理解并开发GenAI加特纳新撞击雷达

Gartner建议开发GenAI驱动产品和服务时

• 创建部署测试计划

• 优先关注最常用用例-那些已经交付实值发送用户

• 绘制投资路径图优先抓住各种机会

• 努力创建竞争边缘

• 延时未来GenAI技术投资

GenAI提供并突出初级组件核心内容,如大语言模型和企业模型创新方法,如服务模型下方技术趋势属此范畴:

• 光线LMS可支持大规模(或重)LM

• 开源LMS深学习基础模型与使用条件相区别,向开发者分配并开发者访问源码和模型架构

• 多级LM链库连接不同的LLM完成多项任务

• 模型中心存储库预培训并随时可用机学习模型,包括变形模型

• 传播AI模型基因模型使用概率变换增加数据噪声并逆序生成新样本数据

• AI模型服务提供AI模型推理微调,云提供商提供可耗服务

主题突出用户在降低风险和为供应商制定负责任管理GenAI指南方面的关键作用下方技术趋势属此范畴:

• 用户循环AI工作流需要用户循环进入AI系统开发管道的任何阶段

• 幻觉管理指LLM生成内容非感知性或明目张胆事实错误时事件管理

• 检索增量生成结构模式组合搜索函数并发基因能力

• GenAI扩展工具增强GenAI模型能力,使模型有能力检索实时信息、集成业务数据、执行新类型计算并代表用户安全采取行动

• 快速工程工具以文本或图像形式向GenAI模型提供输入以具体说明并限制模型可生成响应集

• 验证检测器识别文本、音视频内容使用GenAI制作

主题覆盖建设和推进GenAI模型的一些关键步骤和决定下方技术趋势属此范畴:

• 知识图可机器读数据结构表示物理和数字世界知识,包括实体及其关系,并坚持图数据模型

• 多模式GenAI模型允许多类数据输入和输出,如图像、视频、音频、文本和数值数据,单变式模型

• AI生成合成数据数据类常取自并推断出一组实数据,但人工生成而非收集实战事件

• 可缩放矢量数据库提供矢量(语义)搜索能力并结合LLMS应用模型对自然语言响应能力使用定制信息或企业或域特有信息

• GenAI工程工具企业能更快操作模型,平衡治理与市场时间

本主题侧重于对新应用的期望,其中一些应用将启动新使用案例,另一些应用将增强现有经验,未来三年下方技术趋势属此范畴:

• 模拟双生最佳数字双生机和IT技术

• GenAI本地应用由软件组成,设计时以GenAI技术与能力为核心

• 工作流工具代理函数代理程序/算法可用与世界交互

• 嵌入式GenAI应用存有软件应用通过嵌入GenAI能力而增强改善现有使用案例或交付新案例

• AI分子建模模拟技术快速测试各种潜在处理方式,建模不同复合物如何绑定目标分子并与之发生交互作用

• 多试剂基因系统引信计算软件代理器和LLMs模拟复杂多试器系统行为和交互环境

• AI代码生成LLMs生成代码时速指令用户提交

• GenAI驱动虚拟助手表示新一代VAs使用LLMs提供超能功能