Cicha ewolucja sztucznej inteligencji: powstanie złożonych systemów sztucznej inteligencji wykraczających poza tradycyjne modele sztucznej inteligencji

W miarę poruszania się po najnowszych osiągnięciach sztucznej inteligencji (AI) następuje subtelna, ale znacząca zmiana, odchodząca od polegania na samodzielnych modelach sztucznej inteligencji, takich jak duże modele językowe (LLM) do bardziej zróżnicowanych i opartych na współpracy złożone systemy sztucznej inteligencji lubić AlfaGeometria i Generowanie rozszerzone odzyskiwania (RAG) system. Ewolucja ta nabrała tempa w 2023 r., odzwierciedlając zmianę paradygmatu dotyczącego sposobu, w jaki sztuczna inteligencja może radzić sobie w różnych scenariuszach, nie tylko poprzez zwiększanie skali modeli, ale także poprzez strategiczny montaż systemów wieloelementowych. Podejście to wykorzystuje połączone zalety różnych technologii sztucznej inteligencji, aby skuteczniej i skuteczniej rozwiązywać złożone problemy. W tym artykule przyjrzymy się złożonym systemom AI, ich zaletom i wyzwaniom związanym z projektowaniem takich systemów.

Co to jest złożony system sztucznej inteligencji (CAS)?

Compound AI System (CAS) to system, który integruje różne komponenty, w tym między innymi modele AI, moduły pobierania, bazy danych i narzędzia zewnętrzne w celu skutecznego rozwiązywania zadań AI. W przeciwieństwie do starszych systemów sztucznej inteligencji, które wykorzystują tylko jeden model sztucznej inteligencji, jak LLM oparty na Transformatorze, CAS kładzie nacisk na integrację wielu narzędzi. Przykłady CAS obejmują AlphaGeometry, w której LLM jest łączony z tradycyjnym narzędziem do rozwiązywania problemów symbolicznych w celu rozwiązywania problemów olimpijskich, oraz system RAG, w którym LLM jest łączony z modułem pobierania i bazą danych w celu odpowiadania na pytania związane z danymi dokumentami. W tym miejscu ważne jest zrozumienie różnicy pomiędzy multimodalna sztuczna inteligencja i CAS. Chociaż multimodalna sztuczna inteligencja koncentruje się na przetwarzaniu i integrowaniu danych pochodzących z różnych modalności — tekstu, obrazów i dźwięku — w celu sporządzania świadomych przewidywań lub odpowiedzi, takich jak Gemini modelu CAS integruje wiele współdziałających komponentów, takich jak modele językowe i wyszukiwarki, aby zwiększyć wydajność i możliwości adaptacji w zadaniach AI.

Zalety CAS'a

CAS oferuje wiele zalet w porównaniu z tradycyjną sztuczną inteligencją opartą na jednym modelu. Niektóre z tych zalet są następujące:

• Zwiększyć wydajność: CAS łączą wiele komponentów, z których każdy specjalizuje się w konkretnym zadaniu. Wykorzystując mocne strony poszczególnych komponentów, systemy te osiągają lepszą ogólną wydajność. Na przykład połączenie modelu językowego z modułem rozwiązywania symboli może prowadzić do dokładniejszych wyników w zadaniach programowania i logicznego rozumowania.
• Elastyczność i zdolność adaptacji: Systemy złożone można dostosować do różnorodnych danych wejściowych i zadań. Programiści mogą wymieniać lub ulepszać poszczególne komponenty bez konieczności przeprojektowywania całego systemu. Ta elastyczność pozwala na szybkie dostosowania i ulepszenia.
• Wytrzymałość i odporność: Różnorodne komponenty zapewniają redundancję i solidność. Jeśli jeden element ulegnie awarii, inne mogą to zrekompensować, zapewniając stabilność systemu. Na przykład chatbot wykorzystujący generowanie wspomagane pobieraniem (RAG) może z łatwością poradzić sobie z brakującymi informacjami.
• Interpretowalne i zrozumiałe: Korzystanie z wielu komponentów pozwala nam zinterpretować, w jaki sposób każdy komponent przyczynia się do końcowego wyniku, dzięki czemu systemy te są zrozumiałe i przejrzyste. Ta przejrzystość ma kluczowe znaczenie dla debugowania i zaufania.
• Specjalizacja i efektywność: CAS wykorzystuje wiele komponentów specjalizujących się w konkretnych zadaniach AI. Na przykład CAS zaprojektowany do diagnostyki medycznej może zawierać komponent, który doskonale sprawdza się w analizie obrazów medycznych, takich jak skany MRI lub CT, wraz z innym komponentem specjalizującym się w przetwarzaniu języka naturalnego w celu interpretacji historii i notatek pacjentów. Dzięki tej specjalizacji każda część systemu może efektywnie działać w swojej domenie, zwiększając ogólną skuteczność i dokładność diagnostyki.
• Kreatywna synergia: Łączenie różnych komponentów wyzwala kreatywność, prowadząc do innowacyjnych możliwości. Na przykład system łączący generowanie tekstu, tworzenie wizualizacji i komponowanie muzyki może stworzyć spójne narracje multimedialne. Ta integracja umożliwia systemowi tworzenie złożonych, angażujących wiele zmysłów treści, których osiągnięcie przy użyciu izolowanych komponentów byłoby trudne, co pokazuje, w jaki sposób synergia między różnymi technologiami sztucznej inteligencji może sprzyjać nowym formom twórczej ekspresji.

Budowanie CAS: strategie i metody

Aby wykorzystać zalety CAS, programiści i badacze badają różne metodologie ich konstrukcji. Poniżej wymieniono dwa kluczowe podejścia:

• Podejście neurosymboliczne: Strategia ta łączy w sobie mocne strony sieci neuronowe w rozpoznawaniu wzorców i uczeniu się z wykorzystaniem logicznego rozumowania i możliwości przetwarzania wiedzy strukturalnej symboliczne AI. Celem jest połączenie intuicyjnych możliwości przetwarzania danych sieci neuronowych ze strukturalnym, logicznym rozumowaniem symbolicznej sztucznej inteligencji. To połączenie ma na celu zwiększenie możliwości sztucznej inteligencji w zakresie uczenia się, rozumowania i adaptacji. Przykładem takiego podejścia jest AlphaGeometry firmy Google, który wykorzystuje neuronowe modele dużego języka do przewidywania wzorców geometrycznych, podczas gdy symboliczne komponenty AI obsługują logikę i generowanie dowodów. Metoda ta ma na celu stworzenie systemów AI, które są zarówno wydajne, jak i zdolne do dostarczania możliwych do wyjaśnienia rozwiązań.
• Programowanie modelu językowego: Podejście to polega na wykorzystaniu frameworków zaprojektowanych do integracji dużych modeli językowych z innymi modelami sztucznej inteligencji, interfejsami API i źródłami danych. Takie frameworki pozwalają na płynne łączenie wywołań modeli AI z różnymi komponentami, umożliwiając tym samym tworzenie złożonych aplikacji. Korzystanie z bibliotek takich jak LangChain i LamaIndeks, wraz ze strukturami agentów, takimi jak AutoGPT i DzieckoAGIstrategia ta wspiera tworzenie zaawansowanych aplikacji, w tym systemów RAG i agentów konwersacyjnych, takich jak WikiChat. Podejście to koncentruje się na wykorzystaniu szerokich możliwości modeli językowych w celu wzbogacenia i dywersyfikacji aplikacji AI.

Wyzwania w rozwoju CAS

Opracowanie CAS wprowadza szereg istotnych wyzwań, którym muszą sprostać zarówno programiści, jak i badacze. Proces ten polega na integracji różnych komponentów, np. konstrukcja systemu RAG obejmuje połączenie retrievera, wektorowej bazy danych i modelu języka. Dostępność różnych opcji dla każdego komponentu sprawia, że ​​projektowanie złożonego systemu AI jest trudnym zadaniem, wymagającym dokładnej analizy potencjalnych kombinacji. Sytuację dodatkowo komplikuje konieczność ostrożnego zarządzania zasobami, takimi jak czas i pieniądze, aby proces rozwoju był jak najbardziej efektywny.

Po ustaleniu projektu złożonego systemu sztucznej inteligencji przechodzi on zazwyczaj fazę udoskonalania mającą na celu poprawę ogólnej wydajności. Faza ta obejmuje precyzyjne dostrojenie wzajemnych zależności pomiędzy różnymi komponentami w celu maksymalizacji efektywności systemu. Biorąc przykład z systemu RAG, proces ten może obejmować dostosowanie sposobu współpracy aportera, bazy danych wektorów i LLM w celu usprawnienia wyszukiwania i generowania informacji. W przeciwieństwie do optymalizacji poszczególnych modeli, która jest stosunkowo prosta, optymalizacja systemu takiego jak RAG stwarza dodatkowe wyzwania. Jest to szczególnie prawdziwe, gdy system zawiera komponenty takie jak wyszukiwarki, które są mniej elastyczne pod względem dostosowań. To ograniczenie wprowadza dodatkową warstwę złożoności do procesu optymalizacji, czyniąc go bardziej skomplikowanym niż optymalizacja systemów jednoskładnikowych.

Bottom Line

Przejście na złożone systemy sztucznej inteligencji (CAS) oznacza wyrafinowane podejście do rozwoju sztucznej inteligencji, polegające na przeniesieniu punktu ciężkości z ulepszania samodzielnych modeli na tworzenie systemów integrujących wiele technologii sztucznej inteligencji. Ta ewolucja, podkreślona innowacjami, takimi jak AlphaGeometry i Retrieval Augmented Generation (RAG), oznacza postępowy krok w kierunku uczynienia sztucznej inteligencji bardziej wszechstronną, solidną i zdolną do rozwiązywania złożonych problemów z niuansowym zrozumieniem. Wykorzystując synergiczny potencjał różnorodnych komponentów sztucznej inteligencji, CAS nie tylko przesuwa granice tego, co może osiągnąć sztuczna inteligencja, ale także wprowadza ramy dla przyszłych postępów, w których współpraca między technologiami sztucznej inteligencji toruje drogę dla inteligentniejszych, bardziej adaptacyjnych rozwiązań.