超越GPT-4：有什么新东西？

Gen AI的四个主要趋势：从LLMs到多模态，从连接到向量数据库，从代理到操作系统，从微调到插件

Nvidia的CEO将ChatGPT比作AI的“iPhone时刻”，在iPhone式的技术创新和经济影响方面取得了里程碑。这表明AI正在引领移动和云的下一个时代，这是目前最大的技术生态系统。请参考开头图表中的四个计算时代。

GPT-4是所有LLMs的极限。而Meta的Llama 2是LLM开源社区中的领导者。GPT-4之后有什么新的东西？

AI的发展永不停歇。在GPT-4之后，有四个令人兴奋的趋势：从LLMs到多模态，从连接到向量数据库，从代理到操作系统，从微调到插件。

LLM变体和Meta的开源

在介绍四个主要趋势之前，我想分享最新的Meta的Llama 2和Code Llama。

Meta的Llama 2代表了LLMs的精妙发展。这个套件涵盖了从70亿到700亿参数范围内进行预训练和微调的模型。专门的衍生产品Llama 2-Chat是专门为以对话为中心的应用程序而设计的。

基准测试显示，Llama 2在大多数现有开源聊天模型上表现出优越的性能。以人为中心的评估，侧重于安全性和实用性指标，将Llama 2-Chat定位为潜在的与专有闭源对手竞争的候选者。

Llama 2的发展轨迹强调了严格的微调方法。Meta对这些过程的透明描述旨在促进LLMs社区驱动的进步，强调对协作和负责任的AI开发的承诺。

Code Llama是基于Llama 2构建的，并提供三个模型：

Code Llama，基础代码模型；
Code Llama – Python，专门为Python而设计；
Code Llama – Instruct，针对理解自然语言指令进行微调。

根据基准测试，Code Llama在代码任务上的表现超过了最先进的公开可用LLMs（除了GPT-4）。

Llama 2，Llama 2-Chat和Code Llama是LLM发展的关键步骤，但与GPT-4相比仍有一段距离。Meta的开放获取和改进这些模型的承诺将在未来实现LLM的透明和更快进展。

请参考下面的LLM和Llama变体：

从LLMs到多模态

LLMs，如OpenAI的ChatGPT（GPT-3.5），主要关注理解和生成人类语言。它们在文本生成、翻译甚至创意写作等任务中发挥了重要作用。然而，它们的范围仅限于文本。

而多模态模型如GPT-4则是一种新型的AI模型，它不仅可以理解和生成文本，还可以处理图像、声音和其他类型的数据。术语“多模态”指的是它们同时处理多种模式或类型的数据的能力。这是一个颠覆性的变革。想象一下，一个AI不仅可以阅读一个服装描述，还可以将其可视化甚至设计出来！

多模态模型的转变意味着向更全面的人工智能系统迈进。这些系统可以以更全面的方式理解我们的世界，弥合不同形式数据之间的差距，并提供更丰富、更一体化的解决方案。

当我们站在这个新时代的门槛上时，想象多模态模型将带来的各种应用和创新令人兴奋。人工智能的未来看起来比以往更加一体化和多样化。

从连接到向量数据库

人工智能领域正在经历一次迷人的转变：从语言模型（LLM）的连接，例如LangChain和LlamaIndex，到向量数据库（Vector DB）的崛起，例如Weaviate、Milvus、Pinecone、Chroma和Vespa.ai。但是是什么推动了这种转变，为什么它很重要呢？

像LlamaIndex这样的LLM连接主要关注链接和理解大量的文本数据。它们在创建语义连接、实现更直观的搜索体验和提高数据可访问性方面起到了关键作用。然而，随着数据量和种类的增长，对更先进的存储和检索机制的需求变得明显。

这就是向量数据库的作用。与将数据存储在行和列中的传统数据库不同，向量数据库将数据存储在高维空间中，从而实现更高效、更准确的相似性搜索。Weaviate和Milvus等工具被设计用于处理海量数据集，使它们非常适合图像识别、推荐系统等任务。

向量数据库的发展代表了人工智能中更高效、可扩展和多功能数据处理解决方案的更广泛趋势。在我们探索这一演变过程时，很明显，LLMs和向量数据库的结合将重新定义我们在以人工智能驱动的未来中存储、访问和理解数据的方式。

从代理到操作系统

人工智能领域充满了创新，我们正在见证的最引人注目的转变之一是从LLM代理到使用LLMs作为操作系统（OS）。让我们深入探讨这一演变及其影响。

像AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI和HuggingGPT这样的LLM代理在基于用户请求自动化任务方面具有突破性的作用。这些代理利用语言模型（LLMs）的力量来理解和执行命令，在内容生成和数据分析等任务中无价值。它们的适应性和智能使它们成为许多人工智能工具包中的重要组成部分。

然而，人工智能的愿景并不止于此。LLM作为操作系统的概念正在成为下一个重要的事物。想象一下一个操作系统，其中核心是一个语言模型，负责协调其周围的一切。这样的系统不仅可以执行任务，还可以理解上下文、预测需求，并实时提供解决方案。这就像将LLM变成数字生态系统的大脑，使设备和应用程序变得比以往更直观和响应。

LLM作为操作系统的转变意味着我们如何看待和利用人工智能的范式转变。这不仅仅是关于自动化，而是关于在人类和技术之间创建一个无缝、智能的界面。当我们站在这一转变的边缘时，LLM驱动的操作系统在革命化我们的数字交互方面的潜力是巨大的。

从微调到插件

LLM的世界正在经历一次变革性的转变，从复杂的微调过程转向更具动态性的插件领域。让我们来解析这一演变。

在历史上，微调一直是LLM优化的基石。有两种主要的微调LLM的方法：将数据实时输入到LLM中进行微调和直接在LLM上进行微调。从技术角度来看，这涉及三种方法：

迁移学习：将预训练模型适应新任务。
顺序微调：为特定任务逐步优化模型。
任务特定微调：为特定功能定制模型。

此外，LLM的技术，如上下文学习、少样本学习和零样本学习，进一步增强了模型的适应性，使它们能够以最少的数据理解和生成内容。

然而，LLM的未来趋向于插件。通过引入诸如GPT-4插件之类的工具，重点是无缝扩展LLM。与将LLM作为服务运行不同，它们被设想为平台。这意味着将LLM与各种工具集成在一起，增强其功能，并为人工智能应用提供更模块化和可扩展的方法。

从微调到插件的过程代表了从静态优化到动态适应性的转变，确保LLM始终处于人工智能创新的前沿。

简而言之

人工智能领域正在经历快速变化，LLM发挥着核心作用。最初，从LLM到多模型的转变，从文本扩展到包括图像和声音。同时，趋势从连接外部数据的LLM转变为用于高效高维存储的向量数据库。

另一个演变是LLM代理自动化任务向LLM作为操作系统的转变。这种变化旨在实现更直观、具有上下文感知的设备和应用程序。此外，传统的LLM微调过程现在正在被动态插件取代，将LLM转变为与各种工具集成的平台。

OpenAI的GPT-4和Meta的LLaMA2引领着这一LLM革命。他们的开创性工作为更加整合、响应和与人类互动的人工智能未来奠定了基础。