Groot aksiemodelle (LAM's): Die volgende grens in KI-aangedrewe interaksie

Byna 'n jaar gelede het Mustafa Suleyman, medestigter van DeepMind, voorspel dat die era van generatiewe AI sou binnekort plek maak vir iets meer interaktief: stelsels wat in staat is om take uit te voer deur interaksie met sagtewaretoepassings en menslike hulpbronne. Vandag begin ons sien hoe hierdie visie vorm aanneem met die ontwikkeling van Konyn AIse nuwe KI-aangedrewe bedryfstelsel, R1. Hierdie stelsel het 'n indrukwekkende vermoë getoon om menslike interaksies met toepassings te monitor en na te boots. In die hart van R1 lê die Groot Aksie Model (LAM), 'n gevorderde KI-assistent wat vaardig is om gebruikersvoornemens te begryp en take namens hulle uit te voer. Terwyl voorheen bekend deur ander terme soos Interaktiewe KI en Groot Agentiese Model, is die konsep van LAM's besig om momentum te kry as 'n deurslaggewende innovasie in KI-aangedrewe interaksies. Hierdie artikel ondersoek die besonderhede van LAM's, hoe hulle verskil van tradisionele largumenteer taalmodelle (LLM's), stel Rabbit AI se R1-stelsel bekend en kyk hoe Apple beweeg na 'n LAM-agtige benadering. Dit bespreek ook die potensiële gebruike van LAM'e en die uitdagings wat hulle in die gesig staar.

Verstaan ​​groot aksie- of agentiese modelle (LAM's)

'n LAM is 'n gevorderde KI-agent wat ontwerp is om menslike bedoelings te begryp en spesifieke doelwitte uit te voer. Hierdie modelle blink uit in die begrip van menslike behoeftes, die beplanning van komplekse take en interaksie met verskeie modelle, toepassings of mense om hul planne uit te voer. LAM's gaan verder as eenvoudige KI-take soos om antwoorde of beelde te genereer; hulle is volwaardige stelsels wat ontwerp is om komplekse aktiwiteite soos die beplanning van reis, die skedulering van afsprake en die bestuur van e-posse te hanteer. Byvoorbeeld, in reisbeplanning sal 'n LAM met 'n weertoepassing koördineer vir voorspellings, interaksie met vlugbesprekingsdienste om toepaslike vlugte te vind, en met hotelbesprekingstelsels inskakel om verblyf te verseker. Anders as baie tradisionele KI-modelle wat uitsluitlik afhang van neurale netwerke, LAM's gebruik 'n hibriede benadering wat kombineer neuro-simboliese programmering. Hierdie integrasie van simboliese programmering help met logiese redenering en beplanning, terwyl neurale netwerke bydra tot die herkenning van komplekse sensoriese patrone. Hierdie mengsel stel LAM's in staat om 'n breë spektrum van take aan te spreek, wat hulle as 'n genuanseerde ontwikkeling in KI-aangedrewe interaksies merk.

Vergelyk LAM's met LLM's

In teenstelling met LAM's, is LLM's KI-agente wat uitblink in die interpretasie van gebruikersaanwysings en die generering van teksgebaseerde antwoorde, wat hoofsaaklik help met take wat taalverwerking behels. Hulle omvang is egter oor die algemeen beperk tot teksverwante aktiwiteite. Aan die ander kant brei LAM's die vermoëns van KI verder as taal uit, wat hulle in staat stel om komplekse aksies uit te voer om spesifieke doelwitte te bereik. Byvoorbeeld, terwyl 'n LLM effektief 'n e-pos kan opstel op grond van gebruikersinstruksies, gaan 'n LAM verder deur nie net op te stel nie, maar ook die konteks te verstaan, te besluit oor die gepaste reaksie en die aflewering van die e-pos te bestuur.

Daarbenewens is LLM's tipies ontwerp om die volgende teken in 'n reeks teks te voorspel en om geskrewe instruksies uit te voer. Daarteenoor is LAM's nie net toegerus met taalbegrip nie, maar ook met die vermoë om met verskeie toepassings en werklike stelsels soos IoT-toestelle te kommunikeer. Hulle kan fisiese aksies uitvoer, toestelle beheer en take bestuur wat interaksie met die eksterne omgewing vereis, soos om afsprake te bespreek of besprekings te maak. Hierdie integrasie van taalvaardighede met praktiese uitvoering laat LAM'e toe om oor meer diverse scenario's as LLM's te werk.

LAM's in Aksie: Die Konyn R1

Die Konyn R1 staan ​​as 'n uitstekende voorbeeld van LAM's in praktiese gebruik. Hierdie KI-aangedrewe toestel kan verskeie toepassings bestuur deur 'n enkele, gebruikersvriendelike koppelvlak. Toegerus met 'n 2.88-duim-raakskerm, 'n draaiende kamera en 'n rolwiel, word die R1 gehuisves in 'n slanke, geronde onderstel wat in samewerking met Teenage Engineering vervaardig is. Dit werk op 'n 2.3 GHz MediaTek-verwerker, versterk deur 4 GB geheue en 128 GB berging.

In die hart van die R1 lê sy LAM, wat intelligent toesig hou oor toepassingfunksionaliteite, en komplekse take vereenvoudig soos die beheer van musiek, bespreking van vervoer, bestel kruideniersware en stuur boodskappe, alles vanaf 'n enkele punt van interaksie. Op hierdie manier elimineer R1 die moeite om tussen veelvuldige toepassings of veelvuldige aanmeldings om te skakel om hierdie take uit te voer.

Die LAM binne die R1 is aanvanklik opgelei deur menslike interaksies met gewilde toepassings soos Spotify en Uber waar te neem. Hierdie opleiding het LAM in staat gestel om gebruikerskoppelvlakke te navigeer, ikone te herken en transaksies te verwerk. Hierdie uitgebreide opleiding stel die R1 in staat om vloeiend by feitlik enige toepassing aan te pas. Boonop stel 'n spesiale opleidingsmodus gebruikers in staat om nuwe take bekend te stel en te outomatiseer, wat die R1 se reeks vermoëns voortdurend verbreed en dit 'n dinamiese hulpmiddel maak op die gebied van KI-aangedrewe interaksies.

Apple se vooruitgang na LAM-geïnspireerde vermoëns in Siri

Apple se KI-navorsingspan het onlangs insigte gedeel oor hul pogings om Siri se vermoëns te bevorder deur 'n nuwe inisiatief, wat soos dié van LAM's lyk. Die inisiatief, uiteengesit in 'n navorsingsartikel oor Verwysingsresolusie as taalmodellering (ReALM), het ten doel om Siri se vermoë te verbeter om gesprekskonteks te verstaan, visuele inhoud op die skerm te verwerk en omringende aktiwiteite op te spoor. Die benadering wat deur ReALM gevolg is in die hantering van gebruikerskoppelvlak-insette (UI) trek parallelle met die funksies wat in Rabbit AI se R1 waargeneem word, wat Apple se voorneme om Siri se begrip van gebruikersinteraksies te verbeter, ten toon stel.

Hierdie ontwikkeling dui dat Apple die aanvaarding van LAM-tegnologie oorweeg om te verfyn hoe gebruikers met hul toestelle omgaan. Alhoewel daar geen eksplisiete aankondigings oor die ontplooiing van ReALM is nie, dui die potensiaal om Siri se interaksie met toepassings aansienlik te verbeter op belowende vordering om die assistent meer intuïtief en responsief te maak.

Potensiële toepassings van LAM's

LAM's het die potensiaal om hul impak verder uit te brei as om interaksies tussen gebruikers en toestelle te verbeter; hulle kan aansienlike voordele oor verskeie industrieë bied.   

• Klientediens: LAM'e kan kliëntediens verbeter deur navrae en klagtes onafhanklik oor verskillende kanale te hanteer. Hierdie modelle kan navrae verwerk deur natuurlike taal te gebruik, resolusies outomatiseer en skedulering bestuur, en verskaf persoonlike diens gebaseer op klantgeskiedenis om tevredenheid te verbeter.
• Gesondheidssorg: In gesondheidsorg kan LAM's help om pasiëntsorg te bestuur deur afsprake te reël, voorskrifte te bestuur en kommunikasie oor dienste heen te fasiliteer. Hulle is ook nuttig vir afstandmonitering, interpretasie van mediese data en waarskuwing van personeel in noodgevalle, veral voordelig vir chroniese en bejaardesorgbestuur.
• Finansies: LAM'e kan persoonlike finansiële advies bied en take soos portefeuljebalansering en beleggingsvoorstelle bestuur. Hulle kan ook transaksies monitor om bedrog op te spoor en te voorkom, en soomloos met bankstelsels integreer om verdagte aktiwiteite vinnig aan te spreek.

Uitdagings van LAM's

Ten spyte van hul beduidende potensiaal, ondervind LAM'e verskeie uitdagings wat aangespreek moet word.

• Data privaatheid en sekuriteit: Gegewe die breë toegang tot persoonlike en sensitiewe inligting wat LAM's nodig het om te funksioneer, is die versekering van dataprivaatheid en sekuriteit 'n groot uitdaging. LAM'e werk met persoonlike data oor verskeie toepassings en platforms heen, wat kommer wek oor die veilige hantering, berging en verwerking van hierdie inligting.
• Etiese en regulatoriese kommer: Namate LAM's meer outonome rolle in besluitneming en interaksie met menslike omgewings aanneem, word etiese oorwegings al hoe belangriker. Vrae oor aanspreeklikheid, deursigtigheid en die omvang van besluitneming wat aan masjiene gedelegeer is, is van kritieke belang. Daarbenewens kan daar regulatoriese uitdagings wees om sulke gevorderde KI-stelsels oor verskeie industrieë te ontplooi.
• Kompleksiteit van integrasie: LAM's vereis integrasie met 'n verskeidenheid sagteware- en hardewarestelsels om take effektief uit te voer. Hierdie integrasie is kompleks en kan uitdagend wees om te bestuur, veral wanneer aksies oor verskillende platforms en dienste gekoördineer word, soos om vlugte, verblyf en ander logistieke besonderhede intyds te bespreek.
• Skaalbaarheid en aanpasbaarheid: Terwyl LAM's ontwerp is om aan te pas by 'n wye reeks scenario's en toepassings, bly die skaal van hierdie oplossings om diverse, werklike omgewings konsekwent en doeltreffend te hanteer 'n uitdaging. Om te verseker dat LAM'e by veranderende toestande kan aanpas en prestasie oor verskillende take en gebruikersbehoeftes kan handhaaf, is deurslaggewend vir hul langtermynsukses.

Die Bottom Line

Groot aksiemodelle (LAM's) kom na vore as 'n beduidende innovasie in KI, wat nie net toestelinteraksies beïnvloed nie, maar ook breër bedryfstoepassings. Gedemonstreer deur Rabbit KI se R1 en ondersoek in Apple se vordering met Siri, LAM's is besig om die verhoog vir meer interaktiewe en intuïtiewe KI-stelsels te maak. Hierdie modelle is gereed om doeltreffendheid en verpersoonliking oor sektore soos kliëntediens, gesondheidsorg en finansies te verbeter.

Die ontplooiing van LAM's kom egter met uitdagings, insluitend data-privaatheidskwessies, etiese kwessies, integrasiekompleksiteit en skaalbaarheid. Om hierdie kwessies aan te spreek is noodsaaklik namate ons vorder na die breër aanvaarding van LAM-tegnologieë, met die doel om hul vermoëns verantwoordelik en doeltreffend te benut. Soos LAM's aanhou ontwikkel, bly hul potensiaal om digitale interaksies te transformeer aansienlik, wat hul belangrikheid in die toekomstige landskap van KI onderstreep.