Inhaltsverzeichnis
Multimodales generatives Modell
Sieg für Vektordatenbanken
Generative KI priorisiert Personalisierung
Die Verbreitung von Confidential Computing nimmt zu
Vorausschauend
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Prognose der Entwicklung der Datentechnologie im Jahr 2024: Basismodelle und Confidential Computing

Prognose der Entwicklung der Datentechnologie im Jahr 2024: Basismodelle und Confidential Computing

Jan 17, 2024 pm 12:27 PM
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Prognose der Entwicklung der Datentechnologie im Jahr 2024: Basismodelle und Confidential Computing

Die vielleicht größte Stärke des zeitgenössischen Datenbereichs liegt in der weit verbreiteten Anwendung der zugrunde liegenden Modelle. Diese Modelle spielen eine wichtige Rolle beim Einsatz künstlicher Intelligenz und haben deutliche Auswirkungen auf alles, von externen Kundeninteraktionen bis hin zu internen Mitarbeiterschnittstellen mit Datensystemen.

Somit werden bis 2024 neue Paradigmen für das Speichern und Abrufen von Daten, die Anwendung und Generierung von Werten aus zugrunde liegenden Modellen gefestigt. Gleichzeitig wird die Bedeutung datengesteuerter Prozesse betont, einschließlich Datensicherheit und Datenschutz. Mit der Weiterentwicklung fortschrittlicher maschineller Lernanwendungen wird unser Leben reicher, gleichzeitig sind aber auch Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erforderlich. Die Entwicklung dieser beiden Aspekte wird sich gegenseitig ergänzen und fördern.

Die Erzeugung natürlicher Sprache durch intelligente Roboter ist erst der Anfang. Um diese Funktionen der künstlichen Intelligenz zu unterstützen und bis 2025 fortzufahren, entsteht nach und nach ein vollständiges Ökosystem.

Multimodales generatives Modell

Das Basismodell ist so gut in der Generierung von Text, dass es für Benutzer sogar leicht ist, seine eigentliche Definition zu ignorieren. Die Fähigkeit, eine unbegrenzte Anzahl von Aufgaben zu bewältigen, ermöglicht es Unternehmen, diese Fähigkeiten in den kommenden Monaten voll auszuschöpfen und so den Return on Investment in generative KI zu steigern.

Die Integrationsmöglichkeiten von GPT-4 sind nicht auf Bilder und Text beschränkt und werden bald auf andere Modi wie Eingaben wie Sprache, Video, Musik und Sensordaten ausgeweitet. Dies wird sich positiv auf verschiedene Bereiche auswirken, darunter Marketing, digitale Assets und Kundenservice. Intelligente Organisationen werden damit beginnen, Anwendungsfälle für multimodale generative KI zu erforschen und zu testen, um unterschiedliche Bedürfnisse besser zu erfüllen.

Sieg für Vektordatenbanken

Es wird erwartet, dass die Standardisierung von Unternehmensbasismodellen für generative KI-Anwendungen, die eine abrufgestützte Generierung und semantische Suche umfassen, den Wert und die Akzeptanz von Vektordatenbanken erheblich steigern wird. Man kann sich diese Ähnlichkeitssuchmaschinen als Abrufsysteme mit künstlicher Intelligenz vorstellen, die in der Lage sind, große Mengen unstrukturierter Daten zu speichern und zu organisieren und mithilfe von Sprachmodellen herauszufinden, wie diese Daten am besten abgefragt werden können.

Vektordatenbanken haben wegen ihrer Fähigkeit, hochdimensionale Daten zu verarbeiten und komplexe Ähnlichkeitssuchen zu ermöglichen, Aufmerksamkeit erregt. Sobald Unternehmen sich mit den potenziellen Kosten befassen, die sich aus der Verwaltung von Vektordatenbankindizes im Speicher ergeben können, werden diese Repositories in vielen Anwendungsfällen eine größere Rolle spielen, beispielsweise in Empfehlungssystemen, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Finanzprognosen oder anderen KI-gesteuerten Unternehmen .

Generative KI priorisiert Personalisierung

Generative KI-Modelle Der häufige Zugriff auf große Mengen unstrukturierter Daten in RAG-Implementierungen und Vektorähnlichkeitssuchen hat weit verbreitete Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hervorgerufen. Früher wurden diese Daten als Dark Data bezeichnet.

Ein weiterer wichtiger Trend im Jahr 2024 besteht darin, dass sich Unternehmen auf die Entwicklung generativer KI-Chatbots konzentrieren werden, um domänenspezifische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig den Datenschutz auf Organisationsebene zu gewährleisten. Um dies zu erreichen, kann die RAG-Technologie Unterstützung leisten, indem sie sicherstellt, dass Chatbots, die auf generativen KI-Modellen basieren, nur Zugriff auf geprüfte Daten haben und Kontrollen für Datenschutz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datensicherheit bieten. Auf diese Weise können Unternehmen Chatbots entwickeln und gleichzeitig die Sicherheit und Vertraulichkeit der Benutzerdaten gewährleisten.

Die Verbreitung von Confidential Computing nimmt zu

Je nachdem, wie es implementiert wird, können Confidential Computing-Strukturen erheblich dazu beitragen, den Datenschutz durch Personalisierung generierter KI-Modelle zu verbessern. Bei diesem Rechenmodell werden vertrauliche Daten in sicheren CPU-Enklaven für die Verarbeitung in der Cloud isoliert. Auf diese Daten und ihre Verarbeitungsmethoden kann nur mit einem von Enclave autorisierten Code zugegriffen werden.

Im kommenden Jahr wird die Integration von hardwarebasiertem Confidential Computing voraussichtlich zunehmen, da Cloud-Lösungen es strategisch nutzen, um Anwendungen mit höheren Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen anzuziehen. Und dieser Trend (Confidential Computing) wird besonders in Spezialgebieten wie maschinellem Lernen, Finanzdienstleistungen und Genomik vorherrschen.

Vorausschauend

Die durch das zugrunde liegende Modell hervorgerufenen Veränderungen umfassen die Datenumgebung, in der es einen solchen Einfluss hat, gehen aber letztlich darüber hinaus. Tatsächlich betrifft es den beruflichen und privaten Lebensbereich in großer und kleinerer Weise. Multimodale Einsätze, Vektordatenbanken, Personalisierung und Confidential Computing werden einige der vielen Möglichkeiten sein, wie diese KI-Anwendungen Unternehmen und sogar der Gesellschaft größere Vorteile bringen können.

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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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