Perusmalli

Perus-AI-malli, usein pelkästään perusmalli, on laajamittainen koneoppimismalli, joka on koulutettu valtavilla tietomäärillä ja jota voidaan mukauttaa suorittamaan monenlaisia tehtäviä. Nämä mallit ovat mullistaneet tekoälyn alan toimimalla monipuolisena pohjana erikoistuneiden tekoälysovellusten kehittämiselle eri aloilla, kuten luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), konenäössä, robotiikassa ja muilla aloilla.

Mikä on perus-AI-malli?

Ytimessään perus-AI-malli on tekoälymalli, joka on koulutettu laajalla kirjolla merkitsemätöntä dataa itseohjautuvien oppimistekniikoiden avulla. Tämä laaja koulutus mahdollistaa mallille datassa olevien kuvioiden, rakenteiden ja suhteiden ymmärtämisen, jolloin se pystyy suorittamaan useita tehtäviä ilman, että jokainen tehtävä täytyy ohjelmoida erikseen.

Avainominaisuudet

• Esikoulutus valtavalla datalla: Perusmalleja koulutetaan massiivisilla tietoaineistoilla, jotka kattavat monenlaisia tietotyyppejä, kuten tekstiä, kuvia ja ääntä.
• Monipuolisuus: Koulutuksen jälkeen näitä malleja voidaan hienosäätää tai mukauttaa erilaisiin jatkotehtäviin vähäisellä lisäkoulutuksella.
• Itseohjautuva oppiminen: Ne hyödyntävät yleensä itseohjautuvia oppimismenetelmiä, jolloin ne oppivat merkitsemättömästä datasta esimerkiksi arvaamalla osia syötteestä.
• Skaalautuvuus: Perusmallit on rakennettu skaalautumaan, ja niissä on usein miljardeja tai jopa biljoonia parametreja.

Miten sitä käytetään?

Perus-AI-mallit toimivat lähtökohtana tekoälysovellusten kehittämiselle. Sen sijaan, että jokaiselle tehtävälle rakennettaisiin uusi malli alusta asti, kehittäjät voivat hyödyntää näitä esikoulutettuja malleja ja hienosäätää niitä tiettyihin käyttötarkoituksiin. Tämä lähestymistapa vähentää merkittävästi tarvittavaa aikaa, dataa ja laskentaresursseja tekoälyratkaisujen kehityksessä.

Mukautus hienosäädön avulla

• Hienosäätö: Prosessi, jossa perusmallia mukautetaan pienemmällä, tehtäväkohtaisella tietoaineistolla suorituskyvyn parantamiseksi kyseisessä tehtävässä.
• Prompttien suunnittelu: Tiettyjen syötteiden (prompttien) laatiminen ohjaamaan mallia tuottamaan halutunlaisia vastauksia ilman, että mallin parametreja muutetaan.

Miten perus-AI-mallit toimivat?

Perusmallit hyödyntävät kehittyneitä arkkitehtuureja, kuten transformers, sekä koulutustekniikoita, joiden avulla ne oppivat yleistettäviä esityksiä suurista tietomassoista.

Koulutusprosessi

1. Datan keruu: Valtavien määrien merkitsemätöntä dataa kerätään esimerkiksi internetistä.
2. Itseohjautuva oppiminen: Mallia koulutetaan arvaamaan puuttuvia osia datasta, kuten seuraava sana lauseessa.
3. Kuvioiden tunnistaminen: Malli oppii datan sisäisiä kuvioita ja suhteita, muodostaen perustavan ymmärryksen.
4. Hienosäätö: Esikoulutettu malli mukautetaan tiettyihin tehtäviin pienemmillä, merkityillä tietoaineistoilla.

Arkkitehtuurin perusteet

• Transformers: Neuroniarkkitehtuuri, joka on erityisen tehokas käsittelemään jonoja ja tunnistamaan pitkän kantaman riippuvuuksia.
• Huomiomekanismit: Mahdollistavat mallin keskittymisen syötteen niihin osiin, jotka ovat tehtävän kannalta olennaisia.

Perusmallien ainutlaatuiset ominaisuudet

Perus-AI-malleilla on useita ainutlaatuisia ominaisuuksia, jotka erottavat ne perinteisistä tekoälymalleista:

Yleistettävyys eri tehtäviin

Toisin kuin tiettyyn tehtävään suunnitellut mallit, perusmallit voivat yleistää ymmärrystään suorittaakseen useita erilaisia tehtäviä, joskus jopa sellaisia, joihin niitä ei ole erikseen koulutettu.

Mukautuvuus ja joustavuus

Ne voidaan mukauttaa uusiin aloihin ja tehtäviin suhteellisen vähällä vaivalla, mikä tekee niistä erittäin joustavia työkaluja tekoälyn kehityksessä.

Olemassaolevien kykyjen ilmeneminen

Kokonsa ja laajan koulutuksensa ansiosta perusmallit voivat osoittaa odottamattomia kykyjä, kuten zero-shot-oppimista – eli suorittaa tehtäviä, joihin niitä ei ole koskaan koulutettu, ainoastaan suullisten ohjeiden perusteella.

Esimerkkejä perus-AI-malleista

Useat tunnetut perusmallit ovat vaikuttaneet merkittävästi erilaisiin tekoälysovelluksiin.

GPT-sarja (OpenAI)

• GPT-2 ja GPT-3: Suuret kielimallit, jotka kykenevät tuottamaan ihmismäistä tekstiä, kääntämään kieliä ja vastaamaan kysymyksiin.
• GPT-4: Uusin versio, jossa on edistyneet päättely- ja ymmärrysominaisuudet; toimii mm. ChatGPT:n taustalla.

BERT (Google)

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Erikoistunut ymmärtämään sanojen kontekstia hakulauseissa, parantaen Googlen hakukonetta.

DALL·E ja DALL·E 2

• Mallit, jotka pystyvät generoimaan kuvia tekstikuvauksista, osoittaen multimodaalisten perusmallien mahdollisuuksia.

Stable Diffusion

• Avoimen lähdekoodin teksti-kuvaksi-malli, joka tuottaa korkearesoluutioisia kuvia tekstisyötteiden perusteella.

Amazon Titan

• Amazonin perusmallien sarja, suunniteltu mm. tekstin tuottamiseen, luokitteluun ja personointisovelluksiin.

Perusmallien käytön hyödyt

Lyhentynyt kehitysaika

• Nopeampi käyttöönotto: Esikoulutettujen mallien hyödyntäminen nopeuttaa tekoälysovellusten kehitystä.
• Tehokkuus: Tarvitaan vähemmän laskentatehoa ja dataa verrattuna mallien kouluttamiseen alusta asti.

Parempi suorituskyky

• Korkea tarkkuus: Perusmallit saavuttavat usein alan huipputason suorituskyvyn laajan koulutuksensa ansiosta.
• Monipuolisuus: Kykenevät hoitamaan monenlaisia tehtäviä pienillä mukautuksilla.

Tekoälyn demokratisointi

• Saavutettavuus: Perusmallien saatavuus tuo edistyneet tekoälyominaisuudet kaiken kokoisten organisaatioiden ulottuville.
• Innovaatio: Kannustaa innovaatioihin madaltamalla kynnystä tekoälyn kehitykseen.

Tutkimus perus-AI-malleista

Perus-AI-mallit ovat muodostuneet keskeiseksi osaksi tekoälyjärjestelmien tulevaisuuden muovaamista. Ne toimivat perustana entistä älykkäämpien ja monimutkaisempien tekoälysovellusten kehittämiselle. Alla on valikoima tieteellisiä julkaisuja, jotka tarkastelevat perusmallien eri puolia, kuten arkkitehtuuria, eettisiä näkökulmia, hallintaa ja muuta.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Kirjoittajat: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Tässä artikkelissa käsitellään perusmallien, kuten ChatGPT:n ja Geminin, nousevaa roolia tulevaisuuden tekoälyjärjestelmien keskeisinä osina. Artikkeli korostaa systemaattisen arkkitehtuuriohjauksen puutetta ja nostaa esiin haasteita, joita perusmallien kehittyvät kyvyt tuovat. Kirjoittajat ehdottavat mallipohjaista viitearkkitehtuuria vastuullisten perusmallipohjaisten järjestelmien suunnitteluun, jossa hyödyt ja riskit pyritään tasapainottamaan.
   Lue lisää

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Kirjoittajat: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Tämä tutkimus tarjoaa bibliometrisen analyysin tekoälyn etiikan kehityksestä kahden viime vuosikymmenen aikana, painottaen tekoälyn etiikan kehitysvaiheita suhteessa generatiiviseen tekoälyyn ja perusmalleihin. Kirjoittajat esittävät tulevaisuuden vaiheen, jossa tekoälystä pyritään tekemään entistä koneenomaisempaa sen lähestyessä inhimillisiä älyllisiä kykyjä. Tämä eteenpäin katsova näkökulma tarjoaa oivalluksia eettisen kehityksen tarpeesta teknologian edistyessä.
   Lue lisää

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Kirjoittajat: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Artikkelissa tarkastellaan tekoälyn hallintaa ja vastuullisuutta Anthropicin Clauden, perus-AI-mallin, tapaustutkimuksen kautta. Mallia analysoidaan NIST AI Risk Management Frameworkin ja EU:n AI-asetuksen näkökulmasta; kirjoittajat tunnistavat mahdollisia uhkia ja ehdottavat keinoja niiden hallitsemiseksi. Tutkimus korostaa läpinäkyvyyden, vertailun ja datan käsittelyn merkitystä vastuullisessa tekoälyn kehityksessä.
   Lue lisää

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Kirjoittajat: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Tämä raportti suosittelee kansallisten huipputason AI-mallien rekisterien luomista tekoälyn hallinnan tehostamiseksi. Kirjoittajat esittävät, että rekisterit voisivat tarjota olennaista tietoa mallien arkkitehtuurista, koosta ja koulutusdatasta, tuoden tekoälyn hallinnan samalle tasolle muiden korkean vaikutuksen toimialojen kanssa. Ehdotetut rekisterit tähtäävät tekoälyn turvallisuuden vahvistamiseen ja samalla innovaation edistämiseen.
   Lue lisää