大きな言語モデリングのトレンドと生成 AI 2025: 予測と展望

先に進みました 2025, 大規模な言語モデルと生成 AI が繁栄する, 新しいトレンドにより、AI がさまざまな分野でどのように適用されるかが常に形成されています. パフォーマンスとマルチモーダル機能のブレークスルーから (マルチモーダル) đến những thách thức đạo đức và thay đổi trong quy định pháp lý, AI đang dần thay đổi cách chúng ta tương tác và làm việc. この記事では, hãy cùng khám phá những xu hướng nổi bật sẽ định hình năm 2025!

私. Xu hướng phát triển mô hình AI trong 2025

1. Hiệu suất và Tính bền vững của mô hình

Mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn: Khi AI ngày càng phát triển, nhu cầu năng lượng cũng tăng theo. Theo dự báo của Goldman Sachs, nhu cầu năng lượng của các trung tâm dữ liệu sẽ tăng 160% vào năm 2030. Điều này tạo áp lực lớn buộc các công ty phải phát triển những tạo mô hình AI nhỏ gọn hơn mà vẫn đảm bảo hiệu suất tối ưu.
AI xanh (Green AI): Việc phát triển AI tiêu tốn nguồn lực khổng lồ, mở ra cơ hội cho các giải pháp AI xanh thân thiện với môi trường. グリーン AI は、スマートグリッドなどの方法を通じてエネルギー消費量の削減に役立ちます (スマートグリッド) 電力生産と消費需要のバランスを最適化します。.

2. 分野固有の LLM モデル (ドメイン固有の LLM)

垂直型 AI ソリューション (垂直化された AI ソリューション): 業界が特定のニーズに AI を適用することが増えている, 特化した AI ソリューションが爆発的に増加する, 特に医療診断などの分野では, 金融詐欺の検出またはサプライチェーンの最適化. 業界固有のデータを活用し、法的規制を理解したおかげで, これらのモデルは、パフォーマンスの向上に役立つだけでなく、精度と法規制への準拠も保証します。.
カスタムモデル (カスタマイズ可能なモデル): 近い将来大きく成長するトレンドの 1 つは、大規模な言語モデルをカスタマイズできる機能です。 (LLM) 事業特性に応じて生み出されるAIと. 一般的なモデルに依存するのではなく, 企業はデータを提供できる, より適切な AI モデルを作成するための業界固有の用語とプロセス, より高い効率をもたらします.

3. 強化されたマルチモーダル機能 (マルチモーダル機能)

Không chỉ là văn bản (Beyond Text): Khi các mô hình không chỉ xử lý văn bản mà còn tích hợp khả năng đa phương thức như hình ảnh, âm thanh và video, nhu cầu về AI tạo ra các nội dung phức tạp hơn sẽ ngày càng gia tăng. Sự phát triển này cho phép AI hiểu và tạo ra những dạng nội dung phong phú, phức tạp hơn, từ đó thúc đẩy các ứng dụng sáng tạo và đột phá.
多言語および学際的な能力: 年間中 2025, AI は複数の言語や専門分野にわたって機能することが期待されています. これらの進歩により、AI 翻訳がより正確になるだけでなく、複雑な概念を翻訳してさまざまな職業に適用することもできます。, AIの実践への応用を拡大する.

4. 責任と倫理を持って AI を開発する

Giảm thiểu thiên kiến (Bias Mitigation): Việc giảm thiểu thiên kiến trong phát triển AI sẽ trở thành yếu tố quan trọng trong năm 2025, nhằm tạo ra các mô hình minh bạch hơn, công bằng hơn và an toàn hơn. Các kỹ thuật như đào tạo nhận thức công bằng, thu thập dữ liệu “sạch” và giám sát liên tục sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình chính xác hơn với các góc nhìn đa dạng.
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu sẽ trở thành ưu tiên hàng đầu, khi các yêu cầu về trách nhiệm dữ liệu từ cả người tiêu dùng và quy định pháp lý gia tăng. Các phương pháp như học liên kết (federated learning), bảo vệ quyền riêng tư qua bảo mật vi sai (differential privacy) và tính toán đa bên an toàn (secure multi-party computation) sẽ giúp các mô hình AI học từ dữ liệu mà không làm xâm phạm quyền riêng tư của các cá nhân liên quan.

5. LLMs cho ứng dụng thời gian thực

AI thời gian thực và hội thoại: Để triển khai các ứng dụng này, yêu cầu về thời gian thực là rất quan trọng và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ là yếu tố then chốt trong việc cung cấp cácphản hồi theo ngữ cảnh trong các tình huống động. Từ tiếp nhận yêu cầu của khách hàng, đến hỗ trợ người dùng hoặc yêu cầu dịch thuật tức thời, LLMs sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu độ trễ, mang đến phản hồi gần như ngay lập tức.

6. Tiến bộ trong Kỹ thuật Huấn luyện và Tinh chỉnh

Học Few-shot và Zero-shot: Few-shot và Zero-shot learning sẽ cách mạng hóa AI bằng cách cho phép các mô hình thực hiện nhiệm vụ với rất ít hoặc không cần dữ liệu huấn luyện chuyên biệt. Các kỹ thuật tiên tiến này sẽ giúp các hệ thống AI tổng quát hóa trên một loạt các nhiệm vụ, giảm bớt sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn có gán nhãn và thúc đẩy việc triển khai nhanh chóng hơn.
Học tự giám sát và không giám sát (Self-supervised and unsupervised Learning): Các phương pháp học tự giám sát và không giám sát được dự đoán trở thành xu hướng chủ chốt khi các mô hình AI sẽ được đào tạo từ dữ liệu không gán nhãn, giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu đã gán nhán thủ công tốn kém và mất thời gian. Những cách tiếp cận này sẽ cho phép quá trình huấn luyện hiệu trở nên hiệu quả và dễ mở rộng hơn, cho phép AI phát hiện các mẫu, mối quan hệ và thông tin từ một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Ⅱ. Xu hướng phát triển AI trong các lĩnh vực mới

1. Thế giới ảo AI tạo sinh

Sau cơn sốt hình ảnh tạo sinh (generative image) trong năm 2023 và video tạo sinh (generative video) trong năm 2024, bước tiếp theo được kỳ vọng là thế giới ảo tạo sinh (generative virtual world).

Công nghệ này được giới thiệu vào tháng 2/2024 khi Google DeepMind ra mắt mô hình tạo sinh Genie, có khả năng biến một hình ảnh tĩnh thành một trò chơi 2D dạng đi cảnh cuộn ngang (side-scrolling platform game) với khả năng tương tác. Đến tháng 12/2024, phiên bản nâng cấp Genie 2 được công bố, với khả năng phát triển từ một hình ảnh khởi đầu thành cả một thế giới ảo.

Ứng dụng nổi bật nhất của công nghệ này thể hiện rõ nhất trong lĩnh vực video game. Những mô phỏng 3D do AI tạo sinh có thể hỗ trợ thử nghiệm ý tưởng thiết kế game, từ đó biến một bản phác thảo đơn giản thành một không gian game tương tác lập tức. Chính vì vậy công nghệ này mở ra tiềm năng phát triển những thể loại game hoàn toàn mới.

Không dừng lại tại đó, công nghệ này còn có thể được ứng dụng trong việc huấn luyện robot. Một công ty công nghệ đang tập trung phát triển trí tuệ không gian (so-called spatial intelligence), một khả năng giúp máy móc hiểu và tương tác với thế giới thực. しかし, việc thiếu dữ liệu thực tế để đào tạo vẫn là một thách thức lớn. Việc tạo ra các thế giới ảo và huấn luyện robot trong các thế giới đó để học hỏi qua thử nghiệm có thể giúp giải quyết vấn đề này.

2. Các mô hình ngôn ngữ lớn biết “lý luận”

Khi OpenAI ra mắt mô hình o1 vào tháng 9/2024, 彼らは、大規模な言語モデルがどのように機能するかについてまったく新しいアプローチを導入しました。. ちょうど2か月後, o3が発表されました, このメソッドを新たなレベルに引き上げます, すべてのテクノロジーを再構築する可能性を秘めています.

最新モデル, OpenAIのGPT-4を含む, 再確認せずにすぐにフィードバックを与える. Câu trả lời đó có thể đúng hoặc sai. Tuy nhiên các mô hình mới của OpenAI được huấn luyện để xử lý câu trả lời theo từng bước, chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành một chuỗi các bài toán đơn giản hơn. Nếu một cách tiếp cận không hiệu quả, chúng sẽ quay ngược trở lại và chuyển sang cách khác. Kỹ thuật này, được gọi là “reasoning” (lý luận), giúp công nghệ trở nên chính xác hơn, đặc biệt là với các câu hỏi về toán học, vật lý và logic.

Khả năng “lý luận” này đặc biệt quan trọng đối với các agent (tác nhân AI).

Tháng 12 最近, Google DeepMind giới thiệu một tác nhân AI có thể duyệt web một cách thông minh mang tên Mariner. Trong buổi trình diễn thử nghiệm, Mariner được yêu cầu tìm công thức làm bánh quy Giáng sinh giống như bức ảnh được cung cấp. Mariner đã tìm được một công thức trên mạng và bắt đầu thêm nguyên liệu vào giỏ hàng trực tuyến của .

しかし, nó bị “dừng lại” với lý do không biết nên chọn loại bột mì nào. Nhưng thay vì không đưa ra phản hồi, tác nhân AI này đã tự phân tích bước tiếp theo trong cửa sổ chat bằng cách trả lời: “Tôi sẽ dùng nút “Quay lại” trên trình duyệt để xem lại công thức.”

Thay vì dừng lại, tác nhân AI đã chia nhỏ nhiệm vụ và đưa ra cách giải quyết hợp lý – điều mà chỉ có con người mới có thể làm được. Việc quyết định nhấn nút “Quay lại” nghe có vẻ đơn giản, しかし、無知なボットの場合, これはほぼ大きな前進です. そして、マリナーがフォーミュラに戻ったとき、それはうまくいきました, 必要な粉体の種類を確認する, そしてタスクを完了し続けます.

Google DeepMind は、大規模言語モデル Gemini の最新バージョンも開発中です, この段階的な問題解決アプローチを適用します, ジェミニと呼ばれる 2.0 フラッシュ思考.

3. AI は科学に大きな進歩をもたらします

AI の最もエキサイティングな応用の 1 つは、自然科学の発展を急速に加速することです。. Có thể nói, この分野における AI の可能性が最大限に認識されたのは 10 月でした 10 去年, スウェーデン王立科学アカデミーのとき (スウェーデン王立科学アカデミー) ノーベル化学賞をデミス・ハサビス氏とジョン・M氏に授与. AlphaFold ツール開発用の Google DeepMind のジャンパー, タンパク質がどのように折りたたまれるかを解読するツール, 新しいタンパク質設計をサポートするツールを提供する David Baker と.

この傾向は来年も続くと予想されている, 科学研究専用に構築された多くのデータセットとモデルの出現により. そこに, タンパク質はAIの理想的なターゲット, すでに高品質のデータセットがあるため, AI モデルをトレーニングするための優れた基盤を構築します.

AI モデルを開発する企業も、科学者向けの研究ツールとして自社の生物学的製品を宣伝することに熱心です。. OpenAI により、科学者は研究支援の有効性を測定するために最新の o1 モデルをテストすることができ、その結果は有望です.

Ⅲ. Tác động đến các ngành công nghiệp

健康管理

大規模な言語モデル (LLM) đang thúc đẩy chẩn đoán, y học cá nhân hóa và nghiên cứu y khoa bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu y tế để khám phá các thông tin quan trọng, dự đoán kết quả và hỗ trợ ra quyết định. Trong chẩn đoán, LLMs hỗ trợ phân tích hồ sơ bệnh án, 考えられる病状を示唆する画像レポートと患者の病歴.

Tài chính

大規模な言語モデル (LLM) トランザクションパターンを分析してリアルタイムの異常を検出し、不正行為の検出を支援します。, 不審な動作が発生した場合にそれを特定する. LLM は、顧客サービスにおけるパーソナライズされた状況に応じたインタラクションの作成に役立ちます, 応答時間を短縮し、顧客満足度を向上します. 大規模なデータセットの処理もサポートします, 財務分析における予測の作成とレポートの自動化.

Giáo dục

LLM は学習者の学習の進捗状況を分析できます, 個人の学習習慣と改善が必要な領域, そして一人ひとりをより深く理解する,, これにより、カスタマイズされた学習コンテンツを提供します, リアルタイムで質問に答え、パーソナライズされたフィードバックを提供します. これにより、柔軟なクラスの作成が可能になります。 , 各学習者の学習速度と好みに適した.

メディアとエンターテイメント

LLM はコンテンツ制作分野に多大な影響を与える, ダイナミックなエクスペリエンスを作成することによるゲームとインタラクティブメディア, 魅力的で個性的な. コンテンツ制作において, LLM は執筆を支援できます, アイデアを生み出し、洗練させる, クリエイターが高品質のコンテンツを迅速に作成できるように支援します.

Ⅳ. チャレンジ

データと計算の要件

これらのモデルの複雑さと規模には膨大な量のデータが必要です, 多様性, 精度を保証する高品質, 安定性と汎用性, 一方、このデータを処理するために必要な計算リソースは現在のハードウェアの制限を超えています, クラウドインフラストラクチャと GPU や TPU などの特殊な処理ユニットの革新を推進.

社会倫理への影響

大規模な言語モデルは間もなく多くのキャリア分野に取って代わられるでしょう, 顧客サービスからコンテンツ作成、さらにはデータ分析まで, AI が人間の仕事に取って代わる脅威が増大. その上, また、AI による開発に関連する倫理的な問題にもつながります。, ディープフェイクや誤った情報を含む.

法的環境

政府や組織は規制を確立する必要がある, 透明性を確保する, 責任, AI におけるデータのプライバシーとバイアスの軽減. フレームワークには、AI システムに対する必須の影響評価が含まれる場合があります, 責任ある使用のための明確な指示, グローバルスタンダードの開発における国際協力だけでなく.

V. 将来の動向を予測する

技術革新

そう遠くない将来に, 人間と同じように考え、推論できる、真に自動化されたシステムが出現するでしょう。, 心の知能指数を持ち、より自然に対話する能力を持っている. Hơn nữa, 量子コンピューティング (量子コンピューティング) AIの処理能力を何桁も拡張することで、AIに真の革命をもたらす可能性がある, モデルが信じられないほどの速度で学習して適応できるようにし、ブレインコンピューターインターフェイスの画期的な進歩を実現します。 (ブレイン・コンピュータ・インターフェース)人間の知覚とAIのスムーズな組み合わせを可能にする.

社会への長期的な影響

主要な言語モデルの広範な適用により (LLM), 世界の労働力と経済は大きな変化の入り口に立っている. LLM はコンテンツ作成などのタスクを自動化できます, 顧客の質問に答え、データを分析する, これは一部の業界で雇用の喪失につながる可能性があります, したがって、これらの変化に適応するために、従業員の再トレーニングと再設計を開始する必要があります。.

人間と AI のコラボレーションの進化する役割

今後数年以内に, あらゆる分野で人間とAIの連携が進む中, AIは意思決定を強化する強力なツールになる, sáng tạo và năng suất của con người. Với sự hỗ trợ của AI, các chuyên gia có thể khai thác thông tin trong thời gian thực và tự động hóa các quy trình thủ công, giúp con người tập trung vào việc ra quyết định phức tạp, trí tuệ cảm xúc và đánh giá đạo đức.