Искусственный интеллект, особенно генеративный ИИ (GenAI), стремительно меняет методы работы компаний. Это.
О развитии искусственного интеллекта в России 2023
Новости. О компании. Искусственный интеллект — все новости по теме на сайте издания Глава ТПП РФ Катырин: искусственный интеллект можно использовать в сфере закупок. AI Новости: искусственный интеллект, нейронные сети, квантовые компьютеры, ИИ. Искусственный интеллект укрепляет позиции в приоритетных отраслях. Предприниматель Илон Маск предупредил, что искусственный интеллект (ИИ) может быть опасным.
Искусственный интеллект – последние новости
События и новости 24 часа в сутки по тегу: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Эксклюзивные расследования, оригинальные фото и видео, «живые» истории, топовые эксперты, онлайн трансляции со всей планеты и горячие тренды соцмедиа и блогов. Что такое искусственный интеллект и как работает ИИ? Искусственный интеллект называют «новым электричеством»: он меняет целые отрасли бизнеса, а в будущем, возможно, изменит и облик цивилизации. В сентябре 2023 года управляемый искусственным интеллектом (ИИ) самолёт успешно провёл воздушный бой против пилота-человека – об этом заявили в среду представители ВВС США. Искусственный интеллект: как он есть и каким он должен быть. По определению, к задачам искусственного интеллекта относятся все задачи, не имеющие точного алгоритмического решения. Искусственный интеллект помогает защищать гибридные инфраструктуры.
Искусственный интеллект: последние новости и статьи
Новости и статьи о мире искусственного интеллекта. Пишем о нейросетях, чат-ботах, робототехнике, беспилотном транспорте и регулировании алгоритмов. Новости об искусственном интеллекте из Telegram-фида @ict_moscow_ai. 14:48Американский биотехнологический стартап Profluent задействовал генеративный ИИ для создания метода редактирования генома. Инновационный алгоритм генерации текстов основан на искусственном интеллекте, что позволяет создавать уникальные и качественные тексты в кратчайшие сроки. Последние новости об успехах в разработке искусственного интеллекта узнавайте на Яркий онлайн-журнал про искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI). Новости, статьи, мнения экспертов, кейсы, календарь событий, интервью.
Путешествие в мир искусственного интеллекта
Как заявил начальник войск РЭБ ВС РФ генерал-лейтенант Юрий Ласточкин, сегодня подразделения радиоэлектронной борьбы активно осваивают технологии искусственного интеллекта, что позволяет повысить эффективность выполнения боевых задач. Согласно данным Минобороны РФ, в зоне СВО успешно применяются самоходные комплексы постановки помех и малогабаритные средства борьбы с дронами.
Близкие к Microsoft источники смогли подтвердить Business Insider, что эта сумма близка к реальной. Поскольку в планы компании входит утроение закупок ускорителей, и продукцией только Nvidia она ограничиваться не собирается, легко предположить, что затраты текущего года будут измеряться в десятках миллиардов долларов США. Получается, что Microsoft замахивается на количество ускорителей, измеряемое как минимум одним миллионом штук. По его словам, компания пытается значительную часть вычислений поручить локальным компонентам пользовательских устройств. Источник изображения: Unsplash, Gilles Lambert Другими словами, если речь идёт о смартфонах марки, то некий нейронный процессор внутри iPhone должен будет осуществлять локальные вычисления при обработке запросов, в меньшей степени полагаясь на обмен информацией с облачной инфраструктурой. Такой подход позволит ускорить отклик системы на поступающие запросы, а для пользователя это станет видимым преимуществом.
Кроме того, локальная обработка чувствительной информации повысит степень информационной защищённости. При этом, как утверждает представитель Bloomberg , компания Apple не отметает окончательно идею использования сторонних больших языковых моделей, которые предлагаются Google или Microsoft. Собственную языковую модель Apple тоже разрабатывает, но ориентирует её именно на использование локальных вычислительных ресурсов. Подробности об этой концепции Apple могут быть оглашены уже в середине июня на конференции для разработчиков WWDC 2024, как поясняет источник. Представители ответчика утверждают, что Маск передёргивает факты и строит свои обвинения на несуществующих юридически положениях. Источник изображения: OpenAI По словам представителей OpenAI, на которые ссылается Bloomberg , упрёки Илона Маска в отказе организации от своих альтруистических принципов базируются на ложных утверждениях, являются ни чем иным, как «историческим ревизионизмом», и направлены на продвижение собственного конкурирующего стартапа. Иск Илона Маска к OpenAI был подан в марте, и одним из пунктов обвинения было вступление стартапа в партнёрство с Microsoft.
Представители ответчика сообщают, что несколько лет назад сам Маск покинул OpenAI после неудачной попытки установить в организации своё доминирование, но после запуска собственной компании в сфере искусственного интеллекта пытается использовать успех OpenAI в собственных коммерческих интересах. В документах, определяющих сферу и принципы деятельности OpenAI, как утверждают юристы, нет положений, запрещающих ей монетизировать собственные технологии, а потому упрёки Илона Маска в нарушении принципов некоммерческого распространения ПО не являются состоятельными. Свидетельство о регистрации организации, на которое ссылается Маск, не содержит обязательств по непременному распространению открытого кода своих разработок для всеобщего блага. Формулировка подразумевает, что руководство OpenAI в ходе обсуждения должно определять, какую часть ПО сделать открытой, а какую нет. Илону Маску, по мнению стороны ответчика, также не удастся доказать, что OpenAI не имеет права лицензировать свою технологию сторонним компаниям а именно Microsoft , а также предоставлять им наблюдательное место в совете директоров. Впрочем, промежуточный исход спора двух субъектов может стать понятен уже в середине этой недели, когда состоится судебное заседание. Данный шаг объясняется необходимостью сокращения затрат на фоне ужесточения конкуренции на рынке ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI и Mistral.
Сотрудники, которых уже коснулось сокращение, в основном занимались операционной деятельностью и были уведомлены о своих увольнениях, сообщил источник ресурсу CNBC на условиях анонимности. Его уход последовал за публикациями СМИ, ставящими под сомнение полномочия гендиректора. В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A. Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ.
Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах». Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои.
Очевидно, что подобной динамике финансовых показателей компании способствовал высокий спрос на память типа HBM, хотя и в сегменте NAND наблюдались признаки восстановления. Темпы роста выручки SK hynix в прошлом квартале оказались максимальными с 2010 года. SK hynix намеревается увеличить капитальные затраты в этом году и нарастить объёмы поставок передовой памяти HBM3E, а также наладить поставки микросхем DDR5 высокой ёмкости для серверного применения.
В более традиционных сегментах рынка памяти, по мнению представителей компании, спрос начнёт восстанавливаться во второй половине текущего года. Помимо новых предприятий в Южной Корее, SK hynix собирается построить предприятие и исследовательский центр в штате Индиана. Компания сейчас ведёт переговоры с рядом клиентов о заключении долгосрочных контрактов на поставку памяти семейства HBM. Акции прочих производителей чипов на азиатских фондовых рынках тоже устремились вниз после открытия торгов утром в четверг. Источник изображения: SoftBank Благодаря столь крупным инвестициям SoftBank будет обладать самыми высокопроизводительными вычислительными мощностями в стране, отметил Nikkei Asia. Как утверждают источники ресурса, для их работы будут использоваться ускорители Nvidia.
В 2024 финансовом году SoftBank планирует завершить создание своей первой большой языковой модели LLM с 390 млрд параметров. Затем, по данным Nikkei Asia, компания начнёт в 2025 году разработку LLM с 1 трлн параметров и поддержкой японского языка. Как отметил ранее Nikkei Asia, в Японии наблюдается нехватка частных компаний с высокопроизводительными суперкомпьютерами, необходимыми для создания LLM, несмотря на возросший интерес к ИИ. Благодаря инвестициям SoftBank превратится в сильного игрока в сфере генеративного ИИ в то время, когда международные компании пытаются выйти на рынок Японии. На прошлой неделе OpenAI открыла свой первый офис в Токио. Она стала первой из трёх небольших ИИ-моделей, которые софтверный гигант планирует выпустить в свет.
В декабре прошлого года Microsoft выпустила модель Phi-2, которая работала так же хорошо, как и более крупные модели, такие как Llama 2. По словам разработчиков, Phi-3 работает лучше предыдущей версии и может давать ответы, близкие к тем, что дают модели в 10 раз больше. По сравнению с более крупными аналогами, небольшие ИИ-модели обычно дешевле в эксплуатации и лучше работают на персональных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки. Наряду с Phi компания также создала модель Orca-Math, которая ориентирована на решение математических задач. Конкуренты Microsoft занимаются разработкой небольших ИИ-моделей, многие из которых нацелены на решение более простых задач, таких как обобщение документов или помощь в написании программного кода. По словам Бойда, разработчики обучали Phi-3 по «учебному плану».
Они вдохновлялись тем, как дети учатся на сказках, читаемых перед сном. Это книги с более простыми словами и структурами предложений, но в то же время зачастую в них поднимаются важные темы. Поскольку существующей литературы для детей при тренировке Phi-3 не хватало, разработчики взяли список из более чем 3000 тем и попросили большие языковые модели написать дополнительные «детские книги» специально для обучения Phi-3. Бойд добавил, что Phi-3 просто развивает дальше то, чему обучились предыдущие итерации ИИ-модели. Если Phi-1 была ориентирована на кодирование, а Phi-2 начала учиться рассуждать, то Phi-3 ещё лучше справляется с кодированием и рассуждениями. Расследование Reuters показывает, что санкционная продукция Nvidia продолжает поставляться в Китай.
Источник изображения: Nvidia Агентство использовало для получения подобных выводов общедоступную конкурсную документацию, в которой отображались состоявшиеся закупки серверного оборудования, в составе которого содержались запрещённые к экспорту в Китай компоненты Nvidia. По словам представителей Reuters, уже после вступления новых ограничений в середине ноября прошлого года не менее 10 китайских учреждений смогли получить серверное оборудование, содержащее «запрещённые» ускорители Nvidia. В выборку попали конкурсные процедуры, которые проводились в период с 20 ноября прошлого года по 28 февраля текущего.
Например, во время пандемии ИИ облегчал поиск очагов поражения легких на снимках компьютерной томографии, выделяя подозрительные участки. Наиболее успешно развиваются три направления в медицине: компьютерная диагностика на базе анализа изображений, о чем было сказано ранее, поддержка принятия решений при диагностике, например при определении дозы лекарств. Также ИИ облегчает рутинные рабочие процессы: голосовые боты переводят речь врача в текст для медицинской карты, а роботы-операторы колл-центров записывают пациентов на прием. Рентгенологи Москвы благодаря голосовому вводу уже заполнили свыше 210 тыс.
В перспективе ИИ может помочь с разработкой новых лекарств и дженериков, что сэкономит миллиарды рублей на НИОКР и годы кропотливого труда ученых. Все свое, родное Крупные российские технологические компании вкладывают средства в собственные научные исследования и разработки, открывая лаборатории по ИИ и даже целые институты. В апреле «Яндекс» запустил бета-версию нейросети для генерации изображений по текстовым запросам пользователей. Его назвали «Шедеврум». Приложение доступно на мобильных платформах Android и iOS. Нейросеть GigaChat пока доступна в тестовом режиме по приглашениям. В отличие от иностранного аналога, GigaChat лучше понимает запросы на русском языке, заявили в банке.
Сбербанк использует решения на базе искусственного интеллекта в большинстве продуктов и процессов компании, ранее заявил президент, предправления Сбербанка Герман Греф. Например, банк использует собственные ИИ-модели для повышения безопасности транзакций: онлайн-переводов, эквайринга, операций по картам. В финансовой сфере благодаря внедрению ИИ существенно сократилось время рассмотрения заявки на кредит. С момента отправки анкеты в банк до получения ответа проходит не несколько дней, а несколько минут.
искусственный интеллект
Новости искусственного интеллекта: все о последних научных открытиях в сфере ИИ, технологии ИИ на службе обществу, гаджеты и новые знания. Все самые свежие и интересные новости в сфере AI со всего мира переводятся нами и публикуются в открытом доступе. Создан инструмент искусственного интеллекта, который, анализируя последовательность жизненных событий, таких как история здоровья, образование, работа и доход, может определить личность человека и предсказать продолжительность его жизни. Новости. Смотрите на Первом. Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте Радио Sputnik. Главное по теме «Искусственный интеллект» – читайте на сайте
О развитии искусственного интеллекта в России 2023
Искусственный интеллект применительно к мобильному миру и технологиям в целом может подразумевать под собой либо технологию создания интеллектуальных машин и. Искусственный интеллект – все самые свежие новости дня по теме. Искусственный интеллект, особенно генеративный ИИ (GenAI), стремительно меняет методы работы компаний. Это. Сижу, попиваю чай, листаю ленту новостей – котики, мемы, политика и тут "Редактирование ДНК человека с помощью ИИ". Искусственный интеллект обучили обнаруживать дельфинов по свисту.
Новости по теме: искусственный интеллект
Это может быть отнесение фотографии к определенному классу, группировка текстов схожей тематики, предсказание курса валют, а также более сложные задачи. Например, написание других компьютерных программ, проектирование строений, анализ почвы и так далее. Понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга. Могут написать компьютерный алгоритм и выдавать его за искусственный интеллект. Предположим, магазин решил давать скидку всем, кто приходит в оранжевом. И скидка будет предоставляться автоматически, когда человек входит в торговый зал: его просканирует камера и, если найдет оранжевый оттенок цвета, — выдаст купон на дисконт.
И вот заходит покупатель с рыжими волосами. Простой алгоритм выдаст скидку, а ИИ должен понимать: «Скидку даем тем, кто в оранжевой одежде, а не с похожим цветом волос». Или пример с текстами. Задача программы: проштудировать вашу подборку книг и выбрать те, что связаны с историей XIX века. Алгоритм найдет все тексты, где встречается сочетание «XIX век» в разных вариациях написания.
Возможно, даже «зацепит» пару текстов, где встречается цифра «19». ИИ, в свою очередь, должен более тонко понимать — буквально вчитываться в смысл текста — подходит ли его структура под заданную тему. Однако существует ли сегодня искусственный интеллект — вопрос дискуссионный. Программы есть, они повсюду. Вот только экспертное сообщество вспоминает статью математика Алана Тьюринга, опубликованную в 1950 году.
Он предложил одновременно простой и сложный тест, успешное решение которого знаменует создание ИИ. А именно: когда человек не сможет понять, что беседует с машиной, и будет думать, что за ширмой стоит другой человек, значит, на свет появился истинный искусственный интеллект. Как работает искусственный интеллект ИИ можно представить как очень сложную и продвинутую систему обучения и принятия решений. Представьте, что у вас есть ребенок, который только учится различать животных. Вы показываете ему картинки с котами и говорите: «Это кот».
Повторяя множество раз, ребенок начинает узнавать котов на картинках даже без вашей помощи. В основе ИИ примерно такой же процесс. Но вместо ребенка у нас компьютер, а вместо картинок с котами — объемы данных. Мы «показываем» ИИ данные и «говорим», что они означают. Это процесс называется «обучением на примерах» или «обучением с учителем».
Например, мы можем показать ИИ миллионы фотографий с котами и сообщить ему, что это коты. А когда покажем ИИ новую фотографию с котом, он сможет определить, что на картинке кот. Однако ИИ может гораздо больше, чем просто распознавать картинки: анализировать тексты, управлять роботами, предсказывать погоду и выполнять множество других задач. Для каждой задачи нужно обучать ИИ на соответствующих данных. Но есть и более сложные задачи.
Например, ИИ может обучаться самостоятельно, опираясь только на свои предыдущие опыты и решения. Это называется обучением с подкреплением, и оно используется, например, для обучения ИИ игре в шахматы. Что такое нейросети и чат-боты Нейросеть — это вид искусственного интеллекта, можно сказать, следующий этап развития технологии. Иногда ИИ сравнивают с областью знания, как, например, математику. А нейросеть — это один из разделов.
Нейросеть разработчики проектируют таким образом, чтобы ее работа была схожей с принципом функционирования человеческого мозга. А именно с множеством «нейронов», которые обрабатывают информацию и обмениваются ей друг с другом, чтобы достичь результата. Особенность нейросети в том, что она способна адаптироваться к новым условиям. Пример: текстовые нейросети вроде популярного ChatGPT и аналогов. Сначала мы просим написать текст, предположим, про устройство банкомата.
Сеть выдает результат. Затем мы даем команду: «Нужно обязательно добавить информацию из книги N, сократить текст до пяти абзацев и сделать так, чтобы каждое предложение начиналось с новой буквы алфавита». Нейросеть возьмет за основу уже созданный текст и переработает его с учетом поставленной задачи. Однако не факт, что результат удовлетворит «заказчика». Нейросети допускают ошибки.
Не орфографические, а смысловые. Еще один пример: алгоритмы, которые умеют писать сайты и компьютерные программы. Ошибиться в строчках кода — просто. Но при этом можно сообщить нейросети, что ее проект не запускается, и попросить перепроверить работу. Проблема может быть устранена.
Чат-боты — это не обязательно нейросети. Хотя и могут работать на их основе. Простенький чат-бот — программа, имитирующая человеческое общение на основе той задачи, которую заложили программисты. Например, чат-бот Московского метро можно попросить скинуть расписание поездов и отправление последнего состава.
Но сегодня искусственный интеллект существует в реальности и мы активно им пользуемся. Midjourney — это самая популярная нейросеть 2022 года, которая умеет создавать изображения по текстовому описанию. Некоторые из ее работ могут конкурировать по красоте с картинами опытных художников, и это при том, что на их создание уходят считанные секунды. На нашем сайте даже есть подборка самых лучших работ Midjourney.
Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов. Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов.
В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах. Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков.
В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE. Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений.
Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются. И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент.
Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио.
Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети. За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер». На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов.
Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний. Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.
Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source. В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие. В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно.
Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов. Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей.