Главное:
- В 2024 году OpenAI и Google представили новые модели искусственного интеллекта: GPT-4O и Gemini 1.5, которые могут работать с текстом, изображениями, аудио и видео.
- Появление омнимодальных моделей открывает новые горизонты в взаимодействии пользователей с ИИ, позволяя задавать вопросы на основе мультимедийных данных.
- Развиваются локальные большие языковые модели, которые позволяют сохранить контроль над данными и предлагают альтернативу облачным решениям.
Новые возможности искусственного интеллекта
В 2024 году произошло множество значимых событий в сфере искусственного интеллекта. Ярким примером стали модели GPT-4O от OpenAI и Gemini 1.5 от Google, которые способны обрабатывать различные форматы данных: текст, изображения, аудио и видео. Это значит, что пользователь может, например, показать картинку и спросить, что на ней изображено, или использовать видеоинструкции в реальном времени. Такие функции открывают новые способы использования ИИ в образовательных и рабочих процессах, позволяя интегрировать искусственный интеллект в повседневные задачи.
Кроме того, с осуществлением такого функционала увеличивается и доступность технологий. Пользователи смогут взаимодействовать с ИИ, используя более привычные и естественные формы общения – это значит, что работа с ИИ станет значительно менее специализированной и более интуитивной.
Развитие локальных языковых моделей
С ростом опасений относительно конфиденциальности данных и необходимости защиты личной информации, локальные языковые модели становятся всё более актуальными. Эти модели могут быть развернуты на частных серверах компаний, что позволяет им сохранить полный контроль над своими данными.
Примеры таких моделей, как Mistral NeMo и Qwen 2.5, продемонстрировали свою эффективность, особенно в решениях, связанных с юридическими документами и другой конфиденциальной информацией. Наличие русскоязычных локальных моделей также важно, учитывая спрос на такие решения в России и стран других СНГ.
Согласно недавним исследованиям, компании, использующие локальные модели, сообщают о значительном сокращении затрат на обработку данных и повышении гибкости в аналитических процессах. Это подтверждает актуальность перехода к локальным решениям для бизнеса.
Проблематика и достижения в сфере RAG и агентных систем
Концепция RAG (извлечение и генерация) также продолжает набирать популярность. Системы, использующие эту концепцию, могут извлекать информацию из внешних источников и генерировать осмысленные ответы, что улучшает принятие решений и оптимизирует рабочие процессы. Например, создание умных поисковых систем, способных находить информацию в больших объемах данных, становится неотъемлемой частью многих бизнесов.
Агентные системы, которые выполняют более сложные действия, таких как автоматизация задач через API или генерация рекомендаций, представляют собой следующий шаг в развитии ИИ. Эти агенты превращают взаимодействие с ИИ из простого процесса ответов на вопросы в интегрированное взаимодействие, где ИИ может инициировать и завершать задачи самостоятельно.
С увеличением доступности таких технологий их применение будет только расширяться, что сделает ИИ более важным участником в рабочих процессах разных компаний.
В итоге, 2024 год стал ключевым в развитии искусственного интеллекта, и, судя по всему, в 2025 году нас ждут ещё более существенные достижения и внедрения.
Добавить комментарий