Gwałtowny rozwój dużych modeli językowych (LLM), który od kilku lat kształtuje krajobraz sztucznej inteligencji, właśnie wchodzi w nową fazę. Po okresie fascynacji ogromnymi, uniwersalnymi rozwiązaniami, rynek AI coraz wyraźniej preferuje bardziej wyspecjalizowane podejścia. W efekcie obserwujemy wyłanianie się nowej klasy modeli – określanych coraz częściej mianem xLM – które są mniejsze, bardziej wyspecjalizowane i dostosowane do konkretnych zastosowań.
Powodem tej zmiany jest potrzeba dostarczania rozwiązań inteligentnych, które nie tylko są skuteczne, ale również dostępne, bezpieczne i kompatybilne z realnymi ograniczeniami jakie stawia środowisko, w którym mają działać. Przykładowo, mechanik pracujący przy naprawie samolotu w odległej lokalizacji nie potrzebuje giganta AI, który przeanalizuje dane jak Shakespeare. Potrzebuje narzędzia, które szybko i lokalnie wyświetli mu schemat, film instruktażowy lub przetłumaczy etykietę, nawet bez dostępu do Internetu.
W szybkim tempie przechodzimy więc od jednego „wszechpotrafiącego” modelu do wielu mniejszych – specjalizowanych, zoptymalizowanych pod kątem niskiego zużycia energii, większego bezpieczeństwa czy ograniczonych zasobów sprzętowych. Rynek AI rozwija się w stronę modeli zróżnicowanych pod względem funkcji, rozmiaru, obsługiwanych platform, poziomu prywatności czy nawet dostosowania do konkretnego regionu lub dziedziny wiedzy. W rezultacie organizacje będą miały możliwość wyboru modeli nie tylko pod względem ich możliwości, ale także ceny, opóźnień odpowiedzi i poziomu kontroli nad danymi.
Nadchodzące zmiany wymuszają nowe podejście do treningu modeli AI oraz ogólnego zarządzania danymi. Tradycyjne podejścia, skupione na wykorzystaniu statycznych danych, nie są wystarczające – brakuje im elastyczności i zdolności do bieżącej aktualizacji. Przyszłość należeć będzie do systemów bazujących na danych strumieniowych (streamingowych), pozwalających na aktualizację wiedzy w czasie rzeczywistym i odpowiedź na zmieniające się otoczenie w niemal natychmiastowy sposób.
Aby to umożliwić, należy zaprojektować całe potoki danych w taki sposób, by mogły one płynnie obsługiwać zarówno dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane, jak i strumieniowe – z zachowaniem zasad zgodności, bezpieczeństwa i kontroli. Kluczową rolę odegrają tu dwie kategorie danych: dane uczące, specjalnie dobrane i zatwierdzone przez organizację, oraz dane „na żywo”, zoptymalizowane pod kątem niezawodności, kosztów i prywatności. Ich odpowiednie zarządzanie będzie fundamentem dla bardziej „inteligentnych” modeli przyszłości.
Równocześnie coraz większym wyzwaniem staje się dla organizacji utrzymanie dokładności modeli przy jednoczesnym zachowaniu efektywności operacyjnej. Dla jak największego realizmu i trafności odpowiedzi, organizacje dążą do wykorzystania danych w czasie rzeczywistym, jednak ich przetwarzanie i integracja wymagają cennych zasobów – zwłaszcza zespołów inżynierii danych, które już teraz są w wielu firmach przeciążone. Rozwiązaniem staje się tzw. „live AI” – czyli hybrydowe potoki danych, które łączą przetwarzanie wsadowe z dynamicznymi źródłami danych (np. przez API). Dzięki temu modele AI mogą nie tylko aktualizować swoją wiedzę, lecz także „oduczać się” przestarzałych informacji – automatycznie, bez potrzeby ręcznej ingerencji.
Wraz z przejściem do AI działającej „na żywo”, wszystkie przyszłe potoki danych w organizacjach staną się imitacjami potoków AI – będą projektowane od podstaw tak, aby mogły zasilać modele sztucznej inteligencji bez ręcznego przygotowania. Na szczęście, na rynku pojawia się coraz więcej platform wspierających takie podejście, gotowych do uruchomienia w ciągu kilku godzin i eliminujących potrzebę długich cykli przygotowywania danych. Zachęca to firmy do eksperymentowania, a także adaptowania technologii w sposób bardziej płynny i przemyślany, bez konieczności ciągłych migracji systemów.
Gdy zespoły inżynierów danych zostają odciążone od wykonywania żmudnych i powtarzalnych zadań, mogą skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych działaniach. Analizują nowe typy modeli, optymalizują scenariusze wykorzystania AI, współpracują z liderami organizacji w zakresie wyboru najlepszego rozwiązania pod konkretne potrzeby. Staje się to możliwe dzięki inteligentnym ramom, które automatycznie zarządzają kontekstem danych i strukturą procesów.
Podsumowując, przejście od gigantycznych, ogólnych modeli LLM do wyspecjalizowanych, inteligentnych xLM to ewolucyjny krok w rozwoju sztucznej inteligencji. Umożliwia on dokładniejszą personalizację, większą kontrolę nad jakością danych, optymalizację kosztów oraz demokratyzację dostępu do AI. Ci, którzy już teraz przygotują się na nową erę AI – inwestując w nowoczesne potoki danych, automatyzację i elastyczne rozwiązania – znajdą się w uprzywilejowanej pozycji w wyścigu technologicznym, który dopiero się rozkręca.