Grunnmodell

En grunnleggende AI-modell, ofte bare omtalt som en grunnmodell, er en storskala maskinlæringsmodell trent på enorme datamengder som kan tilpasses til å utføre et bredt spekter av oppgaver. Disse modellene har revolusjonert feltet kunstig intelligens (AI) ved å fungere som et allsidig fundament for utvikling av spesialiserte AI-applikasjoner på tvers av ulike domener, inkludert naturlig språkprosessering (NLP), datamaskinsyn, robotikk og mer.

Hva er en grunnleggende AI-modell?

I sin kjerne er en grunnleggende AI-modell en kunstig intelligens-modell som har blitt trent på et bredt spekter av umerkede data ved bruk av selvveiledede læringsteknikker. Denne omfattende treningen gjør at modellen kan forstå mønstre, strukturer og relasjoner i dataene, slik at den kan utføre flere oppgaver uten å bli eksplisitt programmert for hver enkelt.

Nøkkeltrekk

• Forhåndstrening på store datamengder: Grunnmodeller trenes på massive datasett som omfatter ulike typer data, som tekst, bilder og lyd.
• Allsidighet: Når de er trent, kan disse modellene finjusteres eller tilpasses for ulike nedstrømsoppgaver med minimal ekstra trening.
• Selvveiledet læring: De bruker vanligvis selvveiledede læringsmetoder, noe som gjør at de kan lære fra umerkede data ved å forutsi deler av inndataene.
• Skalerbarhet: Grunnmodeller er bygget for å skalere, og inneholder ofte milliarder eller til og med billioner av parametere.

Hvordan brukes den?

Grunnleggende AI-modeller fungerer som utgangspunkt for å utvikle AI-applikasjoner. I stedet for å bygge modeller fra bunnen av for hver oppgave, kan utviklere utnytte disse forhåndstrente modellene og finjustere dem for spesifikke applikasjoner. Denne tilnærmingen reduserer betydelig tiden, dataene og de beregningsmessige ressursene som kreves for å utvikle AI-løsninger.

Tilpasning gjennom finjustering

• Finjustering: Prosessen med å justere en grunnmodell på et mindre, oppgavespesifikt datasett for å forbedre ytelsen på akkurat den oppgaven.
• Prompt Engineering: Å utforme spesifikke inndata (prompter) for å styre modellen mot å generere ønskede utdata uten å endre modellens parametere.

Hvordan fungerer grunnleggende AI-modeller?

Grunnmodeller opererer ved å utnytte avanserte arkitekturer, som transformere, og treningsteknikker som gjør at de kan lære generaliserte representasjoner fra store datasett.

Treningsprosess

1. Datainnsamling: Samle inn store mengder umerkede data fra kilder som internett.
2. Selvveiledet læring: Trene modellen til å forutsi manglende deler av dataene, som for eksempel neste ord i en setning.
3. Mønster­gjenkjenning: Modellen lærer mønstre og relasjoner i dataene, og bygger en grunnleggende forståelse.
4. Finjustering: Tilpasse den forhåndstrente modellen til spesifikke oppgaver med mindre, merkede datasett.

Arkitektoniske fundament

• Transformere: En type nevrale nettverksarkitektur som utmerker seg i å håndtere sekvensielle data og fange opp langtrekkende avhengigheter.
• Oppmerksomhetsmekanismer: Gjør at modellen kan fokusere på spesifikke deler av inndata som er relevante for den aktuelle oppgaven.

Unike egenskaper ved grunnmodeller

Grunnleggende AI-modeller har flere unike egenskaper som skiller dem fra tradisjonelle AI-modeller:

Generalisering på tvers av oppgaver

I motsetning til modeller designet for spesifikke oppgaver, kan grunnmodeller generalisere sin forståelse til å utføre flere, ulike oppgaver, noen ganger til og med oppgaver de ikke eksplisitt er trent for.

Tilpasningsdyktighet og fleksibilitet

De kan tilpasses til nye domener og oppgaver med relativt liten innsats, noe som gjør dem til svært fleksible verktøy i AI-utvikling.

Fremvoksende egenskaper

På grunn av deres skala og bredden av data de er trent på, kan grunnmodeller vise uventede evner, som zero-shot learning—å utføre oppgaver de aldri har blitt trent på kun basert på instruksjoner gitt ved kjøring.

Eksempler på grunnleggende AI-modeller

Flere fremtredende grunnmodeller har hatt betydelig innvirkning på ulike AI-applikasjoner.

GPT-serien fra OpenAI

• GPT-2 og GPT-3: Store språkmodeller som kan generere menneskelignende tekst, oversette språk og svare på spørsmål.
• GPT-4: Den nyeste iterasjonen med avanserte evner innen resonnering og forståelse, som driver applikasjoner som ChatGPT.

BERT fra Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Spesialiserer seg på å forstå konteksten til ord i søkeforespørsler, og forbedrer Googles søkemotor.

DALL·E og DALL·E 2

• Modeller som kan generere bilder fra tekstbeskrivelser, og demonstrerer potensialet til multimodale grunnmodeller.

Stable Diffusion

• En åpen kildekode tekst-til-bilde-modell som genererer høyoppløselige bilder basert på tekstlig input.

Amazon Titan

• Et sett med grunnmodeller fra Amazon, designet for oppgaver som tekstgenerering, klassifisering og personaliserte applikasjoner.

Fordeler ved bruk av grunnmodeller

Redusert utviklingstid

• Raskere utrulling: Bruk av forhåndstrente modeller akselererer utviklingen av AI-applikasjoner.
• Ressurseffektivitet: Mindre datakraft og data trengs sammenlignet med å trene modeller fra bunnen av.

Forbedret ytelse

• Høy nøyaktighet: Grunnmodeller oppnår ofte toppmoderne ytelse takket være omfattende trening.
• Allsidighet: Kan håndtere ulike oppgaver med minimale justeringer.

Demokratisering av AI

• Tilgjengelighet: Tilgangen til grunnmodeller gjør avanserte AI-muligheter tilgjengelige for organisasjoner i alle størrelser.
• Innovasjon: Fremmer innovasjon ved å senke terskelen for AI-utvikling.

Forskning på grunnleggende AI-modeller

Grunnmodeller har blitt sentrale i å forme fremtiden for kunstige intelligenssystemer. Disse modellene fungerer som hjørnesteinen for utvikling av mer komplekse og intelligente AI-applikasjoner. Nedenfor finner du et utvalg vitenskapelige artikler som tar for seg ulike aspekter ved grunnmodeller, og gir innsikt i deres arkitektur, etiske betraktninger, styring og mer.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Forfattere: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Denne artikkelen diskuterer den fremvoksende rollen til grunnmodeller som ChatGPT og Gemini som essensielle komponenter i fremtidige AI-systemer. Den fremhever mangelen på systematisk veiledning i arkitekturdesign og adresserer utfordringene som følger med de utviklende evnene til grunnmodeller. Forfatterne foreslår en mønsterorientert referansearkitektur for å designe ansvarlige grunnmodell-baserte systemer som balanserer potensielle fordeler og tilhørende risikoer.
   Les mer

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Forfattere: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Denne studien gir en bibliometrisk analyse av AI-etikk de siste to tiårene, med vekt på utviklingsfaser av AI-etikk som respons på generativ AI og grunnmodeller. Forfatterne foreslår en fremtidig fase fokusert på å gjøre AI mer maskinaktig etter hvert som den nærmer seg menneskelige intellektuelle evner. Dette fremoverskuende perspektivet gir innsikt i den etiske utviklingen som kreves parallelt med teknologiske fremskritt.
   Les mer

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Forfattere: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Artikkelen undersøker AI-styring og ansvarlighet gjennom casestudiet av Anthropics Claude, en grunnleggende AI-modell. Ved å analysere den under NIST AI Risk Management Framework og EU AI Act, identifiserer forfatterne potensielle trusler og foreslår strategier for å redusere dem. Studien understreker betydningen av åpenhet, benchmarking og datahåndtering i ansvarlig utvikling av AI-systemer.
   Les mer

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Forfattere: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Denne rapporten tar til orde for opprettelsen av nasjonale registre for fremtredende AI-modeller som et middel for å styrke AI-styring. Forfatterne foreslår at slike registre kan gi viktig innsikt i modellarkitektur, størrelse og treningsdata, og dermed tilpasse AI-styring til praksis i andre høypåvirkningsindustrier. De foreslåtte registrene tar sikte på å styrke AI-sikkerhet samtidig som de fremmer innovasjon.
   Les mer