Что такое базовые модели и как они могут помочь реализовать ИИ в масштабе?

В то время как организации по всему миру уже давно инвестируют в ИИ, количество проектов искусственного интеллекта, которые проходят путь от прототипа до производства, по-прежнему колеблется на уровне около 53%.

Эксперты считают, что это часто происходит из-за нехватки технических навыков, человеческих ресурсов и инструментов для масштабирования изолированных ИИ-доказательств концепций (PoC) в других случаях использования. И, конечно же, предположительно высокая стоимость обучения отличает модели ИИ для разных задач.

Базовые модели — т. е. большие модели машинного обучения, которые были обучены использованию огромных объемов неразмеченных данных под руководством опытных консультантов по ИИ — могут стать окончательным ответом на пугающие проблемы масштабируемости и затрат ИИ.

Ваша компания может использовать такие модели в качестве отправной точки для улучшения или автоматизации различных задач, от преобразования бумажных документов в редактируемые текстовые файлы до выявления настроений клиентов в обзорах в социальных сетях. И вы можете развивать свое превосходство в области искусственного интеллекта, адаптируя базовые модели для будущих задач и вариантов использования.

Что такое базовые модели и как они могут помочь вашей компании преуспеть в области искусственного интеллекта?

Если вы не жили под скалой, вы слышали о ChatGPT от OpenAI. Эта программа языковой модели вобрала в себя огромные объемы разговорного текста с использованием контролируемого обучения и, на этапе тонкой настройки, подходов обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF).

Это генеративное ИИ-решение может анализировать входные данные по 175 миллиардам параметров и глубоко понимать письменный язык. Он также может отвечать на вопросы, обобщать и переводить текст, создавать статьи по заданной теме и писать код, помимо других задач. Все, что вам нужно, это предоставить ChatGPT правильные подсказки.

Новаторский продукт OpenAI — это лишь один из примеров базовых моделей, которые могут трансформировать разработку приложений ИИ в том виде, в каком мы ее знаем.

Модели Foundation мешают развитию ИИ в том виде, в каком мы его знаем. Вместо обучения нескольких моделей для отдельных вариантов использования теперь вы можете использовать предварительно обученное решение ИИ для улучшения или полной автоматизации задач в нескольких отделах и должностных обязанностях.

Благодаря базовым моделям искусственного интеллекта, таким как ChatGPT, компаниям больше не нужно обучать алгоритмы с нуля для каждой задачи, которую они хотят улучшить или автоматизировать. Вместо этого вам нужно только выбрать базовую модель, которая наилучшим образом соответствует вашему варианту использования, и точно настроить ее производительность для конкретной цели, которую вы хотите достичь.

Базовые модели идеально подходят для отраслей, где получение данных для обучения может быть слишком сложным или дорогим. Эти отрасли включают здравоохранение, науку о жизни, биотехнологии и производство, и это лишь некоторые из них.

Какие типы моделей искусственного интеллекта фонда существуют?

В бизнес-приложениях обычно используются несколько типов базовых моделей ИИ.

• Модели обучения с полуучителем обучаются на наборе данных, который содержит смесь размеченных и неразмеченных данных. Цель состоит в том, чтобы использовать размеченные данные для повышения производительности модели на неразмеченных данных. Эксперты в области искусственного интеллекта обращаются к полуконтролируемому обучению, когда данные для обучения трудно получить или это будет стоить компании руки и ноги. Это, например, может произойти в медицинских учреждениях, где действуют различные нормативные акты в области ИТ в сфере здравоохранения. Некоторые распространенные примеры частично контролируемых моделей включают предварительно обученные алгоритмы классификации текстовых документов и веб-контента.
• Модели обучения без учителя полностью обучаются на немаркированных наборах данных. Они обнаруживают закономерности в обучающих данных или структурируют их самостоятельно. Такие модели, среди прочего, могут сегментировать информацию на кластеры на основе параметров, которые они обнаружили в обучающем наборе данных. Инженеры по машинному обучению (ML) обращаются к автокодировщикам, K-средним, иерархической кластеризации и другим методам, чтобы создавать решения для машинного обучения без присмотра и повышать их точность.
• Модели обучения с подкреплением взаимодействуют со своей средой без специальной подготовки. При достижении желаемого результата, т. е. предсказания, на которое надеялись разработчики, модели получают вознаграждение. Напротив, модели обучения с подкреплением наказываются, когда они делают неправильные предположения. Этот подход позволяет алгоритмам ИИ принимать более сложные решения, чем их коллеги с учителем и полуучителем. Примером обучения с подкреплением в действии могут быть автономные транспортные средства или игровые программы искусственного интеллекта, такие как AlphaGo.
• Генеративные модели ИИ производят новые данные, похожие на данные, на которых они обучались. Эти данные могут включать текст, изображения, аудиоклипы и видео. Решение ChatGPT, упомянутое в предыдущем разделе, относится к этой категории базовых моделей ИИ. Другие примеры генеративного ИИ включают инструмент DALL-E 2, который создает изображения на основе описаний, написанных на естественном языке, и видеоплатформу Synthesia.io, которая использует текстовые входные данные для создания видеоконтента.
• Модели трансферного обучения могут решать задачи, отличные от тех, на которых они были обучены. Например, инженеры по компьютерному зрению могут использовать предварительно обученные алгоритмы классификации изображений для обнаружения объектов. Они также могут использовать существующие решения НЛП для более наукоемких задач, таких как анализ настроений клиентов. Некоторые популярные предварительно обученные решения для машинного обучения включают OpenCV, библиотеку компьютерного зрения, содержащую надежные модели для классификации объектов и обнаружения изображений, а также предложения библиотеки Hugging Face Transformers, такие как генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT), т. е. многофункциональную языковую модель, третья поколение (GPT-3) поддерживает службу ChatGPT.
• Модели метаобучения, в отличие от своих эквивалентов, ориентированных на задачи, буквально учатся учиться. Вместо того, чтобы поглощать данные для решения конкретной проблемы, такие модели разрабатывают общие стратегии решения проблем. Таким образом, решения для метаобучения могут легко адаптироваться к новым задачам, более эффективно используя свои ресурсы, такие как память и вычислительная мощность. Эксперты по машинному обучению используют метаобучение, когда данных для обучения недостаточно или у компании нет четких планов по внедрению ИИ в бизнес. TensorFlow, PyTorch и другие библиотеки и платформы машинного обучения с открытым исходным кодом предлагают инструменты, которые позволяют разработчикам изучать методы метаобучения. Наконец, поставщики облачных вычислений, такие как Google, помогают экспертам и новичкам в области машинного обучения обучать собственные модели машинного обучения с помощью AutoML.

В зависимости от конкретного приложения и типа имеющихся у вас данных одна базовая модель может оказаться более подходящей, чем другая. Ваша компания может выбирать между решением с открытым исходным кодом, которое требует небольшой настройки, или готовым к использованию продуктом стороннего производителя, при условии, что он соответствует вашим бизнес-целям.

3 основные причины использовать модели искусственного интеллекта Foundation для вашего следующего проекта

По сравнению с автономными моделями машинного обучения, ориентированными на задачи, базовые модели помогают создавать надежные решения ИИ быстрее и дешевле, с меньшим объемом данных и минимальной тонкой настройкой. И это не говоря уже о том, что при обучении на большем количестве данных, чем может когда-либо получить одна организация, базовые модели демонстрируют высокую точность с первого дня.

Ниже вы найдете краткое изложение преимуществ базовых моделей ИИ.

• Базовые модели помогут вам реализовать ИИ быстрее, дешевле и с меньшими затратами ресурсов. Создание и развертывание решения ИИ требует значительного времени и ресурсов. Для каждого нового приложения вам нужен отдельный хорошо размеченный набор данных. А если у вас ее нет, вам понадобится команда экспертов по данным, чтобы найти, очистить и пометить эту информацию. По словам Дакши Агравала, технического директора IBM AI, базовые модели помогают сократить требования к маркировке данных в 10–200 раз, в зависимости от конкретного варианта использования, что приводит к значительной экономии средств. Что касается бизнеса, вам также следует учитывать рост расходов на облачные вычисления. Google, например, потратил миллионы на приобретение DeepMind. И хотя ваш проект ИИ может быть и вполовину не таким амбициозным, вы можете легко потратить 300 000 долларов только на облачный сервер, чтобы запустить и запустить свое приложение ИИ. Еще одна причина для использования базовых моделей, таких как генеративные решения ИИ, — это возможность быстро создавать прототипы и тестировать различные концепции, не вкладывая значительных средств в исследования и разработки.
• Вы можете повторно использовать базовые модели ИИ для создания различных приложений. Как следует из их названия, базовые модели ИИ могут служить основой для нескольких приложений ИИ. Подумайте о вождении автомобиля. Если у вас есть водительские права, вам не нужно сдавать экзамен каждый раз, когда вы покупаете новый автомобиль. Точно так же вы можете использовать меньший объем помеченных данных для обучения базовой модели общего назначения, которая суммирует тексты для обработки контента, специфичного для предметной области. И базовые модели также обладают возможностями «появления», что означает, что однажды обученная модель может либо научиться решать проблемы, которые она не должна была решать, либо извлечь неожиданную информацию из обучающих данных.
• Модели Foundation AI помогают достичь целей устойчивого развития вашей компании. Обучение одной крупной модели машинного обучения может иметь такое же воздействие на окружающую среду, как управление пятью автомобилями в течение всего их срока службы. Такой большой углеродный след резко контрастирует с тем фактом, что 66% предприятий повышают эффективность использования энергии, в то время как 49% других предприятий разрабатывают новые услуги и продукты, не наносящие вреда климату. Базовые модели ИИ позволяют быстрее обучать интеллектуальные алгоритмы и разумно использовать вычислительные ресурсы — не в последнюю очередь благодаря архитектуре этих моделей, использующей преимущества аппаратного параллелизма, что позволяет выполнять несколько задач одновременно.

Считающиеся «будущим ИИ», базовые модели снижают порог для использования ИИ и потенциально могут положить конец неудачному циклу проверки концепции ИИ, помогая предприятиям масштабировать модели для других вариантов использования и в масштабах всей компании.

Но с каждой возможностью приходит вызов.

Что следует учитывать при использовании моделей фундамента

Единственным вопиющим недостатком базовых моделей ИИ является сложность объяснения некоторых их операций.

Большие базовые модели могут использовать так много обучающих данных и иметь так много глубоких слоев, что иногда трудно определить, как алгоритмы приходят к своим выводам.

Черный ящик базовых моделей также оставляет лазейку для киберпреступников. Хакеры могут запускать атаки с отравлением данных и привносить предвзятость ИИ, что еще больше усугубляет этические проблемы ИИ.

Технологические компании должны объединить усилия с правительствами для создания инфраструктуры для общедоступных проектов ИИ, чтобы избежать разногласий по поводу использования базовых моделей ИИ. Поставщики ИИ также должны раскрывать, какие наборы данных они используют и как обучают свои модели.

Как высказал мнение Перси Лян, преподавателя факультета HAI и компьютерных наук Стэнфордского университета, в своем недавнем интервью Venture Beat: «Мы находимся в самом начале пути, поэтому профессиональные нормы для ИИ недостаточно развиты. Поэтому крайне важно, чтобы мы, как сообщество, действовали сейчас, чтобы гарантировать, что эта технология будет разработана и развернута этически и социально ответственным образом».

Что нужно, чтобы начать использовать базовые модели в вашей организации

Как человек, который последние десять лет помогал компаниям внедрять системы искусственного интеллекта, команда Itrex наблюдает сдвиг в области искусственного интеллекта.

Системы, которые выполняют определенные задачи в одной области, уступают место широкому ИИ, который учится в более общем плане и работает в разных отраслях и вариантах использования. В основе этой трансформации лежат базовые модели, обученные на больших неразмеченных наборах данных и настроенные для различных приложений.

Если ваша компания готова обойти конкурентов и быстрее получить окупаемость ваших систем искусственного интеллекта, вот высокоуровневая стратегия внедрения базовых моделей.

1. Соберите и предварительно обработайте ваши данные. Первый шаг включает в себя сбор и предварительную обработку данных, которые вы будете передавать базовой модели ИИ. Качество и разнообразие этих данных имеют решающее значение для обеспечения точности и надежности отлаженной модели.
2. Выберите модель фундамента. На рынке доступно множество предварительно обученных базовых моделей ИИ. Некоторые популярные решения включают, среди прочего, BERT, GPT и ResNet. Важно выбрать правильную базовую модель в зависимости от задачи, которую вы хотите решить, и типа имеющихся у вас данных.
3. Настройте модель в соответствии с вашими бизнес-целями. Как только ваша базовая модель и данные будут готовы, вы можете настроить параметры модели в соответствии со своей конкретной задачей. Одним из способов достижения этой цели является перенос обучения, когда вы используете предварительно обученные веса базовой модели в качестве отправной точки и корректируете их на основе данных обучения.
4. Оцените модель. После тонкой настройки очень важно определить, хорошо ли работает модель и требуется ли дальнейшая настройка. Чтобы оценить производительность базовой модели, вы можете использовать стандартные метрики, такие как точность, достоверность, полнота и оценка F1.
5. Разверните свое решение ИИ. Как только вы будете удовлетворены производительностью отлаженной модели, вы можете развернуть ее в производственной среде. Несколько вариантов развертывания моделей ИИ включают облачные платформы, локальные серверы или пограничные устройства.

Важно помнить, что для реализации базовых моделей ИИ требуются технические знания и доступ к специализированному аппаратному и программному обеспечению. Поэтому может быть полезно сотрудничать со специализированным поставщиком ИИ или проконсультироваться с группой экспертов по ИИ, чтобы убедиться, что процесс выполняется эффективно.

Напишите нам, чтобы обсудить ваши потребности в ИИ! Мы оценим готовность вашей компании к ИИ, проведем аудит ваших данных и подготовим их к алгоритмическому анализу, а также выберем правильную базовую модель для начала работы с искусственным интеллектом!

Эта статья была первоначально опубликована на веб-сайте Itrex.