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Gartner發(fā)布2024年中國(guó)技術(shù)成熟度曲線:LLM即將步入成熟期,復(fù)合式AI是中國(guó)企業(yè)最務(wù)實(shí)的選擇

人工智能 深度學(xué)習(xí) 自然語(yǔ)言處理
近期,Gartner發(fā)布的2024年中國(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線顯示,未來(lái)兩到五年,大量具有顛覆性或較高影響力的創(chuàng)新技術(shù)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)主流采用。其中AI相關(guān)的創(chuàng)新包括復(fù)合型AI、決策智能、國(guó)產(chǎn)AI芯?、LLM和多模態(tài)GenAI。

毋庸置疑,生成式AI、大模型一定是當(dāng)前最受關(guān)注的熱點(diǎn)技術(shù)。由此,也帶動(dòng)了AI芯片、多模態(tài)GenAI、決策智能等一系列創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展。近期,Gartner發(fā)布的2024年中國(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線顯示,未來(lái)兩到五年,大量具有顛覆性或較高影響力的創(chuàng)新技術(shù)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)主流采用。其中AI相關(guān)的創(chuàng)新包括復(fù)合型AI、決策智能、國(guó)產(chǎn)AI芯?、LLM和多模態(tài)GenAI。

據(jù)Gartner研究總監(jiān)閆斌介紹,Gartner Hype Cycle(技術(shù)成熟度曲線)有兩部分共同組成:一是粗粒度曲線,代表用戶最關(guān)注的技術(shù)熱點(diǎn);二是細(xì)粒度曲線,代表著技術(shù)的成熟度,即這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)已經(jīng)真正能夠落地到企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中。閆斌強(qiáng)調(diào),Gartner Hype Cycle最為重要的方面就是要識(shí)別被過(guò)度炒作的創(chuàng)新,以及需要理解創(chuàng)新技術(shù)存在的局限性。

基于此,Gartner發(fā)布的2024年中國(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線。數(shù)據(jù)顯示,到2027年,超過(guò)60%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將把AI素養(yǎng)納入數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略,而目前這一比例還不到 5%。到2028年,50%構(gòu)建于2023年之前的中國(guó)數(shù)據(jù)和分析平臺(tái),將因?yàn)榕c生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過(guò)時(shí)。 到2028年,30%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將把數(shù)據(jù)變現(xiàn)或數(shù)據(jù)?表納入其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略?!?/span>

(圖一、2024年中國(guó)數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線)

大語(yǔ)言模型步入生產(chǎn)成熟期還需要2-5年

大語(yǔ)言模型、特定領(lǐng)域GenAI模型、多模態(tài)GenAI和自主智能體這四項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)被Gartner認(rèn)為是被企業(yè)給予厚望的四大創(chuàng)新技術(shù)。從Gartner Hype Cycle(技術(shù)成熟度曲線)上可以看到,大語(yǔ)言模型技術(shù)已經(jīng)走過(guò)了期望腫脹期,正在向泡沫破裂低谷期邁進(jìn)。特定領(lǐng)域GenAI模型、多模態(tài)GenAI和自主智能體這三項(xiàng)技術(shù)正處于爬坡階段,未來(lái)將得到行業(yè)用戶的重點(diǎn)關(guān)注,快速邁入期望腫脹期。

閆斌認(rèn)為,過(guò)了峰值期的大語(yǔ)言模型,正在慢慢趨于冷靜,這對(duì)于中國(guó)企業(yè)而言是一件非常好的事情,將慢慢產(chǎn)生更多的機(jī)會(huì)。他同時(shí)表示,雖然大模型的關(guān)注度正在下降,并且已經(jīng)有了一些應(yīng)用案例,但真正步入成熟期,Gartner標(biāo)準(zhǔn)判斷是2-5年。


關(guān)天企業(yè)在選擇大模型的考量因素,Gartner也給出了一些參考。閆斌認(rèn)為,在選擇大模型時(shí),我們不僅要考慮模型的質(zhì)量,還需要考慮它的速度,比如:每秒產(chǎn)生多數(shù)Token。另外,還要重點(diǎn)考慮大模型的延時(shí)。他表示,“OpenAI-O1模型的延遲達(dá)到了1分鐘或者幾十秒,在有些客戶的業(yè)務(wù)應(yīng)用中是不能允許的。因此,OpenAI-O1模型的質(zhì)量雖好、但未必是客戶的最好選擇。”

除了質(zhì)量、速度、延遲等因素之外,中國(guó)企業(yè)在選擇大模型時(shí)還需要重點(diǎn)考慮價(jià)格、安全、本地化部署等多種因素。

復(fù)合型AI是中國(guó)企業(yè)最務(wù)實(shí)的選擇

復(fù)合型AI是指組合利?(或融合)不同AI技術(shù)來(lái)提高學(xué)習(xí)效率、生成層次更豐富的知識(shí)表示。復(fù)合型AI提供了更豐富的AI抽象機(jī)制,并最終提供了?個(gè)能夠以更有效?式解決更廣泛業(yè)務(wù)問(wèn)題的平臺(tái)。

生成式AI也是AI其中的一部分、并不代表所有。怎么把所有的技術(shù)整合到一起,才是企業(yè)現(xiàn)在最需要關(guān)注的問(wèn)題,也是更務(wù)實(shí)的做法。閆斌表示,找到一個(gè)碩大的模型,期望它能夠 “大力出奇跡”地解決企業(yè)所有的問(wèn)題,那可能是OpenAI探索的方向,并不適用于普通企業(yè)。因此,從務(wù)實(shí)角度來(lái)看,我們還應(yīng)該使用復(fù)合式AI這種技術(shù)。

復(fù)合型AI可為中國(guó)企業(yè)帶來(lái)兩?益處。第?,將AI的?量推廣至無(wú)法訪問(wèn)大量歷史或標(biāo)簽數(shù)據(jù)、但擁有大量?類專業(yè)知識(shí)的企業(yè)機(jī)構(gòu)。第二,擴(kuò)大AI應(yīng)用的范圍,提升此類應(yīng)用的質(zhì)量,這也意味著能夠應(yīng)對(duì)更多類型的推理挑戰(zhàn)。根據(jù)所應(yīng)用的具體技術(shù),還可產(chǎn)生其他一系列益處,包括提高可解釋性、韌性,以及支持增強(qiáng)智能。


“在復(fù)合式AI中,所有的AI模型們就像自己有一個(gè)小的社會(huì)。在這個(gè)社會(huì)當(dāng)中,不同的模型有著不同的角色。有的模型扮演著生產(chǎn)者的角色,生產(chǎn)出來(lái)的東西供消費(fèi)者消費(fèi);有的模型扮演著老師的角色、指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)。有的模型扮演著運(yùn)動(dòng)員的角色,它在場(chǎng)上根據(jù)進(jìn)行一定的規(guī)則進(jìn)行表演。 閆斌表示,我們可以把復(fù)合式AI看成一個(gè)交響樂(lè)團(tuán),有指揮還有不同的樂(lè)器演奏家,由指揮家指導(dǎo)不同的樂(lè)器演奏家共同完成演出。因此,復(fù)合式AI就是各種大小模型的組合,共同協(xié)同工作,完成企業(yè)所需要的任務(wù)。

“未來(lái)一到兩年,復(fù)合式AI一定會(huì)受到企業(yè)的重點(diǎn)關(guān)注。因?yàn)樗麄冃枰诤线m的場(chǎng)景使用合適的技術(shù)?!辈稍L最后,閆斌如是說(shuō)。

責(zé)任編輯:張誠(chéng)
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