Ramalan pembangunan teknologi data pada 2024: model asas dan pengkomputeran sulit

Mungkin kekuatan terbesar medan data kontemporari terletak pada penggunaan meluas model asas. Model ini memainkan peranan penting dalam penggunaan kecerdasan buatan, dengan kesan yang jelas pada segala-galanya daripada interaksi pelanggan luaran kepada antara muka pekerja dalaman dengan sistem data.

Oleh itu, menjelang 2024, paradigma baharu untuk menyimpan dan mendapatkan semula data, menggunakan dan menjana nilai daripada model asas akan diperkukuh. Pada masa yang sama, kepentingan proses dipacu data akan ditekankan, termasuk keselamatan data dan privasi data. Apabila penggunaan pembelajaran mesin lanjutan terus berkembang, kehidupan kita akan menjadi lebih kaya, di samping memerlukan perlindungan data dan pematuhan peraturan. Pembangunan kedua-dua aspek ini akan saling melengkapi dan mempromosikan antara satu sama lain.

Penjanaan bahasa semula jadi oleh robot pintar hanyalah permulaan Untuk menyokong fungsi kecerdasan buatan ini dan maju ke 2025, ekosistem yang lengkap terbentuk secara beransur-ansur.

Model generatif berbilang modal

Model asas sangat bagus dalam menjana teks sehingga memudahkan orang ramai mengabaikan definisi sebenarnya. Keupayaannya untuk mengendalikan bilangan tugas yang tidak terhad membolehkan organisasi memanfaatkan sepenuhnya keupayaan ini dalam beberapa bulan akan datang, sekali gus meningkatkan pulangan pelaburan dalam AI generatif.

Keupayaan penyepaduan GPT-4 tidak terhad kepada imej dan teks, tetapi tidak lama lagi akan diperluaskan kepada mod lain seperti input seperti suara, video, muzik dan data penderia. Ini akan memberi impak positif dalam pelbagai bidang, termasuk pemasaran, aset digital dan perkhidmatan pelanggan. Organisasi pintar akan mula meneroka dan merintis kes penggunaan untuk AI generatif multimodal untuk memenuhi keperluan yang berbeza dengan lebih baik.

Kemenangan untuk pangkalan data vektor

Dijangkakan bahawa penyeragaman model asas perusahaan untuk aplikasi AI generatif yang melibatkan penjanaan dipertingkatkan semula dan carian semantik akan meningkatkan nilai dan penggunaan pangkalan data vektor ke tahap yang besar. Enjin carian persamaan ini boleh dianggap sebagai sistem pencarian semula kecerdasan buatan yang mampu menyimpan dan mengatur sejumlah besar data tidak berstruktur dan menggunakan model bahasa untuk memikirkan cara terbaik untuk menanyakan data tersebut.

Pangkalan data vektor telah menarik perhatian kerana keupayaannya mengendalikan data berdimensi tinggi dan memudahkan carian persamaan yang kompleks. Setelah organisasi menangani potensi kos yang mungkin terhasil daripada mengekalkan indeks pangkalan data vektor dalam ingatan, repositori ini akan memainkan peranan yang lebih besar dalam banyak kes penggunaan, seperti sistem pengesyor, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi, ramalan kewangan atau perusahaan dipacu AI yang lain. .

AI Generatif mengutamakan pemperibadian

Model AI Generatif Akses kerap kepada sejumlah besar data tidak berstruktur dalam pelaksanaan RAG dan carian persamaan vektor telah menimbulkan kebimbangan yang meluas tentang keselamatan data dan pematuhan peraturan. Sebelum ini data ini dipanggil data gelap.

Satu lagi aliran utama pada tahun 2024 ialah perusahaan akan menumpukan pada membangunkan chatbot AI generatif untuk memenuhi keperluan khusus domain sambil memastikan perlindungan privasi data di peringkat organisasi. Untuk mencapai matlamat ini, teknologi RAG boleh memberikan sokongan dengan memastikan chatbots yang dikuasakan oleh model AI generatif hanya mempunyai akses kepada data yang disemak dan menyediakan kawalan untuk privasi data, pematuhan peraturan dan keselamatan data. Dengan cara ini, perniagaan boleh membangunkan bot sembang sambil memastikan data pengguna selamat dan peribadi.

Penggunaan Pengkomputeran Sulit Meningkat

Bergantung pada cara ia dilaksanakan, struktur pengkomputeran sulit boleh membantu meningkatkan perlindungan data melalui pemperibadian model AI yang dijana. Model pengkomputeran ini melibatkan pengasingan data sulit dalam enklaf CPU selamat untuk diproses dalam awan. Data ini dan kaedah pemprosesannya hanya boleh diakses melalui kod yang dibenarkan oleh Enclave.

Pada tahun akan datang, penyepaduan pengkomputeran sulit berasaskan perkakasan dijangka meningkat apabila penyelesaian awan memanfaatkannya secara strategik untuk menarik aplikasi dengan keperluan privasi dan keselamatan yang lebih tinggi. Dan aliran (pengkomputeran sulit) ini akan menjadi lazim terutamanya dalam bidang khusus seperti pembelajaran mesin, perkhidmatan kewangan dan genomik.

Melihat ke hadapan

Perubahan yang dibawa oleh model asas termasuk, tetapi akhirnya melangkaui, persekitaran data di mana ia mempunyai kesan sedemikian. Malah, ia memberi kesan kepada bidang kehidupan profesional dan peribadi dalam cara yang besar dan kecil. Penggunaan pelbagai mod, pangkalan data vektor, pemperibadian dan pengkomputeran sulit akan menjadi beberapa daripada banyak cara aplikasi AI ini boleh membawa manfaat yang lebih besar kepada perniagaan dan juga masyarakat.

Atas ialah kandungan terperinci Ramalan pembangunan teknologi data pada 2024: model asas dan pengkomputeran sulit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!