLM може призвести до явища «використання більше, ніж розуміння», що перешкоджатиме справжньому розвитку технології.

Підйом платформ LLM: хто стане наступним Google?

Розвиток LLM також породив нові можливості для платформ. З обговорень у X ми бачимо наступні потенційні напрямки платформ:

• Платформа моделей: Надання різноманітних попередньо навчених моделей LLM та підтримка розробників у їх налаштуванні та розгортанні. Подібно до AWS для хмарних обчислень, платформа моделей стане інфраструктурою для застосунків LLM.
• Платформа інструментів: Надання інструментів і бібліотек, необхідних для розробки LLM, таких як LLM-graph-builder і PocketFlow, якими поділився Tom Doerr, а також ai-engineering-toolkit від Sumanth077. Ці інструменти знизять бар'єр для розробки LLM і прискорять поширення застосунків.
• Платформа агентів: Створення інтелектуальних агентів на основі LLM та надання механізмів співпраці та комунікації між агентами. Wh0sumit наймає backend-інженерів для розробки мультиагентних систем LLM, що свідчить про потенціал платформи агентів.

Усі ці платформи мають потенціал стати наступним Google, але ключем до перемоги в конкуренції є:

• Побудова екосистеми: Створення активної спільноти розробників і надання багатих ресурсів і підтримки.
• Технологічне лідерство: Постійні інвестиції в дослідження та розробки для підтримки лідерства моделей та інструментів.
• Бізнес-модель: Вивчення стійких бізнес-моделей, таких як послуги за підпискою, плата за виклик API тощо.

Бізнес-модель LLM: безкоштовний обід чи платний бенкет?

Бізнес-модель LLM – це складне та важливе питання. Наразі існують такі основні моделі:

• Модель відкритого коду: Надання безкоштовних моделей і інструментів з відкритим кодом, підтримка операцій за рахунок внесків спільноти та пожертв. Прикладом є проєкт інтелектуального агента LLM з відкритим кодом, яким поділився Xiaoying_eth.\n* Модель виклику API: Надання інтерфейсів API, плата за кількістю викликів або кількістю токенів. Цю модель використовує серія моделей GPT від OpenAI.\n* Модель підписки: Надання розширених функцій і послуг, таких як вища швидкість висновування, більші контекстні вікна та більш професійна технічна підтримка, а також стягнення плати за підписку щомісяця або щороку.\n* Вбудована модель: Вбудовування технології LLM в інші продукти та послуги, такі як інтелектуальне обслуговування клієнтів, рекомендації контенту тощо.\n\nКожна модель має свої переваги та недоліки, і вибір моделі залежить від позиціонування платформи та цільових користувачів. Модель відкритого коду сприяє популяризації та інноваціям технологій, але її важко зробити прибутковою; модель виклику API та модель підписки можуть приносити стабільний дохід, але можуть обмежувати популяризацію технологій.\n\nВиклики LLM: ажіотаж, етика та безпека\n\nШвидкий розвиток LLM також приніс низку викликів:\n\n* Якість даних: Продуктивність LLM значною мірою залежить від якості навчальних даних. Якщо в навчальних даних є упередження або помилки, LLM також генеруватиме відповідні упередження або помилки.\n* Інтерпретованість: Процес прийняття рішень LLM часто важко інтерпретувати, що створює певні ризики для застосування моделі.\n* Етичні питання: LLM можна використовувати для створення неправдивої інформації, здійснення шахрайських дій або посилення соціальної нерівності. Farairesearch згадує, що «навчання моделі безпосередньо протистояти виявленню» може призвести до того, що модель навчиться обманювати.\n* Проблеми безпеки: LLM можуть бути використані зловмисниками, наприклад, за допомогою атак з використанням підказок для контролю поведінки моделі. Pirat_Nation згадує, що рушій Godot отримав велику кількість коду \LLM – це не панацея, але й аж ніяк не просто швидкоплинний хайп. Це революційна технологія з величезним потенціалом, але також з ризиками та викликами. Нам потрібно критично ставитися до LLM, глибоко розуміти її принципи та досліджувати її застосування в різних сферах. Тільки так ми зможемо по-справжньому скористатися можливостями епохи LLM і створити краще майбутнє. Спостереження MCuban є влучним: користувачі LLM поділяються на два типи: одні використовують її, щоб навчитися всьому, а інші – щоб уникнути навчання. І справжню вигоду від LLM отримають, безсумнівно, перші.