Da li AI modeli dostižu svoje granice? OpenAI, Google i Anthropic suočeni s problemima

Tri vodeće kompanije u oblasti veštačke inteligencije – OpenAI, Google i Anthropic – suočavaju se sa ozbiljnim izazovima dok pokušavaju da razviju sledeću generaciju naprednih AI modela. Kompanija OpenAI, poznata po svom četbotu ChatGPT, nije uspela da postigne očekivane rezultate sa najnovijim modelom pod kodnim imenom Orion. Naime, Orion nije ispunio očekivanja u testovima kodiranja, što ukazuje na potrebu za dodatnim treniranjem pre nego što bude spreman za javnost.

I drugi AI giganti se suočavaju sa sličnim poteškoćama. Google-ov novi model Gemini, kao i Anthropic-ov model Claude 3.5 Opus, takođe nisu ispunili interna očekivanja i nailaze na problem stagnacije u poboljšanjima performansi. Jedan od ključnih razloga ovih prepreka leži u ograničenoj dostupnosti visokokvalitetnih podataka potrebnih za obuku novih modela. Orion se, na primer, pokazao slabim u kompleksnim zadacima iz oblasti kodiranja, što se delimično pripisuje nedostatku adekvatnih podataka za obuku u toj oblasti.

Preporučujemo

Razvoj ovih modela zahteva sve veće resurse, kako u smislu podataka tako i u pogledu računarske snage, što značajno povećava troškove i stavlja pritisak na kompanije da opravdaju ove investicije. Zbog toga, OpenAI i druge kompanije sve više ulažu u post-trening procese koji uključuju ljudsku reviziju odgovora modela i finu prilagodbu tona komunikacije sa korisnicima. Ipak, bez značajnog pomaka u osnovnim performansama, sve veći broj stručnjaka postavlja pitanje o dugoročnoj održivosti "zakona skaliranja" na kojima se temelje ovi modeli, gde je količina podataka i računarske snage ključ za napredak.

Stručnjaci upozoravaju da količina podataka više nije presudna; kvalitet i raznovrsnost podataka sada igraju glavnu ulogu u daljem razvoju. Oslanjanje na sintetičke podatke, kao što su kompjuterski generisani tekstovi i slike, postaje sve češće, ali to može dovesti do ograničenja u kvalitetu obuke modela. Lila Tretikov, bivša zamenica direktora za tehnologiju u Microsoftu, napominje da samo ljudsko učešće može obezbediti potrebnu raznovrsnost i autentičnost u obuci AI modela.

Kompanije sada preispituju kako dalje – da li ulagati u potpuno nove modele ili unapređivati postojeće. Google se okrenuo manjim, praktičnim poboljšanjima svog modela Gemini, dok OpenAI fokus stavlja na poboljšanja glasovnog asistenta i model o1, koji koristi dodatno procesiranje za preciznije odgovore na kompleksna pitanja.

Budućnost razvoja veštačke inteligencije je sada pod znakom pitanja, i iako se očekuju nova poboljšanja, trenutni izazovi ukazuju na to da bi tempo inovacija mogao biti znatno sporiji nego što se ranije očekivalo.

(Telegraf.rs)