Тиха еволюция в AI: Възходът на сложните AI системи отвъд традиционните AI модели

Докато навигираме в последните разработки на изкуствения интелект (AI), е в ход фин, но значителен преход, преминавайки от разчитането на самостоятелни модели на AI като големи езикови модели (LLM) към по-нюансирания и съвместен комбинирани AI системи като AlphaGeometry намлява Разширено генериране на извличане (RAG) система. Тази еволюция набра скорост през 2023 г., отразявайки промяната на парадигмата за това как AI може да се справи с различни сценарии не само чрез мащабиране на модели, но и чрез стратегическо сглобяване на многокомпонентни системи. Този подход използва комбинираните силни страни на различни AI технологии за справяне със сложни проблеми по-ефикасно и ефективно. В тази статия ще проучим комбинираните AI системи, техните предимства и предизвикателства при проектирането на такива системи.

Какво представлява Compound AI System (CAS)?

Compound AI System (CAS) е система, която интегрира различни компоненти, включително, но не само, AI модели, ретривъри, бази данни и външни инструменти за ефективно справяне със задачите на AI. За разлика от по-старите AI системи, които използват само един AI модел като базирания на Transformer LLM, CAS набляга на интегрирането на множество инструменти. Примерите за CAS включват AlphaGeometry, където LLMs се комбинира с традиционен символен решаващ инструмент за справяне с олимпиадни проблеми, и RAG система, където LLM се комбинира с ретривър и база данни за отговаряне на въпроси, свързани с дадени документи. Тук е важно да разберете разликата между мултимодален AI и CAS. Докато мултимодалният AI се фокусира върху обработката и интегрирането на данни от различни модалности – текст, изображения, аудио – за да прави информирани прогнози или отговори като Близнаци модел, CAS интегрира множество взаимодействащи компоненти като езикови модели и търсачки, за да повиши производителността и адаптивността в задачите на AI.

Предимства на CAS

CAS предлага много предимства пред традиционния AI, базиран на един модел. Някои от тези предимства са както следва:

• Подобрена производителност: CAS комбинира множество компоненти, всеки специализиран в определена задача. Като използват силните страни на отделните компоненти, тези системи постигат по-добра цялостна производителност. Например, комбинирането на езиков модел със символен решаващ инструмент може да доведе до по-точни резултати при програмиране и задачи за логическо мислене.
• Гъвкавост и адаптивност: Сложните системи могат да се адаптират към различни входове и задачи. Разработчиците могат да разменят или подобрят отделни компоненти, без да препроектират цялата система. Тази гъвкавост позволява бързи корекции и подобрения.
• Здравина и устойчивост: Разнообразните компоненти осигуряват излишък и здравина. Ако един компонент се повреди, други могат да компенсират, осигурявайки стабилност на системата. Например, чатбот, използващ генериране с подобрено извличане (RAG), може да обработва липсващата информация елегантно.
• Интерпретируеми и обясними: Използването на множество компоненти ни позволява да интерпретираме как всеки компонент допринася за крайния резултат, правейки тези системи интерпретируеми и прозрачни. Тази прозрачност е от решаващо значение за отстраняването на грешки и доверието.
• Специализация и ефективност: CAS използва множество компоненти, специализирани в специфични AI задачи. Например CAS, предназначен за медицинска диагностика, може да включва компонент, който превъзхожда анализирането на медицински изображения, като MRI или CT сканирания, заедно с друг компонент, специализиран в обработката на естествен език за интерпретиране на истории и бележки на пациенти. Тази специализация позволява на всяка част от системата да работи ефективно в рамките на своя домейн, повишавайки общата ефективност и точност на диагностиката.
• Творческа синергия: Комбинирането на различни компоненти отприщва креативността, което води до иновативни възможности. Например, система, която обединява генерирането на текст, визуалното създаване и музикалната композиция, може да създаде сплотени мултимедийни разкази. Тази интеграция позволява на системата да изработва сложно, мултисензорно съдържание, което би било предизвикателство за постигане с изолирани компоненти, демонстрирайки как синергията между различни AI технологии може да насърчи нови форми на творческо изразяване.

Изграждане на CAS: стратегии и методи

За да се възползват от предимствата на CAS, разработчиците и изследователите проучват различни методологии за тяхното изграждане. По-долу са споменати двата ключови подхода:

• Невросимволичен подход: Тази стратегия съчетава силните страни на невронни мрежи в разпознаването на образи и ученето с възможностите за логическо разсъждение и обработка на структурирано знание символичен AI. Целта е да се слеят интуитивните способности за обработка на данни на невронните мрежи със структурираните, логични разсъждения на символния AI. Тази комбинация има за цел да подобри възможностите на AI за учене, разсъждение и адаптиране. Пример за този подход е AlphaGeometry на Google, който използва невронни големи езикови модели за предсказване на геометрични модели, докато символните AI компоненти обработват логиката и генерирането на доказателства. Този метод има за цел да създаде AI системи, които са едновременно ефективни и способни да предоставят обясними решения.
• Програмиране на езиков модел: Този подход включва използване на рамки, предназначени да интегрират големи езикови модели с други AI модели, API и източници на данни. Такива рамки позволяват безпроблемното комбиниране на извиквания към AI модели с различни компоненти, като по този начин позволяват разработването на сложни приложения. Използване на библиотеки като LangChain намлява CallIndex, заедно с агентски рамки като напр AutoGPT намлява BabyAGI, тази стратегия поддържа създаването на разширени приложения, включително RAG системи и разговорни агенти като WikiChat. Този подход се фокусира върху използването на широките възможности на езиковите модели за обогатяване и разнообразяване на AI приложения.

Предизвикателства в развитието на CAS

Разработването на CAS въвежда серия от значителни предизвикателства, с които разработчиците и изследователите трябва да се справят. Процесът включва интегриране на различни компоненти, като например изграждането на RAG система включва комбиниране на ретривър, векторна база данни и езиков модел. Наличието на различни опции за всеки компонент прави проектирането на комбинирана AI система предизвикателна задача, изискваща внимателен анализ на потенциални комбинации. Тази ситуация допълнително се усложнява от необходимостта от внимателно управление на ресурси като време и пари, за да се гарантира, че процесът на разработка е възможно най-ефективен.

След като бъде зададен дизайнът на комбинирана AI система, тя обикновено преминава през фаза на усъвършенстване, насочена към подобряване на цялостната производителност. Тази фаза включва фина настройка на взаимодействието между различните компоненти, за да се увеличи максимално ефективността на системата. Вземайки примера на RAG система, този процес може да включва коригиране на начина, по който ретривърът, векторната база данни и LLM работят заедно, за да подобрят извличането и генерирането на информация. За разлика от оптимизирането на отделни модели, което е относително лесно, оптимизирането на система като RAG представлява допълнителни предизвикателства. Това е особено вярно, когато системата включва компоненти като търсачки, които са по-малко гъвкави по отношение на настройките. Това ограничение въвежда допълнителен слой сложност в процеса на оптимизация, което го прави по-сложен от оптимизирането на еднокомпонентни системи.

Долната линия

Преходът към Compound AI Systems (CAS) означава усъвършенстван подход в разработването на AI, измествайки фокуса от подобряване на самостоятелни модели към изработване на системи, които интегрират множество AI технологии. Тази еволюция, подчертана от иновации като AlphaGeometry и Retrieval Augmented Generation (RAG), бележи прогресивна крачка в превръщането на AI в по-гъвкав, здрав и способен да адресира сложни проблеми с нюансирано разбиране. Използвайки синергичния потенциал на различни AI компоненти, CAS не само разширява границите на това, което AI може да постигне, но също така въвежда рамка за бъдещ напредък, където сътрудничеството между AI технологии проправя пътя за по-интелигентни, по-адаптивни решения.