Model bazowy

Model bazowy AI (ang. foundation model) to wielkoskalowy model uczenia maszynowego trenowany na ogromnych ilościach danych, który można dostosować do realizacji szerokiego zakresu zadań. Modele te zrewolucjonizowały dziedzinę sztucznej inteligencji (AI), stanowiąc uniwersalną podstawę do rozwoju wyspecjalizowanych aplikacji AI w różnych obszarach, w tym przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), wizji komputerowej, robotyce i innych.

Czym jest model bazowy AI?

Model bazowy AI to model sztucznej inteligencji wytrenowany na szerokim spektrum nieoznakowanych danych z użyciem technik uczenia samonadzorowanego. Tak rozległy trening pozwala modelowi zrozumieć wzorce, struktury i zależności w danych, dzięki czemu może realizować wiele zadań bez konieczności programowania pod każde z nich osobno.

Kluczowe cechy

• Wstępne trenowanie na ogromnych zbiorach danych: Modele bazowe uczą się na masywnych zbiorach danych obejmujących różnorodne typy informacji, takie jak tekst, obrazy czy dźwięk.
• Wszechstronność: Po wstępnym przetrenowaniu modele te można dostrajać do wielu różnych zadań przy minimalnym dodatkowym treningu.
• Uczenie samonadzorowane: Zazwyczaj wykorzystują techniki uczenia samonadzorowanego, ucząc się z nieoznakowanych danych poprzez przewidywanie brakujących fragmentów wejścia.
• Skalowalność: Modele bazowe są projektowane z myślą o ogromnej skali, często zawierając miliardy, a nawet biliony parametrów.

Jak są wykorzystywane?

Modele bazowe AI stanowią punkt wyjścia do tworzenia aplikacji AI. Zamiast budować modele od podstaw dla każdego zadania, deweloperzy mogą korzystać z tych wstępnie wytrenowanych modeli i dostosowywać je do konkretnych zastosowań. Takie podejście znacząco skraca czas, zmniejsza zapotrzebowanie na dane i zasoby obliczeniowe potrzebne do stworzenia rozwiązania AI.

Adaptacja przez dostrajanie

• Dostrajanie (fine-tuning): Proces dopasowywania modelu bazowego na mniejszym, zadaniowo-specyficznym zbiorze danych, by osiągnąć lepsze wyniki w danym zastosowaniu.
• Inżynieria promptów: Tworzenie odpowiednich wejść (promptów), które ukierunkowują model na generowanie pożądanych wyników bez zmiany jego parametrów.

Jak działają modele bazowe AI?

Modele bazowe działają w oparciu o zaawansowane architektury, takie jak transformery, oraz techniki treningowe, które pozwalają im uczyć się uogólnionych reprezentacji z dużych zbiorów danych.

Proces trenowania

1. Zbieranie danych: Gromadzenie ogromnych ilości nieoznakowanych danych z różnych źródeł, np. z internetu.
2. Uczenie samonadzorowane: Trening modelu polegający na przewidywaniu brakujących fragmentów danych, np. następnego słowa w zdaniu.
3. Rozpoznawanie wzorców: Model uczy się wzorców i zależności w danych, budując fundamenty rozumienia.
4. Dostrajanie: Dostosowanie wstępnie wytrenowanego modelu do konkretnych zadań przy użyciu mniejszych, oznakowanych zbiorów danych.

Podstawy architektoniczne

• Transformery: Rodzaj architektury sieci neuronowych, który świetnie radzi sobie z danymi sekwencyjnymi i uchwyceniem dalekosiężnych zależności.
• Mechanizmy uwagi (attention mechanisms): Pozwalają modelowi koncentrować się na konkretnych fragmentach danych wejściowych istotnych dla realizowanego zadania.

Unikalne cechy modeli bazowych

Modele bazowe AI posiadają kilka cech wyróżniających je na tle tradycyjnych modeli AI:

Uogólnianie na różne zadania

W przeciwieństwie do modeli tworzonych pod konkretne zastosowania, modele bazowe potrafią uogólniać swoją wiedzę i realizować wiele, często zróżnicowanych zadań — nawet takich, do których nie były wprost trenowane.

Adaptacyjność i elastyczność

Można je łatwo dostosować do nowych dziedzin i zadań przy relatywnie niewielkim nakładzie pracy, co czyni je wyjątkowo elastycznymi narzędziami w rozwoju AI.

Zachowania emergentne

Ze względu na skalę i rozległość danych treningowych modele bazowe mogą wykazywać nieoczekiwane możliwości, np. zero-shot learning — realizować zadania, których wcześniej nie widziały, jedynie na podstawie instrukcji podanych podczas działania.

Przykłady modeli bazowych AI

Kilka czołowych modeli bazowych wywarło znaczący wpływ na różnorodne zastosowania AI.

Seria GPT od OpenAI

• GPT-2 i GPT-3: Duże modele językowe zdolne do generowania tekstu przypominającego ludzki, tłumaczenia języków czy odpowiadania na pytania.
• GPT-4: Najnowsza generacja, oferująca zaawansowane możliwości rozumowania i interpretacji, napędzająca takie aplikacje jak ChatGPT.

BERT od Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Specjalizuje się w rozumieniu kontekstu słów w zapytaniach, usprawniając wyszukiwarkę Google.

DALL·E i DALL·E 2

• Modele generujące obrazy na podstawie opisów tekstowych — pokazują potencjał multimodalnych modeli bazowych.

Stable Diffusion

• Otwarty model tekst-na-obraz, generujący obrazy wysokiej rozdzielczości na podstawie opisu tekstowego.

Amazon Titan

• Zbiór modeli bazowych od Amazonu stworzonych do zadań takich jak generowanie tekstu, klasyfikacja czy personalizacja.

Korzyści z używania modeli bazowych

Skrócony czas rozwoju

• Szybsze wdrożenia: Wykorzystanie modeli wstępnie wytrenowanych przyspiesza budowę aplikacji AI.
• Efektywność zasobowa: Potrzeba mniej mocy obliczeniowej i danych niż przy trenowaniu modeli od zera.

Poprawa wydajności

• Wysoka dokładność: Modele bazowe często osiągają najlepsze wyniki dzięki rozległemu treningowi.
• Wszechstronność: Radzą sobie z różnorodnymi zadaniami przy minimalnych zmianach.

Demokratyzacja AI

• Dostępność: Modele bazowe udostępniają zaawansowane możliwości AI organizacjom każdej wielkości.
• Innowacyjność: Obniżają bariery wejścia, zachęcając do innowacji w rozwoju AI.

Badania nad modelami bazowymi AI

Modele bazowe AI są kluczowe w kształtowaniu przyszłości systemów sztucznej inteligencji. Stanowią fundament do budowy bardziej złożonych i inteligentnych aplikacji AI. Poniżej wybrane publikacje naukowe omawiające różne aspekty modeli bazowych: architekturę, kwestie etyczne, zarządzanie i inne.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Autorzy: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Artykuł omawia rosnącą rolę modeli bazowych, takich jak ChatGPT i Gemini, jako kluczowych elementów przyszłych systemów AI. Wskazuje na brak systematycznych wytycznych w projektowaniu architektur i porusza wyzwania związane z dynamicznym rozwojem możliwości modeli bazowych. Autorzy proponują wzorcową architekturę referencyjną do projektowania odpowiedzialnych systemów opartych o modele bazowe, równoważąc potencjalne korzyści z ryzykiem.
   Czytaj więcej

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Autorzy: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Publikacja prezentuje analizę bibliometryczną rozwoju etyki AI na przestrzeni ostatnich dwóch dekad, ze szczególnym uwzględnieniem faz rozwoju w odpowiedzi na generatywną AI i modele bazowe. Autorzy prognozują przyszłą fazę skupioną na upodobnieniu AI do maszyn w miarę zbliżania się jej możliwości do ludzkiego intelektu. To spojrzenie w przyszłość podkreśla potrzebę ewolucji etycznej równolegle z postępem technologicznym.
   Czytaj więcej

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Autorzy: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Artykuł analizuje zarządzanie i odpowiedzialność w AI na przykładzie modelu bazowego Claude od firmy Anthropic. Autorzy omawiają go pod kątem NIST AI Risk Management Framework oraz unijnego AI Act, identyfikując potencjalne zagrożenia i proponując strategie ich ograniczania. Podkreślają znaczenie przejrzystości, benchmarkingu i zarządzania danymi w odpowiedzialnym rozwoju systemów AI.
   Czytaj więcej

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Autorzy: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Publikacja postuluje stworzenie krajowych rejestrów modeli AI jako narzędzia do lepszego zarządzania rozwojem AI. Autorzy sugerują, że takie rejestry mogłyby dostarczyć kluczowych informacji o architekturze, rozmiarze i danych treningowych modeli, zbliżając zarządzanie AI do praktyk znanych z innych branż wysokiego ryzyka. Proponowane rejestry mają na celu zwiększenie bezpieczeństwa AI przy jednoczesnym wspieraniu innowacji.
   Czytaj więcej