Тиха еволюція штучного інтелекту: зростання складних систем штучного інтелекту за межі традиційних моделей штучного інтелекту

Поки ми орієнтуємося в останні розробки штучного інтелекту (ШІ), відбувається непомітний, але значний перехід, відхід від опори на автономні моделі ШІ, такі як великі мовні моделі (LLM) до більш тонких і спільних складні системи ШІ як АльфаГеометрія та Доповнена генерація пошуку (RAG) система. Ця еволюція набрала обертів у 2023 році, відображаючи зміну парадигми щодо того, як штучний інтелект може обробляти різноманітні сценарії не лише через масштабування моделей, а й через стратегічне складання багатокомпонентних систем. Цей підхід використовує об’єднані переваги різних технологій штучного інтелекту для ефективнішого та результативного вирішення складних проблем. У цій статті ми вивчимо складені системи штучного інтелекту, їхні переваги та проблеми при розробці таких систем.

Що таке Compound AI System (CAS)?

Compound AI System (CAS) — це система, яка об’єднує різні компоненти, включаючи, але не обмежуючись, моделі AI, ретривери, бази даних і зовнішні інструменти для ефективного вирішення завдань AI. На відміну від старих систем штучного інтелекту, які використовують лише одну модель штучного інтелекту, наприклад LLM на основі Transformer, CAS наголошує на інтеграції кількох інструментів. Приклади CAS включають AlphaGeometry, де LLM поєднується з традиційним символьним розв’язувачем для вирішення олімпіадних завдань, і систему RAG, де LLM поєднується з ретривером і базою даних для відповідей на запитання, пов’язані з заданими документами. Тут важливо розуміти різницю між мультимодальний ШІ і CAS. У той час як мультимодальний штучний інтелект зосереджується на обробці та інтеграції даних із різних модальностей — тексту, зображень, аудіо — для створення обґрунтованих прогнозів або відповідей, як Близнюки Модель CAS об’єднує кілька взаємодіючих компонентів, таких як мовні моделі та пошукові системи, щоб підвищити продуктивність і адаптивність у завданнях ШІ.

Переваги CAS

CAS пропонує багато переваг перед традиційним ШІ на основі однієї моделі. Деякі з цих переваг:

• Покращена продуктивність: CAS поєднує в собі кілька компонентів, кожен з яких спеціалізується на певному завданні. Використовуючи сильні сторони окремих компонентів, ці системи досягають кращої загальної продуктивності. Наприклад, поєднання мовної моделі з символьним вирішувачем може призвести до більш точних результатів у програмуванні та логічних завданнях.
• Гнучкість і адаптивність: Складні системи можуть адаптуватися до різноманітних входів і завдань. Розробники можуть міняти місцями або вдосконалювати окремі компоненти, не переробляючи всю систему. Ця гнучкість дозволяє швидко коригувати та покращувати.
• Міцність і стійкість: Різноманітні компоненти забезпечують резервування та надійність. Якщо один компонент виходить з ладу, інші можуть компенсувати це, забезпечуючи стабільність системи. Наприклад, чат-бот, який використовує пошуково-доповнену генерацію (RAG), може акуратно обробляти відсутню інформацію.
• Інтерпретований і зрозумілий: Використання кількох компонентів дозволяє нам інтерпретувати, як кожен компонент впливає на кінцевий результат, роблячи ці системи інтерпретованими та прозорими. Ця прозорість має вирішальне значення для налагодження та довіри.
• Спеціалізація та ефективність: CAS використовує кілька компонентів, що спеціалізуються на конкретних завданнях ШІ. Наприклад, CAS, призначений для медичної діагностики, може включати компонент, який чудово аналізує медичні зображення, такі як МРТ або КТ, поряд з іншим компонентом, що спеціалізується на обробка природного мови інтерпретувати історії та записи пацієнтів. Ця спеціалізація дозволяє кожній частині системи ефективно працювати в межах своєї області, підвищуючи загальну ефективність і точність діагностики.
• Творча синергія: Поєднання різних компонентів дає волю творчості, що веде до інноваційних можливостей. Наприклад, система, яка поєднує генерування тексту, візуальне створення та музичну композицію, може створювати цілісні мультимедійні наративи. Ця інтеграція дозволяє системі створювати складний мультисенсорний контент, який було б складно отримати за допомогою окремих компонентів, демонструючи, як синергія між різноманітними технологіями ШІ може сприяти новим формам творчого вираження.

Побудова CAS: стратегії та методи

Щоб скористатися перевагами CAS, розробники та дослідники вивчають різні методології для їх створення. Нижче наведено два ключові підходи:

• Нейросимволічний підхід: Ця стратегія поєднує в собі сильні сторони нейронні мережі у розпізнаванні образів і навчанні з логічними міркуваннями та можливостями обробки структурованих знань символічний ШІ. Мета полягає в тому, щоб об’єднати інтуїтивну обробку даних нейронних мереж зі структурованими логічними міркуваннями символічного ШІ. Ця комбінація спрямована на покращення можливостей ШІ щодо навчання, міркування та адаптації. Прикладом такого підходу є Google AlphaGeometry, яка використовує нейронні моделі великої мови для прогнозування геометричних візерунків, тоді як компоненти символічного штучного інтелекту керують логікою та генерацією доказів. Цей метод спрямований на створення систем ШІ, які є ефективними та здатними надавати зрозумілі рішення.
• Програмування мовної моделі: Цей підхід передбачає використання фреймворків, призначених для інтеграції великих мовних моделей з іншими моделями AI, API та джерелами даних. Такі фреймворки дозволяють бездоганно поєднувати виклики моделей штучного інтелекту з різними компонентами, що дозволяє розробляти складні програми. Використання таких бібліотек, як LangChain та CallIndex, разом із фреймворками агентів, такими як AutoGPT та BabyAGI, ця стратегія підтримує створення розширених програм, включаючи системи RAG і розмовні агенти, такі як WikiChat. Цей підхід спрямований на використання широких можливостей мовних моделей для збагачення та диверсифікації додатків ШІ.

Проблеми в розробці CAS

Розробка CAS представляє ряд важливих проблем, які повинні вирішити як розробники, так і дослідники. Процес включає в себе інтеграцію різноманітних компонентів, наприклад, створення системи RAG включає в себе поєднання ретривера, векторної бази даних і мовної моделі. Наявність різноманітних опцій для кожного компонента робить проектування складної системи штучного інтелекту складним завданням, що вимагає ретельного аналізу потенційних комбінацій. Ця ситуація ще більше ускладнюється необхідністю ретельного управління такими ресурсами, як час і гроші, щоб забезпечити максимально ефективний процес розробки.

Після того, як складена система штучного інтелекту встановлена, вона зазвичай проходить фазу вдосконалення, спрямовану на підвищення загальної продуктивності. Ця фаза передбачає тонке налаштування взаємодії між різними компонентами для максимізації ефективності системи. На прикладі системи RAG цей процес може передбачати коригування того, як ретрівер, векторна база даних і LLM працюють разом, щоб покращити пошук і генерацію інформації. На відміну від оптимізації окремих моделей, яка відносно проста, оптимізація такої системи, як RAG, створює додаткові проблеми. Це особливо вірно, коли система включає такі компоненти, як пошукові системи, які менш гнучкі з точки зору налаштувань. Це обмеження вносить додатковий рівень складності в процес оптимізації, роблячи його більш складним, ніж оптимізація однокомпонентних систем.

Bottom Line

Перехід до складних систем штучного інтелекту (CAS) означає вдосконалений підхід у розробці штучного інтелекту, зміщуючи фокус від вдосконалення автономних моделей до створення систем, які інтегрують численні технології штучного інтелекту. Ця еволюція, підкреслена такими інноваціями, як AlphaGeometry та Retrieval Augmented Generation (RAG), знаменує собою прогресивний крок у тому, щоб зробити ШІ більш універсальним, надійним і здатним вирішувати складні проблеми з тонким розумінням. Використовуючи синергетичний потенціал різноманітних компонентів штучного інтелекту, CAS не лише розширює межі того, чого може досягти штучний інтелект, але й запроваджує основу для майбутніх досягнень, коли співпраця між технологіями штучного інтелекту прокладає шлях до розумніших та адаптивніших рішень.