Das Aufkommen von Chatbots, die auf generativer KI basieren, hat den Begriff „großes Sprachmodell“ populär gemacht, die zugrunde liegende KI-Technologie, die hinter den Kulissen arbeitet. Large Language Models (LLMs) generieren als Reaktion auf Benutzereingaben eine Ausgabe basierend auf einem vorhergesagten Satz von Sprachen, sodass es so aussieht, als ob die KI in der Lage wäre, selbstständig zu denken.
Aber LLMs sind nicht die einzigen verfügbaren Großmodelle; Large Action Models (LAMs) könnten die nächste bahnbrechende Technologie in der KI sein. Verifizieren Einige große Probleme mit ChatGPT von OpenAI.
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Was ist ein großes Geschäftsmodell (LAM)?
Ein Large Action Model (LAM) ist ein Modell der künstlichen Intelligenz, das in der Lage ist, menschliche Eingaben zu verstehen und die entsprechende Aktion auszuführen, sodass es auf menschenähnliche Weise mit der Welt interagieren kann. Dies ist ein etwas anderer Ansatz als KI-Modelle, die sich ausschließlich auf die Generierung von Antworten konzentrieren. Der Begriff „großes Geschäftsmodell“ wurde erstmals von Rabbit Inc, dem Entwickler des Rabbit R1, eingeführt. Im Rabbit R1-Startvideo des Unternehmens heißt es, dass es sich bei LAM um ein neues Grundmodell handelt, das dabei hilft, KI von Worten in die Tat umzusetzen.
LAMs werden anhand großer Mengen von Benutzeraktionsdaten trainiert. Daher lernen sie durch Nachahmung menschlicher Handlungen oder durch Demonstration. Durch die Demo kann das LAM-Modell die Benutzeroberflächen verschiedener Websites oder mobiler Anwendungen verstehen und navigieren und basierend auf Ihren Anweisungen bestimmte Aktionen ausführen. Entsprechend KaninchenLAM kann dies auch dann erreichen, wenn die Schnittstelle geringfügig geändert wird.
Sie können sich LAMs als eine Erweiterung der bestehenden Fähigkeiten von LLMs vorstellen. Während die generative Text- oder Medienausgabe in einem LLM auf Benutzereingaben beruht, indem das nächste Wort oder Token vorhergesagt wird (Sie stellen eine Frage, und das LLM-Modell stellt Text- oder Medienausgabe bereit), gehen LAMs noch einen Schritt weiter, indem sie die Möglichkeit zur Implementierung hinzufügen. . Komplexe Verfahren in Ihrem Namen. Verifizieren Sollten Sie ein lokales LLM-Modell verwenden? Vorteile, Nachteile und Best Practices.
Was können LAMs tun?
Bei LAMs geht es darum, komplexe Aktionen in Ihrem Namen durchzuführen. Der entscheidende Punkt ist jedoch die Fähigkeit, komplexe Eingriffe durchzuführen. Dies macht LAMs für fortgeschrittene Aufgaben nützlicher, bedeutet aber nicht, dass sie nicht auch einfachere Verfahren ausführen können.
Theoretisch bedeutet das, dass Sie das LAM-Modell beispielsweise bitten könnten, etwas in Ihrem Namen zu tun, etwa einen Kaffee in Ihrem örtlichen Café oder eine Uber-Fahrt zu bestellen und sogar eine Hotelreservierung vorzunehmen. Es unterscheidet sich also von der Ausführung einfacher Aufgaben wie der Aufforderung an Google Assistant, Siri oder Alexa, den Fernseher oder die Wohnzimmerbeleuchtung einzuschalten.
Unter der Haube, so die von Rabbit Inc. geteilte Vision, ist das LAM-Modell in der Lage, auf eine relevante Website oder App wie Uber zuzugreifen und durch deren Benutzeroberfläche zu navigieren, um eine Aktion durchzuführen, beispielsweise eine Fahrt anzufordern oder eine Fahrt zu stornieren, wenn Sie Ihre Fahrt ändern Geist. Verifizieren Warum kommt es häufiger denn je vor, unvollständige Technologieprodukte auf den Markt zu bringen?.
LAMs werden LLMs übertreffen, aber sie sind (noch) nicht bereit
Das Konzept der LAMs ist spannend, vielleicht noch spannender als das der LLMs. Große Aktionsmodelle (LAMs) werden nach der generativen KI die Zukunft sein und es uns ermöglichen, alltägliche Aufgaben auszugleichen und uns auf andere erfüllende Aktivitäten zu konzentrieren. Doch so aufregend es auch klingen mag, LAMs sind noch nicht fertig.
Das erste kommerzielle Produkt, das die Nutzung von LAM versprach (Rabbit r1), hielt sein Marketingversprechen, Aktionen im Namen seiner Benutzer durchzuführen, nicht vollständig ein. Das Gerät versagte in seinem Hauptverkaufsargument so stark, dass es in vielen Rezensionen aus erster Hand als ziemlich nutzlos beschrieben wurde.
Schlimmer noch: Eine Untersuchung des YouTubers Coffeezilla in Zusammenarbeit mit einer ausgewählten Gruppe von Softwareentwicklern mit Zugriff auf einen Teil der Rabbit r1-Basis ergab, dass Rabbit Playwright-Skripte anstelle von LAM zum Ausführen von Aktionen verwendete. Anstelle einer Maschine, die ein einzigartiges KI-Modell ausführte, führte sie also eigentlich nur eine Reihe von If > Then-Anweisungen aus; Weit entfernt vom versprochenen LAM-Modell.
Wenn es etwas gibt, das Sie vom Rabbit r1 mitnehmen können, dann ist es, dass die Vision vorhanden ist. Allerdings muss vor der Umsetzung noch einiges getan werden, also seien Sie noch nicht aufgeregt. Sie können es jetzt ansehen Eine umfassende Anleitung für den Einstieg und die effektive Nutzung des Llama 2-Modells.
