Duomenų barjerų sulaužymas: ar Anthropic modelio konteksto protokolas gali pagerinti AI našumą?


Naujoviškas Anthropic modelio konteksto protokolas (MCP) skirtas išspręsti suskaidytus duomenis ir padidinti dirbtinio intelekto sprendimų efektyvumą. Ar tai galėtų tapti kontekstą suvokiančio AI integravimo standartu?

Vienas iš aktualiausių iššūkių dirbtinio intelekto (AI) inovacijų srityje šiandien yra didelių kalbų modelių (LLM) izoliacija nuo realaus laiko duomenų. Siekdama išspręsti šią problemą, San Franciske įsikūrusi dirbtinio intelekto tyrimų ir saugos įmonė Anthropic neseniai paskelbė apie unikalią kūrimo architektūrą, kuria siekiama pakeisti AI modelių sąveiką su duomenimis.

Įmonė nauja Modelio konteksto protokolas (MCP)pradėtas kaip atvirojo kodo projektas, skirtas padidinti dirbtinio intelekto efektyvumą per „dvipusį ryšį tarp AI valdomų programų ir realaus laiko, įvairių duomenų šaltinių“.

Architektūra sukurta taip, kad būtų pašalintas didėjantis nusivylimas: pasenę AI išėjimai, atsirandantys dėl ryšio su realaus laiko duomenimis trūkumo. Antropiniai teiginiai, kad suvienodintas protokolas gali pagerinti dirbtinio intelekto plėtrą ir funkcionalumą įmonėms bei padaryti jas panašesnes į žmones, realiuoju laiku suvokdamas kontekstą. Pasak bendrovės, kiekvienam naujam verslo duomenų šaltiniui reikia pritaikyti dirbtinį intelektą, o tai sukuria neefektyvumą. MCP siekia tai išspręsti siūlydama standartizuotą sistemą, kurią kūrėjai gali pritaikyti visuotinai.

„Architektūra yra nesudėtinga: kūrėjai gali atskleisti savo duomenis per MCP serverius arba kurti AI programas (MCP klientus), kurios jungiasi prie šių serverių. Užuot palaikę atskiras jungtis kiekvienam duomenų šaltiniui, kūrėjai dabar gali kurti pagal standartinį protokolą“, – paaiškino Anthropic. dienoraščio įrašas. „Brendus ekosistemai, dirbtinio intelekto sistemos išlaikys kontekstą, kai persikels tarp skirtingų įrankių ir duomenų rinkinių, pakeisdamos šiandienos fragmentuotą integraciją tvaresne architektūra.

AI modeliai, įskaitant, bet tuo neapsiribojant, „Anthropic“ pavyzdinį asistentą Claude’ą, gali būti integruoti su tokiais įrankiais kaip „Google“ diskas, „Slack“ ir „GitHub“. Ekspertai teigia, kad MCP gali pakeisti verslo AI integracijas taip, kaip į paslaugas orientuota architektūra (SOA) ir kiti protokolai padarė revoliuciją programų sąveikoje.

„Pramonės standarto protokolas, skirtas duomenų perdavimo vamzdynams tarp LLM ir duomenų šaltinių, gali pakeisti žaidimą. Panašiai kaip REST ir SQL programinės įrangos pramonėje, standartizuoti protokolai, tokie kaip MCP, gali padėti komandoms greičiau ir patikimiau kurti GenAI programas. Man pasakė Gideonas Mendelsas, AI modelių vertinimo platformos „Comet“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. “Tai seka per pastaruosius šešis mėnesius rinkos suvokimą, kad puikaus LLM modelio neužtenka.

Anthropic taip pat atskleidė, kad ankstyvieji įmonių naudotojai, įskaitant „Block“ ir „Apollo“, jau integravo MCP į savo sistemas. Tuo tarpu kūrimo įrankių tiekėjai, tokie kaip „Zed“, „Replit“, „Codeium“ ir „Sourcegraph“, bendradarbiauja su MCP, kad pagerintų savo platformas. Šia partneryste siekiama padėti dirbtinio intelekto modeliams ir agentams gauti aktualesnę informaciją naudojant duomenis realiuoju laiku, veiksmingiau suvokti kontekstą ir efektyviau generuoti niuansuotus rezultatus, skirtus įmonės užduotims, pvz., kodavimui.

„Panašesni į žmones ir save suvokiantys DI modeliai gali priversti technologiją jaustis panašiai, o tai galėtų paskatinti platesnį pritaikymą“, – man pasakė Masha Levin, „One Way Ventures“ rezidentė verslininkė. „Su dirbtiniu intelektu vis dar yra daug baimės, daugelis ją laiko tik mašina. Šių modelių humanizavimas galėtų padėti sumažinti tas baimes ir skatinti sklandesnę integraciją į kasdienį gyvenimą.

Levinas taip pat perspėjo apie galimą neigiamą poveikį. „Yra rizika, kad įmonės gali pernelyg priklausyti nuo dirbtinio intelekto, kad gautų paramą, o tai leis ekstremaliais būdais paveikti jų sprendimus, o tai gali sukelti žalingų pasekmių.

Tačiau tikrasis MCP išbandymas bus jo gebėjimas plačiai pritaikyti ir aplenkti savo konkurentus perpildytoje rinkoje.

Antropinis MCP prieš OpenAI ir Perplexity: kova už AI inovacijų standartus

Nors Anthropic MCP atvirojo kodo metodas žymi didelę pažangą kuriant dirbtinio intelekto naujoves, jis patenka į konkurencinę aplinką, kurioje dominuoja technologijų milžinai, tokie kaip OpenAI ir Perplexity.

Naujausia „OpenAI“ funkcija „Darbas su programomis“, skirta „ChatGPT“, demonstruoja panašias galimybes, nors ir daugiausia dėmesio skiriant glaudžiai partnerystei, o ne atviriems standartams. Ši funkcija leidžia ChatGPT pasiekti ir analizuoti duomenis ir turinį iš kitų programų, tačiau tik gavus vartotojo leidimą, todėl kūrėjams nereikia rankiniu būdu kopijuoti ir įklijuoti. Vietoj to, „ChatGPT“ gali peržiūrėti duomenis tiesiai iš programos, pateikdama protingesnius, kontekstą suvokiančius pasiūlymus dėl integracijos su realaus laiko interneto duomenimis.

Be to, spalį bendrovė taip pat pristatė savo realaus laiko duomenų architektūrą, vadinamą „Realtime API“, kuri leidžia balso padėjėjams veiksmingiau reaguoti, iš interneto ištraukiant naują kontekstą. Pavyzdžiui, balso asistentas gali pateikti užsakymą vartotojo vardu arba gauti atitinkamą kliento informaciją, kad pateiktų asmeninius atsakymus. „Dabar naudojant Realtime API ir netrukus pokalbių užbaigimo API garsą, kūrėjams nebereikės derinti kelių modelių, kad galėtų naudotis šia patirtimi“, – sakė OpenAI. dienoraščio įrašas. „Po gaubtu realiojo laiko API leidžia sukurti nuolatinį „WebSocket“ ryšį, kad galėtumėte keistis pranešimais su GPT-4o.

Taip pat „Perplexity“ realaus laiko duomenų protokolas, skirtas dirbtiniam intelektui, žinomas kaip „pplx-api“, kūrėjams suteikia prieigą prie didelės kalbos modelio (LLM). Ši API leidžia programoms siųsti natūralios kalbos užklausas ir gauti išsamią informaciją realiuoju laiku iš žiniatinklio. Naudodamas vieną API galutinį tašką, jis įgalina naujausius duomenis ir AI taikomąsias programas atsižvelgiant į kontekstą, todėl kūrėjai gali kurti programas, atitinkančias naujausią informaciją.

„Paprastai pramonė yra linkusi standartizuoti vieną atvirojo kodo sprendimą, tačiau dažnai tai užtrunka kelerius metus. Labai tikėtina, kad OpenAI bandys įvesti daugiau protokolų“, – sakė Mendelsas. „Tačiau jei MCP bus plačiai naudojamas kaip pirmasis tokio pobūdžio standartas, pamatytume, kad metodai ir geriausia praktika pradės standartizuoti.

Ar antropinis MCP gali nustatyti kontekstą suvokiančio AI integravimo standartą?

Nepaisant savo potencialo, Antropinis MCP susiduria su dideliais iššūkiais. Saugumas yra pagrindinis rūpestis, nes leidžiant dirbtinio intelekto sistemoms prieiti prie jautrių įmonės duomenų, kyla nutekėjimo rizika, jei sistema sukčiautų. Be to, gali būti sunku įtikinti kūrėjus, jau įsitvirtinusius nusistovėjusiose ekosistemose, priimti MCP.

Pasak IT plėtros įmonės „Making Sense“ duomenų mokslo vadovo JD Raimondi, kita problema yra didžiulis duomenų dydis. Jis man pasakė: „Antropikas yra eksperimentų, vedančių į didelius kontekstus, lyderis, tačiau modelių tikslumas labai nukenčia. Tikėtina, kad laikui bėgant jie gerės, o našumo atžvilgiu yra daug gudrybių, kaip išlaikyti priimtiną greitį.

Nors Anthropic teigia, kad MCP pagerina AI gebėjimą gauti ir kontekstualizuoti duomenis, konkrečių gairių, patvirtinančių šiuos teiginius, trūkumas gali trukdyti priimti. „Nesvarbu, ar esate AI įrankių kūrėjas, įmonė, norinti panaudoti esamus duomenis, ar ankstyvas naudotojas, tyrinėjantis ribas, kviečiame kartu kurti kontekstą suvokiančio AI ateitį“, – sakė Anthropic.

Kūrėjams bandant MCP galimybes, pramonė stebės, ar šis atviras standartas gali įgyti traukos, reikalingos norint tapti konteksto AI integravimo etalonu. Mendelsas teigia, kad standartizavimas galėtų būti protingas „Anthropic“ žingsnis, potencialiai padidinantis sąveikumą ir leidžiantis komandoms eksperimentuoti su įvairiais įrankių deriniais, kad nustatytų, kas geriausiai atitinka jų poreikius. „Šiuo metu dar per anksti teigti, kad daugelis AI ekosistemos procesų yra standartizuojami“, – pažymėjo Mendelsas. „Kadangi naujovės vyksta taip greitai, šiandienos geriausia praktika kitą savaitę gali būti pasenusi. Tik laikas parodys, ar tokiam protokolui kaip MCP pavyks standartizuoti kontekstinių duomenų gavimą.



Source link

Draugai: - Marketingo paslaugos - Teisinės konsultacijos - Skaidrių skenavimas - Fotofilmų kūrimas - Karščiausios naujienos - Ultragarsinis tyrimas - Saulius Narbutas - Įvaizdžio kūrimas - Veidoskaita - Nuotekų valymo įrenginiai -  Padelio treniruotės - Pranešimai spaudai -