Základní model

Základní AI model (anglicky Foundation AI Model), často označovaný jednoduše jako základní model, je rozsáhlý model strojového učení trénovaný na obrovském množství dat, který lze přizpůsobit k provádění široké škály úloh. Tyto modely zásadně změnily oblast umělé inteligence (AI) tím, že slouží jako univerzální základ pro vývoj specializovaných AI aplikací v různých oblastech, včetně zpracování přirozeného jazyka (NLP), počítačového vidění, robotiky a dalších.

Co je základní AI model?

V jádru je základní AI model model umělé inteligence, který byl natrénován na širokém spektru neoznačených dat pomocí technik self-supervised učení. Tento rozsáhlý trénink umožňuje modelu chápat vzory, struktury a vztahy v datech, což mu umožňuje řešit různé úlohy bez nutnosti explicitního programování pro každou z nich.

Klíčové vlastnosti

• Předtrénování na rozsáhlých datech: Základní modely jsou trénovány na masivních datasetech zahrnujících různé typy dat, jako jsou texty, obrázky a zvuky.
• Univerzálnost: Po natrénování lze tyto modely snadno doladit nebo přizpůsobit pro různé úlohy s minimálním dodatečným tréninkem.
• Self-supervised učení: Typicky využívají metody self-supervised učení, které jim umožňují učit se z neoznačených dat předpovídáním částí vstupních údajů.
• Škálovatelnost: Základní modely jsou stavěny tak, aby se daly škálovat – často obsahují miliardy až biliony parametrů.

Jak se používá?

Základní AI modely slouží jako výchozí bod pro vývoj AI aplikací. Místo vytváření modelů od nuly pro každou úlohu mohou vývojáři využít tyto předtrénované modely a doladit je pro konkrétní aplikace. Tento přístup výrazně snižuje čas, množství dat a výpočetní zdroje potřebné pro vývoj AI řešení.

Přizpůsobení pomocí doladění

• Doladění (Fine-Tuning): Proces úpravy základního modelu na menším, úzce zaměřeném datasetu za účelem zlepšení výkonu pro danou úlohu.
• Prompt Engineering: Vytváření specifických vstupů (promptů), které řídí model ke generování požadovaných výstupů bez změny samotných parametrů modelu.

Jak základní AI modely fungují?

Základní modely fungují na základě pokročilých architektur, jako jsou transformery, a tréninkových technik, které jim umožňují učit se obecné reprezentace z velkých datasetů.

Tréninkový proces

1. Sběr dat: Shromáždění obrovského množství neoznačených dat ze zdrojů jako internet.
2. Self-supervised učení: Trénink modelu na předpovídání chybějících částí dat, například dalšího slova ve větě.
3. Rozpoznávání vzorů: Model se učí vzory a vztahy v datech a buduje si základní porozumění.
4. Doladění: Přizpůsobení předtrénovaného modelu konkrétním úlohám s využitím menších, označených datasetů.

Architektonické základy

• Transformery: Typ neuronové sítě, která vyniká ve zpracování sekvenčních dat a zachycování dlouhodobých závislostí.
• Attention mechanismy: Umožňují modelu zaměřit se na konkrétní části vstupních dat relevantní pro řešenou úlohu.

Jedinečné rysy základních modelů

Základní AI modely mají několik unikátních vlastností, které je odlišují od tradičních AI modelů:

Generalizace napříč úlohami

Na rozdíl od modelů navržených pro konkrétní úlohy dokáží základní modely zobecňovat a řešit různé, často i nové úlohy, na které nebyly explicitně trénovány.

Přizpůsobivost a flexibilita

Lze je snadno přizpůsobit novým doménám a úlohám s relativně malým úsilím, což z nich činí velmi flexibilní nástroj pro vývoj AI.

Emergentní chování

Díky svému rozsahu a šíři tréninkových dat mohou základní modely vykazovat nečekané schopnosti, například zero-shot learning – řešení úloh, na které nebyly trénovány, pouze na základě instrukcí zadaných za běhu.

Příklady základních AI modelů

Několik významných základních modelů zásadně ovlivnilo různé AI aplikace.

Řada GPT od OpenAI

• GPT-2 a GPT-3: Velké jazykové modely schopné generovat text podobný lidskému, překládat jazyky a odpovídat na otázky.
• GPT-4: Nejnovější verze s pokročilým uvažováním a porozuměním, která pohání například aplikace jako ChatGPT.

BERT od Googlu

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Specializuje se na pochopení kontextu slov v dotazech, čímž vylepšuje vyhledávač Googlu.

DALL·E a DALL·E 2

• Modely schopné generovat obrázky na základě textového zadání, což ukazuje možnosti multimodálních základních modelů.

Stable Diffusion

• Open-source text-to-image model, který generuje vysoce kvalitní obrázky na základě textového vstupu.

Amazon Titan

• Sada základních modelů od Amazonu určená pro úlohy jako generování textu, klasifikace a personalizace aplikací.

Výhody využití základních modelů

Zkrácení vývojového času

• Rychlejší nasazení: Využití předtrénovaných modelů urychluje vývoj AI aplikací.
• Efektivní využití zdrojů: Potřebuje méně výpočetního výkonu a dat ve srovnání s trénováním od nuly.

Zlepšení výkonu

• Vysoká přesnost: Základní modely zpravidla dosahují špičkových výsledků díky rozsáhlému tréninku.
• Univerzálnost: Schopnost řešit různé úlohy s minimálními úpravami.

Demokratizace AI

• Dostupnost: Základní modely zpřístupňují pokročilé AI technologie organizacím všech velikostí.
• Podpora inovací: Snižují bariéry vstupu do AI vývoje a podporují inovace.

Výzkum základních AI modelů

Základní AI modely se staly klíčovým prvkem při utváření budoucnosti systémů umělé inteligence. Tyto modely slouží jako základ pro vývoj složitějších a inteligentnějších AI aplikací. Níže je výběr vědeckých publikací, které se zabývají různými aspekty základních AI modelů – architekturou, etickými otázkami, řízením a dalšími.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Autoři: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Tento článek pojednává o rostoucí roli základních modelů, jako jsou ChatGPT a Gemini, jako klíčových komponent budoucích AI systémů. Zdůrazňuje nedostatek systematického vedení v návrhu architektury a řeší výzvy spojené s rychle se vyvíjejícími schopnostmi základních modelů. Autoři navrhují vzorově orientovanou referenční architekturu pro navrhování zodpovědných systémů založených na základních modelech, které vyvažují potenciální přínosy a rizika.
   Číst více

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Autoři: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Tato studie nabízí bibliometrickou analýzu vývoje AI etiky za poslední dvě dekády se zaměřením na fáze rozvoje v reakci na generativní AI a základní modely. Autoři navrhují budoucí etapu, která bude klást důraz na to, aby se AI více přibližovala schopnostem lidského intelektu. Tento pohled do budoucna nabízí vhled do etického vývoje, který je nezbytný v souvislosti s technologickým pokrokem.
   Číst více

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Autoři: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Článek zkoumá řízení a odpovědnost AI na příkladu modelu Claude od společnosti Anthropic, jakožto základního AI modelu. Analýzou v rámci NIST AI Risk Management Framework a EU AI Act autoři identifikují možná rizika a navrhují strategie pro jejich zmírnění. Studie zdůrazňuje význam transparentnosti, benchmarkingu a práce s daty při zodpovědném vývoji AI systémů.
   Číst více

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Autoři: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Tato zpráva prosazuje tvorbu národních registrů špičkových AI modelů jako nástroje pro posílení řízení AI. Autoři navrhují, že takové registry by mohly poskytnout klíčové informace o architektuře modelů, jejich velikosti a tréninkových datech, čímž by řízení AI srovnaly s postupy v jiných odvětvích s vysokým dopadem. Cílem navrhovaných registrů je posílit bezpečnost AI a současně podpořit inovace.
   Číst více