AI-gedreven chatbots worden momenteel in hoog tempo getraind om ze geschikt te maken voor de markt. Dat blijkt uit een rapport van datacloudbedrijf Snowflake.
Chatbots worden gebruikt voor contant met klanten, maar zijn nog niet slim genoeg, zo bleek onlangs uit een artikel in het FD. Om chatbots slimmer te maken worden taalmodellen (Large Language Models, LLMs) gebruikt. Dat gebeurt de laatste tijd vaker, meldt datacloudbedrijf Snowflake. Van alle LLMs werd 18 procent in mei vorig jaar gebruikt voor het trainen van chatbots. Dit percentage is inmiddels gestegen tot boven de 46 procent, en het stijgt verder.
Dat meldt Snowflake in een rapport, getiteld ‘Data Trends 2024’. In het rapport analyseert het bedrijf de gegevens van meer dan 9.000 klanten wereldwijd. Dit geeft een beeld van de adoptie van data en AI, en de technologieën die het snelst groeien. Volgens Snowflake gebruikt 65 procent van de ontwikkelaars hun LLM-projecten voor werkdoeleinden. Generatieve AI wordt steeds belangrijker om de productiviteit, efficiency en inzichten van het personeel te verbeteren.
90 AI-apps per dag
Het rapport van Snowflake toont dat meer dan 20.000 ontwikkelaars in de afgelopen negen maanden meer dan 33.000 LLM-apps hebben gebouwd. Dat is gemiddeld 90 AI-apps per dag. Daarnaast tonen de cijfers van Snowflake een verschuiving in de LLM-toepassingen met tekst-gebaseerde input naar chatbots met iteratieve tekst-input. Dat laatste geeft de mogelijkheid om een normaal gesprek te hebben. “Deze nieuwe chatbots komen tegemoet aan de behoefte van bedrijven en aan die van klanten,” zegt Jennifer Belissent, Principal Data Strategist at Snowflake.
Python favoriet
Voor de ontwikkeling van AI-projecten is Python de favoriete programmeertaal, concludeert Snowflake op basis van haar klantgegevens. Het gebruik van Python is afgelopen jaar sneller gestegen dan dat van Java en Scala. Python groeide 571 procent, terwijl Scale en Java respectievelijk groeiden met 387 procent en 131 procent. “Met Python kunnen ontwikkelaars sneller werken, door te versnellen met prototypes en experimenten. Daardoor kunnen ontwikkelaars eerder vooruitgang boeken met AI-projecten,” meldt Snowflake.
Trainen LLM’s
Met de adoptie van AI kunnen bedrijven sneller hun data verwerken en analyseren. Volgens Snowflake zien steeds meer bedrijven het belang hiervan in. Ondernemingen hebben volgens het datacloudbedrijf afgelopen jaar 123 procent meer ongestructureerde data verwerkt. Ongestructureerde data bestaat voor meer dan 90 procent uit video, foto’s en documenten. Door deze 90 procent aan ruwe data op te schonen kunnen ze worden gebruikt om LLMs te trainen. Dit geeft bedrijven een voorsprong bij hun AI-projecten, aldus Snowflake.
Strijd tussen leveranciers
Volgens AI-specialist Kees van den Tempel is er een enorme strijd gaande tussen leveranciers van LLMs om de beste en de grootste te worden. Hij vergelijkt dit met de strijd tussen zoekmachines die door Google is gewonnen. “Zo’n zelfde soort strijd is gaande tussen leveranciers van LLM’s. Degene die gaat winnen, gaat veel geld verdienen.” Van den Tempel merkt op LinkedIn op dat ChatGPT van OpenAI niet meer het beste taalmodel is, op basis van de ranglijst LMSYS Chatbot Arena Leaderboard. Koploper is Claude 3 Opus van Antropic.