Grundmodell

En grundläggande AI-modell, ofta bara kallad grundmodell, är en storskalig maskininlärningsmodell som tränats på enorma mängder data och kan anpassas för att utföra en mängd olika uppgifter. Dessa modeller har revolutionerat området artificiell intelligens (AI) genom att fungera som en mångsidig bas för att utveckla specialiserade AI-applikationer inom olika domäner, inklusive naturlig språkbehandling (NLP), datorseende, robotik och mer.

Vad är en grundläggande AI-modell?

I grunden är en grundmodell en AI-modell som har tränats på ett brett spektrum av oetiketterad data med hjälp av självövervakade inlärningstekniker. Denna omfattande träning gör att modellen kan förstå mönster, strukturer och relationer i data, vilket gör det möjligt att utföra flera uppgifter utan att vara specifikt programmerad för varje enskild.

Nyckelkaraktäristika

• Förträning på stora datamängder: Grundmodeller tränas på massiva dataset som omfattar olika typer av data, såsom text, bilder och ljud.
• Mångsidighet: När de väl är tränade kan dessa modeller finjusteras eller anpassas för en rad olika nedströmsuppgifter med minimal ytterligare träning.
• Självövervakad inlärning: De använder typiskt självövervakade inlärningsmetoder, vilket gör att de kan lära sig från oetiketterad data genom att förutsäga delar av indata.
• Skalbarhet: Grundmodeller är byggda för att skalas upp, ofta med miljarder eller till och med biljoner parametrar.

Hur används de?

Grundläggande AI-modeller fungerar som utgångspunkt för att utveckla AI-applikationer. Istället för att bygga modeller från grunden för varje uppgift kan utvecklare utnyttja dessa förtränade modeller och finjustera dem för specifika tillämpningar. Detta tillvägagångssätt minskar avsevärt den tid, data och de beräkningsresurser som krävs för att utveckla AI-lösningar.

Anpassning genom finjustering

• Finjustering: Processen att justera en grundmodell på ett mindre, uppgiftsspecifikt dataset för att förbättra dess prestanda på just den uppgiften.
• Prompt engineering: Att utforma specifika indata (prompter) för att styra modellen mot önskade utdata utan att ändra modellens parametrar.

Hur fungerar grundmodeller?

Grundmodeller fungerar genom att utnyttja avancerade arkitekturer, såsom transformers, och träningstekniker som gör det möjligt för dem att lära sig generaliserade representationer från stora dataset.

Träningsprocess

1. Datainsamling: Samla in stora mängder oetiketterad data från källor som internet.
2. Självövervakad inlärning: Träna modellen att förutsäga saknade delar av data, till exempel nästa ord i en mening.
3. Mönsterigenkänning: Modellen lär sig mönster och relationer i datan och bygger en grundläggande förståelse.
4. Finjustering: Anpassa den förtränade modellen till specifika uppgifter med hjälp av mindre, etiketterade dataset.

Arkitektoniska grunder

• Transformers: En typ av neuralt nätverksarkitektur som är mycket bra på att hantera sekventiell data och fånga långdistansberoenden.
• Uppmärksamhetsmekanismer: Gör att modellen kan fokusera på specifika delar av indata som är relevanta för den aktuella uppgiften.

Unika egenskaper hos grundmodeller

Grundläggande AI-modeller har flera unika egenskaper som skiljer dem från traditionella AI-modeller:

Generalisering över uppgifter

Till skillnad från modeller som är designade för specifika uppgifter kan grundmodeller generalisera sin förståelse för att utföra flera, olika uppgifter, ibland även sådana de inte specifikt tränats för.

Anpassningsbarhet och flexibilitet

De kan anpassas till nya domäner och uppgifter med relativt liten ansträngning, vilket gör dem till mycket flexibla verktyg inom AI-utveckling.

Emergerande beteenden

På grund av deras storlek och bredden på datan de tränats på kan grundmodeller uppvisa oväntade förmågor, såsom zero-shot learning—att utföra uppgifter de aldrig tränats på enbart baserat på instruktioner som ges vid körning.

Exempel på grundläggande AI-modeller

Flera framstående grundmodeller har haft stor påverkan inom olika AI-applikationer.

GPT-serien från OpenAI

• GPT-2 och GPT-3: Stora språkmodeller som kan generera människolik text, översätta språk och besvara frågor.
• GPT-4: Den senaste versionen med avancerade resonemangs- och förståelseförmågor, som driver applikationer som ChatGPT.

BERT från Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Specialiserar sig på att förstå kontexten av ord i sökfrågor och förbättrar Googles sökmotor.

DALL·E och DALL·E 2

• Modeller som kan generera bilder från textbeskrivningar och visar potentialen hos multimodala grundmodeller.

Stable Diffusion

• En öppen källkodsmodell som omvandlar text till bild och genererar högupplösta bilder baserat på textuella indata.

Amazon Titan

• En uppsättning grundmodeller från Amazon utvecklade för uppgifter som textgenerering, klassificering och personaliseringsapplikationer.

Fördelar med att använda grundmodeller

Minskad utvecklingstid

• Snabbare implementation: Att utnyttja förtränade modeller snabbar upp utvecklingen av AI-applikationer.
• Resurseffektivitet: Mindre datorkraft och data krävs jämfört med att träna modeller från grunden.

Förbättrad prestanda

• Hög noggrannhet: Grundmodeller uppnår ofta toppresultat tack vare omfattande träning.
• Mångsidighet: Klarar av olika uppgifter med minimala justeringar.

Demokratisering av AI

• Tillgänglighet: Tillgången till grundmodeller gör avancerade AI-funktioner tillgängliga för organisationer av alla storlekar.
• Innovation: Uppmuntrar innovation genom att sänka tröskeln för AI-utveckling.

Forskning om grundläggande AI-modeller

Grundmodeller har blivit avgörande för att forma framtidens AI-system. Dessa modeller fungerar som hörnstenen för utvecklingen av mer komplexa och intelligenta AI-applikationer. Nedan följer ett urval av vetenskapliga artiklar som behandlar olika aspekter av grundmodeller, och ger insikter i deras arkitektur, etiska överväganden, styrning och mer.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Författare: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Denna artikel diskuterar den framväxande rollen för grundmodeller som ChatGPT och Gemini som centrala komponenter i framtida AI-system. Den belyser bristen på systematiska riktlinjer inom arkitekturdesign och tar upp utmaningar kopplade till grundmodellernas utvecklade förmågor. Författarna föreslår en mönsterorienterad referensarkitektur för att designa ansvarsfulla grundmodellbaserade system som balanserar potentiella fördelar med tillhörande risker.
   Läs mer

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Författare: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Denna studie ger en bibliometrisk analys av AI-etik under de senaste två decennierna, med fokus på utvecklingsfaserna för AI-etik i takt med att generativ AI och grundmodeller vuxit fram. Författarna föreslår en framtida fas där AI blir allt mer maskinlikt i takt med att den närmar sig mänsklig intellektuell kapacitet. Detta framåtblickande perspektiv ger insikter om den etiska utveckling som krävs parallellt med teknologiska framsteg.
   Läs mer

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Författare: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Artikeln undersöker AI-styrning och ansvar genom fallstudien Anthropic’s Claude, en grundläggande AI-modell. Genom att analysera den enligt NIST AI Risk Management Framework och EU:s AI Act identifierar författarna potentiella hot och föreslår strategier för riskminimering. Studien understryker vikten av transparens, benchmarking och datahantering för ansvarsfull AI-utveckling.
   Läs mer

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Författare: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Denna rapport förespråkar skapandet av nationella register över avancerade AI-modeller som ett sätt att förbättra AI-styrning. Författarna menar att dessa register kan ge viktiga insikter om modellarkitektur, storlek och träningsdata, och därmed anpassa AI-styrning till praxis inom andra samhällsviktiga industrier. De föreslagna registren syftar till att stärka AI-säkerheten och samtidigt främja innovation.
   Läs mer