Mặc dù chúng tôi đang ở thời điểm bình minh của AI thế hệ mới vào thời điểm này năm ngoái, nhưng chúng tôi đã không dự đoán được tác động sâu sắc và sự thay đổi địa chấn mà nó sẽ tạo ra trên toàn thế giới với sự ra đời của ChatGPT. Trong bộ của chúng tôi Dự đoán 2023, chúng tôi đã lưu ý đến tác động tiềm tàng của LLM, với nghiên cứu cho thấy khả năng tự cải thiện của chúng và nói: “Chúng tôi dự đoán rằng mặc dù… điều này sẽ không đẩy chúng ta vào một thời điểm kỳ dị, nhưng nó sẽ là chủ đề nghiên cứu nóng hổi của năm 2023 và vào cuối năm nay sẽ là một kỹ thuật tiêu chuẩn trong tất cả các kết quả xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tiên tiến nhất.” Điều đó chắc chắn đã được chứng minh.

Nhìn vào những gì đã diễn ra trong năm ngoái, chúng tôi muốn thử lại việc dự đoán xem chúng tôi sẽ thấy thị trường sẽ hướng tới đâu vào năm 2024 về AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm cả cách nó liên quan đến việc chúng tôi tập trung vào trải nghiệm khách hàng (CX). 

Jeff Catlin, EVP sản phẩm AI tại InMoment:

ChatGPT sẽ không còn là công nghệ thịnh hành cho doanh nghiệp vào năm 2025

Giống như hầu hết những người tiên phong trong lĩnh vực công nghệ, ChatGPT sẽ ngày càng trở nên ít liên quan hơn theo thời gian. Các LLM địa phương như Llama2 (và bất cứ điều gì tiếp theo) sẽ trở thành động cơ của AI của công ty. Có nhiều lý do cho điều này, nhưng bảo mật dữ liệu và khả năng tác động đến kết quả bằng cách tăng cường LLM địa phương với nội dung dành riêng cho ngành có thể là hai lý do thúc đẩy sự thay đổi này.

LLM sẽ được tích hợp để giải quyết các vấn đề khó khăn hơn

Các công nghệ như LangChain, cho phép người dùng cung cấp kết quả của một LLM này vào một LLM khác, sẽ trở nên quan trọng hơn nhiều đối với người dùng doanh nghiệp so với LLM toàn diện tiếp theo. Hãy tưởng tượng việc sử dụng LLM để đo lường mức độ tức giận của người gọi trong trung tâm cuộc gọi (tức giận) và sự tức giận đó được đưa vào mô hình tiếp theo kết hợp sự tức giận với vấn đề cơ bản được giải quyết trong cuộc gọi để dự đoán khả năng xảy ra của người gọi đó hủy dịch vụ của họ hoặc mua một sản phẩm cạnh tranh. AI kết hợp là bước tiến lớn tiếp theo của AI doanh nghiệp, có thể là hỗ trợ khách hàng, hành vi mua hàng của người mua hoặc bất kỳ vấn đề kinh doanh cơ bản nào khác.

NLP sẽ trở nên phù hợp hơn khi LLM dẫn đến sự gia tăng khối lượng dữ liệu phi cấu trúc

LLM là tác nhân khuyến khích các công ty sử dụng tất cả dữ liệu phi cấu trúc mà họ thường bỏ qua vì khó làm việc. LLM là cửa ngõ dẫn đến nội dung này, nhưng NLP mạnh mẽ có thể tách nội dung phi cấu trúc và bán cấu trúc theo diễn giả, khu vực hoặc khu vực có vấn đề sẽ đưa khả năng chẩn đoán của LLM lên một tầm cao mới.

Paul Barba, Nhà khoa học trưởng tại InMoment:

Phim truyền hình OpenAI sẽ tiếp tục lấp đầy vào năm 2024

Việc sa thải và tuyển dụng lại Sam Altman cho OpenAI đã tạo ra các chu kỳ tin tức đầy tin đồn và tin đồn nóng hổi, ​​và tôi nghi ngờ rằng các câu chuyện về OpenAI sẽ tiếp tục tràn ngập các tiêu đề trong suốt năm tới. Các chất xúc tác cơ bản – cấu trúc kết hợp phi lợi nhuận/vì lợi nhuận độc đáo, chi phí lớn, rủi ro và hứa hẹn của AI – không thay đổi và với tốc độ phát triển của lĩnh vực này, sẽ có rất nhiều cơ hội cho các lực lượng này xuất hiện lên đầu hết lần này đến lần khác vào năm tới.

Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu AI đầu tiên rất có thể không phải là cuối cùng

Chính phủ Hoa Kỳ đã áp đặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với việc bán cho Trung Quốc những con chip tiên tiến được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu AI. Cùng với những tranh cãi về quy định xung quanh các mô hình nguồn mở mang lại các công cụ AI tiên tiến cho mọi người, tôi nghĩ chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự trả đũa của các cuộc chiến kiểm soát xuất khẩu mã hóa phần mềm trong những năm 80 và 90, khi các công nghệ web nền tảng như mã hóa khóa công khai được phân loại. là “đạn dược” và bị cấm xuất khẩu thông thường.

Thị trường AI sẽ cất cánh

Tất cả các công ty công nghệ dường như đều có “thị trường mô hình” của họ trong kỷ nguyên máy học, nơi những cá nhân dám nghĩ dám làm có thể cho thuê một mô hình đã được đào tạo và các doanh nghiệp chỉ cần chọn chức năng cần thiết. Điều này chưa bao giờ thành công vì các mô hình quá thiếu linh hoạt và nỗ lực đánh giá các lựa chọn quá cao. LLM hứa hẹn sự tích hợp dễ dàng hơn và những tiến bộ trong AI giúp việc xây dựng một giải pháp từ nhiều khối dựng sẵn trở nên khả thi phần lớn được tự động hóa.

Như chúng ta thấy, sự suy giảm dần dần của ChatGPT với tư cách là công nghệ chiếm ưu thế dành cho doanh nghiệp vào năm 2025 nhấn mạnh tính chất năng động của lĩnh vực này, nơi các mô hình ngôn ngữ bản địa hóa (LLM) như Llama2 sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Việc tích hợp LLM để giải quyết các vấn đề phức tạp, được hỗ trợ bởi các công nghệ như LangChain, báo hiệu sự thay đổi theo hướng AI tổ hợp. Hơn nữa, sự gia tăng khối lượng dữ liệu phi cấu trúc, do LLM thúc đẩy, làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của NLP trong việc nâng cao khả năng chẩn đoán. Giữa những tiến bộ công nghệ này, kịch tính đang diễn ra tại OpenAI và sự xuất hiện của các biện pháp kiểm soát xuất khẩu AI cho thấy một bối cảnh pháp lý phức tạp và những thách thức địa chính trị tiềm ẩn. Một lưu ý tích cực là sự gia tăng của thị trường AI, được thúc đẩy bởi LLM linh hoạt hơn, hứa hẹn một kỷ nguyên biến đổi nơi các doanh nghiệp có thể tích hợp liền mạch các khối AI dựng sẵn để giải quyết các nhu cầu đa dạng. Khi chúng ta nhìn về phía trước, bối cảnh AI có vẻ năng động, được đánh dấu bằng sự đổi mới công nghệ, những cân nhắc về quy định và sự phát triển liên tục của động lực thị trường.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/