The Economist2023 m. dirbtiniu intelektu (DI) žmonės susidomėjo kone karštligiškai. 2022 m. lapkritį įmonei „OpenAI“ pristačius garsiausią ir kol kas efektyviausią internetinį virtualųjį asistentą „ChatGPT“, vos po pusmečio „Google“ paieškos sistemoje užklausos „dirbtinis intelektas“ populiarumas išaugo beveik keturis kartus. Iki 2023 m. rugpjūčio trečdalis naujausios „McKinsey“ pasaulinės apklausos respondentų teigė, kad jų organizacijose generatyvinis DI naudojamas mažiausiai vienu aspektu.
Kaip ši technologija vystysis 2024-aisiais? Mokslininkai tobulina DI modelius trimis pagrindiniais aspektais: dydžiu, duomenimis ir pritaikymo būdais.
Mūsų prenumeratos puslapyje prenumeratoriai.lt Jūs galite įsigyti spausdintą žurnalą „Pasaulis 2024“, kurį nedelsiant išsiųsime nurodytu adresu. Portale IQ.lt bus publikuojama didžioji dalis šio žurnalo tekstų ir jie bus prieinami įsigijus IQ.lt Premium turinio prenumeratą.
Pradėkime nuo dydžio. Pastaruosius kelerius metus DI tyrimuose vyravo nuostata, kad, kuo didesnis, tuo geresnis. Kompiuteriai tampa vis galingesni, bet nepaisant to mažėja. Vis dėlto ši taisyklė negalioja dideliems kalbos modeliams (DKM), matuojamiems milijardais ar trilijonais vadinamųjų parametrų. Tyrimų bendrovės „SemiAnalysis“ duomenimis, šiuo metu geriausioje „ChatGPT“ versijoje naudojamam dideliam kalbos modeliui „GPT4“ apmokyti prireikė daugiau nei 16 tūkst. specializuotų grafikos apdorojimo lustų ir kelių savaičių. Visas šis procesas kainavo daugiau kaip 100 mln. JAV dolerių. Pasak lustų gamintojos „Nvidia“, išlaidos DKM išvadoms, t. y. jau apmokytų modelių atsakymams į naudotojų užklausas, šiuo metu viršija sąnaudas jiems apmokyti.
