大型语言模型的趋势，谁在 2025: 预测和前景

继续前进 2025, 大型语言模型和生成式人工智能将蓬勃发展, 新趋势不断塑造AI在众多领域的应用. 来自性能和多式联运能力的突破 (多式联运) 道德挑战和法律法规的变化, 人工智能正在逐渐改变我们互动和工作的方式. 在本文中, 让我们探索将塑造这一年的杰出趋势 2025!

我. 开发人工智能模型的趋势 2025

1. 模型性能和可持续性

较小型号, 更有效: 随着AI的日益发展, 能源需求也增加. 根据高盛的预测, 数据中心的能源需求将增加 160% 在 2030. 这给公司带来了巨大的压力，要求他们开发更紧凑的人工智能模型，同时仍确保最佳性能。.
绿色人工智能 (绿色人工智能): 开发人工智能需要消耗大量资源, 为环保的绿色人工智能解决方案开辟了机会. 绿色人工智能通过智能电网等方法帮助减少能源消耗 (智能电网) 优化电力生产与消费需求之间的平衡.

2. 特定领域的法学硕士模型 (特定领域的法学硕士)

垂直人工智能解决方案 (垂直化人工智能解决方案): 随着各行业越来越多地将人工智能应用于特定需求, 专业人工智能解决方案将呈爆炸式增长, 尤其是在医疗诊断等领域, 检测财务欺诈或优化供应链. 得益于利用行业特定数据并了解法律法规, 这些模型不仅有助于提高性能，还可以确保准确性和法规遵从性.
定制型号 (可定制型号): 在不久的将来将强劲增长的趋势之一是定制大型语言模型的能力 (LLMS) 以及根据业务特点打造的AI. 而不是依赖于通用模型, 企业可以提供数据, 行业特定术语和流程，以创建更合适的人工智能模型, 带来更高的效率.

3. 增强的多式联运能力 (多式联运能力)

不仅仅是文字 (超越文字): 当模型不仅处理文本还集成图像等多模态功能时, 音频和视频, 人工智能创建更复杂内容的需求只会增加. 这一发展使人工智能能够理解并创造丰富的内容形式, 更复杂, 从而促进创新和突破性的应用.
多语言和多学科能力: Trong năm 2025, 人工智能预计能够跨多种语言和专业领域工作. 这些进步不仅使人工智能翻译更加准确，而且还可以跨不同专业翻译和应用复杂的概念。, 拓展人工智能在实践中的应用.

4. 以负责任和道德的方式开发人工智能

最大限度地减少偏见 (减少偏见): 今年减少人工智能开发中的偏见将变得很重要 2025, 创建更透明的模型, 更公平、更安全. 公平意识培训等技术, “干净”的数据收集和持续监测将在开发具有不同视角的更准确模型方面发挥重要作用.
数据安全和隐私: 隐私和数据安全将成为重中之重, 随着消费者和监管机构对数据责任的要求不断提高. 联邦学习等方法 (联合学习), 通过差异化安全保护隐私 (差别隐私) 和安全的多方计算 (安全多方计算) 将帮助人工智能模型从数据中学习，而不会侵犯相关个人的隐私.

5. 实时应用法学硕士

实时和对话式人工智能: 部署这些应用程序, 实时性要求很高，语言模型很大 (LLMS) 将是在动态情况下提供上下文反馈的关键. 从收到客户要求开始, 用户支持或即时翻译请求, 法学硕士将有助于优化性能并最大限度地减少延迟, 提供几乎即时的反馈.

6. 训练和改进技术的进步

学习少样本和零样本: 少样本和零样本学习将通过允许模型在很少或没有专门训练数据的情况下执行任务来彻底改变人工智能。. 这些先进技术将帮助人工智能系统泛化于广泛的任务, 减少对大型标记数据集的依赖并促进更快的部署.
自监督和无监督学习 (自监督和无监督学习): 随着人工智能模型将根据未标记的数据进行训练，自监督和无监督学习方法预计将成为主流。, 减少对昂贵且耗时的手动标记数据集的依赖. 这些方法将使绩效培训更加高效和可扩展, 允许人工智能检测模式, 来自大量非结构化数据的关系和信息.

ii. AI新领域发展趋势

1. AI创造的虚拟世界

图像创作热潮过后 (生成图像) 年内 2023 以及创作视频 (生成视频) 年内 2024, 预期的下一步是生成虚拟世界 (生成虚拟世界).

该技术于5月推出 2/2024 当Google DeepMind推出生成模型时精灵, 能够将静止图像变成 2D 横向卷轴游戏 (横向卷轴平台游戏) 具有互动性. 五月来 12/2024, 升级版精灵 2 宣布, 能够从初始图像成长为整个虚拟世界.

该技术最突出的应用在视频游戏领域最为明显. AI 生成的 3D 模拟有助于测试游戏设计理念, 从而立即将一个简单的草图变成一个互动游戏空间. 因此，这项技术开辟了开发全新游戏类型的潜力.

不要停在那里, 该技术也可应用于机器人训练. 一家专注发展的科技公司 空间智能 (所谓的空间智能), 帮助机器理解现实世界并与现实世界交互的能力. 然而, 缺乏用于训练的真实数据仍然是一个重大挑战. 创建虚拟世界并在这些世界中训练机器人通过实验学习可以帮助解决这个问题。.

2. “推理”的大型语言模型

OpenAI 5 月份推出 o1 模型时 9/2024, 他们引入了一种全新的方法来解释大型语言模型的工作原理. 仅仅两个月后, o3宣布, 将此方法提升到一个新的水平, 有潜力重塑所有技术.

最新型号, 包括 OpenAI 的 GPT-4, 立即提供反馈，无需再次检查. 这个答案可能是对的，也可能是错的. 然而，OpenAI 的新模型经过训练可以逐步处理答案, 将复杂的问题分解为一系列更简单的问题. 如果一种方法不起作用, 他们会回去并走另一条路. 这种技术, 称为“推理” (推理), 帮助技术变得更加准确, 尤其是数学问题, 物理和逻辑.

这种“推理”能力对于特工来说尤为重要 (人工智能代理).

月 12 最近, 谷歌 DeepMind 推出了一款名为 Mariner 的可以智能浏览网页的 AI 代理. 测试性能期间, 水手被要求找到与所提供的照片类似的圣诞饼干食谱. Mariner 在网上找到了食谱，并开始将配料添加到她的在线购物车中 .

然而, 因不知道选择哪种面粉而被“叫停”. 但与其不提供反馈, 该人工智能代理通过回复在聊天窗口中分析了下一步: “我将使用浏览器上的“后退”按钮来查看食谱。”

而不是停下来, 人工智能代理分解任务并提出合理的解决方案——这是只有人类才能做到的事情。. 决定点击“后退”按钮听起来很简单, 但对于一个无意识的机器人, 这几乎是一个巨大的飞跃. 当水手回到公式时它就起作用了, 确认所需粉末类型, 并继续完成使命.

谷歌 DeepMind 也在开发其大型语言模型 Gemini 的最新版本, 应用这种逐步解决问题的方法, 称为双子座 2.0 闪思维.

3. 人工智能带来科学的巨大进步

人工智能最令人兴奋的应用之一是快速加速自然科学的发展. 可以说, 十月份对人工智能在该领域潜力的最大认可得到了证明 10 去年, 当瑞典皇家科学院 (瑞典皇家科学院) 授予 Demis Hassabis 和 John M 诺贝尔化学奖. Jumper 来自 Google DeepMind，用于 AlphaFold 工具开发, 解码蛋白质如何折叠的工具, 和 David Baker 提供支持新蛋白质设计的工具.

预计这一趋势明年将持续, 随着许多专为科学研究而构建的数据集和模型的出现. 在那里, 蛋白质是人工智能的理想目标, 因为已经有高质量的数据集了, 为训练AI模型奠定良好基础.

开发人工智能模型的公司也渴望将其生物产品推广为科学家的研究工具。. OpenAI 允许科学家测试其最新的 o1 模型来衡量研究辅助工具的有效性，结果令人鼓舞.

iii. 对行业的影响

卫生保健

大型语言模型 (LLMS) 正在促进诊断, 通过处理大量医疗数据来发现重要信息，实现个性化医疗和医学研究, 预测结果并支持决策. 诊断中, 法学硕士协助分析医疗记录, 影像报告和患者病史可提示可能的病理情况.

金融

大型语言模型 (LLMS) 分析交易模式以检测实时异常并协助欺诈检测, 发生可疑行为时识别. 法学硕士有助于在客户服务中创建个性化、情境化的互动, 减少响应时间并提高客户满意度. 它们还支持处理大型数据集, 在财务分析中创建预测并自动生成报告.

教育

法学硕士可以分析学习者的学习进度, 个人学习习惯及需要改进的地方, 并更好地了解每个人,, 从而提供定制的学习内容, 实时回答问题并提供个性化反馈. 这将允许创建灵活的类 , 适合每个学习者的学习速度和喜好.

媒体和娱乐

法学硕士将对内容创作领域产生巨大影响, 通过创造动态体验来游戏和互动媒体, 有吸引力且个性化. 在内容创作上, LLMs có thể hỗ trợ việc viết, 产生并完善想法, 帮助创作者快速产出优质内容.

iv. 挑战

数据和计算要求

这些模型的复杂性和规模需要大量数据, 多样性, 高品质确保精度, 稳定性和普遍性, 而处理这些数据所需的计算资源超出了当前硬件的限制, 推动云基础设施和 GPU 和 TPU 等专用处理单元的创新.

社会伦理影响

大型语言模型将很快取代许多职业领域, 从客户服务到内容创作甚至数据分析, 人工智能在工作中取代人类的威胁正在增加. 除了, 它还导致与人工智能发展相关的伦理问题, 包括深度造假和错误信息.

法律环境

政府和组织需要制定法规, 确保透明度, 责任, 人工智能中的数据隐私和偏见缓解. 框架可能包括对人工智能系统的强制性影响评估, 负责任使用的明确说明, 以及制定全球标准的国际合作.

v. 预测未来趋势

技术创新

在不远的将来, 我们将看到能够像人类一样思考和推理的真正自动化系统的出现。, 拥有情商和更自然地互动的能力. 此外, 量子计算 (量子计算) 可以通过将其处理能力扩展多个数量级来真正彻底改变人工智能, 使模型能够以令人难以置信的速度学习和适应，并在脑机接口方面取得突破 (脑机接口)可以实现人类感知与人工智能的平滑结合.