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也許塑造當代數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最大力量，就是基礎(chǔ)模型的普遍存在。這些模型在生成人工智能的部署中表現(xiàn)得最為明顯，其正在影響從外部客戶交互到內(nèi)部員工與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口等各個方面。
因此，存儲和檢索數(shù)據(jù)、應(yīng)用和從基礎(chǔ)模型中產(chǎn)生價值，以及強調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動流程(如數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私)的新范式，將在2024年得到鞏固。隨著先進的機器學習部署繼續(xù)為我們的生活增添色彩并提供信息，保護數(shù)據(jù)和確保監(jiān)管合規(guī)性的基本要素將與時俱進，從而使兩者的發(fā)展受到制約。
智能機器人生成自然語言僅僅是一個開始。為了支持這些人工智能功能，并將其引領(lǐng)至2025年，一個完整的生態(tài)系統(tǒng)正在形成。
多模態(tài)生成模型
基礎(chǔ)模型非常擅長生成文本，以至于人們很容易忘記。根據(jù)定義，其擅長處理可以應(yīng)用的任意數(shù)量的任務(wù)。因此，組織將在接下來的幾個月內(nèi)開始充分利用這些功能，從而提高生成式人工智能投資的投資回報率。
GPT-4可以無縫集成圖像和文本，而且這種軌跡很快就會擴展到其他模式，包括語音、視頻、音樂和其他輸入，比如傳感器數(shù)據(jù)。聰明的組織將開始探索和試點多模式生成人工智能的用例，這將為營銷、數(shù)字資產(chǎn)、客戶服務(wù)等方面產(chǎn)生積極影響。
矢量數(shù)據(jù)庫的勝利
在很大程度上，由于涉及檢索增強生成和語義搜索的生成型AI應(yīng)用的企業(yè)基礎(chǔ)模型標準化，矢量數(shù)據(jù)庫預(yù)計這些功能的價值和采用率將加倍。這些相似性搜索引擎可能最好被視為人工智能檢索系統(tǒng)：存儲組織擁有的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并使用語言模型查詢這些數(shù)據(jù)的最佳方式。
矢量數(shù)據(jù)庫因其在處理高維數(shù)據(jù)和促進復(fù)雜相似性搜索方面的能力，而迅速獲得關(guān)注。一旦組織確定如何規(guī)避在內(nèi)存中維護矢量數(shù)據(jù)庫索引的潛在成本抑制因素，這些存儲庫將增強許多用例，包括推薦系統(tǒng)、圖像識別、自然語言處理、財務(wù)預(yù)測或其他人工智能驅(qū)動的企業(yè)。
生成式人工智能優(yōu)先考慮個性化
生成人工智能模型在RAG實現(xiàn)和矢量相似性搜索中，經(jīng)常訪問的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(以前被認為是暗數(shù)據(jù))增加了對數(shù)據(jù)安全和法規(guī)遵從性的普遍關(guān)注。
2024年的另一個主要趨勢是，企業(yè)將看到“生成式人工智能專注于特定領(lǐng)域聊天機器人的開發(fā)，同時確保組織層面的數(shù)據(jù)隱私保護。”RAG可以通過確保由生成式AI模型支持的聊天機器人訪問經(jīng)過審查的數(shù)據(jù)，并包括對數(shù)據(jù)隱私、法規(guī)遵從性和數(shù)據(jù)安全的控制，來幫助實現(xiàn)這一目標。
機密計算采用率增加
根據(jù)其實施方式，機密計算結(jié)構(gòu)可以極大地幫助通過生成AI模型的個性化來加強數(shù)據(jù)保護。此計算模型涉及將機密數(shù)據(jù)隔離在安全的CPU飛地中，以便在云中進行處理。這些數(shù)據(jù)及其處理方法只能由飛地授權(quán)的代碼訪問。
未來一年，預(yù)計基于硬件的機密計算的集成將會增加，因為云解決方案會戰(zhàn)略性地利用其來吸引隱私和安全需求更高的應(yīng)用。而這種(機密計算)趨勢將在機器學習、金融服務(wù)和基因組學等專業(yè)領(lǐng)域尤為普遍。
展望
基礎(chǔ)模型所帶來的變化包括，但最終超越了其具有如此影響力的數(shù)據(jù)環(huán)境。事實上，其以或大或小的方式影響著職業(yè)和私人生活領(lǐng)域。多模式部署、矢量數(shù)據(jù)庫、個性化和機密計算，將是促進這些人工智能應(yīng)用為企業(yè)甚至社會帶來更大利益的眾多方式中的一部分。
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