L’emergere di chatbot basati sull’intelligenza artificiale generativa ha reso popolare il termine “grande modello linguistico”, la tecnologia di intelligenza artificiale sottostante che funziona dietro le quinte. I Large Language Models (LLM) generano output basati su un insieme di linguaggi previsto in risposta all’input dell’utente, facendo sembrare che l’intelligenza artificiale sia in grado di pensare da sola.
Ma i LLM non sono gli unici grandi modelli disponibili; I Large Action Models (LAM) potrebbero essere la prossima tecnologia rivoluzionaria nel campo dell’intelligenza artificiale. Verificare Alcuni grossi problemi con ChatGPT di OpenAI.
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Che cos’è un modello di grande business (LAM)?
Un Large Action Model (LAM) è un modello di intelligenza artificiale in grado di comprendere l'input umano ed eseguire l'azione corrispondente, rendendolo in grado di interagire con il mondo in modo simile a quello umano. Si tratta di un approccio leggermente diverso rispetto ai modelli di intelligenza artificiale che si concentrano esclusivamente sulla generazione di risposte. Il termine “grande modello di business” è stato introdotto per la prima volta da Rabbit Inc, sviluppatore di Rabbit R1. Nel video di lancio di Rabbit R1 dell'azienda, si afferma che LAM è un nuovo modello fondamentale che aiuta a spostare l'intelligenza artificiale dalle parole all'azione.
I LAM vengono addestrati su ampi set di dati sulle azioni dell'utente; Quindi imparano imitando le azioni umane o attraverso la dimostrazione. Attraverso la demo, il modello LAM può comprendere e navigare nelle interfacce utente di diversi siti Web o applicazioni mobili ed eseguire azioni specifiche in base alle tue istruzioni. Secondo ConiglioLAM può raggiungere questo obiettivo anche se l'interfaccia viene leggermente modificata.
Puoi pensare ai LAM come a un'estensione delle capacità esistenti dei LLM. Mentre il testo generativo o l'output multimediale in un LLM si basa sull'input dell'utente prevedendo la parola o il token successivo (tu fai una domanda e il modello LLM fornisce l'output testuale o multimediale), i LAM vanno oltre aggiungendo la capacità di implementare... Procedure complesse per vostro conto. Verificare Dovresti utilizzare un modello LLM locale? Vantaggi, svantaggi e buone pratiche.
Cosa possono fare i LAM?
I LAM riguardano l'esecuzione di azioni complesse per tuo conto. Tuttavia, il punto cruciale da notare è la capacità di eseguire procedure complesse. Ciò rende i LAM più utili per attività avanzate, ma ciò non significa che non possano eseguire procedure più semplici.
In teoria, ciò significa che potresti, ad esempio, chiedere al modello LAM di fare qualcosa per tuo conto, come ordinare un caffè al tuo bar locale, o una corsa Uber, e persino effettuare una prenotazione di un hotel. Quindi è diverso dall'eseguire semplici attività come chiedere all'Assistente Google, Siri o Alexa di accendere la TV o le luci del soggiorno.
Sotto il cofano, secondo la visione condivisa da Rabbit Inc., il modello LAM è in grado di accedere a un sito Web o a un'app pertinente come Uber e navigare attraverso la sua interfaccia per intraprendere un'azione, come richiedere una corsa o annullarne una se si cambia la mente. Verificare Perché il rilascio di prodotti tecnologici incompleti è più comune che mai?.
I LAM supereranno gli LLM, ma non sono (ancora) pronti
Il concetto di LAM è entusiasmante, forse più di quello di LLM. I Large Action Models (LAM) saranno il futuro dopo l’intelligenza artificiale generativa, consentendoci di essere in grado di compensare compiti banali e concentrarci su altre attività appaganti. Tuttavia, per quanto entusiasmante possa sembrare, i LAM non sono ancora pronti.
Il primo prodotto commerciale che prometteva di sfruttare la LAM (Rabbit r1) non ha mantenuto pienamente la promessa di marketing di eseguire azioni per conto dei suoi utenti. Il dispositivo ha fallito così gravemente nel suo punto di forza principale che molte recensioni di prima mano lo hanno descritto come abbastanza inutile.
Peggio ancora, un'indagine condotta dallo YouTuber Coffeezilla, in collaborazione con un gruppo selezionato di ingegneri del software con accesso a parte della base Rabbit r1, ha scoperto che Rabbit utilizzava script Playwright per eseguire azioni invece di LAM. Quindi, invece di una macchina che esegue un modello AI unico, in realtà esegue solo una serie di istruzioni If > then; Ben lontano dal modello LAM promesso.
Se c'è qualcosa che puoi imparare dal Rabbit r1, è che sì, la visione è lì. Tuttavia, è necessario lavorare ancora prima dell'implementazione, quindi non emozionarti ancora. Puoi visualizzarlo ora Una guida completa per iniziare e utilizzare il modello Llama 2 in modo efficace.
