Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji?

Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji?

Krótka odpowiedź: Modele podstawowe to duże, uniwersalne modele sztucznej inteligencji trenowane na rozległych, obszernych zbiorach danych, a następnie dostosowywane do wielu zadań (pisanie, wyszukiwanie, kodowanie, obrazy) poprzez podpowiedzi, dostrajanie, narzędzia lub wyszukiwanie. Jeśli potrzebujesz wiarygodnych odpowiedzi, połącz je z ugruntowaniem (takim jak RAG), jasnymi ograniczeniami i weryfikacjami, zamiast pozwalać im improwizować.

Najważniejsze wnioski:

Definicja : Jeden szeroko wyszkolony model bazowy, ponownie wykorzystywany w wielu zadaniach, a nie jedno zadanie na model.

Adaptacja : Użyj podpowiedzi, dostrajania, LoRA/adapterów, RAG i narzędzi do sterowania zachowaniem.

Dopasowanie generatywne : Umożliwiają generowanie tekstu, obrazów, dźwięków, kodu i treści multimodalnych.

Sygnały jakościowe : priorytetyzacja sterowalności, mniejszej liczby halucynacji, zdolności multimodalnych i efektywnego wnioskowania.

Kontrola ryzyka : Plan na wypadek halucynacji, stronniczości, wycieku danych osobowych i szybkiego wprowadzania danych poprzez zarządzanie i testowanie.

Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji? Infografika

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Czym jest firma AI
Dowiedz się, w jaki sposób firmy zajmujące się sztuczną inteligencją budują produkty, zespoły i modele przychodów.

🔗 Jak wygląda kod AI
Zobacz przykłady kodu AI, od modeli Pythona po interfejsy API.

🔗 Czym jest algorytm sztucznej inteligencji
Dowiedz się, czym są algorytmy sztucznej inteligencji i jak podejmują decyzje.

🔗 Czym jest technologia AI
Poznaj podstawowe technologie sztucznej inteligencji, które napędzają automatyzację, analizę i inteligentne aplikacje.

1) Modele fundamentowe – definicja bez mgły 🧠

Model podstawowy to obszerny, uniwersalny model sztucznej inteligencji trenowany na szerokiej gamie danych (zwykle ogromnych), dzięki czemu można go dostosować do wielu zadań, a nie tylko do jednego ( NIST , Stanford CRFM ).

Zamiast budować oddzielny model dla:

  • pisanie e-maili

  • odpowiadanie na pytania

  • podsumowywanie plików PDF

  • generowanie obrazów

  • klasyfikowanie zgłoszeń pomocy technicznej

  • tłumaczenie języków

  • tworzenie sugestii dotyczących kodu

…trenujesz jeden duży model bazowy, który „uczy się świata” w sposób statystyczny, a następnie dostosowujesz go do konkretnych zadań za pomocą podpowiedzi, dostrajania lub dodatkowych narzędzi ( Bommasani i in., 2021 ).

Innymi słowy: to ogólny silnik , którym można sterować.

I tak, kluczowym słowem jest „ogólne”. W tym tkwi cały sekret.

2) Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji? (Jak konkretnie się do nich odnoszą) 🎨📝

zatem są modele bazowe w generatywnej sztucznej inteligencji? To modele bazowe, które napędzają systemy generujące nową treść – tekst, obrazy, dźwięk, kod, wideo i coraz częściej… kombinacje wszystkich tych elementów ( NIST , profil generatywnej sztucznej inteligencji NIST ).

Sztuczna inteligencja generatywna nie polega tylko na przewidywaniu etykiet takich jak „spam / nie spam”. Chodzi o generowanie wyników, które wyglądają, jakby zostały stworzone przez człowieka.

  • akapity

  • wiersze

  • opisy produktów

  • ilustracje

  • melodie

  • prototypy aplikacji

  • głosy syntetyczne

  • i czasami nieprawdopodobnie pewne bzdury 🙃

Modele fundamentowe są szczególnie dobre, ponieważ:

  • wchłonęli szerokie wzorce z ogromnych zestawów danych ( Bommasani i in., 2021 )

  • mogą uogólniać je na nowe podpowiedzi (nawet te dziwne) ( Brown i in., 2020 )

  • można je ponownie wykorzystać do realizacji dziesiątek celów bez konieczności ponownego szkolenia od podstaw ( Bommasani i in., 2021 )

To „warstwa bazowa” – jak ciasto chlebowe. Można je upiec w bagietce, pizzy albo bułeczkach cynamonowych… nie jest to idealna metafora, ale rozumiesz 😄

3) Dlaczego wszystko zmienili (i dlaczego ludzie nie przestaną o nich mówić) 🚀

Przed pojawieniem się modeli fundacyjnych, duża część sztucznej inteligencji była ukierunkowana na konkretne zadania:

  • trenować model do analizy sentymentów

  • przeszkolić innego do tłumaczenia

  • przeszkolić innego do klasyfikacji obrazów

  • przeszkolić inną osobę do rozpoznawania nazwanych jednostek

To działało, ale było powolne, drogie i dość… kruche.

Modele fundacji odwróciły sprawę:

  • przeszkolić raz (duży wysiłek)

  • ponowne wykorzystanie wszędzie (duża korzyść) ( Bommasani i in., 2021 )

To ponowne wykorzystanie jest mnożnikiem. Firmy mogą zbudować 20 funkcji na bazie jednej rodziny modeli, zamiast wyważać otwarte drzwi 20 razy.

Ponadto doświadczenie użytkownika stało się bardziej naturalne:

  • nie „używasz klasyfikatora”

  • rozmawiasz z modelką, jakby była pomocnym współpracownikiem, który nigdy nie śpi ☕🤝

Czasami jest to jak ze współpracownikiem, który pewnie wszystko źle rozumie, ale hej. Rozwój.

4) Główna idea: pretrening + adaptacja 🧩

Prawie wszystkie modele fundamentów opierają się na pewnym schemacie ( Stanford CRFM , NIST ):

Wstępne szkolenie (faza „wchłaniania Internetu”) 📚

Model jest trenowany na ogromnych, obszernych zbiorach danych z wykorzystaniem uczenia samonadzorowanego ( NIST ). W przypadku modeli językowych zazwyczaj oznacza to przewidywanie brakujących słów lub kolejnego tokena ( Devlin i in., 2018 ; Brown i in., 2020 ).

Nie chodzi o to, żeby nauczyć go jednego zadania. Chodzi o to, żeby nauczyć go ogólnych reprezentacji :

  • gramatyka

  • fakty (rodzaj)

  • wzorce rozumowania (czasami)

  • style pisania

  • struktura kodu

  • wspólny ludzki zamiar

Adaptacja (faza „praktycznego zastosowania”) 🛠️

Następnie dostosuj go, używając jednego lub więcej z następujących:

  • podpowiedzi (instrukcje w języku zrozumiałym)

  • dostrajanie instrukcji (uczenie wykonywania instrukcji) ( Wei i in., 2021 )

  • dostrajanie (szkolenie na danych Twojej domeny)

  • LoRA / adaptery (lekkie metody dostrajania) ( Hu i in., 2021 )

  • RAG (generacja rozszerzona o wyszukiwanie – model konsultuje się z dokumentacją) ( Lewis i in., 2020 )

  • korzystanie z narzędzi (wywoływanie funkcji, przeglądanie wewnętrznych systemów itp.)

Dlatego ten sam model bazowy może napisać scenę romansową… a pięć sekund później pomóc w debugowaniu zapytania SQL 😭

5) Co sprawia, że ​​model fundamentu jest dobry? ✅

To jest fragment, który ludzie pomijają, a później żałują.

„Dobry” model fundamentu to nie tylko „większy”. Większy oczywiście pomaga… ale to nie wszystko. Dobra wersja modelu fundamentu zazwyczaj zawiera:

Silna generalizacja 🧠

Sprawdza się dobrze w wielu zadaniach bez konieczności ponownego szkolenia w zakresie konkretnego zadania ( Bommasani i in., 2021 ).

Sterowanie i sterowność 🎛️

Może niezawodnie wykonywać instrukcje takie jak:

  • „bądź zwięzły”

  • „użyj punktów wypunktowanych”

  • „pisz w przyjaznym tonie”

  • „nie ujawniaj poufnych informacji”

Niektóre modele są sprytne, ale śliskie. Jak próba utrzymania mydła w kostce pod prysznicem. Pomocne, ale kapryśne 😅

Niska skłonność do halucynacji (lub co najmniej szczera niepewność) 🧯

Żaden model nie jest odporny na halucynacje, ale te dobre:

  • mieć mniej halucynacji

  • częściej przyznawać się do niepewności

  • trzymaj się bliżej dostarczonego kontekstu podczas korzystania z wyszukiwania ( Ji i in., 2023 , Lewis i in., 2020 )

Dobra zdolność multimodalna (gdy jest to potrzebne) 🖼️🎧

Jeśli tworzysz asystentów, którzy potrafią czytać obrazy, interpretować wykresy lub rozumieć dźwięki, multimodalność ma ogromne znaczenie ( Radford i in., 2021 ).

Efektywne wnioskowanie ⚡

Opóźnienie i koszt mają znaczenie. Model, który jest mocny, ale powolny, jest jak samochód sportowy z przebitą oponą.

Bezpieczeństwo i zachowanie równowagi 🧩

Nie tylko „odrzuć wszystko”, ale:

  • unikaj szkodliwych instrukcji

  • zmniejszyć stronniczość

  • podchodź do delikatnych tematów ostrożnie

  • oprzeć się podstawowym próbom jailbreaku (w pewnym stopniu…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentacja + ekosystem 🌱

Brzmi to nudno, ale jest prawdą:

  • obróbka

  • uprzęże ewaluacyjne

  • opcje wdrażania

  • kontrola przedsiębiorstwa

  • wsparcie w zakresie dostrajania

Tak, „ekosystem” to niejasne słowo. Też go nienawidzę. Ale ma znaczenie.

6) Tabela porównawcza – typowe opcje modeli bazowych (i do czego się nadają) 🧾

Poniżej znajduje się praktyczna, nieco niedoskonała tabela porównawcza. Nie jest to „jedyna prawdziwa lista”, raczej: co ludzie wybierają w naturze.

narzędzie / typ modelu publiczność cenowo dlaczego to działa
Własnościowy LLM (w stylu czatu) zespoły chcące szybkości i polerowania oparte na użytkowaniu / subskrypcji Świetna instrukcja, dobra ogólna wydajność, zazwyczaj najlepszy produkt „od razu po wyjęciu z pudełka” 😌
Studia LLM o otwartej wadze (z możliwością samodzielnego prowadzenia) budowniczych, którzy chcą mieć kontrolę koszty infrastruktury (i bóle głowy) Możliwość dostosowania, dbałość o prywatność, możliwość uruchomienia lokalnego… jeśli lubisz majsterkować o północy
Generator obrazu dyfuzyjnego kreatywni, zespoły projektowe od darmowych do płatnych Doskonała synteza obrazu, różnorodność stylów, iteracyjne przepływy pracy (a także: palce mogą się pomylić) ✋😬 ( Ho i in., 2020 , Rombach i in., 2021 )
Multimodalny model „wizja-język” aplikacje odczytujące obrazy i tekst oparte na użytkowaniu Umożliwia zadawanie pytań dotyczących obrazów, zrzutów ekranu i diagramów – zaskakująco przydatne ( Radford i in., 2021 )
Osadzanie modelu fundamentu wyszukiwanie + systemy RAG niski koszt za połączenie Zamienia tekst w wektory do wyszukiwania semantycznego, klastrowania, rekomendacji – cicha energia MVP ( Karpukhin i in., 2020 , Douze i in., 2024 )
Model podstawowy mowy na tekst centra telefoniczne, twórcy oparte na użytkowaniu / lokalne Szybka transkrypcja, obsługa wielu języków, wystarczająca jakość nawet przy głośnym dźwięku (zwykle) 🎙️ ( Whisper )
Model podstawowy tekstu na mowę zespoły produktowe, media oparte na użytkowaniu Naturalne generowanie głosu, style głosu, narracja – może być niesamowicie realistyczne ( Shen i in., 2017 )
LLM skoncentrowany na kodzie programiści oparte na użytkowaniu / subskrypcji Lepiej radzę sobie ze wzorcami kodu, debugowaniem, refaktoryzacją… ale nadal nie potrafię czytać w myślach 😅

Zauważ, że „model fundamentowy” nie oznacza wyłącznie „chatbota”. Osadzenia i modele mowy również mogą mieć charakter fundamentowy, ponieważ są szerokie i można je ponownie wykorzystywać w różnych zadaniach ( Bommasani i in., 2021 , NIST ).

7) Przyjrzyjmy się bliżej: w jaki sposób uczą się modele podstaw języka (wersja vibe) 🧠🧃

Modele podstaw językowych (często nazywane LLM) są zazwyczaj trenowane na ogromnych zbiorach tekstu. Uczą się poprzez przewidywanie tokenów ( Brown i in., 2020 ). To wszystko. Żadnego magicznego pyłu.

Ale magia polega na tym, że przewidywanie tokenów zmusza model do nauczenia się struktury ( CSET ):

  • gramatyka i składnia

  • relacje tematyczne

  • wzorce przypominające rozumowanie (czasami)

  • typowe sekwencje myśli

  • jak ludzie wyjaśniają rzeczy, kłócą się, przepraszają, negocjują, uczą

To jak nauka naśladowania milionów rozmów bez „rozumienia”, jak to robią ludzie. Co brzmi, jakby to nie powinno działać… a jednak wciąż działa.

Jedno lekkie przesadzenie: to w zasadzie jak skompresowanie ludzkiego pisma do gigantycznego mózgu probabilistycznego.
Z drugiej strony, ta metafora jest trochę przeklęta. Ale ruszamy 😄

8) Przyjrzyjmy się bliżej: modele dyfuzji (dlaczego obrazy działają inaczej) 🎨🌀

Modele fundamentów obrazu często wykorzystują dyfuzyjne ( Ho i in., 2020 , Rombach i in., 2021 ).

Szkicowy pomysł:

  1. dodawaj szum do obrazów, aż będą przypominać statyczne obrazy telewizyjne

  2. trenuj model, aby krok po kroku odwrócić ten szum

  3. w momencie generacji rozpocznij od szumu i „odszumij” obraz, kierując się wskazówkami ( Ho i in., 2020 )

Dlatego generowanie obrazu przypomina „wywoływanie” zdjęcia, z tą różnicą, że na zdjęciu jest smok w trampkach w alejce supermarketu 🛒🐉

Modele dyfuzyjne są dobre, ponieważ:

  • generują wysokiej jakości wizualizacje

  • mogą być silnie kierowane tekstem

  • wspierają iteracyjne udoskonalanie (wariacje, uzupełnianie, skalowanie) ( Rombach i in., 2021 )

Czasami zmagają się również z:

  • renderowanie tekstu wewnątrz obrazów

  • drobne szczegóły anatomii

  • spójna tożsamość postaci we wszystkich scenach (co prawda wciąż się poprawia)

9) Przyjrzyjmy się bliżej: multimodalne modele fundamentów (tekst + obrazy + dźwięk) 👀🎧📝

Modele fundamentów multimodalnych mają na celu zrozumienie i generowanie danych obejmujących wiele typów:

Dlaczego ma to znaczenie w prawdziwym życiu:

  • obsługa klienta może interpretować zrzuty ekranu

  • narzędzia ułatwiające dostęp mogą opisywać obrazy

  • aplikacje edukacyjne mogą wyjaśniać diagramy

  • twórcy mogą szybko remiksować formaty

  • narzędzia biznesowe potrafią „odczytać” zrzut ekranu pulpitu nawigacyjnego i go podsumować

W praktyce systemy multimodalne często dopasowują reprezentacje:

  • zamień obraz na osadzenia

  • zamień tekst na osadzenia

  • poznaj wspólną przestrzeń, w której „kot” pasuje do pikseli kota 😺 ( Radford i in., 2021 )

Nie zawsze jest to eleganckie. Czasami jest zszyte jak kołdra. Ale działa.

10) Dostrajanie kontra podpowiadanie kontra RAG (jak dostosowujesz model bazowy) 🧰

Jeśli chcesz wdrożyć model podstawowy w konkretnej dziedzinie (prawo, medycyna, obsługa klienta, wiedza wewnętrzna), masz do dyspozycji kilka dźwigni:

Podpowiadam 🗣️

Najszybsze i najprostsze.

  • zalety: brak konieczności szkolenia, natychmiastowa iteracja

  • wady: może być niespójny, ograniczony kontekst, kruchy w działaniu

Dostrajanie 🎯

Kontynuuj szkolenie modelu na podstawie podanych przykładów.

  • zalety: bardziej spójne zachowanie, lepszy język domeny, możliwość skrócenia długości komunikatu

  • wady: koszt, wymagania dotyczące jakości danych, ryzyko nadmiernego dopasowania, konserwacja

Lekkie strojenie (LoRA / adaptery) 🧩

Bardziej efektywna wersja dostrajania ( Hu i in., 2021 ).

  • zalety: tańsze, modułowe, łatwiejsze do wymiany

  • wady: nadal potrzeba szkolenia i oceny

RAG (generacja wspomagana wyszukiwaniem) 🔎

Model pobiera istotne dokumenty z bazy wiedzy i na ich podstawie udziela odpowiedzi ( Lewis i in., 2020 ).

  • zalety: aktualna wiedza, cytowania wewnętrzne (jeśli wdrożysz), mniej przekwalifikowań

  • wady: jakość pobierania może decydować o powodzeniu lub porażce, wymaga dobrego dzielenia na fragmenty i osadzania

Poważnie mówiąc: wiele udanych systemów łączy podpowiedzi i RAG. Dostrajanie jest potężne, ale nie zawsze konieczne. Ludzie rzucają się na to zbyt pochopnie, bo brzmi imponująco 😅

11) Ryzyko, ograniczenia i sekcja „proszę nie stosować tego na ślepo” 🧯😬

Modele bazowe są potężne, ale nie są tak stabilne jak tradycyjne oprogramowanie. Przypominają raczej… utalentowanego stażystę z problemami z pewnością siebie.

Kluczowe ograniczenia, które należy uwzględnić w planowaniu:

Halucynacje 🌀

Modele mogą wynaleźć:

  • fałszywe źródła

  • nieprawdziwe fakty

  • prawdopodobne, ale błędne kroki ( Ji i in., 2023 )

Środki zaradcze:

  • RAG z ugruntowanym kontekstem ( Lewis i in., 2020 )

  • ograniczone wyniki (schematy, wywołania narzędzi)

  • wyraźna instrukcja „nie zgaduj”

  • warstwy weryfikacji (reguły, kontrole krzyżowe, przegląd ludzki)

Uprzedzenia i szkodliwe wzorce ⚠️

Ponieważ dane treningowe odzwierciedlają ludzi, możesz uzyskać:

Środki zaradcze:

Prywatność danych i wyciek 🔒

Jeśli wprowadzasz poufne dane do punktu końcowego modelu, musisz wiedzieć:

  • jak to jest przechowywane

  • czy jest używany do szkolenia

  • jakie rejestrowanie istnieje

  • co kontroluje potrzeby Twojej organizacji ( NIST AI RMF 1.0 )

Środki zaradcze:

Szybka iniekcja (szczególnie w przypadku RAG) 🕳️

Jeśli model odczyta tekst, któremu nie można zaufać, tekst ten może próbować nim manipulować:

Środki zaradcze:

Nie chcę cię straszyć. Po prostu… lepiej wiedzieć, gdzie skrzypią deski podłogowe.

12) Jak wybrać model fundamentu dla swojego przypadku użycia 🎛️

Jeśli wybierasz model fundamentu (lub budujesz na bazie jednego), zacznij od poniższych wskazówek:

Zdefiniuj, co generujesz 🧾

  • tylko tekst

  • obrazy

  • audio

  • mieszany multimodalny

Ustaw poprzeczkę faktyczności 📌

Jeśli potrzebujesz wysokiej dokładności (finanse, zdrowie, prawo, bezpieczeństwo):

  • będziesz potrzebować RAG ( Lewis i in., 2020 )

  • będziesz chciał potwierdzenia

  • będziesz chciał, aby recenzja człowieka była włączona w pętlę (przynajmniej czasami) ( NIST AI RMF 1.0 )

Określ docelowy poziom opóźnienia ⚡

Czat jest natychmiastowy. Podsumowanie partii może być wolniejsze.
Jeśli potrzebujesz natychmiastowej odpowiedzi, rozmiar modelu i hosting mają znaczenie.

Potrzeby dotyczące prywatności i zgodności z przepisami 🔐

Niektóre zespoły wymagają:

Zrównoważyć budżet i cierpliwość operacyjną 😅

Samodzielny hosting zapewnia kontrolę, ale zwiększa złożoność.
Zarządzane interfejsy API są proste, ale mogą być drogie i mniej konfigurowalne.

Mała praktyczna wskazówka: najpierw stwórz prototyp czegoś prostego, a potem go udoskonal. Zaczynanie od „idealnej” konfiguracji zazwyczaj spowalnia cały proces.

13) Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji? (Szybki model mentalny) 🧠✨

Wróćmy do tematu. Czym są modele podstawowe w generatywnej sztucznej inteligencji?

Są to:

  • duże, ogólne modele trenowane na szerokich danych ( NIST , Stanford CRFM )

  • zdolny do generowania treści (tekst, obrazy, dźwięk itp.) ( NIST Generative AI Profile )

  • możliwość dostosowania do wielu zadań za pomocą podpowiedzi, dostrajania i wyszukiwania ( Bommasani i in., 2021 )

  • warstwa bazowa zasilająca większość nowoczesnych produktów generatywnej sztucznej inteligencji

Nie są to pojedyncze architektury ani marki. Są kategorią modeli, które zachowują się jak platforma.

Model podstawowy bardziej przypomina kuchnię niż kalkulator. Można w nim ugotować mnóstwo posiłków. Można też przypalić tosty, jeśli się nie uważa… ale kuchnia i tak jest całkiem poręczna 🍳🔥

14) Podsumowanie i wnioski ✅🙂

Modele podstawowe to wielokrotnego użytku silniki generatywnej sztucznej inteligencji. Są one szeroko trenowane, a następnie dostosowywane do konkretnych zadań poprzez podpowiedzi, dostrajanie i wyszukiwanie ( NIST , Stanford CRFM ). Mogą być niesamowite, chaotyczne, potężne, a czasem wręcz absurdalne – wszystko naraz.

Podsumowanie:

Jeśli budujesz cokolwiek z wykorzystaniem sztucznej inteligencji generatywnej, zrozumienie modeli fundamentów nie jest opcjonalne. To cała podłoga, na której stoi budynek… i tak, czasami podłoga trochę się chwieje 😅

Często zadawane pytania

Modele fundamentów, w prostych słowach

Model podstawowy to obszerny, uniwersalny model sztucznej inteligencji, trenowany na szerokiej gamie danych, dzięki czemu może być ponownie wykorzystywany do wielu zadań. Zamiast budować jeden model na zadanie, zaczynasz od solidnego modelu „bazowego” i dostosowujesz go w razie potrzeby. Ta adaptacja często odbywa się poprzez podpowiedzi, dostrajanie, wyszukiwanie (RAG) lub narzędzia. Główną ideą jest szerokość i sterowalność.

Czym różnią się modele podstawowe od tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji ukierunkowanych na konkretne zadania

Tradycyjna sztuczna inteligencja często trenuje oddzielny model dla każdego zadania, takiego jak analiza sentymentu czy tłumaczenie. Modele podstawowe odwracają ten schemat: wstępnie trenują raz, a następnie wykorzystują ponownie w wielu funkcjach i produktach. Pozwala to ograniczyć powielanie działań i przyspieszyć wdrażanie nowych funkcji. Wadą jest to, że mogą być mniej przewidywalne niż klasyczne oprogramowanie, chyba że doda się ograniczenia i testy.

Modele fundamentowe w generatywnej sztucznej inteligencji

W generatywnej sztucznej inteligencji modele bazowe to systemy bazowe, które mogą generować nowe treści, takie jak tekst, obrazy, dźwięk, kod czy dane wyjściowe multimodalne. Nie ograniczają się one do etykietowania ani klasyfikowania; generują odpowiedzi przypominające pracę stworzoną przez człowieka. Ponieważ uczą się ogólnych wzorców podczas wstępnego treningu, potrafią obsługiwać wiele typów i formatów komunikatów. Stanowią one „warstwę bazową” większości współczesnych doświadczeń generatywnych.

Jak modele podstawowe uczą się podczas wstępnego treningu

Większość modeli podstaw językowych uczy się, przewidując tokeny, takie jak następne słowo lub brakujące słowa w tekście. Ten prosty cel skłania je do internalizacji struktur, takich jak gramatyka, styl i typowe wzorce wyjaśniania. Potrafią również przyswoić ogromną ilość wiedzy o świecie, choć nie zawsze w sposób wiarygodny. Rezultatem jest silna, ogólna reprezentacja, którą można później wykorzystać w konkretnych pracach.

Różnica między podpowiedziami, dostrajaniem, LoRA i RAG

Podpowiedzi to najszybszy sposób sterowania zachowaniem za pomocą instrukcji, ale bywa on niestabilny. Dostrajanie pozwala na dalsze trenowanie modelu na przykładach, aby uzyskać bardziej spójne zachowanie, ale wiąże się z większymi kosztami i konserwacją. LoRA/adaptery to lżejsze podejście do dostrajania, które często jest tańsze i bardziej modułowe. RAG pobiera odpowiednie dokumenty i generuje odpowiedź modelu w tym kontekście, co pomaga w zachowaniu świeżości i ugruntowania.

Kiedy stosować RAG zamiast dostrajania

RAG to często dobry wybór, gdy potrzebujesz odpowiedzi opartych na aktualnych dokumentach lub wewnętrznej bazie wiedzy. Może ograniczyć „zgadywanie”, dostarczając modelowi odpowiedni kontekst w trakcie generowania. Dostrajanie jest lepszym rozwiązaniem, gdy potrzebujesz spójnego stylu, frazowania domenowego lub zachowania, którego nie da się niezawodnie uzyskać za pomocą podpowiedzi. Wiele praktycznych systemów łączy podpowiedzi i RAG przed przejściem do dostrajania.

Jak zmniejszyć halucynacje i uzyskać bardziej wiarygodne odpowiedzi

Powszechnym podejściem jest ugruntowanie modelu za pomocą funkcji pobierania (RAG), aby pozostawał on blisko podanego kontekstu. Można również ograniczyć dane wyjściowe za pomocą schematów, wymagać wywołań narzędzi dla kluczowych kroków i dodawać wyraźne instrukcje „nie zgaduj”. Istotne są również warstwy weryfikacji, takie jak sprawdzanie reguł, weryfikacja krzyżowa i weryfikacja przez człowieka w przypadku przypadków użycia o wyższej wadze. Traktuj model jak probabilistyczny pomocnik, a nie domyślne źródło prawdy.

Największe ryzyka związane z modelami fundamentowymi w produkcji

Do typowych zagrożeń należą halucynacje, stronnicze lub szkodliwe wzorce z danych treningowych oraz wyciek danych osobowych w przypadku niewłaściwego przetwarzania wrażliwych danych. Systemy mogą być również podatne na wstrzyknięcia podpowiedzi, zwłaszcza gdy model odczytuje niezaufany tekst z dokumentów lub treści internetowych. Środki zaradcze zazwyczaj obejmują zarządzanie, red-teaming, kontrolę dostępu, bezpieczniejsze wzorce podpowiedzi oraz ustrukturyzowaną ocenę. Planuj te zagrożenia wcześnie, zamiast później je łatać.

Szybka iniekcja i dlaczego ma to znaczenie w systemach RAG

Wstrzyknięcie podpowiedzi (prompt injection) ma miejsce, gdy niezaufany tekst próbuje zastąpić instrukcje, takie jak „ignoruj ​​poprzednie instrukcje” lub „ujawnij sekrety”. W RAG pobrane dokumenty mogą zawierać te złośliwe instrukcje, a model może je zastosować, jeśli nie zachowasz ostrożności. Powszechnym podejściem jest izolowanie instrukcji systemowych, oczyszczanie pobranej zawartości i poleganie na zasadach opartych na narzędziach, a nie wyłącznie na podpowiedziach. Testowanie z wykorzystaniem danych wejściowych pochodzących od przeciwnika pomaga wykryć słabe punkty.

Jak wybrać model fundamentu dla swojego przypadku użycia

Zacznij od zdefiniowania, co chcesz wygenerować: tekst, obrazy, dźwięk, kod lub dane wyjściowe multimodalne. Następnie ustaw poprzeczkę dotyczącą faktów – domeny o wysokiej dokładności często wymagają uziemienia (RAG), walidacji, a czasem weryfikacji przez człowieka. Weź pod uwagę opóźnienia i koszty, ponieważ silny model, który jest powolny lub drogi, może być trudny do wdrożenia. Na koniec dopasuj potrzeby dotyczące prywatności i zgodności do opcji wdrożenia i kontroli.

Odniesienia

  1. Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – Model Podstawowy (termin słownikowy) – csrc.nist.gov

  2. Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – NIST AI 600-1: Profil generatywnej sztucznej inteligencji – nvlpubs.nist.gov

  3. Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – NIST AI 100-1: Ramy zarządzania ryzykiem AI (AI RMF 1.0) – nvlpubs.nist.gov

  4. Centrum Badań nad Modelami Fundacyjnymi Uniwersytetu Stanforda (CRFM) – Raport – crfm.stanford.edu

  5. arXiv – O szansach i zagrożeniach związanych z modelami podstawowymi (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv – Modele językowe to osoby uczące się w nielicznych przypadkach (Brown i in., 2020) – arxiv.org

  7. arXiv – Generowanie danych wspomagane wyszukiwaniem dla zadań przetwarzania języka naturalnego wymagających dużej wiedzy (Lewis i in., 2020) – arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptacja niskiego rzędu dużych modeli językowych (Hu i in., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Wstępne trenowanie głębokich transformatorów dwukierunkowych w celu zrozumienia języka (Devlin i in., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv – Dopracowane modele językowe to osoby uczące się bez zbędnych przygotowań (Wei i in., 2021) – arxiv.org

  11. Biblioteka cyfrowa ACM – Badanie halucynacji w generowaniu języka naturalnego (Ji i in., 2023) – dl.acm.org

  12. arXiv – Uczenie się przenośnych modeli wizualnych z wykorzystaniem nadzoru nad językiem naturalnym (Radford i in., 2021) – arxiv.org

  13. arXiv - Modele probabilistyczne odszumiania dyfuzji (Ho i in., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv – Synteza obrazów o wysokiej rozdzielczości z modelami dyfuzji utajonej (Rombach i in., 2021) – arxiv.org

  15. arXiv – wyszukiwanie gęstych fragmentów tekstu w celu odpowiedzi na pytania w domenie otwartej (Karpukhin i in., 2020) – arxiv.org

  16. arXiv – Biblioteka Faissa (Douze i in., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI – Przedstawiamy Whisper – openai.com

  18. arXiv - Naturalna synteza TTS poprzez kondycjonowanie sieci WaveNet na podstawie przewidywań spektrogramów Mel (Shen i in., 2017) - arxiv.org

  19. Centrum Bezpieczeństwa i Nowych Technologii (CSET), Uniwersytet Georgetown – Zaskakująca moc przewidywania następnego słowa: wyjaśnienie dużych modeli językowych (część 1) – cset.georgetown.edu

  20. USENIX – Ekstrakcja danych treningowych z dużych modeli językowych (Carlini i in., 2021) – usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Wstrzyknięcie natychmiastowe - genai.owasp.org

  22. arXiv – Więcej niż prosiłeś: kompleksowa analiza nowych zagrożeń związanych z wstrzykiwaniem kodu w zintegrowane z aplikacją duże modele językowe (Greshake i in., 2023) – arxiv.org

  23. Seria ściągawek OWASP – ściągawka dotycząca zapobiegania iniekcji natychmiastowych LLM – cheatsheetseries.owasp.org

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga