Тренды генеративного ИИ

Генеративный ИИ вступает в более зрелую фазу в 2025 году. Модели совершенствуются для обеспечения точности и эффективности, а предприятия внедряют их в повседневные рабочие процессы.

Акцент смещается с того, что могут сделать эти системы, на то, как их можно надежно и масштабно применять. То, что вырисовывается, — это более четкая картина того, что нужно для создания генеративного ИИ, который будет не только мощным, но и надежным.

Крупные языковые модели теряют свою репутацию ресурсоемких гигантов. Стоимость генерации ответа на основе модели снизилась в 1000 раз за последние два года, что привело ее в соответствие со стоимостью базового веб-поиска. Этот сдвиг делает ИИ в реальном времени гораздо более жизнеспособным для рутинных бизнес-задач.

Масштабирование с контролем также является приоритетом этого года. Ведущие модели (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, DeepSeek V3) по-прежнему велики, но они созданы для более быстрого реагирования, более четкого рассуждения и более эффективной работы. Размер сам по себе больше не является дифференциатором. Важно то, может ли модель обрабатывать сложные входные данные, поддерживать интеграцию и выдавать надежные выходные данные даже при возрастании сложности.

В прошлом году было много критики по поводу склонности ИИ к галлюцинациям. В одном громком случае нью-йоркский адвокат столкнулся с санкциями за цитирование судебных дел, придуманных ChatGPT. Аналогичные сбои в чувствительных секторах привлекли внимание к этой проблеме.

Это то, с чем LLM-компании боролись в этом году. Генерация с расширенным извлечением данных (RAG), которая сочетает в себе поиск с генерацией на наземные выходные данные в реальных данных, стала распространенным подходом. Он помогает уменьшить галлюцинации, но не устранить их. Модели все еще могут противоречить полученному содержимому. Новые эталоны, такие как RGB и RAGTruth, используются для отслеживания и количественной оценки этих сбоев, что знаменует собой сдвиг в сторону отношения к галлюцинациям как к измеримой инженерной проблеме, а не как к приемлемому недостатку.

Одним из определяющих трендов 2025 года является скорость изменений. Выпуск моделей ускоряется, возможности меняются каждый месяц, а то, что считается современным, постоянно пересматривается. Для руководителей предприятий это создает пробел в знаниях, который может быстро превратиться в конкурентный.

Оставаться на шаг впереди означает оставаться в курсе событий. Такие мероприятия, как AI and Big Data Expo Europe, дают редкую возможность увидеть, куда технология движется дальше, благодаря реальным демонстрациям, прямым беседам и идеям тех, кто создает и развертывает эти системы в масштабе.

В 2025 году произойдет сдвиг в сторону автономии. Многие компании уже используют генеративный ИИ в основных системах, но сейчас основное внимание уделяется агентному ИИ. Эти модели предназначены для выполнения действий, а не только для создания контента.

Согласно недавнему опросу, 78 процентов руководителей согласны с тем, что в течение следующих трех-пяти лет цифровые экосистемы должны быть созданы как для агентов ИИ, так и для людей. Эти ожидания определяют то, как проектируются и развертываются платформы. Здесь ИИ интегрируется в качестве оператора; Он способен запускать рабочие процессы, взаимодействовать с программным обеспечением и выполнять задачи с минимальным вмешательством человека.

Одним из самых больших препятствий на пути прогресса в области генеративного ИИ являются данные. Обучение больших моделей традиционно основывалось на извлечении огромного количества реального текста из Интернета. Но в 2025 году этот колодец иссякнет. Высококачественные, разнообразные и этичные данные становится все труднее найти, а обработка — более дорогостоящей.

Именно поэтому синтетические данные становятся стратегическим активом. Вместо того, чтобы извлекать синтетические данные из Интернета, они генерируются моделями для моделирования реалистичных шаблонов. До недавнего времени было неясно, могут ли синтетические данные поддерживать обучение в больших масштабах, но исследования проекта Microsoft SynthLLM подтвердили, что это возможно (при правильном использовании).

Их результаты показывают, что синтетические наборы данных могут быть настроены на предсказуемую производительность. Важно отметить, что они также обнаружили, что более крупным моделям требуется меньше данных для эффективного обучения; Это позволяет командам оптимизировать свой подход к обучению, а не тратить ресурсы на решение проблемы.

Да, генеративный ИИ в 2025 году набирает обороты. Более интеллектуальные LLM, управляемые агенты искусственного интеллекта и масштабируемые стратегии обработки данных теперь играют центральную роль в реальном внедрении. Для лидеров, переживающих эти изменения, выставка AI & Big Data Expo Europe предлагает четкое представление о том, как эти технологии применяются и что нужно для того, чтобы они работали.