Základný model

Základný AI model (často označovaný jednoducho ako základný model) je veľký model strojového učenia trénovaný na obrovskom množstve dát, ktorý možno prispôsobiť na riešenie širokej škály úloh. Tieto modely spôsobili revolúciu v oblasti umelej inteligencie (AI) tým, že slúžia ako univerzálny základ pre vývoj špecializovaných AI aplikácií v rôznych oblastiach, vrátane spracovania prirodzeného jazyka (NLP), počítačového videnia, robotiky a ďalších.

Čo je základný AI model?

V jadre je základný AI model model umelej inteligencie, ktorý bol trénovaný na širokom spektre neoznačených dát pomocou techník self-supervised učenia. Toto rozsiahle trénovanie umožňuje modelu rozpoznať vzory, štruktúry a vzťahy v dátach, čo mu umožňuje vykonávať viacero úloh bez nutnosti explicitného naprogramovania pre každú z nich.

Kľúčové vlastnosti

• Predtrénovanie na obrovských dátach: Základné modely sú trénované na masívnych dátových súboroch zahŕňajúcich rôzne typy dát, ako je text, obrázky a zvuk.
• Univerzálnosť: Po natrénovaní je možné tieto modely doladiť alebo prispôsobiť na rozličné následné úlohy s minimálnym ďalším trénovaním.
• Self-supervised učenie: Typicky využívajú metódy self-supervised učenia, ktoré im umožňujú učiť sa z neoznačených dát predikciou častí vstupných údajov.
• Škálovateľnosť: Základné modely sú navrhnuté tak, aby boli škálovateľné, často obsahujú miliardy až bilióny parametrov.

Ako sa používa?

Základné AI modely slúžia ako východiskový bod pre vývoj AI aplikácií. Namiesto budovania modelov od nuly pre každú úlohu môžu vývojári využiť tieto predtrénované modely a doladiť ich pre konkrétne aplikácie. Tento prístup výrazne skracuje čas, množstvo dát a výpočtové zdroje potrebné na vývoj AI riešení.

Prispôsobenie doladením (fine-tuning)

• Doladenie (fine-tuning): Proces úpravy základného modelu na menšej, úlohe prispôsobenej množine dát pre zlepšenie výkonu v danej úlohe.
• Tvorba promptov (prompt engineering): Pripravovanie špecifických vstupov (promptov), ktoré vedú model k požadovaným výstupom bez zmeny jeho parametrov.

Ako základné AI modely fungujú?

Základné modely fungujú na základe pokročilých architektúr, ako sú transformery, a trénovacích techník, ktoré im umožňujú učiť sa zovšeobecnené reprezentácie z veľkých dátových súborov.

Tréningový proces

1. Zber dát: Zhromažďovanie obrovského množstva neoznačených dát zo zdrojov ako internet.
2. Self-supervised učenie: Trénovanie modelu na predikciu chýbajúcich častí dát, napríklad ďalšieho slova vo vete.
3. Rozpoznávanie vzorov: Model sa učí vzory a vzťahy v dátach a buduje si základné porozumenie.
4. Doladenie: Prispôsobenie predtrénovaného modelu na konkrétne úlohy pomocou menších, označených dátových súborov.

Architektonické základy

• Transformery: Typ neurónovej siete, ktorý vyniká v práci so sekvenčnými dátami a zachytávaní dlhodobých závislostí.
• Mechanizmy pozornosti (attention mechanisms): Umožňujú modelu zamerať sa na konkrétne časti vstupných dát relevantné pre aktuálnu úlohu.

Jedinečné vlastnosti základných modelov

Základné AI modely majú viacero jedinečných vlastností, ktoré ich odlišujú od tradičných AI modelov:

Zovšeobecnenie naprieč úlohami

Na rozdiel od modelov určených na konkrétne úlohy dokážu základné modely zovšeobecniť svoje porozumenie a vykonávať viacero rôznych úloh, často aj také, na ktoré neboli explicitne trénované.

Prispôsobivosť a flexibilita

Dajú sa prispôsobiť novým oblastiam a úlohám s relatívne nízkou námahou, vďaka čomu sú mimoriadne flexibilným nástrojom vo vývoji AI.

Emergentné správanie

Vďaka svojej veľkosti a šírke trénovaných dát môžu základné modely prejaviť neočakávané schopnosti, ako napríklad zero-shot učenie – vykonávanie úloh, na ktoré neboli trénované, len na základe inštrukcií zadaných v reálnom čase.

Príklady základných AI modelov

Niekoľko významných základných modelov malo zásadný vplyv v rôznych AI aplikáciách.

Séria GPT od OpenAI

• GPT-2 a GPT-3: Veľké jazykové modely schopné generovať text podobný ľudskému, prekladať jazyky a odpovedať na otázky.
• GPT-4: Najnovšia verzia s pokročilým uvažovaním a porozumením, využívaná napríklad v aplikácii ChatGPT.

BERT od Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Špecializuje sa na porozumenie kontextu slov v dotazoch, čím zlepšuje vyhľadávač Google.

DALL·E a DALL·E 2

• Modely schopné generovať obrázky na základe textových popisov, ukazujúce potenciál multimodálnych základných modelov.

Stable Diffusion

• Open-source text-to-image model, ktorý generuje vysokokvalitné obrázky na základe textového vstupu.

Amazon Titan

• Sada základných modelov od Amazonu určená na úlohy, ako je generovanie textu, klasifikácia a personalizované aplikácie.

Výhody používania základných modelov

Skrátenie času vývoja

• Rýchlejšie nasadenie: Využitie predtrénovaných modelov urýchľuje vývoj AI aplikácií.
• Efektivita zdrojov: Potrebuje menej výpočtového výkonu a dát v porovnaní s trénovaním modelov od nuly.

Zlepšený výkon

• Vysoká presnosť: Základné modely často dosahujú špičkový výkon vďaka rozsiahlemu trénovaniu.
• Univerzálnosť: Schopnosť zvládať rôzne úlohy s minimálnymi úpravami.

Demokratizácia AI

• Dostupnosť: Dostupnosť základných modelov sprístupňuje pokročilé AI schopnosti organizáciám všetkých veľkostí.
• Inovácia: Podporuje inovácie znížením bariér vstupu do AI vývoja.

Výskum základných AI modelov

Základné AI modely sa stali kľúčovými pri formovaní budúcnosti systémov umelej inteligencie. Tieto modely tvoria základ pre vývoj zložitejších a inteligentnejších AI aplikácií. Nižšie je výber vedeckých článkov, ktoré sa zaoberajú rôznymi aspektmi základných AI modelov a ponúkajú pohľad na ich architektúru, etické otázky, správu a ďalšie.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Autori: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Tento článok pojednáva o rastúcej úlohe základných modelov, ako sú ChatGPT a Gemini, ako kľúčových komponentov budúcich AI systémov. Zdôrazňuje nedostatok systematických odporúčaní pri návrhu architektúry a poukazuje na výzvy spôsobené vyvíjajúcimi sa schopnosťami základných modelov. Autori navrhujú vzorovo orientovanú referenčnú architektúru na návrh zodpovedných systémov postavených na základných modeloch, ktorá vyvažuje potenciálne výhody s pridruženými rizikami.
   Čítať viac

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Autori: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Táto štúdia poskytuje bibliometrickú analýzu vývoja AI etiky za posledné dve desaťročia, s dôrazom na fázy vývoja AI etiky v reakcii na generatívnu AI a základné modely. Autori navrhujú budúcu fázu zameranú na dosiahnutie väčšej strojovosti AI pri približovaní sa k ľudským intelektuálnym schopnostiam. Tento pohľad do budúcnosti ponúka pohľad na potrebný etický vývoj popri technologickom pokroku.
   Čítať viac

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Autori: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Článok analyzuje správu a zodpovednosť v AI na príklade modelu Claude od spoločnosti Anthropic, ktorý je základným AI modelom. Prostredníctvom analýzy podľa NIST AI Risk Management Framework a EU AI Act autori identifikujú potenciálne hrozby a navrhujú stratégie na ich zmiernenie. Štúdia zdôrazňuje význam transparentnosti, benchmarking-u a spracovania dát pri zodpovednom rozvoji AI systémov.
   Čítať viac

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Autori: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Táto správa obhajuje vytvorenie národných registrov pre hraničné AI modely ako prostriedok na zlepšenie správy AI. Autori navrhujú, že tieto registre môžu poskytovať kritické poznatky o architektúre modelov, ich veľkosti a trénovacích dátach, čím sa správa AI zosúladí s postupmi v iných vysoko vplyvných odvetviach. Navrhované registre majú posilniť bezpečnosť AI pri zachovaní inovácií.
   Čítať viac