Trendy modeli AI.
Przez pewien czas w rozmowach o sztucznej inteligencji dominowały coraz większe modele: GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus 4, żeby wymienić tylko kilka. Ale wraz z rosnącą adaptacją rośnie również zapotrzebowanie na modele mniejsze, szybsze i łatwiejsze do wdrożenia.
Bądźmy szczerzy, nie każda firma dysponuje zasobami na poziomie Google, aby budować modele generatywnej sztucznej inteligencji na skalę Gemini. Dlatego kompaktowe modele językowe są preferowanym rozwiązaniem w wielu zastosowaniach w świecie rzeczywistym, zwłaszcza tam, gdzie infrastruktura jest ograniczona lub liczy się prędkość.
Te małe modele językowe (SLM) zostały zaprojektowane tak, aby rozwiązywać konkretne zadania bez złożoności i kosztu pełnowymiarowych modeli językowych (LLM). Działają szybciej, wymagają mniej zasobów, a w wielu przypadkach oferują porównywalną wydajność, zwłaszcza gdy są dostrojone do wąskiej domeny.
Do czego są wykorzystywane?
Zaobserwować można rosnące zainteresowanie modelami takimi jak Phi-3.5-mini, Mixtral 8x7B i TinyLlama, które są wykorzystywane w aplikacjach takich jak:
Te kompaktowe alternatywy mogą być wdrażane na urządzeniach brzegowych lub bezpośrednio wbudowywane w istniejące platformy. To sprawia, że nadają się one doskonale do branż o silnych ograniczeniach dotyczących prywatności lub gdzie kluczowe znaczenie mają opóźnienia i niezawodność.
To nie oznacza, że małe modele zastępują wszystko. W wielu systemach uzupełniają one większe modele i obsługują prostsze zadania lokalnie, jednocześnie przenosząc złożone rozumowanie do chmury.
Inne Trendy Przyszłości AI.
Zaangażowanie społeczne i rządowe w rozwój sztucznej inteligencji rośnie. Według raportu Stanford AI Index Report z 2025 roku, w krajach takich jak Chiny (83%), Indonezja (80%) i Tajlandia (77%) większość ludzi już uważa produkty i usługi oparte na sztucznej inteligencji za bardziej korzystne niż szkodliwe. Podczas gdy w takich miejscach jak USA (39%) i Kanada (40%) nadal panuje sceptycyzm, nastroje się zmieniają: od 2022 roku optymizm znacznie wzrósł w Niemczech, Francji, Wielkiej Brytanii i innych krajach.
Kierunek jest jasny: sztuczna inteligencja przechodzi od szumu do infrastruktury.
Lokalne Wyzwania.
Pomimo szybkich postępów, obecne modele nadal mają trudności ze złożonym rozumowaniem w sytuacjach o wysokiej stawce. Imponujące jest, że sztuczna inteligencja potrafi rozwiązywać zadania na poziomie olimpiad matematycznych, ale jednocześnie słabo radzi sobie z zadaniami wymagającymi logicznego myślenia, co pokazuje PlanBench, że jest jeszcze wiele do zrobienia. Precyzja, wytłumaczalność i dopasowanie pozostaną aktywnymi obszarami badań i rozwoju.
Jeśli chcesz być na bieżąco z trendami AI zapisz się na nasz bezpłatny newsletter.
