探索未来：2024 年 5 大前沿生成式 AI 趋势

1. 多模态 AI 模型的崛起
2. 功能强大且强大的小型语言模型
3. 自主代理的崛起
4. 开源模型将与专有模型匹敌
5. 云原生成为本地 GenAI 的关键
总结

2023 年标志着技术发展的一个分水岭，生成式 AI 走入了主流。随着 2024 年的开启，生成式 AI 的格局预计将快速演变，引入一系列承诺改变技术及其应用的趋势。这些趋势涵盖从多模态 AI 模型的进步到小型语言模型的兴起，不仅将塑造技术格局，还将重新定义交互、创造力和对 AI 潜力的理解。展望即将到来的这一年，让我们探索生成式 AI 的五大顶级趋势：

1. 多模态 AI 模型的崛起

OpenAI 的 GPT4、Meta 的 Llama 2 和 Mistral 都见证了大型语言模型的进步。多模态 AI 模型的技术超越了文本，允许用户根据文本、音频、图像和视频混合匹配内容，从而提示和生成新内容。这种方法涉及将图像、文本和语音等数据与高级算法结合起来，进行预测并生成结果。2024 年，多模态 AI 预计将显著发展，引领生成式 AI 能力的转变。这些模型正在超越传统的单模式功能，纳入了图像、语言和音频等多种数据类型。随着向多模态模型的过渡，AI 将变得更加直观和动态。

2. 功能强大且强大的小型语言模型

如果说 2023 年是大语言模型之年，那么 2024 年将见证小型语言模型的力量。LLM 是在海量数据集（例如 Common Crawl 和 The Pile）上训练的。这些数据集包含 terabytes 的数据，是从数十亿个公开可访问的网站中提取的。虽然这些数据确实有助于 LLM 学习生成有意义的内容并预测下一个单词，但其嘈杂性源于其基于一般互联网内容的根基。

另一方面，小型语言模型则是在更有限的数据集上训练的，尽管如此，这些数据集仍然包括高质量的来源，例如教科书、期刊和权威内容。这些模型在参数数量、存储和内存需求方面都更小，允许它们运行在功能稍弱且更便宜的硬件上。尽管 SLM 的大小仅为 LLM 的一部分，但它们产生的内容与一些更大的模型质量相当。微软的 PHI-2 和 Mistral 7B 是两个有前景的 SLM，将为下一代生成式 AI 应用提供动力。企业将能够微调 SLM，使其能够适应特定任务和领域特定功能。这将满足法律和监管要求，从而加速语言模型的采用。

3. 自主代理的崛起

自主代理代表了一种构建生成式 AI 模型的创新策略。这些代理是设计用于完成特定目标的自主软件程序。在考虑生成式 AI 时，自主代理生成内容的能力无需人工干预，克服了传统提示工程相关的限制。自主代理的开发使用了先进的算法和机器学习技术。这些代理使用数据进行学习、适应新情况并做出决策，几乎不需要人工干预。例如，OpenAI 创建了诸如自定义 GPT 等工具，有效利用了自主代理，标志着人工智能领域的重要进步。

多模态 AI 结合了自然语言处理、计算机视觉和机器学习等多种 AI 技术，对于自主代理的开发至关重要。它通过同时分析不同类型的数据并应用当前上下文，可以做出更恰当的预测、采取行动并进行交互。LangChain 和 LlamaIndex 等框架是用于根据 LLM 构建代理的一些流行工具。2024 年，我们将看到利用多模态 AI 的新框架。通过智能和响应的交互，自主代理将非常有助于改善客户体验。这些高度语境化的代理将对旅游、酒店、零售和教育等行业垂直领域有利，因为它们通过减少人工干预降低了总体成本。

4. 开源模型将与专有模型匹敌

2024 年，开放式生成式 AI 模型预计将显着发展，一些预测指出它们将与专有模型匹敌。然而，开放式模型和专有模型之间的比较很复杂，取决于各种因素，包括特定用例、开发资源和用于训练模型的数据。Meta 的 Llama 2 70B、Falcon 180B 和 Mistral AI 的 Mixtral-8x7B 在 2023 年变得非常流行，其性能与 GPT 3.5、Claude 2 和 Jurassic-2 等专有模型相当。未来，开放式模型与专有模型之间的差距将缩小，为企业提供在混合或本地环境中托管生成式 AI 模型的绝佳选择。2024 年，来自 Meta、Mistral 和可能的新进入者的下一代模型将作为可替代的 API 专有模型发布。

5. 云原生成为本地 GenAI 的关键

Kubernetes 已经成为托管生成式 AI 模型的首选环境。关键参与者，如 Hugging Face、OpenAI 和 Google，预计将利用由 Kubernetes 提供支持的云原生基础设施来提供生成式 AI 平台。诸如 Hugging Face 的 Text Generation Inference、AnyScale 的 Ray Serve 和 vLLM 等工具已经支持在容器中运行模型推理。

2024 年，我们将看到在 Kubernetes 上运行的框架、工具和平台的成熟，用于管理基础模型的整个生命周期。用户将能够有效地预训练、微调、部署和扩展生成模型。关键的云原生生态系统参与者将提供参考架构、最佳实践和优化，用于在云原生基础设施上运行生成式 AI。LLMOps 将扩展以支持集成的云原生工作流。