Foundation Model

En Foundation AI Model, ofte blot kaldet en foundation model, er en storstilet maskinlæringsmodel, der er trænet på enorme mængder data og kan tilpasses til at udføre en bred vifte af opgaver. Disse modeller har revolutioneret feltet kunstig intelligens (AI) ved at fungere som et alsidigt grundlag for udvikling af specialiserede AI-applikationer på tværs af forskellige områder, herunder naturlig sprogbehandling, computer vision, robotteknologi og meget mere.

Hvad er en Foundation AI Model?

I sin kerne er en foundation AI-model en kunstig intelligens-model, der er blevet trænet på et bredt spektrum af uetiketteret data ved hjælp af selv-superviseret læringsteknikker. Denne omfattende træning gør det muligt for modellen at forstå mønstre, strukturer og relationer i dataene, hvilket gør den i stand til at udføre flere opgaver uden at være eksplicit programmeret til hver enkelt.

Nøglekarakteristika

• Prætræning på store datamængder: Foundation-modeller trænes på enorme datasæt, der dækker forskellige typer data som tekst, billeder og lyd.
• Alsidighed: Når de først er trænet, kan disse modeller finjusteres eller tilpasses til en række efterfølgende opgaver med minimal ekstra træning.
• Selv-superviseret læring: De benytter typisk selv-superviseret læringsmetoder, så de kan lære af uetiketteret data ved at forudsige dele af inputdataene.
• Skalerbarhed: Foundation-modeller er bygget til at skalere og indeholder ofte milliarder eller endda billioner af parametre.

Hvordan bruges de?

Foundation AI-modeller fungerer som udgangspunkt for udvikling af AI-applikationer. I stedet for at bygge modeller fra bunden til hver opgave, kan udviklere udnytte disse prætrænede modeller og finjustere dem til specifikke applikationer. Denne tilgang reducerer væsentligt den tid, de data og de beregningsressourcer, der kræves for at udvikle AI-løsninger.

Tilpasning via finjustering

• Finjustering (Fine-Tuning): Processen med at tilpasse en foundation-model på et mindre, opgavespecifikt datasæt for at forbedre dens ydeevne på netop denne opgave.
• Prompt Engineering: Udformning af specifikke input (prompter) for at styre modellen mod at generere ønskede output uden at ændre modellens parametre.

Hvordan fungerer Foundation AI-modeller?

Foundation-modeller fungerer ved at udnytte avancerede arkitekturer, såsom transformers, og træningsmetoder, der gør dem i stand til at lære generaliserede repræsentationer fra store datasæt.

Træningsproces

1. Datainnsamling: Indsamling af enorme mængder uetiketteret data fra eksempelvis internettet.
2. Selv-superviseret læring: Træning af modellen til at forudsige manglende dele af dataene, såsom det næste ord i en sætning.
3. Mønster-genkendelse: Modellen lærer mønstre og relationer i dataene og opbygger en grundlæggende forståelse.
4. Finjustering: Tilpasning af den prætrænede model til specifikke opgaver ved hjælp af mindre, mærkede datasæt.

Arkitektoniske grundelementer

• Transformers: En type neuralt netværksarkitektur, der er særligt effektiv til sekventielle data og til at fange langtrækkende afhængigheder.
• Attention-mekanismer: Gør det muligt for modellen at fokusere på specifikke dele af inputdataene, der er relevante for den aktuelle opgave.

Unikke egenskaber ved Foundation Models

Foundation AI-modeller har flere unikke egenskaber, der adskiller dem fra traditionelle AI-modeller:

Generalisering på tværs af opgaver

I modsætning til modeller, der er designet til specifikke opgaver, kan foundation-modeller generalisere deres forståelse til at udføre flere, forskellige opgaver – nogle gange endda opgaver, de ikke er eksplicit trænet til.

Tilpasningsevne og fleksibilitet

De kan tilpasses til nye domæner og opgaver med relativt minimal indsats, hvilket gør dem til yderst fleksible værktøjer i AI-udvikling.

Fremvoksende adfærd

På grund af deres skala og de store mængder data, de trænes på, kan foundation-modeller udvise uventede evner, såsom zero-shot learning – at udføre opgaver de aldrig er blevet trænet til, udelukkende baseret på instruktioner givet under kørsel.

Eksempler på Foundation AI-modeller

Flere fremtrædende foundation-modeller har haft stor indflydelse på forskellige AI-applikationer.

GPT-serien fra OpenAI

• GPT-2 og GPT-3: Store sprogmodeller, der kan generere menneskelignende tekst, oversætte sprog og besvare spørgsmål.
• GPT-4: Den nyeste version med avancerede ræsonnementsevner og forståelse, som driver applikationer som ChatGPT.

BERT fra Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Specialiseret i at forstå sammenhængen mellem ord i søgeforespørgsler og forbedrer Googles søgemaskine.

DALL·E og DALL·E 2

• Modeller, der kan generere billeder ud fra tekstbeskrivelser og demonstrerer potentialet i multimodale foundation-modeller.

Stable Diffusion

• En open source tekst-til-billede-model, der genererer højtopløselige billeder ud fra tekstinput.

Amazon Titan

• Et sæt foundation-modeller fra Amazon, designet til opgaver som tekstgenerering, klassificering og personaliseringsapplikationer.

Fordele ved at bruge Foundation Models

Reduceret udviklingstid

• Hurtigere implementering: Udnyttelse af prætrænede modeller fremskynder udviklingen af AI-applikationer.
• Ressourceeffektivitet: Mindre computerkraft og data er nødvendigt sammenlignet med at træne modeller fra bunden.

Forbedret ydeevne

• Høj præcision: Foundation-modeller opnår ofte state-of-the-art resultater takket være omfattende træning.
• Alsidighed: Kan håndtere mange forskellige opgaver med minimale justeringer.

Demokratisering af AI

• Tilgængelighed: Tilgængeligheden af foundation-modeller gør avancerede AI-funktioner tilgængelige for organisationer af alle størrelser.
• Innovation: Fremmer innovation ved at sænke barriererne for AI-udvikling.

Forskning i Foundation AI-modeller

Foundation AI-modeller er blevet centrale for udviklingen af fremtidens kunstige intelligens-systemer. Disse modeller fungerer som grundsten for udviklingen af mere komplekse og intelligente AI-applikationer. Nedenfor er udvalgte videnskabelige artikler, der dykker ned i forskellige aspekter af foundation AI-modeller og giver indsigt i deres arkitektur, etiske overvejelser, governance og mere.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Forfattere: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Denne artikel diskuterer den fremvoksende rolle af foundation-modeller som ChatGPT og Gemini som vigtige komponenter i fremtidens AI-systemer. Den fremhæver manglen på systematisk vejledning i arkitekturdesign og adresserer de udfordringer, som foundation-modellers udviklende evner medfører. Forfatterne foreslår en mønsterbaseret referencearkitektur til at designe ansvarlige foundation-model-baserede systemer, der balancerer potentielle fordele med tilknyttede risici.
   Læs mere

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Forfattere: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Dette studie giver en bibliometrisk analyse af AI-etik gennem de sidste to årtier med fokus på udviklingsfaserne af AI-etik i lyset af generativ AI og foundation-modeller. Forfatterne foreslår en fremtidig fase med fokus på at gøre AI mere maskinlignende, efterhånden som det nærmer sig menneskelige intellektuelle evner. Dette fremadskuende perspektiv giver indsigt i den etiske udvikling, der kræves parallelt med teknologiske fremskridt.
   Læs mere

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Forfattere: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Denne artikel undersøger AI-governance og ansvarlighed gennem et casestudie af Anthropic’s Claude, en foundation AI-model. Ved at analysere den under NIST AI Risk Management Framework og EU AI Act identificerer forfatterne potentielle trusler og foreslår strategier til afbødning. Studiet understreger betydningen af gennemsigtighed, benchmarking og datahåndtering i den ansvarlige udvikling af AI-systemer.
   Læs mere

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Forfattere: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Denne rapport argumenterer for oprettelsen af nationale registre for avancerede AI-modeller som et middel til at styrke AI-governance. Forfatterne foreslår, at sådanne registre kan give vigtige indsigter i modelarkitektur, størrelse og træningsdata, og derved tilpasse AI-governance til praksis i andre høj-impact industrier. De foreslåede registre skal styrke AI-sikkerheden og samtidig fremme innovation.
   Læs mere