Über ChatGPT hinausgehen: Was hält die Zukunft für generative KI und Chatbots bereit?

Die zentralen Thesen

• Der Erfolg von ChatGPT hat umfangreiche Investitionen in die KI-Forschung und -Integration ausgelöst, was zu beispiellosen Möglichkeiten und Fortschritten auf diesem Gebiet geführt hat.
• Die semantische Suche mit Vektordatenbanken revolutioniert Suchalgorithmen, indem sie Worteinbettungen und Semantik nutzt, um kontextbezogene genauere Ergebnisse zu liefern.
• Die Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agenten-Startups zielt darauf ab, vollständige Autonomie zu erreichen und aktuelle Einschränkungen durch Selbsteinschätzung, Korrektur und Zusammenarbeit mehrerer Agenten zu beseitigen.

Der phänomenale Erfolg von ChatGPT hat alle Technologieunternehmen dazu gezwungen, in die KI-Forschung zu investieren und herauszufinden, wie sie künstliche Intelligenz in ihre Produkte integrieren können. Es ist eine Situation, wie wir sie noch nie erlebt haben, und doch steht die künstliche Intelligenz gerade erst am Anfang.

Aber es geht nicht nur um schicke KI-Chatbots und Text-zu-Bild-Generatoren. Es sind einige höchst spekulative, aber unglaublich beeindruckende KI-Tools am Horizont.

Semantische Suche mit Vektordatenbanken

Semantische Suchanfragen werden getestet, um bessere Suchergebnisse für Menschen bereitzustellen. Suchmaschinen verwenden derzeit schlüsselwortzentrierte Algorithmen, um Benutzern relevante Informationen bereitzustellen. Eine übermäßige Abhängigkeit von Schlüsselwörtern wirft jedoch mehrere Probleme auf, wie z. B. eingeschränktes Kontextverständnis, Vermarkter, die SEO ausnutzen, und minderwertige Suchergebnisse aufgrund der Schwierigkeit, komplexe Suchanfragen auszudrücken.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchalgorithmen verwendet die semantische Suche Worteinbettungen und semantische Zuordnungen, um den Kontext einer Abfrage zu verstehen, bevor Suchergebnisse bereitgestellt werden. Anstatt sich also auf eine Reihe von Schlüsselwörtern zu verlassen, liefert die semantische Suche Ergebnisse basierend auf der Semantik oder der Bedeutung einer bestimmten Abfrage.

Das Konzept der semantischen Suche gibt es schon seit geraumer Zeit. Allerdings fällt es Unternehmen schwer, eine solche Funktionalität zu implementieren, da die semantische Suche langsam und ressourcenintensiv sein kann.

Die Lösung besteht darin, Vektoreinbettungen abzubilden und in einer großen Datei zu speichern Vektordatenbank. Dadurch werden die Anforderungen an die Rechenleistung erheblich gesenkt und die Suchergebnisse beschleunigt, indem die Ergebnisse auf die relevantesten Informationen eingegrenzt werden.

Große Technologieunternehmen und Startups wie Pinecone, Redis und Milvus investieren derzeit in Vektordatenbanken Bereitstellung semantischer Suchfunktionen für Empfehlungssysteme, Suchmaschinen, Content-Management-Systeme usw Chatbots.

Demokratisierung der KI

Obwohl dies nicht unbedingt ein technischer Fortschritt ist, sind mehrere große Technologieunternehmen an einer Demokratisierung der KI interessiert. Zum Besseren oder zum Schlechteren, Derzeit werden Open-Source-KI-Modelle trainiert und Organisationen wurden freizügigere Lizenzen zur Nutzung und Feinabstimmung gegeben.

Das berichtet das Wall Street Journal dass Meta Nvidia H100 KI-Beschleuniger kauft und darauf abzielt, eine KI zu entwickeln, die mit dem jüngsten GPT-4-Modell von OpenAI konkurriert.

Derzeit gibt es kein öffentlich verfügbares LLM, das mit der Rohleistung von GPT-4 mithalten kann. Aber da Meta ein wettbewerbsfähiges Produkt mit einer freizügigeren Lizenz verspricht, können Unternehmen dies endlich tun Optimieren Sie ein leistungsstarkes LLM, ohne das Risiko einzugehen, dass Geschäftsgeheimnisse und sensible Daten offengelegt und verwendet werden gegen sie.

KI-Agenten und Multi-Agent-Startups

Derzeit laufen mehrere experimentelle Projekte zur Entwicklung von KI-Agenten, die kaum oder gar keine Anweisungen benötigen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie erinnern sich vielleicht an die Konzepte von KI-Agenten von Auto-GPT, das KI-Tool, das seine Aktionen automatisiert.

Die Idee besteht darin, dass der Agent durch ständige Selbsteinschätzung und Selbstkorrektur volle Autonomie erlangt. Das Arbeitskonzept zur Erreichung von Selbstreflexion und -korrektur besteht darin, dass sich der Agent bei jedem Schritt kontinuierlich selbst Impulse gibt Informationen darüber, welche Maßnahmen ergriffen werden müssen, welche Schritte dazu erforderlich sind, welche Fehler es gemacht hat und was es tun kann verbessern.

Das Problem besteht darin, dass die aktuellen Modelle, die in KI-Agenten verwendet werden, wenig semantisches Verständnis haben. Dies führt dazu, dass die Agenten halluzinieren und falsche Informationen liefern, was dazu führt, dass sie in einer Endlosschleife der Selbsteinschätzung und -korrektur stecken bleiben.

Projekte wie das MetaGPT Multi-Agent Framework zielen darauf ab, das Problem durch den gleichzeitigen Einsatz mehrerer KI-Agenten zu lösen, um solche Halluzinationen zu reduzieren. Multi-Agenten-Frameworks werden eingerichtet, um die Arbeitsweise eines Startup-Unternehmens nachzuahmen. Jedem Agenten in diesem Startup werden Positionen wie Projektmanager, Projektdesigner, Programmierer und Tester zugewiesen. Indem komplexe Ziele in kleinere Aufgaben aufgeteilt und an verschiedene KI-Agenten delegiert werden, ist es wahrscheinlicher, dass diese Agenten ihre vorgegebenen Ziele erreichen.

Natürlich befinden sich diese Frameworks noch in einem sehr frühen Entwicklungsstadium und viele Probleme müssen noch gelöst werden. Aber mit leistungsstärkeren Modellen, besserer KI-Infrastruktur und kontinuierlicher Forschung und Entwicklung ist es nur eine Frage der Zeit, bis effektive KI-Agenten und Multi-Agent-KI-Unternehmen zum Erfolg führen.

Mit KI unsere Zukunft gestalten

Große Konzerne und Startups investieren stark in die Forschung und Entwicklung von KI und ihren Infrastrukturen. Wir können also davon ausgehen, dass die Zukunft der generativen KI durch semantische Suche einen besseren Zugang zu nützlichen Informationen ermöglichen wird autonome KI-Agenten und KI-Unternehmen sowie frei verfügbare Hochleistungsmodelle für Unternehmen und Einzelpersonen zur Nutzung und Feinabstimmung.

Obwohl es aufregend ist, ist es auch wichtig, dass wir uns die Zeit nehmen, über KI-Ethik, den Datenschutz der Benutzer und die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Systemen und -Infrastrukturen nachzudenken. Denken wir daran, dass es bei der Entwicklung der generativen KI nicht nur um den Aufbau intelligenterer Systeme geht; Es geht auch darum, unsere Gedanken neu zu gestalten und Verantwortung für die Art und Weise zu übernehmen, wie wir Technologie nutzen.