Det viktigaste att förstå om framtiden för AI-modeller är att de kommer att fortsätta bli smartare över hela fältet. Så som vi har sett utvecklingen från GPT-3 till GPT-3.5 till GPT-4, har modellerna konsekvent blivit mer kapabla, robusta och användbara.

Denna trend kommer inte att avta på länge. Enligt uttalanden från Sam Altman är vi långt ifrån den punkt där avtagande marginella avkastningar sätter in när det gäller kapaciteten hos dessa stora språkmodeller. Den exponentiella ökningen av beräkningskraft som används för att träna de största AI-modellerna indikerar att vi kan förvänta oss fortsatta och betydande förbättringar under de kommande åren.

Hoppet i användbarhet och prestanda med varje inkrementell modelloppdatering har varit ganska betydande. Eftersom modellerna blir smartare kommer tillämpningsområdena och kvaliteten på resultaten att fortsätta att expandera. Detta kommer att möjliggöra för utvecklare att bygga allt kraftfullare och intelligentare applikationer som utnyttjar dessa avancerade AI-funktioner.

Men även om det kan finnas vissa skeptiker som tvivlar på denna utveckling, tyder bevisen och uttalandena från branschledare på att modellerna kommer att fortsätta bli smartare i snabb takt. Att omfamna denna plattformsförskjutning och dra nytta av de möjligheter den erbjuder kommer att vara avgörande för utvecklare och entreprenörer under de kommande åren.

Det viktigaste att förstå är att AI-modeller kommer att konsekvent bli smartare över hela fältet. Som vi har sett utvecklingen från GPT-3 till GPT-3.5 till GPT-4, har modellerna blivit allt mer kapabla och robusta.

Enligt Sam Altman är vi långt ifrån den punkt där avtagande marginella avkastningar sätter in när det gäller skalan och kraften hos AI-modeller. Ökningstakten av beräkningskraft som används för att träna de största modellerna har varit exponentiell, och det finns fortfarande betydande utrymme för ytterligare framsteg.

De data som presenterades i föredraget tyder på att nästa version av dessa modeller, eventuellt GPT-5, kommer att se ett betydande språng i kapacitet. Även om den exakta skalan på förbättringen är oklar, visar diagrammet en fortsatt exponentiell tillväxtbana.

Denna exponentiella utveckling av AI-kapacitet är en nyckelindikator på den transformativa potentialen hos dessa teknologier under de kommande åren. Utvecklare bör dra nytta av detta unika fönster av möjligheter för att bygga innovativa produkter och tjänster som utnyttjar de snabbt framskridande AI-funktionerna.

Det är dock viktigt att notera att enbart tillgång till kraftfulla AI-verktyg inte räcker. Utvecklare måste fortfarande fokusera på att bygga bestående värde och bra produkter, eftersom AI ensamt inte automatiskt löser de grundläggande affärsutmaningarna. Det verkliga värdet kommer att komma från att noggrant integrera dessa AI-funktioner i väldesignade lösningar.

Det viktigaste att förstå om framtiden för AI-modeller är att de kommer att fortsätta bli smartare över hela fältet. Som vi har sett utvecklingen från GPT-3 till GPT-3.5 till GPT-4, har modellerna konsekvent blivit mer kapabla och robusta.

Denna trend kommer att fortsätta, eftersom Sam Altman har sagt att vi är "långt ifrån den punkt där avtagande marginella avkastningar sätter in på hur kraftfulla vi kan göra AI-modeller." Beräkningskraften och skalan som används för att träna dessa modeller ökar exponentiellt, och detta kommer att översättas till betydande språng i användbarhet och kapacitet med varje ny version.

Altman betonade att språnget i användbarhet från en modellversion till nästa har varit ganska betydande. Eftersom modellerna blir smartare blir de mycket bredare tillämpliga och kan integreras i en mängd olika produkter och tjänster. Denna "plattformsförskjutning" presenterar en spännande möjlighet för utvecklare att bygga innovativa nya applikationer som utnyttjar dessa avancerade AI-funktioner.

Samtidigt varnade Altman för att enbart ha tillgång till kraftfulla AI-verktyg inte räcker - utvecklare måste fortfarande fokusera på att bygga bra produkter och leverera bestående värde. Tekniken ensam löser inte automatiskt de svåra problemen inom affärer och produktutveckling.

Viktigt är också att Altman belyste den enorma mängd arbete som har lagts ner på att säkerställa att dessa modeller är robusta och säkra nog för verklig världsanvändning. Betydande forskning, teknikutveckling och policyarbete har krävts för att göra modellerna tillförlitliga och anpassade för avsedda användningsområden. Detta kommer bara att bli viktigare allteftersom kapaciteten fortsätter att växa.

När AI-modellernas kapacitet fortsätter att utvecklas har vikten av att säkerställa deras robusthet och säkerhet blivit allt mer kritisk. Sam Altman, VD för OpenAI, belyste den betydande mängd arbete som har lagts ner på att utveckla de nödvändiga säkerhetssystemen och policyer för att ansvarsfullt kunna distribuera dessa kraftfulla AI-teknologier.

Altman betonade att när OpenAI först utvecklade sina språkmodeller, var en huvudfokus att säkerställa en acceptabel nivå av robusthet och säkerhet innan de gjordes allmänt tillgängliga. Detta innebar att bygga upp team inom olika discipliner, inklusive grundläggande forskning, säkerhetssystem och policyutveckling, för att hantera de komplexa utmaningarna med att anpassa dessa modeller för önskvärt beteende.

Talaren noterade att även om modellerna inte är perfekta, anses nuvarande tillstånd för GPT-4 generellt vara robust och säkert nog för en bred uppsättning användningsområden. Detta är ett bevis på det enorma arbetet och samarbetet mellan team för att övervinna de initiala hindren och säkerställa en ansvarsfull distribution av dessa AI-system.

När modellerna fortsätter att växa i kapacitet, erkände Altman att komplexiteten och det nya forskningsarbete som krävs för att upprätthålla säkerhet och robusthet endast kommer att öka, särskilt när branschen rör sig mot Artificiell Generell Intelligens (AGI). Han uttryckte dock förtroende för teamens förmåga att hantera dessa utmaningar tillsammans, eftersom de ser detta som en nödvändig port för att möjliggöra en utbredd och fördelaktig användning av dessa transformativa AI-teknologier.

Det viktigaste att ha i åtanke är att AI-modellerna kommer att konsekvent bli smartare över hela fältet. Språnget i användbarhet och kapacitet med varje ny modellrelease har varit ganska betydande. När vi ser framåt mot de kommande modellerna och de otroliga saker som utvecklare kommer att bygga med dem, är denna övergripande ökning av intelligens den viktigaste faktorn.

Ytterligare faktorer som hastighet och kostnad för dessa modeller är också avgörande. Med GPT-4 halverades priset och hastigheten fördubblades, vilket gör dessa kraftfulla AI-verktyg mer tillgängliga. Att utforska nya modaliteter, som det imponerande röstläget, kommer också att vara ett viktigt utvecklingsområde.

För utvecklare är detta en otroligt spännande tid, kanske den mest spännande sedan mobilboomen eller till och med internetrevolutionen. Detta är en sann plattformsförskjutning, och rådet är att dra nytta av den. Vänta inte eller vänta på nästa sak - detta är ett särskilt ögonblick att bygga något nytt och verkligt innovativt.

Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att AI ensamt inte automatiskt löser det hårda arbetet med att bygga en bra produkt, företag eller tjänst. De grundläggande principerna för affärer och värdeskapande gäller fortfarande. Utvecklare bör använda AI som en ny möjliggörare, men inte tappa sikte på behovet av att bygga bestående värde.

Avslutningsvis är det enorma arbete som utförts av team på Microsoft och OpenAI för att säkerställa robustheten och säkerheten hos dessa kraftfulla AI-modeller avgörande. Eftersom modellerna blir mer kapabla kommer komplexiteten i att säkerställa deras säkra och anpassade distribution endast att öka. Utvecklare bör vara medvetna om dessa viktiga överväganden när de bygger med dessa transformativa teknologier.

Det viktigaste att notera är att AI-modeller kommer att konsekvent bli smartare över hela fältet. Som vi har sett i utvecklingen från GPT-3 till GPT-4, har modellerna blivit mer kapabla, robusta och användbara för varje iteration.

Denna trend förväntas fortsätta, där Sam Altman har sagt att vi är långt ifrån den punkt där avtagande marginella avkastningar sätter in när det gäller kapaciteten hos dessa modeller. Språnget i användbarhet som varje ny modell medför är ganska betydande, och utvecklare bör dra nytta av denna spännande tid av plattformsförskjutning.

Men även om AI ensamt inte automatiskt löser alla affärsutmaningar, är det en kraftfull ny möjliggörare som kan integreras i en mängd olika produkter och tjänster. Nyckeln är att fokusera på att bygga bestående värde och bra produkter, och använda AI som ett verktyg för att förbättra och differentiera.

Dessutom har teamen på Microsoft och OpenAI gjort omfattande arbete för att säkerställa robustheten och säkerheten hos dessa modeller, vilket är avgörande när de blir mer kraftfulla. När modellerna rör sig mot AGI kommer komplexiteten i forskning och säkerhetsöverväganden endast att öka, men målet är att fortsätta distribuera dessa funktioner på ett ansvarsfullt sätt.

Sammanfattningsvis är framtiden för AI-modeller en av konsekvent och betydande förbättring, vilket erbjuder spännande möjligheter för utvecklare och företag att innovera och skapa nya lösningar. Nyckeln är att omfamna denna plattformsförskjutning och använda AI som ett strategiskt verktyg, samtidigt som man behåller fokus på att bygga högkvalitativa produkter och tjänster.