Этот год стал переломным для искусственного интеллекта после появления генеративного ИИ, который изменил способы общения людей и машин.
Эксперты Omdia обсуждают грядущие тенденции в области ИИ: синтетические данные, чипы ИИ в ПК, «перенасыщение» GPU и многое другое.
Синтетические данные будут стимулировать инновации
Синтетические данные уже являются движущей силой большого количества инноваций, которые мы наблюдаем в области генеративного ИИ, где есть множество небольших моделей, которые прямо сейчас поражают воображение своими возможностями, сравнимыми с возможностями таких передовых моделей, как GPT от OpenAI. И это происходит потому, что они обучаются на синтетических данных, генерируемых более крупными моделями — Брэдли Шиммин, главный аналитик по ИИ и анализу данных.
В здравоохранении существует идея использования синтетических данных о когортах пациентов — мы видели организации, генерирующие синтетические данные о группах пациентов на основе реальных данных о пациентах. Это помогает решить вопросы конфиденциальности и позволяет направить их на конкретное клиническое исследование. Есть также несколько интересных примеров использования синтетических данных в области медицинской визуализации — Эндрю Броснан, главный аналитик, отдел применения ИИ в биологических науках.
Расширение масштабов обучения и разработки моделей ИИ на предприятиях
Это был год, когда предприятия создали возможности для обучения ИИ. … Следует ожидать, что мы увидим гораздо больше тренировок и разработок моделей, потому что инфраструктура уже существует. С другой стороны, очевидно, что это не может продолжаться вечно, поскольку единственный смысл обучения модели ИИ заключается в том, чтобы затем делать на ее основе вывод. В 2025 году мы увидим, как вывод становится все более важным.
Хотя люди делают заключения по более крупным моделям, передовые разработки переместились из таких мегалабораторий, как OpenAI или DeepMind, в проекты с открытым исходным кодом. Это привело к всплеску интересных, небольших, как правило, специфических проектов — много работ по технологии тонкой настройки и частичного обучения. Я думаю, что QLoRA окажется самой важной работой в области ИИ в 2023 году и, возможно, в последующие годы. В результате, я думаю, мы увидим еще большую демократизацию разработок — Александр Харроуэлл, главный аналитик, передовые вычисления для ИИ.
В последние несколько месяцев этого года мы наблюдаем, как особое внимание уделяется правильной настройке моделей под конкретную задачу. Мы видим, как компании, инвестирующие в большие передовые модели, такие как Microsoft, создают модели меньшего размера, например Phi, которые занимают очень мало места в памяти для вывода.
Мы также видим, как компании, занимающиеся производством аппаратного обеспечения, такие как IBM, начинают создавать архитектуры как для центров обработки данных, так и для микросхем, которые ориентированы на правильный выбор размера моделей для обработки операций с меньшим разрешением, на которые обычно требуется много времени и много памяти — Брэдли Шиммин, главный аналитик, ИИ и анализ данных.
Год графовой базы данных
То, что выведет LLM и все корпоративные аналитические начинания на новый уровень, — это графовая функциональность, объединенная с функциональностью векторного поиска и векторизации. Мы уже видим, как это начинает пробиваться на поверхность — на конференции Microsoft Ignite они много говорили о ценности Microsoft Graph для поддержки больших языковых моделей, и они хотят, чтобы каждый мог построить свой собственный copilot. И причина, по которой они считают, что это сработает, заключается в том, что это сочетает в себе граф знаний, который у вас есть о конкретном пользователе в конкретной компании для конкретного рабочего процесса в конкретный день, а также такие сценарии использования, как RAG, чтобы помочь моделям понять контекст конкретного запроса — Брэдли Шиммин, главный аналитик, ИИ и анализ данных.
Больше чипов ИИ в ПК
Мы начнем видеть больше ПК с чипами искусственного интеллекта. Intel и Apple, по сути, решили это за всех остальных. Теперь у AMD есть возможность, у Intel есть возможность, и Qualcomm поднимает большой шум по этому поводу. Я ожидаю, что мы увидим множество людей, разрабатывающих интересные вещи для работы с локальным ИИ, и я думаю, не в последнюю очередь потому, что есть экосистема Mac, которая как раз и является тем рынком, с которого нужно начинать. Будет интересно посмотреть, какое влияние это окажет на ускорители. Возможно, появится категория ПК для рабочих станций для разработчиков ИИ или существующая категория рабочих станций получит большее ускорение — Александр Харроуэлл, главный аналитик, передовые вычисления для ИИ.
Дефицит графических процессоров ослабнет
Очередного дефицита микросхем не будет; скорее, риск будет с другой стороны. В этом году было проделано много работы по поиску дополнительных источников для различных вещей. Большим препятствием на пути к получению графических процессоров стал процесс упаковки чипов на подложке, CoWoS, разработанный компанией TSMC. Если смотреть дальше, то TSMC как наращивала мощности, так и передавала часть сборки и тестирования на аутсорсинг. Например, TSMC и Nvidia заключили контракт с UMC на Тайване на изготовление интерпозеров. Samsung также планирует открыть процесс 3D-упаковки в следующем году.
Если что, я думаю, мы вдруг обнаружим, что у нас слишком много чипов. Это будет не 2020, а скорее 2022 год — мы внезапно столкнемся с переизбытком GPU. Но я не думаю, что это произойдет в следующем году. Я думаю, что сейчас достаточно импульса и достаточно много людей в резерве, чтобы потреблять все, что выходит — Александр Харроуэлл, главный аналитик, передовые вычисления для ИИ.