Pitanje više nije samo kako stvoriti što veći model, nego i kako ga prilagoditi određenim domenama te učiniti učinkovitijim i pristupačnijim.
Evolucija velikih jezičnih modela i razvoj umjetne inteligencije sve se više usmjerava na dva paralelna trenda – širenje njihove funkcionalnosti i specijalizaciju, objašnjava za ICTbusiness.info i ICTbusiness TV Emanuel Lacić iz Infobipa.
Prvi val istraživanja i razvoja fokusirao se na gradnju sve većih i snažnijih modela, koji su obogaćivani novim skupovima podataka i prilagođavani rješavanju što šireg spektra zadataka – od obrade teksta do matematike i logičkih problema. Cilj je bio doći do univerzalnog modela sposobanog za rješavanje različitih vrsta zadataka.
„Sve je jasnije da idući korak uključuje i specijalizaciju. Pitanje više nije samo kako stvoriti što veći model, nego i kako ga prilagoditi određenim domenama te učiniti učinkovitijim i pristupačnijim. Umjesto oslanjanja isključivo na ogromne sustave koji zahtijevaju golema računalna sredstva i stotine GPU-ova, istražuje se mogućnost razvoja manjih i optimiziranih modela. Takvi modeli mogu raditi na lokalnim serverima, zauzimaju manje resursa, a istodobno su dovoljno moćni da obave specifične zadatke“, pojašnjava Lacić.
Premanje njegovim riječima u tom kontekstu posebno se ističe trend izgradnje agenata, a dok veliki modeli predstavljaju temelj, agenti često ne trebaju punu snagu najkompleksnijih sustava. Manji, specijalizirani modeli omogućuju im da budu brži, jeftiniji i lakše prilagodljivi konkretnim potrebama, kazuje Lacić.
„Paralelno s time, akademska zajednica i istraživački timovi sve više se bave metodama smanjivanja parametara modela. Iako se pri tome može izgubiti dio općeg znanja, ključno je zadržati konzistentnost i sposobnost modela da kvalitetno odgovara na zadatke u ciljanoj domeni. Drugim riječima, cilj nije nužno stvoriti savršeno svestran sustav, već optimiziranog pomoćnika koji u određenom području postiže maksimalne rezultate“, kazuje Lacić.
Ova dva smjera – univerzalizacija i specijalizacija – zajedno oblikuju budućnost umjetne inteligencije. Dok će veliki jezični modeli i dalje napredovati, sve više prostora otvara se i za njihove manje, prilagođene izvedenice koje će imati ključnu ulogu u razvoju agenata i primjeni u industriji, zaključuje Lacić.
Europska komisija je predstavila paket tehnološke suverenosti čija je okosnica Cloud and AI Development Act (CADA), zakonodavni prijedlog kojim se uvodi jedinstveni okvir za procjenu suverenosti oblaka i umjetne inteligencije za europsku javnu upravu.
Tvrtka ANIQ, prva akcelerirana tvrtka Poduzetničkog inkubatora PISMO powered by A1, službeno je predstavila projekt RAGNA - istraživačko-razvojni projekt vrijedan više od 2,5 milijuna eura kojim će, u suradnji sa Sveučilištem Algebra Bernays i tvrtkom Protopixel, razvijati inovativnu AI platformu za upravljanje Game Design Dokumentom (GDD), jednim od ključnih alata u procesu razvoja videoigara. Početak projekta obilježen je početnom konferencijom i panel raspravom održanom u Novskoj.
SoftBank je lansirao kibernetički sigurnosni proizvod temeljen na OpenAI modelima, čime je dodatno ojačana teza da se generativni AI sve brže pretvara iz horizontalne tehnologije u vertikalne, komercijalno definirane enterprise proizvode. Sama objava važna je zato što dolazi od velike telekom i tehnološke grupe koja AI ne pozicionira samo kao interni alat za učinkovitost, nego kao tržišni sigurnosni proizvod s konkretnom poslovnom logikom. Time se potvrđuje i širi tržišni trend: veliki operatori, sistem integratori i tehnološki konglomerati žele zauzeti dio vrijednosnog lanca u kojem se spajaju AI modeli, poslovni podaci i sigurnosne operacije.
