Дивовижний світ Штучного Інтелекту: Розмови з Експертами про IBM Think, Галюцинації та Майбутнє
Вітаю, друзі! Знову зустрічаємося в затишній вітальні, де розмови про Штучний Інтелект переплітаються з надіями, сумнівами та захопливими перспективами. Сьогодні я, Ліла Гарт, проведу вас через захопливий вир думок, зібраних з епізоду “Mixture of Experts”, де розумні голови розмірковували про найактуальніші теми в AI-світі. Отож, пристебніться, бо сьогодні буде цікаво!
IBM Think: Коли Технології Зустрічаються з Натхненням
Що ж було найзахопливішим на щорічній конференції IBM Think? Учасники епізоду, включаючи Кат Суль, директорку з управління технічними продуктами для Granite, Каутар Ель Маграуї, головну наукову співробітницю та менеджерку платформи Hybrid Cloud, та Скайлер Спікман, старшу наукову співробітницю, були одностайні: цьогорічний Think був сповнений інновацій та захоплюючих відкриттів.
Кат Суль, зокрема, виділила дослідження ключових нот. Вона підкреслила перехід до нової ери обчислень, де традиційні обчислення переплітаються з квантовими та генеративними обчисленнями.
Каутар Ель Маграуї теж не залишилася осторонь генеративних обчислень. Однак, найбільше її вразила поява понад 150 готових до використання агентів штучного інтелекту в платформі Watsonx Orchestrate.
Скайлер Спікман, з іншого боку, захопила енергія та позитивна атмосфера конференції. Вона звернула увагу на те, як учасники насолоджувалися презентаціями, зокрема, появою маскота – пінгвіна, що додало теплоти та гумору в серйозний світ технологій.
Генеративні Обчислення: Перетворення Ідей в Реальності
Кат Суль, як експертка в цій області, пояснила детальніше концепцію генеративних обчислень. Вона підкреслила важливість використання найкращих практик з комп’ютерних наук та програмної інженерії для створення більш стійких та безпечних моделей.
“Суть полягає в тому, щоб принести деякі аспекти генеративного ШІ назад у сферу комп’ютерних наук,” – зазначає Кат. За її словами, замість використання довгих та складних підказок, як це часто відбувається зараз, генеративні обчислення пропонують більш структурований підхід. Це дозволяє будувати програми, де можна чітко визначати послідовність дій та створювати надійніші рішення, що легко підтримувати.
Створення структурованих рішень також відкриває двері для використання нових методів, що покращують швидкість обчислень та ефективність використання ресурсів.
Уявіть собі майбутнє, де ШІ вже не вимагає мільйонів рядків коду, розкиданих хаотично! Генеративні обчислення обіцяють саме таке майбутнє – просте, зрозуміле та ефективне.
AI-Агенти: Від Рутинних Завдань до Складних Рішень
Каутар Ель Маграуї поділилася своїм захопленням з приводу появи понад 150 готових до роботи агентів ШІ на базі платформи Watsonx Orchestrate. Ці агенти, по суті, готові рішення, які інтегруються з популярними корпоративними інструментами, такими як Salesforce, Workday та Adobe.
“Це величезний крок, що дозволяє підприємствам швидко розгортати робочі навантаження на основі ШІ, автоматизувати завдання та підвищувати продуктивність”, – зазначила Каутар.
Важливо підкреслити модульний підхід, який дозволяє гнучко інтегрувати різні моделі ШІ, включаючи Granite від IBM, а також моделі від Meta та Mistral. Користувачі отримують можливість налаштовувати рішення під свої потреби, додаючи або адаптуючи вже існуючі агенти.
Granite: Маленькі Моделі з Великими Можливостями
Кат Суль розповіла про нову архітектуру моделей Granite 4. Ці моделі використовують гібридну архітектуру “mixture of experts”, що робить їх швидкими та ефективними.
“Наш невеликий попередній перегляд потребує всього 15 гігабайт пам’яті. Вони будуть ефективними та чудовими контрапунктами до значно більших моделей”, – підкреслила Кат.
Основна перевага Granite – це компактність та оптимізація для конкретних галузей. Їх розмір варіюється від трьох до двадцяти мільярдів параметрів, що значно менше, ніж у деяких великих, загального призначення, моделях.
Саме це сприяє більшій енергоефективності та економічності. Акцент на конкретних галузях дозволяє надати рішення, які ідеально підходять для специфічних задач та вимог, що відкриває нові можливості для бізнесу.
Галюцинації ШІ: Таємниці Неточних Відповідей
Однією з найбільш обговорюваних тем стала проблема галюцинацій ШІ – коли моделі видають неправдиву інформацію, нібито засновану на фактах. Спеціалісти визнали, що галюцинації не є чимось новим, проте, як свідчить практика, їхня частота збільшується з розвитком складних моделей, що базуються на міркуваннях.
Скайлер Спікман зауважила, що незважаючи на підвищення точності в математичних задачах, галюцинації все ще стають більш частим явищем. Вона підкреслила, що наразі немає чіткого розуміння причин такого явища.
Кат Суль запропонувала свій погляд на проблему. Вона вважає, що це може бути результатом “misaligned incentives” – невідповідності стимулів, які використовуються під час навчання моделей. Навчання моделей спрямовано на збільшення їхньої “багатослівності” та переконливості, що робить їх більш привабливими для користувачів. Водночас, це призводить до послаблення контролю над фактами.
Каутар Ель Маграуї поділилася песимістичним прогнозом: можливо, галюцинації залишаться з нами надовго.
“Наразі, галюцинації, здається, є внутрішніми обмеженнями архітектур поточних моделей,” – зазначила Каутар.
Фахівці дійшли висновку, що єдиним рішенням буде використання гібридних методів. Це означає поєднання ШІ-моделей з системами для перевірки фактів та символьного міркування. Незважаючи на складнощі, це, на їхню думку, є єдиним шляхом для забезпечення надійності в реальних додатках.
Наприклад, Кат Суль згадала про Granite Guardian, модель, яка може виявляти галюцинації у відповідях та функціональних викликах. Це важливий крок у створенні більш безпечних та надійних систем ШІ.
OpenAI та Windsurf: Стратегічна Інтеграція та Майбутнє Розвитку
Наостанок, було обговорено новину про можливе придбання OpenAI платформи Windsurf, середовища для програмування. Вартість угоди, що шокує, складає 3 мільярди доларів.
Деякі вбачають в цьому кроці доказ того, що значна частина маркетингу OpenAI ігнорує майбутнє AGI (загальний штучний інтелект).
Кат Суль вважає інакше. “Успіх OpenAI будується на створенні зручного інтерфейсу”, – пояснила вона. Таким чином, вони залучили мільйони користувачів, які генерували дані для вдосконалення моделей ШІ. Кат підкреслила, що сьогодні одним з ключових напрямків розвитку є допомога у кодуванні, в якій OpenAI ще не досягли достатнього успіху. Придбання Windsurf – це спосіб повернути контроль та вдосконалити роботу з моделями.
Скайлер Спікман у свою чергу, зазначив, що придбання Windsurf OpenAI може бути пов’язано з прагненням реалізувати стратегію інтеграції. Хоча OpenAI чудово справляється з розробкою моделей, їм не вистачає комплексного інтегрування у різні сфери.
Каутар Ель Маграуї підкреслила, що OpenAI не лише хоче володіти моделями, але й контролювати досвід розробників. На її думку, ера “вертикальних ко-пілотів” – вузькоспеціалізованих ШІ-асистентів для фінансів, юриспруденції, науки, медицини та інших галузей – стає важливою тенденцією.
На думку експертки, це – розумний крок OpenAI, оскільки модельний рівень поступово стає “коммодитизованим”, тобто таким, що стає все більш доступним. Головна конкурентна перевага криється в екосистемі та інструментах розробки.
Кат Суль підсумувала, що майбутнє ШІ – це стратегія Apple, де компанії будують власні екосистеми, що надають можливості повної інтеграції.
З кожним новим епізодом “Mixture of Experts” ми занурюємося в глибини ШІ, відкриваючи нові горизонти та розмірковуючи над питаннями, що хвилюють увесь світ.
Сьогоднішня розмова вкотре підкреслила важливість етичного підходу, потреби в постійних дослідженнях та необхідність підтримки відкритого співтовариства.
