Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustumallit?

Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustumallit?

Lyhyt vastaus: Perusmallit ovat laajoja, yleiskäyttöisiä tekoälymalleja, joita koulutetaan laajoilla tietojoukoilla ja mukautetaan sitten moniin tehtäviin (kirjoittaminen, hakeminen, koodaus, kuvat) kehotteiden, hienosäädön, työkalujen tai haun avulla. Jos tarvitset luotettavia vastauksia, yhdistä ne maadoitukseen (kuten RAG), selkeisiin rajoituksiin ja tarkistuksiin sen sijaan, että annat niiden improvisoida.

Keskeiset tiedot:

Määritelmä : Yhtä laajasti koulutettua perusmallia käytetään uudelleen useissa tehtävissä, ei yhtä tehtävää mallia kohden.

Sopeutuminen : Käytä kehotuksia, hienosäätöä, LoRA:ta/sovittimia, RAG:ia ja työkaluja käyttäytymisen ohjaamiseen.

Generatiivinen sovitus : Ne mahdollistavat tekstin, kuvan, äänen, koodin ja multimodaalisen sisällön luomisen.

Laadukkaat signaalit : Priorisoi hallittavuutta, vähemmän hallusinaatioita, monimuotoista kykyä ja tehokasta päättelyä.

Riskienhallinta : Suunnittele hallusinaatioiden, ennakkoluulojen ja yksityisyyden vuotamisen varalta ja anna nopea riskien hallinta ja testaus.

Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustusmallit? Infografiikka

Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:

🔗 Mikä on tekoälyyritys
Ymmärrä, miten tekoälyyritykset rakentavat tuotteita, tiimejä ja ansaintamalleja.

🔗 Miltä tekoälykoodi näyttää
Katso esimerkkejä tekoälykoodista Python-malleista API-rajapintoihin.

🔗 Mikä on tekoälyalgoritmi
Opi, mitä tekoälyalgoritmit ovat ja miten ne tekevät päätöksiä.

🔗 Mikä on tekoälyteknologia
Tutustu keskeisiin tekoälyteknologioihin, jotka tukevat automaatiota, analytiikkaa ja älykkäitä sovelluksia.

1) Perusmallit - sumuton määritelmä 🧠

Perusmalli on laaja, yleiskäyttöinen tekoälymalli, jota koulutetaan laajalla datamäärällä (yleensä valtavalla määrällä dataa), jotta sitä voidaan mukauttaa moniin tehtäviin, ei vain yhteen ( NIST , Stanford CRFM ).

Erillisen mallin rakentamisen sijaan:

  • sähköpostien kirjoittaminen

  • kysymyksiin vastaaminen

  • PDF-tiedostojen yhteenveto

  • kuvien luominen

  • tukipyyntöjen luokittelu

  • kielten kääntäminen

  • koodiehdotusten tekeminen

...koulutat yhden ison perusmallin, joka ”oppii maailmaa” sumealla tilastollisella tavalla, ja sitten mukautat sitä tiettyihin tehtäviin kehotteilla, hienosäädöllä tai lisätyökaluilla ( Bommasani et al., 2021 ).

Toisin sanoen: se on yleismoottori , jota voit ohjata.

Ja kyllä, avainsana on "yleinen". Siinä koko juju piilee.

2) Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustumallit? (Miten ne sopivat erityisesti) 🎨📝

Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustumallit? Ne ovat pohjamallit, jotka pyörittävät järjestelmiä, jotka voivat tuottaa uutta sisältöä – tekstiä, kuvia, ääntä, koodia, videota ja yhä enemmän… näiden kaikkien sekoituksia ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

Generatiivinen tekoäly ei ole pelkästään sellaisten tunnisteiden ennustamista kuin "roskaposti / ei roskapostia". Se tuottaa tuloksia, jotka näyttävät siltä kuin ne olisi tehnyt ihminen.

  • kappaleet

  • runoja

  • tuotekuvaukset

  • kuvitukset

  • melodiat

  • sovellusprototyypit

  • synteettiset äänet

  • ja joskus epäuskottavan itsevarmaa hölynpölyä 🙃

Perusmallit ovat erityisen hyviä, koska:

Ne ovat "pohjakerros" - kuten leipätaikina. Voit paistaa siitä patongin, pizzan tai kanelipullat... ei täydellinen metafora, mutta ymmärrät varmaan 😄

3) Miksi he muuttivat kaiken (ja miksi ihmiset eivät lakkaa puhumasta heistä) 🚀

Ennen perusmalleja suuri osa tekoälystä oli tehtäväkohtaista:

  • kouluttaa malli mielipideanalyysiä varten

  • kouluttaa toisen kääntämään

  • kouluttaa toisen kuvien luokitteluun

  • kouluttaa toisen nimettyjen entiteettien tunnistukseen

Se toimi, mutta se oli hidasta, kallista ja tavallaan… haurasta.

Perusmallit käänsivät asian toisinpäin:

Tuo uudelleenkäyttö on kerrannaisvaikutus. Yritykset voivat rakentaa 20 ominaisuutta yhden malliperheen päälle sen sijaan, että pyörää keksittäisiin uudelleen 20 kertaa.

Myös käyttökokemuksesta tuli luonnollisempi:

  • et käytä luokittelijaa

  • puhut mallille kuin se olisi avulias työtoveri, joka ei koskaan nuku ☕🤝

Joskus se on myös kuin työkaveri, joka itsevarmasti ymmärtää kaiken väärin, mutta hei. Kasvua.

4) Ydinajatus: esikoulutus + sopeutuminen 🧩

Lähes kaikki perustusmallit noudattavat tiettyä kaavaa ( Stanford CRFM , NIST ):

Esikoulutus (internet-omaksumisvaihe) 📚

Mallia koulutetaan massiivisilla, laajoilla tietojoukoilla käyttäen itseohjattua oppimista ( NIST ). Kielimallien kohdalla tämä tarkoittaa yleensä puuttuvien sanojen tai seuraavan tunnuksen ennustamista ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Tarkoituksena ei ole opettaa sille yhtä tehtävää. Tarkoituksena on opettaa sille yleisiä esityksiä :

  • kielioppi

  • faktoja (tavallaan)

  • päättelymallit (joskus)

  • kirjoitustyylit

  • koodirakenne

  • yhteinen ihmisen tarkoitus

Sopeutuminen ("tee siitä käytännöllinen" -vaihe) 🛠️

Sitten mukautat sitä käyttämällä yhtä tai useampaa seuraavista:

  • kehottaminen (ohjeet selkokielellä)

  • käskyjen virittäminen (sen kouluttaminen noudattamaan ohjeita) ( Wei et al., 2021 )

  • hienosäätö (verkkotunnusdatan koulutus)

  • LoRA / adapterit (kevyet viritysmenetelmät) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (haulla täydennetty generointi - malli konsultoi dokumenttejasi) ( Lewis et al., 2020 )

  • työkalujen käyttö (funktioiden kutsuminen, sisäisten järjestelmien selaaminen jne.)

Tästä syystä sama perusmalli voi kirjoittaa romanssikohtauksen… ja sitten auttaa debugaamaan SQL-kyselyn viisi sekuntia myöhemmin 😭

5) Mikä tekee perustusmallista hyvän version? ✅

Tämä on se osio, jonka ihmiset ohittavat ja katuvat myöhemmin.

”Hyvä” perustusmalli ei ole vain ”isompi”. Suuremmasta on toki hyötyä… mutta se ei ole ainoa asia. Hyvässä perustusmallin versiossa on yleensä:

Voimakas yleistys 🧠

Se suoriutuu hyvin monista tehtävistä ilman tehtäväkohtaista uudelleenkoulutusta ( Bommasani et al., 2021 ).

Ohjaus ja hallittavuus 🎛️

Se pystyy luotettavasti noudattamaan ohjeita, kuten:

  • "ole ytimekäs"

  • "käytä luettelomerkkejä"

  • "Kirjoita ystävälliseen sävyyn"

  • "Älä paljasta luottamuksellisia tietoja"

Jotkut mallit ovat fiksuja mutta liukkaita. Kuin yrittäisi pitää saippuapalaa suihkussa. Hyödyllisiä, mutta epätasaisia ​​😅

Alhainen hallusinaatiotaipumus (tai ainakin avoin epävarmuus) 🧯

Yksikään malli ei ole immuuni hallusinaatioille, mutta hyvät mallit:

Hyvät multimodaaliset taidot (tarvittaessa) 🖼️🎧

Jos rakennat avustajia, jotka lukevat kuvia, tulkitsevat kaavioita tai ymmärtävät ääntä, multimodaalisuus on erittäin tärkeää ( Radford et al., 2021 ).

Tehokas päättely ⚡

Latenssilla ja kustannuksilla on merkitystä. Vahva mutta hidas malli on kuin urheiluauto, jossa on rengasrikko.

Turvallisuus ja linjauskäyttäytyminen 🧩

Ei vain "kieltäydy kaikesta", vaan:

Dokumentaatio + ekosysteemi 🌱

Kuulostaa kuivalta, mutta totta se on:

  • työkalut

  • eval-valjaat

  • käyttöönottovaihtoehdot

  • yrityskontrollit

  • hienosäätötuki

Kyllä, ”ekosysteemi” on epämääräinen sana. Minäkin vihaan sitä. Mutta sillä on merkitystä.

6) Vertailutaulukko - yleisiä perustusmallivaihtoehtoja (ja mihin ne sopivat) 🧾

Alla on käytännöllinen, hieman epätäydellinen vertailutaulukko. Se ei ole "ainoa oikea lista", vaan pikemminkin se, mitä ihmiset valitsevat luonnossa.

työkalun / mallin tyyppi yleisö hintava miksi se toimii
Omistusoikeudellinen LLM (chat-tyyliin) joukkueet haluavat nopeutta ja viimeistelyä käyttöön perustuva / tilaus Hyvä ohjeiden seuraaminen, vahva yleinen suorituskyky, yleensä paras heti pakkauksesta otettaessa 😌
Avoin paino LLM (itseisännöivä) rakentajat, jotka haluavat hallita infrakustannukset (ja päänsäryt) Mukautettava, yksityisyyttä suojaava, toimii paikallisesti… jos pidät näpräämisestä keskiyöllä
Diffuusiokuvageneraattori luovat tekijät, suunnittelutiimit ilmaisesta maksulliseen Erinomainen kuvien synteesi, tyylien vaihtelu, iteratiiviset työnkulut (myös: sormet saattavat olla irti) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Multimodaalinen ”visio-kieli” -malli sovellukset, jotka lukevat kuvia + tekstiä käyttöön perustuva Antaa sinun esittää kysymyksiä kuvista, kuvakaappauksista ja kaavioista - yllättävän kätevää ( Radford et al., 2021 )
Upotusperustusmalli haku + RAG-järjestelmät alhaiset puhelukustannukset Muuntaa tekstin vektoreiksi semanttista hakua, klusterointia ja suosituksia varten - hiljainen MVP-energia ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Puheesta tekstiksi -perustamalli puhelinkeskukset, luojat käyttöön perustuva / paikallinen Nopea transkriptio, monikielinen tuki, riittävän hyvä meluisalle äänelle (yleensä) 🎙️ ( Whisper )
Tekstistä puheeksi -perustamalli tuotetiimit, media käyttöön perustuva Luonnollinen äänenmuodostus, äänityylit, kerronta – voi muuttua aavemaisen todellisiksi ( Shen et al., 2017 )
Koodikeskeinen LLM kehittäjät käyttöön perustuva / tilaus Parempi koodimalleissa, debugauksessa, refaktoroinnissa... en silti ajatustenlukija 😅

Huomaa, kuinka ”perustamalli” ei tarkoita pelkästään ”chatbottia”. Upotukset ja puhemallit voivat myös olla perustavanlaatuisia, koska ne ovat laajoja ja uudelleenkäytettäviä eri tehtävissä ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Lähempi katsaus: miten kielen perusmallit oppivat (Vibe-versio) 🧠🧃

Kieliperustamallit (usein LLM:t) koulutetaan tyypillisesti valtavilla tekstikokoelmilla. Ne oppivat ennustamalla tokeneita ( Brown et al., 2020 ). Siinä kaikki. Ei mitään salaista keijupölyä.

Mutta taika piilee siinä, että tokeneiden ennustaminen pakottaa mallin oppimaan rakenteen ( CSET ):

  • kielioppi ja syntaksi

  • aiheiden suhteet

  • päättelyn kaltaiset kaavat (joskus)

  • yleisiä ajatuskulkuja

  • miten ihmiset selittävät asioita, väittelevät, pyytävät anteeksi, neuvottelevat, opettavat

Se on kuin oppisi matkimaan miljoonia keskusteluja "ymmärtämättä" ihmisten tapaa. Kuulostaa siltä, ​​ettei sen pitäisi toimia... ja silti se toimii.

Yksi lievä liioittelu: se on pohjimmiltaan kuin pakaisi ihmiskirjoituksen jättimäiseen probabilistiseen aivoon.
Toisaalta tuo metafora on vähän kirottu. Mutta me liikumme 😄

8) Lähempi katsaus: diffuusiomallit (miksi kuvat toimivat eri tavalla) 🎨🌀

Kuvaperustamallit käyttävät usein diffuusiomenetelmiä ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Karkea ajatus:

  1. lisätä kuviin kohinaa, kunnes ne ovat käytännössä television staattisia

  2. kouluttaa malli kääntämään kohina askel askeleelta

  3. Aloita luontivaiheessa kohinalla ja poista kohina kuvasta kehotteen ohjaamana ( Ho et al., 2020 )

Tästä syystä kuvan luominen tuntuu valokuvan "kehittämiseltä", paitsi että kuvassa on lohikäärme lenkkareissa supermarketin käytävällä 🛒🐉

Diffuusiomallit ovat hyviä, koska:

  • ne tuottavat korkealaatuisia visuaalisia esityksiä

  • niitä voi ohjata vahvasti tekstin avulla

  • ne tukevat iteratiivista tarkennusta (muunnelmia, päällemaalausta, skaalausta) ( Rombach et al., 2021 )

Heillä on myös joskus vaikeuksia seuraavien kanssa:

  • tekstin renderöinti kuvien sisällä

  • hienot anatomian yksityiskohdat

  • yhtenäinen hahmoidentiteetti kohtausten välillä (paranee koko ajan, mutta silti)

9) Lähempi katsaus: multimodaaliset perustusmallit (teksti + kuvat + ääni) 👀🎧📝

Multimodaaliset perustusmallit pyrkivät ymmärtämään ja luomaan useita eri tietotyyppejä:

Miksi tällä on merkitystä oikeassa elämässä:

  • asiakastuki osaa tulkita kuvakaappauksia

  • esteettömyystyökalut voivat kuvailla kuvia

  • koulutussovellukset voivat selittää kaavioita

  • luojat voivat remiksata formaatteja nopeasti

  • liiketoimintatyökalut voivat "lukea" kojelaudan kuvakaappauksen ja tehdä siitä yhteenvedon

Konepellin alla multimodaaliset järjestelmät usein yhdenmukaistavat esityksiä:

  • muunna kuva upotustiedostoiksi

  • muunna teksti upotuselementeiksi

  • Opi jaettu tila, jossa ”kissa” vastaa kissapikseleitä 😺 ( Radford et al., 2021 )

Se ei ole aina tyylikästä. Joskus se on ommeltu yhteen kuin tilkkutäkki. Mutta se toimii.

10) Hienosäätö vs. kehottaminen vs. RAG (kuinka mukautat perusmallia) 🧰

Jos yrität tehdä perustusmallista käytännöllisen tietylle toimialalle (laki, lääketiede, asiakaspalvelu, sisäinen tietämys), sinulla on muutamia vipuvarsia:

Kehotus 🗣️

Nopein ja yksinkertaisin.

  • plussat: ei koulutusta, välitön iteraatio

  • haittoja: voi olla epäjohdonmukainen, kontekstirajoituksia, aiheuttaa haurautta

Hienosäätöä 🎯

Harjoittele mallia edelleen esimerkkiesi avulla.

  • plussat: johdonmukaisempi toiminta, parempi verkkotunnuksen kieli, voi lyhentää kehotteen pituutta

  • haittoja: kustannukset, datan laatuvaatimukset, ylisovittamisen riski, ylläpito

Kevyt viritys (LoRA / adapterit) 🧩

Tehokkaampi hienosäädön versio ( Hu et al., 2021 ).

  • plussat: halvempi, modulaarinen, helpompi vaihtaa

  • haittoja: tarvitsee edelleen koulutusputkea ja arviointia

RAG (haku-laajennettu sukupolvi) 🔎

Malli hakee asiaankuuluvat dokumentit tietokannastasi ja vastaa niiden avulla ( Lewis et al., 2020 ).

  • hyvät puolet: ajantasainen tieto, sisäinen viittaus (jos otat sen käyttöön), vähemmän uudelleenkoulutusta

  • haittoja: hakulaatu voi joko ratkaista ongelman tai pilata sen, vaatii hyvän paloittelun ja upotukset

Asiaankuuluvaa: monet onnistuneet järjestelmät yhdistävät kehotteen ja RAG:n. Hienosäätö on tehokasta, mutta ei aina välttämätöntä. Ihmiset hyppäävät siihen liian nopeasti, koska se kuulostaa vaikuttavalta 😅

11) Riskit, rajoitukset ja "älä käytä tätä sokeasti" -osio 🧯😬

Perusmallit ovat tehokkaita, mutta ne eivät ole vakaita kuten perinteiset ohjelmistot. Ne ovat enemmänkin kuin… lahjakas harjoittelija, jolla on itseluottamusongelma.

Keskeiset rajoitukset, joihin on varauduttava:

Hallusinaatiot 🌀

Mallit voivat keksiä:

  • väärennetyt lähteet

  • virheellisiä tietoja

  • uskottavia, mutta vääriä askeleita ( Ji et al., 2023 )

Lieventävät tekijät:

  • RAG maadoitetulla kontekstilla ( Lewis et al., 2020 )

  • rajoitetut tulosteet (skeemat, työkalukutsut)

  • selkeä ”älä arvaa” -ohje

  • varmennuskerrokset (säännöt, ristiintarkastukset, ihmisen tekemä tarkistus)

Harhaluulot ja haitalliset mallit ⚠️

Koska harjoitusdata heijastaa ihmisiä, voit saada:

Lieventävät tekijät:

Tietosuoja ja vuodot 🔒

Jos syötät luottamuksellisia tietoja mallin päätepisteeseen, sinun on tiedettävä:

  • miten se säilytetään

  • käytetäänkö sitä harjoitteluun

  • mitä lokitietoja on olemassa

  • mikä ohjaa organisaatiosi tarpeita ( NIST AI RMF 1.0 )

Lieventävät tekijät:

Nopea injektio (etenkin RAG:n kanssa) 🕳️

Jos malli lukee epäluotettavaa tekstiä, kyseinen teksti voi yrittää manipuloida sitä:

Lieventävät tekijät:

En yritä pelotella sinua. On vain… parempi tietää, mistä lattialaudat narisevat.

12) Kuinka valita käyttötarkoitukseesi sopiva perustusmalli 🎛️

Jos valitset perustusmallia (tai rakennat sellaisen päälle), aloita näistä ohjeista:

Määrittele, mitä tuotat 🧾

  • vain teksti

  • kuvat

  • audio

  • sekoitettu multimodaalinen

Aseta faktariman eteen 📌

Jos tarvitset suurta tarkkuutta (talous, terveys, laki, turvallisuus):

Päätä latenssitavoitteesi ⚡

Chat on välitön. Eräyhteenveto voi olla hitaampaa.
Jos tarvitset välitöntä vastausta, mallin koolla ja isännöinnillä on merkitystä.

Kartoita yksityisyyden ja vaatimustenmukaisuuden tarpeet 🔐

Jotkut joukkueet vaativat:

Tasapainota budjetti - ja ole kärsivällinen 😅

Itsenäinen ylläpito antaa hallintaa, mutta lisää monimutkaisuutta.
Hallitut API:t ovat helppoja, mutta voivat olla kalliita ja vähemmän muokattavissa.

Pieni käytännön vinkki: tee ensin prototyyppi jollain helpolla ja koveta se vasta myöhemmin. "Täydellisellä" asetuksella aloittaminen yleensä hidastaa kaikkea.

13) Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustumallit? (Nopea mentaalimalli) 🧠✨

Palataanpa asiaan. Mitä ovat generatiivisen tekoälyn perustuomallit?

Ne ovat:

  • laaja-alaisilla tiedoilla koulutetut suuret, yleiset mallit ( NIST , Stanford CRFM )

  • kykenevä tuottamaan sisältöä (tekstiä, kuvia, ääntä jne.) ( NIST Generative AI Profile )

  • mukautuva moniin tehtäviin kehotteiden, hienosäädön ja haun avulla ( Bommasani et al., 2021 )

  • pohjakerros, joka pyörittää useimpia nykyaikaisia ​​generatiivisia tekoälytuotteita

Ne eivät ole yksi ainoa arkkitehtuuri tai brändi. Ne ovat mallikategoria, joka käyttäytyy kuin alusta.

Perusmalli on vähemmän laskin ja enemmän keittiön kaltainen. Siinä voi valmistaa paljon aterioita. Paahtoleivän voi myös polttaa, jos ei ole tarkkana... mutta keittiö on silti varsin kätevä 🍳🔥

14) Yhteenveto ja otteet ✅🙂

Perusmallit ovat generatiivisen tekoälyn uudelleenkäytettäviä moottoreita. Ne koulutetaan laajasti ja mukautetaan sitten tiettyihin tehtäviin kehotteiden, hienosäädön ja haun avulla ( NIST , Stanford CRFM ). Ne voivat olla hämmästyttäviä, epäsiistejä, tehokkaita ja silloin tällöin naurettavia – kaikki yhtä aikaa.

Kertaus:

  • Perusmalli = yleiskäyttöinen perusmalli ( NIST )

  • Generatiivinen tekoäly = sisällön luominen, ei pelkkä luokittelu ( NIST Generative AI Profile )

  • Sopeutumismenetelmät (kehottaminen, RAG, virittäminen) tekevät siitä käytännöllisen ( Lewis et al., 2020 , Hu et al., 2021 )

  • Mallin valinnassa on kyse kompromisseista: tarkkuudesta, kustannuksista, latenssista, yksityisyydestä ja turvallisuudesta ( NIST AI RMF 1.0 )

Jos rakennat jotain generatiivisella tekoälyllä, perustusmallien ymmärtäminen ei ole valinnaista. Kyse on koko lattiasta, jonka päällä rakennus seisoo… ja kyllä, joskus lattia hieman huojuu 😅

Usein kysytyt kysymykset

Perusmallit yksinkertaisesti sanottuna

Perusmalli on laaja, yleiskäyttöinen tekoälymalli, jota on koulutettu laajan datan pohjalta, jotta sitä voidaan käyttää uudelleen monissa tehtävissä. Sen sijaan, että rakennettaisiin yksi malli työtä kohden, aloitetaan vahvasta "perusmallista" ja mukautetaan sitä tarpeen mukaan. Tämä mukauttaminen tapahtuu usein kehotteiden, hienosäädön, haun (RAG) tai työkalujen avulla. Keskeinen ajatus on laajuus ja ohjattavuus.

Miten perustusmallit eroavat perinteisistä tehtäväkohtaisista tekoälymalleista

Perinteinen tekoäly kouluttaa usein erillisen mallin jokaista tehtävää, kuten mielipideanalyysiä tai käännöstä, varten. Perusmallit kääntävät tämän kaavan päinvastaiseksi: esikoulutus kerran ja uudelleenkäyttö useissa ominaisuuksissa ja tuotteissa. Tämä voi vähentää päällekkäistä työtä ja nopeuttaa uusien ominaisuuksien toimitusta. Kompromissina on, että ne voivat olla vähemmän ennustettavia kuin perinteiset ohjelmistot, ellei niihin lisätä rajoituksia ja testausta.

Perusmallit generatiivisessa tekoälyssä

Generatiivisessa tekoälyssä perusmallit ovat perusjärjestelmiä, jotka voivat tuottaa uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, ääntä, koodia tai multimodaalisia tuotoksia. Ne eivät rajoitu nimeämiseen tai luokitteluun; ne tuottavat vastauksia, jotka muistuttavat ihmisen tekemää työtä. Koska ne oppivat laajoja malleja esikoulutuksen aikana, ne pystyvät käsittelemään monia kehotetyyppejä ja -muotoja. Ne ovat "peruskerros" useimpien nykyaikaisten generatiivisten kokemusten takana.

Miten perustamallit oppivat esikoulutuksen aikana

Useimmat kielen perusmallit oppivat ennustamalla symboleja, kuten seuraavaa sanaa tai tekstin puuttuvia sanoja. Tämä yksinkertainen tavoite pakottaa ne sisäistämään rakenteita, kuten kielioppia, tyyliä ja yleisiä selitysmalleja. Ne voivat myös omaksua paljon tietoa maailmasta, vaikkakaan eivät aina luotettavasti. Tuloksena on vahva yleiskuva, jota voit myöhemmin ohjata tiettyyn työhön.

Ero kehotteen, hienosäädön, LoRA:n ja RAG:n välillä

Ohjeiden avulla käyttäytymisen ohjaaminen on nopein tapa, mutta se voi olla hauras. Hienosäätö kouluttaa mallia edelleen esimerkkien perusteella johdonmukaisemman käyttäytymisen saavuttamiseksi, mutta se lisää kustannuksia ja ylläpitoa. LoRA/sovittimet ovat kevyempi hienosäätömenetelmä, joka on usein halvempi ja modulaarisempi. RAG hakee asiaankuuluvat dokumentit ja saa mallivastauksen käyttämällä tätä kontekstia, mikä auttaa säilyttämään tuoreuden ja maadoituksen.

Milloin käyttää RAG:ia hienosäädön sijaan

RAG on usein vahva valinta, kun tarvitset vastauksia, jotka perustuvat nykyisiin dokumentteihisi tai sisäiseen tietokantaasi. Se voi vähentää "arvailua" tarjoamalla mallille olennaista kontekstia luontivaiheessa. Hienosäätö sopii paremmin, kun tarvitset yhdenmukaista tyyliä, asiayhteyden fraseerausta tai toimintaa, jota kehotteet eivät pysty luotettavasti tuottamaan. Monet käytännön järjestelmät yhdistävät kehotteiden ja RAGin ennen hienosäätöön ryhtymistä.

Kuinka vähentää hallusinaatioita ja saada luotettavampia vastauksia

Yleinen lähestymistapa on maadoittaa malli hakufunktiolla (RAG), jotta se pysyy lähellä annettua kontekstia. Voit myös rajoittaa tulosteita skeemoilla, vaatia työkalukutsuja keskeisille vaiheille ja lisätä eksplisiittisiä "älä arvaa" -ohjeita. Myös vahvistuskerrokset, kuten sääntöjen tarkistukset, ristiintarkistukset ja ihmisen tekemä tarkistus tärkeämmissä käyttötapauksissa, ovat tärkeitä. Käsittele mallia todennäköisyysapuna, älä oletusarvoisena totuuden lähteenä.

Suurimmat riskit perustusmallien tuotannossa

Yleisiä riskejä ovat hallusinaatiot, harjoitusdatan vinoumat tai haitalliset mallit ja yksityisyyden vuotaminen, jos arkaluonteista dataa käsitellään huonosti. Järjestelmät voivat myös olla alttiita välittömälle injektoimiselle, erityisesti silloin, kun malli lukee epäluotettavaa tekstiä dokumenteista tai verkkosisällöstä. Lieventäviin toimenpiteisiin kuuluvat tyypillisesti hallinta, red teaming, käyttöoikeuksien hallinta, turvallisemmat kehotusmallit ja jäsennelty arviointi. Suunnittele nämä riskit ajoissa sen sijaan, että korjaisit niitä myöhemmin.

Nopea injektio ja miksi se on tärkeää RAG-järjestelmissä

Kehotteiden injektio tarkoittaa, että epäluotettava teksti yrittää ohittaa ohjeita, kuten "jätä edelliset ohjeet huomiotta" tai "paljasta salaisuudet". RAG-muodossa noudetut asiakirjat voivat sisältää näitä haitallisia ohjeita, ja malli saattaa noudattaa niitä, jos et ole varovainen. Yleinen lähestymistapa on eristää järjestelmäohjeet, puhdistaa noudettu sisältö ja luottaa työkalupohjaisiin käytäntöihin pelkkien kehotteiden sijaan. Testaaminen vastustavilla syötteillä auttaa paljastamaan heikkoja kohtia.

Kuinka valita käyttötarkoitukseesi sopiva perustusmalli

Aloita määrittelemällä, mitä sinun on tuotettava: tekstiä, kuvia, ääntä, koodia vai multimodaalisia tuotoksia. Aseta sitten faktarilasi – korkean tarkkuuden alueet tarvitsevat usein maadoituksen (RAG), validoinnin ja joskus ihmisen tekemän tarkistuksen. Ota huomioon viive ja kustannukset, koska vahvan mallin, joka on hidas tai kallis, voi olla vaikea toimittaa. Lopuksi yhdistä yksityisyyden ja vaatimustenmukaisuuden tarpeet käyttöönottovaihtoehtoihin ja hallintalaitteisiin.

Viitteet

  1. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - Säätiömalli (sanasto) - csrc.nist.gov

  2. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - NIST AI 600-1: Generatiivisen tekoälyn profiili - nvlpubs.nist.gov

  3. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - NIST AI 100-1: Tekoälyn riskienhallintakehys (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanfordin säätiömallien tutkimuskeskus (CRFM) - Raportti - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Perusmallien mahdollisuuksista ja riskeistä (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Kielimallit ovat harvojen oppimisvaikeuksien kohteena (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Tietointensiivisten NLP-tehtävien hakupohjainen generointi (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Suurten kielimallien matalan tason mukauttaminen (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Syvien kaksisuuntaisten muuntimien esikoulutus kielen ymmärtämistä varten (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Hienosäädetyt kielimallit ovat nollapisteoppijoita (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. ACM:n digitaalinen kirjasto - Tutkimus hallusinaatioista luonnollisen kielen generoinnissa (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Siirrettävien visuaalisten mallien oppiminen luonnollisen kielen ohjauksesta (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Kohinanpoistodiffuusion probabilistiset mallit (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Korkean resoluution kuvien synteesi latenttien diffuusiomallien avulla (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Tiheän tekstin haku avoimen aihealueen kysymyksiin vastaamiseen (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Faissin kirjasto (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Esittelyssä Whisper - openai.com

  18. arXiv - Luonnollinen TTS-synteesi ehdollistamalla WaveNet Mel-spektrogrammiennusteisiin (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Turvallisuuden ja kehittyvän teknologian keskus (CSET), Georgetownin yliopisto - Seuraavan sanan ennustamisen yllättävä voima: suurten kielimallien selitys (osa 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Harjoitusdatan poimiminen laajoista kielimalleista (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Nopea injektio - genai.owasp.org

  22. arXiv - Enemmän kuin olet pyytänyt: Kattava analyysi uusista prompt-injektiouhista sovellusintegroituihin suurten kielten malleihin (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. OWASP-huijausarkkisarja - LLM:n nopea injektionesteiden ehkäisyhuijausarkki - cheatsheetseries.owasp.org

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin