2024年數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢：基礎(chǔ)模型和機(jī)密計(jì)算

2024年數(shù)據(jù)技術(shù)趨勢：基礎(chǔ)模型和機(jī)密計(jì)算

也許塑造當(dāng)代數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最大力量，就是基礎(chǔ)模型的普遍存在。這些模型在生成人工智能的部署中表現(xiàn)得最為明顯，其正在影響從外部客戶交互到內(nèi)部員工與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口等各個(gè)方面。

因此，存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)、應(yīng)用和從基礎(chǔ)模型中產(chǎn)生價(jià)值，以及強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程（如數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私）的新范式，將在2024年得到鞏固。隨著先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)部署繼續(xù)為我們的生活增添色彩并提供信息，保護(hù)數(shù)據(jù)和確保監(jiān)管合規(guī)性的基本要素將與時(shí)俱進(jìn)，從而使兩者的發(fā)展受到制約。

智能機(jī)器人生成自然語言僅僅是一個(gè)開始。為了支持這些人工智能功能，并將其引領(lǐng)至2025年，一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)正在形成。

多模態(tài)生成模型

基礎(chǔ)模型非常擅長生成文本，以至于人們很容易忘記。根據(jù)定義，其擅長處理可以應(yīng)用的任意數(shù)量的任務(wù)。因此，組織將在接下來的幾個(gè)月內(nèi)開始充分利用這些功能，從而提高生成式人工智能投資的投資回報(bào)率。

GPT-4可以無縫集成圖像和文本，而且這種軌跡很快就會(huì)擴(kuò)展到其他模式，包括語音、視頻、音樂和其他輸入，比如傳感器數(shù)據(jù)。聰明的組織將開始探索和試點(diǎn)多模式生成人工智能的用例，這將為營銷、數(shù)字資產(chǎn)、客戶服務(wù)等方面產(chǎn)生積極影響。

矢量數(shù)據(jù)庫的勝利

在很大程度上，由于涉及檢索增強(qiáng)生成和語義搜索的生成型AI應(yīng)用的企業(yè)基礎(chǔ)模型標(biāo)準(zhǔn)化，矢量數(shù)據(jù)庫預(yù)計(jì)這些功能的價(jià)值和采用率將加倍。這些相似性搜索引擎可能最好被視為人工智能檢索系統(tǒng)：存儲(chǔ)組織擁有的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并使用語言模型查詢這些數(shù)據(jù)的最佳方式。

矢量數(shù)據(jù)庫因其在處理高維數(shù)據(jù)和促進(jìn)復(fù)雜相似性搜索方面的能力，而迅速獲得關(guān)注。一旦組織確定如何規(guī)避在內(nèi)存中維護(hù)矢量數(shù)據(jù)庫索引的潛在成本抑制因素，這些存儲(chǔ)庫將增強(qiáng)許多用例，包括推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別、自然語言處理、財(cái)務(wù)預(yù)測或其他人工智能驅(qū)動(dòng)的企業(yè)。

生成式人工智能優(yōu)先考慮個(gè)性化

生成人工智能模型在RAG實(shí)現(xiàn)和矢量相似性搜索中，經(jīng)常訪問的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(以前被認(rèn)為是暗數(shù)據(jù))增加了對(duì)數(shù)據(jù)安全和法規(guī)遵從性的普遍關(guān)注。

2024年的另一個(gè)主要趨勢是，企業(yè)將看到“生成式人工智能專注于特定領(lǐng)域聊天機(jī)器人的開發(fā)，同時(shí)確保組織層面的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)?！盧AG可以通過確保由生成式AI模型支持的聊天機(jī)器人訪問經(jīng)過審查的數(shù)據(jù)，并包括對(duì)數(shù)據(jù)隱私、法規(guī)遵從性和數(shù)據(jù)安全的控制，來幫助實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

機(jī)密計(jì)算采用率增加

根據(jù)其實(shí)施方式，機(jī)密計(jì)算結(jié)構(gòu)可以極大地幫助通過生成AI模型的個(gè)性化來加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)。此計(jì)算模型涉及將機(jī)密數(shù)據(jù)隔離在安全的CPU飛地中，以便在云中進(jìn)行處理。這些數(shù)據(jù)及其處理方法只能由飛地授權(quán)的代碼訪問。

未來一年，預(yù)計(jì)基于硬件的機(jī)密計(jì)算的集成將會(huì)增加，因?yàn)樵平鉀Q方案會(huì)戰(zhàn)略性地利用其來吸引隱私和安全需求更高的應(yīng)用。而這種(機(jī)密計(jì)算)趨勢將在機(jī)器學(xué)習(xí)、金融服務(wù)和基因組學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域尤為普遍。

展望

基礎(chǔ)模型所帶來的變化包括，但最終超越了其具有如此影響力的數(shù)據(jù)環(huán)境。事實(shí)上，其以或大或小的方式影響著職業(yè)和私人生活領(lǐng)域。多模式部署、矢量數(shù)據(jù)庫、個(gè)性化和機(jī)密計(jì)算，將是促進(jìn)這些人工智能應(yīng)用為企業(yè)甚至社會(huì)帶來更大利益的眾多方式中的一部分。

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