Czym są modele podstawowe i jak mogą pomóc we wdrażaniu sztucznej inteligencji na dużą skalę?

Podczas gdy organizacje na całym świecie od dawna szaleją z inwestycjami w sztuczną inteligencję, liczba projektów sztucznej inteligencji, które przechodzą od prototypów do produkcji, wciąż oscyluje wokół 53%.

Eksperci uważają, że często dzieje się tak z powodu braku umiejętności technicznych, zasobów ludzkich i narzędzi do skalowania izolowanych weryfikacji koncepcji (PoC) sztucznej inteligencji w innych przypadkach użycia. I oczywiście przypuszczalnie wysoki koszt szkolenia odróżnia modele AI do różnych zadań.

Modele podstawowe — tj. duże modele uczenia maszynowego, które zostały przeszkolone w zakresie korzystania z ogromnych ilości nieoznakowanych danych pod okiem wykwalifikowanych konsultantów ds. sztucznej inteligencji — mogą być ostateczną odpowiedzią na przytłaczające problemy związane ze skalowalnością i kosztami sztucznej inteligencji.

Twoja firma może wykorzystać takie modele jako punkt wyjścia do usprawnienia lub zautomatyzowania różnych zadań, od konwersji dokumentów papierowych na edytowalne pliki tekstowe po odkrywanie opinii klientów w recenzjach w mediach społecznościowych. Stamtąd możesz budować swoją doskonałość AI, dostosowując modele podstawowe do przyszłych zadań i przypadków użycia.

Czym są modele podstawowe i jak mogą pomóc Twojej firmie osiągnąć doskonałe wyniki w AI?

O ile nie mieszkałeś pod kamieniem, słyszałeś o ChatGPT OpenAI. Ten modelowy program językowy pochłonął ogromne ilości tekstu konwersacyjnego przy użyciu nadzorowanego uczenia się, a na etapie dostrajania podejścia opartego na uczeniu się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF).

To generatywne rozwiązanie AI może analizować dane wejściowe pod kątem 175 miliardów parametrów i dogłębnie rozumieć język pisany. Może również odpowiadać na pytania, streszczać i tłumaczyć tekst, tworzyć artykuły na dany temat i pisać kod, między innymi. Wszystko, czego potrzebujesz, to zapewnić ChatGPT odpowiednie podpowiedzi.

Przełomowy produkt OpenAI to tylko jeden przykład podstawowych modeli, które mogą zmienić rozwój aplikacji AI, jaki znamy.

Modele podstawowe zakłócają rozwój sztucznej inteligencji, jaki znamy. Zamiast trenować wiele modeli pod kątem oddzielnych przypadków użycia, możesz teraz wykorzystać wstępnie wytrenowane rozwiązanie AI, aby ulepszyć lub w pełni zautomatyzować zadania w wielu działach i funkcjach pracy.

Dzięki podstawowym modelom sztucznej inteligencji, takim jak ChatGPT, firmy nie muszą już od podstaw trenować algorytmów dla każdego zadania, które chcą ulepszyć lub zautomatyzować. Zamiast tego wystarczy wybrać model podstawowy, który najlepiej pasuje do danego przypadku użycia — i dostosować jego działanie do określonego celu, który chcesz osiągnąć.

Modele podstawowe doskonale sprawdzają się w branżach, w których pozyskanie danych szkoleniowych może być zbyt trudne lub kosztowne. Branże te obejmują między innymi opiekę zdrowotną, nauki przyrodnicze, biotechnologię i produkcję.

Jakie są typy podstawowych modeli AI?

W aplikacjach biznesowych powszechnie stosuje się kilka rodzajów podstawowych modeli AI.

• Modele uczenia częściowo nadzorowanego są szkolone na zbiorze danych, który zawiera mieszankę danych oznaczonych i nieoznaczonych. Celem jest użycie danych oznaczonych etykietami w celu poprawy wydajności modelu na danych nieoznakowanych. Eksperci AI zwracają się ku uczeniu częściowo nadzorowanemu, gdy dane szkoleniowe są trudne do uzyskania lub kosztowałyby firmę rękę i nogę. Może się tak zdarzyć na przykład w placówkach medycznych, w których obowiązują różne przepisy dotyczące IT w opiece zdrowotnej. Niektóre typowe przykłady modeli częściowo nadzorowanych obejmują wstępnie wytrenowane algorytmy klasyfikacji dokumentów tekstowych i treści internetowych.
• Modele uczenia bez nadzoru są w pełni szkolone na nieoznakowanych zestawach danych. Odkrywają wzorce w danych treningowych lub samodzielnie je porządkują. Takie modele mogą między innymi dzielić informacje na klastry na podstawie parametrów, które odkryły w zbiorze danych szkoleniowych. Inżynierowie uczenia maszynowego (ML) wykorzystują automatyczne enkodery, K-średnie, hierarchiczne grupowanie i inne techniki, aby tworzyć nienadzorowane rozwiązania uczenia maszynowego i zwiększać ich dokładność.
• Modele uczenia się przez wzmacnianie wchodzą w interakcje z otoczeniem bez specjalnego szkolenia. Po osiągnięciu pożądanego rezultatu — tj. dokonaniu prognozy, na którą liczyli programiści — modele zostają nagrodzone. Wręcz przeciwnie, modele uczenia się przez wzmacnianie są karane, gdy dokonują błędnych założeń. Podejście to pozwala algorytmom AI podejmować bardziej złożone decyzje niż ich nadzorowane i częściowo nadzorowane odpowiedniki. Przykładem uczenia się przez wzmacnianie w działaniu mogą być autonomiczne pojazdy lub programy AI do grania w gry, takie jak AlphaGo.
• Generatywne modele sztucznej inteligencji generują nowe dane, podobne do danych, na których zostały przeszkolone. Dane te mogą obejmować tekst, obrazy, klipy audio i wideo. Wspomniane w poprzedniej sekcji rozwiązanie ChatGPT należy do tej kategorii podstawowych modeli AI. Inne przykłady generatywnej sztucznej inteligencji obejmują narzędzie DALL-E 2, które tworzy obrazy na podstawie opisów napisanych w języku naturalnym, oraz platformę wideo Synthesia.io, która wykorzystuje tekstowe dane wejściowe do tworzenia treści wideo.
• Modele uczenia transferowego mogą rozwiązywać zadania inne niż te, w których zostały przeszkolone. Na przykład inżynierowie zajmujący się wizją komputerową mogą wykorzystywać wstępnie wyszkolone algorytmy klasyfikacji obrazów do wykrywania obiektów. Mogą również wykorzystać istniejące rozwiązania NLP do zadań bardziej wymagających wiedzy, takich jak analiza nastrojów klientów. Niektóre popularne wstępnie wytrenowane rozwiązania do uczenia maszynowego obejmują OpenCV, bibliotekę przetwarzania obrazu komputerowego zawierającą solidne modele klasyfikacji obiektów i wykrywania obrazów, a także biblioteki Hugging Face's Transformers, takie jak generative pre-trained transformer (GPT) — tj. bogaty model językowy, którego trzeci generacji (GPT-3) zasila usługę ChatGPT.
• Modele metauczenia się, w przeciwieństwie do ich zorientowanych na zadania odpowiedników, dosłownie uczą się uczyć. Zamiast pochłaniać dane w celu rozwiązania konkretnego problemu, takie modele opracowują ogólne strategie rozwiązywania problemów. W ten sposób rozwiązania meta-learningowe mogą łatwo dostosowywać się do nowych wyzwań, wydajniej wykorzystując swoje zasoby, takie jak pamięć i moc obliczeniowa. Eksperci ML sięgają po metauczenie się, gdy brakuje danych szkoleniowych lub firma nie ma ostatecznych planów dotyczących wdrożenia AI w biznesie. TensorFlow, PyTorch i inne biblioteki i struktury uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym oferują narzędzia, które pozwalają programistom badać techniki metauczenia się. Wreszcie dostawcy usług w chmurze, tacy jak Google, pomagają ekspertom i nowicjuszom w szkoleniu niestandardowych modeli uczenia maszynowego za pomocą AutoML.

W zależności od konkretnej aplikacji i rodzaju posiadanych danych jeden model podstawy może być bardziej odpowiedni niż inny. Twoja firma może swobodnie wybierać między rozwiązaniem typu open source, które wymaga drobnych poprawek, a gotowym do użycia produktem innej firmy, pod warunkiem, że spełnia on Twoje cele biznesowe.

3 najważniejsze powody, dla których warto wykorzystać podstawowe modele sztucznej inteligencji do swojego następnego projektu

W porównaniu z samodzielnymi, zorientowanymi na zadania modelami uczenia maszynowego, modele podstawowe pomagają tworzyć niezawodne rozwiązania AI szybciej i taniej, przy mniejszej ilości danych i minimalnym dopracowywaniu. Nie wspominając już o tym, że ucząc się na większej ilości danych, niż pojedyncza organizacja mogłaby kiedykolwiek uzyskać, modele fundamentów wykazują wysoką dokładność od pierwszego dnia.

Poniżej znajdziesz zestawienie zalet podstawowych modeli AI.

• Modele podstawowe pomogą Ci wdrożyć sztuczną inteligencję szybciej, taniej i przy mniejszym zaangażowaniu zasobów. Tworzenie i wdrażanie rozwiązania AI wymaga znacznego czasu i zasobów. Dla każdej nowej aplikacji potrzebny jest osobny, dobrze oznakowany zestaw danych. A jeśli go nie masz, będziesz potrzebować zespołu ekspertów ds. danych, który znajdzie, wyczyści i oznaczy te informacje. Według Dakshi Agrawala, CTO IBM AI, modele bazowe pomagają zmniejszyć wymagania dotyczące etykietowania danych od 10 do 200 razy, w zależności od konkretnego przypadku użycia, co przekłada się na znaczne oszczędności. Po stronie biznesowej należy również wziąć pod uwagę rosnące wydatki na przetwarzanie w chmurze. Na przykład Google wydało miliony na zakup DeepMind. I chociaż Twój projekt AI może nie być w połowie tak ambitny, możesz z łatwością wydać 300 000 USD na same koszty serwera w chmurze, aby uruchomić i uruchomić aplikację AI. Innym powodem korzystania z modeli podstawowych, takich jak generatywne rozwiązania AI, jest możliwość szybkiego prototypowania i testowania różnych koncepcji bez dużych inwestycji w badania i rozwój.
• Możesz ponownie wykorzystać podstawowe modele AI do tworzenia różnych aplikacji. Jak sama nazwa wskazuje, modele bazowe AI mogą służyć jako podstawa dla wielu aplikacji AI. Pomyśl o prowadzeniu samochodu. Po zdobyciu prawa jazdy nie musisz zdawać egzaminu za każdym razem, gdy kupujesz kolejny pojazd. Podobnie możesz użyć mniejszej ilości danych z etykietami, aby wytrenować model podstawowy ogólnego przeznaczenia, który podsumowuje teksty w celu przetwarzania treści specyficznych dla domeny. Modele podstawowe mają również zdolność „wyłaniania się”, co oznacza, że ​​model raz wyszkolony może albo nauczyć się rozwiązywać problemy, których nie powinien rozwiązywać, albo zbierać nieoczekiwane wnioski z danych treningowych.
• Podstawowe modele AI pomagają osiągnąć cele Twojej firmy w zakresie zrównoważonego rozwoju. Wyszkolenie jednego dużego modelu uczenia maszynowego może mieć taki sam wpływ na środowisko, jak jazda pięcioma samochodami przez cały okres ich użytkowania. Tak duży ślad węglowy wyraźnie kontrastuje z faktem, że 66% firm zwiększa efektywność wykorzystania energii, podczas gdy 49% innych firm opracowuje nowe usługi i produkty przyjazne dla klimatu. Dzięki podstawowym modelom sztucznej inteligencji możesz szybciej trenować inteligentne algorytmy i mądrze wykorzystywać zasoby obliczeniowe — między innymi dzięki architekturze tych modeli, która wykorzystuje sprzętową równoległość, która umożliwia wykonywanie kilku zadań jednocześnie.

Modele podstawowe, uważane za „przyszłość sztucznej inteligencji”, obniżają próg wykorzystania sztucznej inteligencji i mogą potencjalnie zakończyć nieudany cykl weryfikacji koncepcji sztucznej inteligencji, pomagając firmom skalować modele w innych przypadkach użycia i w całej firmie.

Ale z każdą okazją przychodzi wyzwanie.

Kwestie, które należy wziąć pod uwagę podczas korzystania z modeli podstawowych

Jedyną rażącą wadą podstawowych modeli sztucznej inteligencji jest trudność w wyjaśnieniu niektórych ich operacji.

Duże modele fundamentów mogą wykorzystywać tak wiele danych treningowych i mieć tak wiele głębokich warstw, że czasami trudno jest określić, w jaki sposób algorytmy dochodzą do swoich wniosków.

Modele bazowe oparte na czarnej skrzynce pozostawiają również tylne drzwi dla cyberprzestępców. Hakerzy mogą przeprowadzać ataki polegające na zatruwaniu danych i wprowadzać stronniczość sztucznej inteligencji, jeszcze bardziej zaostrzając problemy etyczne sztucznej inteligencji.

Firmy technologiczne powinny połączyć siły z rządami, aby stworzyć infrastrukturę dla publicznych projektów sztucznej inteligencji, aby uniknąć kontrowersji związanych z wykorzystaniem modeli podstawowych sztucznej inteligencji. Dostawcy sztucznej inteligencji powinni również ujawnić, jakich zestawów danych używają i jak trenują swoje modele.

Jak powiedział Percy Liang, wykładowca wydziału HAI Stanforda i profesor informatyki podczas niedawnego wywiadu dla Venture Beat: „Jesteśmy na bardzo wczesnym etapie, więc profesjonalne normy dotyczące sztucznej inteligencji są słabo rozwinięte. Dlatego konieczne jest, abyśmy jako społeczność działali już teraz, aby zapewnić, że ta technologia jest rozwijana i wdrażana w etyczny i społecznie odpowiedzialny sposób”.

Co trzeba zrobić, aby zacząć korzystać z modeli podstawowych w Twojej organizacji

Jako ktoś, kto spędził ostatnie dziesięć lat pomagając firmom we wdrażaniu systemów AI, zespół Itrex jest świadkiem zmiany w AI.

Systemy, które wykonują określone zadania w jednej domenie, ustępują miejsca szerokiej sztucznej inteligencji, która uczy się bardziej ogólnie i działa w różnych branżach i przypadkach użycia. Modele podstawowe, wyszkolone na dużych, nieoznaczonych zestawach danych i dopracowane pod kątem różnych aplikacji, napędzają tę transformację.

Jeśli Twoja firma jest gotowa prześcignąć konkurencję i szybciej uzyskać zwrot z inwestycji w systemy sztucznej inteligencji, oto strategia wysokiego poziomu dotycząca wdrażania modeli podstawowych.

1. Zbieraj i wstępnie przetwarzaj swoje dane. Pierwszy krok polega na zebraniu i wstępnym przetworzeniu danych, które zostaną przekazane do podstawowego modelu AI. Jakość i różnorodność tych danych ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​precyzyjnie dostrojony model jest dokładny i solidny.
2. Wybierz model podkładu. Na rynku dostępnych jest wiele wstępnie wyszkolonych modeli AI. Niektóre popularne rozwiązania to między innymi BERT, GPT i ResNet. Ważne jest, aby wybrać odpowiedni model podstawowy w oparciu o zadanie, które chcesz rozwiązać, oraz rodzaj posiadanych danych.
3. Dostosuj model do swoich celów biznesowych. Gdy model fundamentu i dane są gotowe, możesz dostosować parametry modelu do konkretnego zadania. Jednym ze sposobów osiągnięcia tego celu jest uczenie transferowe, w którym wykorzystuje się wstępnie wytrenowane ciężary modelu podstawowego jako punkt wyjścia i dostosowuje je na podstawie danych treningowych.
4. Oceń model. Po dostrojeniu kluczowe jest ustalenie, czy model działa dobrze i czy konieczna jest dalsza regulacja. Aby ocenić wydajność modelu podstawowego, można użyć standardowych metryk, takich jak dokładność, precyzja, przywołanie i wynik F1.
5. Wdróż swoje rozwiązanie AI. Gdy będziesz zadowolony z wydajności dostrojonego modelu, możesz wdrożyć go w środowisku produkcyjnym. Kilka opcji wdrażania modeli AI obejmuje platformy oparte na chmurze, serwery lokalne lub urządzenia brzegowe.

Należy pamiętać, że wdrożenie podstawowych modeli sztucznej inteligencji wymaga wiedzy technicznej oraz dostępu do specjalistycznego sprzętu i oprogramowania. Dlatego pomocne może być nawiązanie współpracy z wyspecjalizowanym dostawcą AI lub skonsultowanie się z zespołem ekspertów AI, aby upewnić się, że proces przebiega skutecznie.

Napisz do nas, aby omówić Twoje potrzeby w zakresie sztucznej inteligencji! Ocenimy gotowość Twojej firmy na AI, przeprowadzimy audyt Twoich danych i przygotujemy je do analizy algorytmicznej oraz dobierzemy odpowiedni model fundamentów do rozpoczęcia pracy ze sztuczną inteligencją!

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej Itrex.