Üretken AI 2025’te daha olgun bir aşamaya giriyor. Modeller doğruluk ve verimlilik için rafine ediliyor ve işletmeler bu tarz şeyleri günlük iş akışlarına yerleştiriyor.
Odak noktası, bu sistemlerin yapabileceklerinden iyi mi güvenilir bir halde ve ölçekte uygulanabileceklerine değişmektir. Ortaya çıkan şey, yalnız kuvvetli değil, bununla birlikte güvenilir olan üretken AI oluşturmak için ne icap ettiğini daha net bir resmidir.
İçindekiler
Yeni nesil LLM’ler
Büyük dil modelleri, kaynak açlık devleri olarak itibarlarını düşürüyor. Bir modelden cevap üretmenin maliyeti, son iki yılda 1.000 kat düştü ve onu doğruladı. maliyet temel bir web araması. Bu değişiklik, gerçek zamanlı AI’yı rutin iş görevleri için oldukça daha uygun hale getiriyor.
Kontrollü ölçek de bu senenin önceliğidir. Önde gelen modeller (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, Deepseek V3) hala büyüktür, sadece daha süratli cevap vermek, daha net bir halde cevap vermek ve daha verimli çalıştırmak için inşa edilmiştir. Tek başına boyut artık farklılaştırıcı değil. Mühim olan, bir modelin karmaşıklık arttığında bile karmaşık girdiyi, destek entegrasyonunu ve güvenilir çıktılar sağlayıp sağlayamayacağıdır.
Geçen yıl AI’nın halüsinasyon eğilimine dair oldukça fazla eleştiri görmüş oldu. Yüksek profilli bir davada, New York avukatı Yüzlü yaptırımlar ChatGPT’nin envalizi elde edilmiş yasal vakalara atıfta bulunmak için. Kırılgan sektörlerdeki benzer arızalar problemi gündeme getirdi.
Bu LLM şirketlerinin bu yıl savaşım etmiş olduğu bir şey. Aramayı üretme ile gerçek verilerde topraklama çıktılarına birleştiren geri alınma artırılmış nesil (RAG) ortak bir yaklaşım haline gelmiştir. Halüsinasyonları azaltmaya destek sunar, sadece ortadan kaldırmaz. Modeller gene de alınan içerikle çelişebilir. RGB ve Ragtruth benzer biçimde yeni kriterler kullanılmak Bu başarısızlıkları seyretmek ve ölçmek, halüsinasyonu kabul edilebilir bir kusurdan ziyade ölçülebilir bir mühendislik problemi olarak ele almaya doğru bir kaymayı işaret eder.
Süratli inovasyonda gezinmek
2025’in tanımlayıcı eğilimlerinden biri değişiklik hızıdır. Model sürümleri hızlanıyor, kabiliyetler aylık olarak değişiyor ve son teknoloji olarak sayılan şey devamlı olarak tekrardan tanımlanıyor. Kurumsal liderler için bu, süratli bir halde rekabetçi bir informasyon boşluğu yaratır.
İleride kalmak bilgilendirilmiş kalmak anlamına gelir. Benzer biçimde vakalar AI ve Big Data Expo Europe Hızla gelişen teknolojinin gerçek dünyadaki demolar, direkt konuşmalar ve bu sistemlerden ölçeklendirme ve dağıtarak içgörüler yöntemiyle nereye gideceğini görmek için ender bir talih sağlayın.
İşletme evlat edinme
2025’te değişiklik özerkliğe doğru. Birçok şirket aslına bakarsan çekirdek sistemlerde üretken AI kullanıyor, sadece şimdi odak noktası Gizmen AI. Bunlar, yalnız içerik oluşturmak için değil, işlem yapmak için tasarlanmış modellerdir.
Buna gore Yakın tarihli bir anketYöneticilerin% 78’i, dijital ekosistemlerin önümüzdeki üç ila beş yıl süresince insanoğlu için olmasıyla birlikte AI ajanları için de inşa edilmesi gerekeceğini kabul ediyor. Bu beklenti, platformların iyi mi tasarlandığını ve dağıtıldığını şekillendirmektir. Burada AI bir operatör olarak entegre ediliyor; İş akışlarını tetikleyebilir, yazılımla etkileşime girebilir ve minimum insan girdisi olan görevleri işleyebilir.
Veri Duvarı Kırmak
Üretken AI’da ilerlemenin en büyük engellerinden biri veridir. Büyük modellerin eğitimi geleneksel olarak internetten büyük miktarlarda gerçek dünya metnini kazımaya güvenmiştir. Sadece, 2025’te bu iyi kuru. Yüksek kaliteli, çeşitli ve etik olarak kullanılabilir verilerin bulunması zorlaşıyor ve işlenmesi daha pahalı.
Bu yüzden bileşik veriler stratejik bir varlık haline geliyor. Web’den çekmek yerine, gerçekçi kalıpları simüle etmek için modeller tarafınca bileşik veriler üretilir. Yakın zamana kadar, bileşik verilerin ölçekte eğitimi destekleyip destekleyemeyeceği belli değildi, sadece araştırma Microsoft’un Synthllm projesinden (doğru kullanılırsa) olabileceğini doğruladı.
Bulguları, bileşik veri kümelerinin öngörülebilir performans için ayarlanabileceğini göstermektedir. En önemlisi, daha büyük modellerin etkili bir halde öğrenmek için daha azca veriye ihtiyacı bulunduğunu keşfettiler; ekiplerin sorunlara kaynak atmak yerine eğitim yaklaşımlarını optimize etmesine izin vermek.
Çalışmasını sağlamak
2025’te üretken AI büyüyor. Daha akıllı LLM’ler, düzenlenmiş AI ajanları ve ölçeklenebilir veri stratejileri artık gerçek dünyanın benimsenmesinin merkezinde yer verilmiştir. Bu vardiyada gezinen liderler için AI & Big Data Expo Europe Bu teknolojilerin iyi mi uygulandığına ve emek harcamaları için ne gerektiğine dair net bir görünüm sunar.
Ek olarak bakınız: Tencent oldukça yönlü açık kaynaklı Hunyuan AI modelleri yayınlar
Sanayi liderlerinden suni zeka ve büyük veriler hakkında daha çok informasyon edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak AI ve Big Data Fuarı Amsterdam, California ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, öteki önde gelen etkinliklerle beraber toplanır. Akıllı Otomasyon Konferansı– Blockx– Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
Techforge tarafınca desteklenen öteki yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
