Foundation Model

Een Foundation AI Model, vaak simpelweg een foundation model genoemd, is een grootschalig machine learning-model dat getraind is op enorme hoeveelheden data en kan worden aangepast om een breed scala aan taken uit te voeren. Deze modellen hebben het vakgebied van kunstmatige intelligentie (AI) getransformeerd door te dienen als een veelzijdige basis voor het ontwikkelen van gespecialiseerde AI-toepassingen binnen verschillende domeinen, waaronder natuurlijke taalverwerking (NLP), computer vision, robotica en meer.

Wat is een Foundation AI Model?

In de kern is een foundation AI-model een kunstmatig intelligentiemodel dat is getraind op een breed spectrum van niet-gelabelde data met behulp van zelf-lerende technieken. Door deze uitgebreide training kan het model patronen, structuren en relaties binnen de data begrijpen, zodat het meerdere taken kan uitvoeren zonder voor elke taak apart geprogrammeerd te zijn.

Belangrijkste Kenmerken

• Voortraining op enorme data: Foundation-modellen worden getraind op gigantische datasets met uiteenlopende soorten data, zoals tekst, afbeeldingen en audio.
• Veelzijdigheid: Eenmaal getraind kunnen deze modellen met minimale extra training worden aangepast voor verschillende toepassingen.
• Zelf-lerend: Ze maken doorgaans gebruik van zelf-lerende methoden, waarmee ze leren van niet-gelabelde data door delen van de inputdata te voorspellen.
• Schaalbaarheid: Foundation-modellen zijn gebouwd om te schalen en bevatten vaak miljarden of zelfs biljoenen parameters.

Hoe wordt het gebruikt?

Foundation AI-modellen dienen als uitgangspunt voor het ontwikkelen van AI-toepassingen. In plaats van elk model vanaf nul te bouwen, kunnen ontwikkelaars deze voorgetrainde modellen gebruiken en ze verfijnen voor specifieke toepassingen. Deze aanpak vermindert aanzienlijk de benodigde tijd, data en rekenkracht om AI-oplossingen te ontwikkelen.

Aanpassing door Fine-Tuning

• Fine-tuning: Het proces waarbij een foundation model wordt aangepast op een kleinere, taakgerichte dataset om de prestaties voor die specifieke taak te verbeteren.
• Prompt Engineering: Het opstellen van specifieke input (prompts) om het model te sturen naar de gewenste output zonder de modelparameters aan te passen.

Hoe werken Foundation AI-modellen?

Foundation-modellen werken door gebruik te maken van geavanceerde architecturen, zoals transformers, en trainingstechnieken die hen in staat stellen om algemene representaties te leren uit grote datasets.

Trainingsproces

1. Dataverzameling: Het verzamelen van enorme hoeveelheden niet-gelabelde data uit bronnen zoals het internet.
2. Zelf-lerend leren: Het model trainen om ontbrekende delen van de data te voorspellen, bijvoorbeeld het volgende woord in een zin.
3. Patroonherkenning: Het model leert patronen en relaties binnen de data, waardoor het een fundamenteel begrip opbouwt.
4. Fine-tuning: Het voorgetrainde model aanpassen aan specifieke taken met kleinere, gelabelde datasets.

Architecturale Grondslagen

• Transformers: Een type neuraal netwerkarchitectuur dat uitblinkt in het verwerken van sequentiële data en het vastleggen van lange-afstandsafhankelijkheden.
• Attention-mechanismen: Stellen het model in staat zich te richten op specifieke delen van de inputdata die relevant zijn voor de taak.

Unieke eigenschappen van Foundation-modellen

Foundation AI-modellen hebben verschillende unieke eigenschappen die ze onderscheiden van traditionele AI-modellen:

Generalisatie over taken heen

In tegenstelling tot modellen die voor specifieke taken zijn ontworpen, kunnen foundation-modellen hun begrip generaliseren om meerdere, diverse taken uit te voeren, soms zelfs taken waarvoor ze niet expliciet getraind zijn.

Aanpasbaarheid en flexibiliteit

Ze kunnen met relatief weinig inspanning worden aangepast aan nieuwe domeinen en taken, waardoor ze uiterst flexibele tools zijn in AI-ontwikkeling.

Emergent gedrag

Door hun schaal en de diversiteit van de data waarop ze zijn getraind, kunnen foundation-modellen onverwachte mogelijkheden vertonen, zoals zero-shot learning—het uitvoeren van taken waarop ze nooit getraind zijn, uitsluitend op basis van instructies tijdens runtime.

Voorbeelden van Foundation AI-modellen

Diverse prominente foundation-modellen hebben een grote impact gehad op verschillende AI-toepassingen.

GPT-serie van OpenAI

• GPT-2 en GPT-3: Grote taalmodellen die in staat zijn mensachtige tekst te genereren, talen te vertalen en vragen te beantwoorden.
• GPT-4: De nieuwste iteratie met geavanceerde redeneer- en begripsvaardigheden, die toepassingen als ChatGPT aandrijft.

BERT van Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Gespecialiseerd in het begrijpen van de context van woorden in zoekopdrachten, ter verbetering van Google’s zoekmachine.

DALL·E en DALL·E 2

• Modellen die afbeeldingen kunnen genereren op basis van tekstuele beschrijvingen en zo het potentieel van multimodale foundation-modellen tonen.

Stable Diffusion

• Een open source tekst-naar-beeldmodel dat hoge resolutie afbeeldingen genereert op basis van tekstuele input.

Amazon Titan

• Een reeks foundation-modellen van Amazon, ontworpen voor taken zoals tekstgeneratie, classificatie en personalisatie-toepassingen.

Voordelen van het gebruik van Foundation-modellen

Kortere ontwikkeltijd

• Snellere implementatie: Het gebruik van voorgetrainde modellen versnelt de ontwikkeling van AI-toepassingen.
• Efficiënt gebruik van middelen: Minder rekenkracht en data nodig in vergelijking met het trainen van modellen vanaf nul.

Verbeterde prestaties

• Hoge nauwkeurigheid: Foundation-modellen behalen vaak state-of-the-art prestaties dankzij uitgebreide training.
• Veelzijdigheid: Kunnen uiteenlopende taken aan met minimale aanpassingen.

Democratisering van AI

• Toegankelijkheid: De beschikbaarheid van foundation-modellen maakt geavanceerde AI-mogelijkheden toegankelijk voor organisaties van elke omvang.
• Innovatie: Stimuleert innovatie door de drempel voor AI-ontwikkeling te verlagen.

Onderzoek naar Foundation AI-modellen

Foundation AI-modellen zijn bepalend geworden voor de toekomst van kunstmatige intelligentiesystemen. Deze modellen vormen het fundament voor de ontwikkeling van complexere en intelligentere AI-toepassingen. Hieronder vind je een selectie van wetenschappelijke artikelen die verschillende aspecten van foundation AI-modellen behandelen, met inzichten in hun architectuur, ethische overwegingen, governance en meer.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Auteurs: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Dit artikel bespreekt de opkomende rol van foundation-modellen zoals ChatGPT en Gemini als essentiële componenten van toekomstige AI-systemen. Het benadrukt het gebrek aan systematische richtlijnen voor architectuurontwerp en behandelt de uitdagingen die voortvloeien uit de evoluerende mogelijkheden van foundation-modellen. De auteurs stellen een patroon-georiënteerde referentiearchitectuur voor om verantwoordelijke foundation-modelgebaseerde systemen te ontwerpen die potentiële voordelen balanceren met bijbehorende risico’s.
   Lees meer

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Auteurs: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Deze studie biedt een bibliometrische analyse van AI-ethiek over de afgelopen twee decennia, met nadruk op de ontwikkelingsfasen van AI-ethiek als reactie op generatieve AI en foundation-modellen. De auteurs stellen een toekomstige fase voor waarin AI meer machine-achtig wordt naarmate het menselijke intellectuele capaciteiten benadert. Dit vooruitziende perspectief biedt inzichten in de benodigde ethische evolutie naast technologische vooruitgang.
   Lees meer

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Auteurs: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Dit artikel onderzoekt AI-governance en verantwoordingsplicht aan de hand van de casus van Anthropic’s Claude, een foundation AI-model. Door het model te analyseren volgens het NIST AI Risk Management Framework en de EU AI Act, identificeren de auteurs potentiële bedreigingen en stellen ze strategieën voor om deze te beperken. De studie onderstreept het belang van transparantie, benchmarking en data-afhandeling bij de verantwoorde ontwikkeling van AI-systemen.
   Lees meer

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Auteurs: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Dit rapport bepleit de oprichting van nationale registers voor grensverleggende AI-modellen als middel om AI-governance te verbeteren. De auteurs suggereren dat deze registers cruciale inzichten kunnen bieden in modelarchitectuur, grootte en trainingsdata, waardoor AI-governance in lijn komt met praktijken uit andere sectoren met grote impact. De voorgestelde registers zijn bedoeld om AI-veiligheid te verbeteren en innovatie te bevorderen.
   Lees meer