Från ChatGPT till specialiserade agenter: Vart AI är på väg härnäst
Jag har experimenterat med AI i flera år nu, och ärligt talat är det otroligt hur snabbt saker och ting förändras. Med tekniker som reinforcement learning och GPT-4 har sättet vi förstår och använder naturligt språk skjutit i höjden. Modeller som ChatGPT har verkligen tagit AI in i människors vardag, ungefär som när datorer började dyka upp i allas hem. Vi ser hur modellerna blir större, hanterar mer kontext och utför alltmer komplexa uppgifter. Det är likt hur processorer började fokusera på effektivitet efter den inledande fartkampen – LLM strävar nu efter en balans mellan storlek, effektivitet och prestanda.
Framöver tror jag inte att det bara handlar om större modeller, utan också om mindre, specialiserade modeller som är riktigt bra på specifika grejer. Tänk på att diagnostisera hälsoproblem, kundservice, teknisk support eller till och med skapa musik och konst. Denna övergång till specialiserade modeller är spännande eftersom det innebär mer effektiv och fokuserad problemlösning som träffar rätt på specifika utmaningar.
Men glöm inte – LLM är fortfarande bara riktigt bra på att förutsäga nästa ord. De kan sätta ihop sammanhängande svar och hantera komplexa frågor, men det finns begränsningar. Ett stort problem är hallucinationer – ibland hittar modellen på saker. Och det är ett verkligt problem om vi vill kunna lita på dessa modeller. För att lösa detta behöver vi mer än bara LLM; det är där agenter kommer in.
Just nu genereras syntetiska data mestadels på ett kontrollerat sätt, där utvecklare sätter upp träningsseten. Nästa steg är däremot att låta agenter generera syntetiska data i realtid, vilket skulle göra träningsprocessen mycket mer flexibel. Agenter kan använda LLM för att föreslå svar, få dessa granskade av andra modeller och sedan finslipa svaren baserat på feedback. Föreställ dig ett kundserverscenario: en modell skapar ett initialt svar, och en annan kontrollerar ton och precision för att säkerställa att det är helt korrekt. Denna typ av fram- och tillbakamotion förbättrar kvaliteten, gör svaren mer pålitliga och minskar hallucinationerna.
När AI fortsätter att utvecklas ser jag en framtid där vi har både större LLM och mindre, specialiserade modeller som arbetar tillsammans, stödda av verktyg som förbättrar resonerande och problemlösning. Verktyg som vektordatabaser (Pinecone), plattformar för att integrera tjänster (Zapier) och sökverktyg som ElasticSearch hjälper till att hantera och hämta rätt data, vilket gör AIs beslutsfattande mer anpassningsbart och precist.
När vi pratar om artificiell generell intelligens (AGI) kanske vi faktiskt är närmare än det verkar. Dagens LLM tar redan itu med uppgifter som involverar språk, logik och till och med kreativitet – saker vi tidigare trodde bara människor kunde göra. Oavsett om det handlar om att skriva berättelser, besvara komplexa frågor eller till och med koda, börjar dessa modeller sudda ut gränsen mellan smal AI och AGI. Med kommande funktioner som större kontextfönster, bättre integration med andra verktyg och möjligheten att lära från ny data, närmar vi oss något som känns AGI-likt. Dessutom, när agenter använder flera specialiserade modeller tillsammans, hjälper det verkligen till att lösa komplexa utmaningar som ingen enskild modell skulle klara av på egen hand.
Det sagt är sann AGI fortfarande en bit bort eftersom vi inte har data för alla typer av intellektuella uppgifter människor kan utföra. Att förstå sociala nyanser, långsiktig planering och etiska beslut är fortfarande svårt för AI. Men om vi fortsätter förbättra agenter i kritiskt tänkande och logik, kan de börja generera nya data och genomföra experiment som hjälper till att fylla dessa kunskapsluckor. Vem vet? Agenter som kan lära sig och anpassa sig kanske är det som slutligen tar oss till sann AGI.
Läs originalet på LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/from-chatgpt-specialized-agents-where-ai-heading-next-fallstr%C3%B6m-qmuwf/?trackingId=N52wywQJTt2uMCtqNxzExw%3D%3D