2022值得关注的5个AI趋势对于想要进入IT行业的人来说

对于想要进入IT行业的人来说，关注新技术的动向就像吃饭喝水一样平常。那么2022年人工智能领域将会有哪些新的发展趋势呢？
大型语言模型(LLM)定义交互式AI的下一波浪潮
人工智能的语言模型是基于自然语言处理技术和算法创建的。这些模型可以预测句子中的下一个单词，总结文本信息，甚至可以从纯文本创建可视化图表。
大型语言模型(LLM)在包含大量数据的海量数据集上进行训练。 Google的BERT和OpenAI的GPT-2和GPT-3是LLM的一些例子。众所周知， GPT-3在570GB的文本上训练了1750亿个参数。这些模型可以生成从简单的论文到复杂的金融模型的任何东西。
包括OpenAI、HuggingFace、Cohere、AI21Labs在内的AI初创公司正在通过训练具有数十亿参数的模型来突破LLM的界限。韩国公司Naver也宣布，它已经构建了最全面的基于AI的语言模型之一HyperCLOVA ，这是一种类似GPT-3的韩语模型。除此以外，还有华为的PanGu-Alpha和百度的Ernie3.0Titan接受了包括电子书、百科全书和社交媒体在内的TB级中文数据集的训练。
2022年，我们将看到大型语言模型成为下一代交互式AI工具的基础。
多模态人工智能的兴起
传统的深度学习算法专注于从一个单一的数据源训练其模型。例如，计算机视觉模型在一组图像上进行训练，而NLP模型在文本内容上进行训练，语音处理则涉及声学模型的创建、唤醒词检测和噪音消除。这种类型的机器学习与单模态AI相关联，其中结果被映射到数据类型的单一来源——图像、文本、语音。
多模态AI是计算机视觉和对话式AI模型的终极融合，可提供更接近人类感知的强大场景。它将视觉和语音模式结合起来，将人工智能推理提升到一个新的水平。
多模式AI的最新示例是来自OpenAI的DALL-E ，它可以从文本描述中生成图像。该模型以艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯的WALL·E的组合命名。例如，当文本提示“甜甜圈形状的时钟”发送到模型时，它会生成以下图像：

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NVIDIA的GauGAN2模型将根据简单的文本输入生成照片般逼真的图像。它将分割映射、修复和文本到图像的生成结合在一个模型中，使其成为一个强大的工具，可以通过文字和图画的混合来创建逼真的艺术。

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简化和流线型MLOps
今天的MLOps在许多方面与2012年的DevOps相似。组织很快意识到DevOps的价值，但由于缺乏指导，他们难以实施，工具链复杂，生态系统也很碎片化。
MLOps平台包括如亚马逊网络服务的AmazonSageMaker,AzureML,以及谷歌的VertexAI 。但是，这些功能不能用于混合和边缘计算环境。因此，边缘的监控模型被证明是企业面临的重大挑战。在处理计算机视觉系统和对话式AI系统时，边缘监控模型变得更具挑战性。
随着Kubeflow和MLflow等开源项目的成熟， MLOps变得相当容易获得。未来几年，将出现一种流线型和简化的MLOps方法，涵盖云和边缘计算环境。
AI驱动的开发人员生产力
人工智能将影响IT的几乎所有方面，包括编程和开发。
在过去几年中，我们看到了诸如AmazonCodeGuru之类的工具，它们提供智能建议以提高代码质量并识别应用程序中最重要的代码行。最近， GithubCopilot作为“人工智能配对程序员”首次亮相，帮助开发人员编写高效的代码。 Salesforce研究团队推出CodeT5 ，这是一个开源项目，将帮助Apex开发人员进行AI驱动的编码。 Tabnine ，前身为Codata ，为主流开发环境带来了智能代码完成。 Ponicode是另一个AI驱动的工具，可以为函数创建、可视化和运行单元测试。