世界

AIの分岐した未来

編集者のダイジェストのロックを無料でロック解除しますFTの編集者であるRoula Khalafは、この毎週のニュースレターでお気に入りのストーリーを選択します。未来は、私たちに代わって世界をナビゲートするすべての強力で広範囲の人工知能エージェントに属します。または、それぞれが狭いタスクを引き受けるように訓練され、必要なときにのみ呼び出された多くの専門的なデジタル補佐官が入力されますか？2つの混合物のいくつかは可能性が高いようですが、変化の純粋なペースにより、現場のリーダーでさえ、物事が1年か2年の外をどのように見えるかについてほとんど考えていないことを認めています。「すべてを支配するための1つのAI」のアイデアの支持者にとって、多くの励ましの開発がありました。たとえば、Openaiは今週、ChatGptにショッピング機能を追加しました。これは、AIエージェントがeコマースの経済性をどのように並べ替えることができるかを指し示しています。単一のクエリを使用してチャットボットを取得して製品調査を行い、購入勧告を行い、ブランドがバイヤーを操縦する「ファンネル」全体を破壊すると脅し、Openaiをセンターに非常に多く配置します。 このような進歩は最も注目を集めるかもしれませんが、舞台裏では、より専門的なエージェントの新世代が形になり始めています。これらは、狭くターゲットにされ、重要な考慮事項であり、構築と実行の両方ではるかに安くなることを約束します。今週のメタのLlamacon開発者会議は、プレイの状態を垣間見ることができました。ソーシャルネットワーキング会社は、オープンソース構造の形が限られている「オープンウェイト」、AIモデルの適応性に賭けています。これにより、他の人がモデルを使用して適応させることができます。メタがより広いテクノロジーの世界で神経を打ったという兆候の1つは、最初の2年間で「オープン」なラマモデルが持っていた12億のダウンロードです。これらの大部分には、他の開発者が特定の用途に適合させ、誰でもダウンロードできるようにしたLlamaのバージョンが含まれています。これらのオープンウェイトモデルを有用なツールに変えるための技術は、急速に進化しています。たとえば、蒸留は、はるかに大きなものからのいくつかの知性を小さなモデルに吹き込む - は一般的なテクニックになっています。 Openaiのような「閉鎖」モデルを持つ企業は、モデルをどのように、どのように蒸留できるかを決定する権利を留保します。比較すると、オープンウェイトの世界では、開発者は自由にモデルを自由に適応できます。より専門的なモデルの作成への関心は、最近の数か月でAI開発の焦点の多くが、最大のモデルのためのデータ集約的な、そして非常に高価な初期トレーニングを超えて変化したため、回復しました。代わりに、最新のソースの特別なソースの多くは、次に来るステップ - 「ポストトレーニング」で作成されます。これは、結果を形作るための強化学習として知られる手法を使用し、問題を解決するために推論モデルで使用されるいわゆるテスト時間段階で作成されます。Databricksの最高経営責任者であるAli Ghodsiによると、トレーニング後のトレーニング後の強力な形式の1つは、会社独自のデータを使用して強化学習段階でモデルを形成し、ビジネスの使用によりはるかに信頼性を高めます。メタのイベントで話すと、彼はこれがオープンモデルでのみ可能であると言いました。推奨もう1つのお気に入りの新しいトリックは、さまざまなオープンモデルの最高の部分を組み合わせることです。たとえば、Deepseekが低コストのR1推論モデルの成功でAIの世界に衝撃を与えた後、他の開発者はその推論「トレース」をコピーする方法をすぐに学びました。それが問題を通してどのように機能したかを示し、メタのラマの上でこれらを実行する方法を示しました。 これらおよびその他の技術は、より安価なハードウェアを必要とし、消費する電力を消費するスマートエージェントの潮の波を約束します。 一方、モデルビルダーの場合、それは通話のリスクを増します。それは、より安価な代替品が最も高価で高度なモデルを損なうということです。しかし、AIのコストが落ちるため、すべての最大の勝者はユーザーである可能性があります。特殊なエージェントを日々の作業プロセスに設計および埋め込む場所を持っている企業です。 [email protected] #AIの分岐した未来