Одной из важных причин более широкого использования ИИ в Интернете является доступность базовых моделей с открытым исходным кодом.

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще лежит в основе онлайн-инструментов и приложений. Например, ожидается, что мировой рынок чат-ботов достигнет 1 миллиарда долларов к 2024 году, потому что они могут сэкономить время и деньги компаний. По данным Juniper Research, потребители и предприятия сэкономят около 2,5 миллиардов рабочих часов ежегодно в 2023 году только благодаря чат-ботам. И тогда мы даже не коснулись поверхности огромного поля ИИ. Помощь в машинном обучении (ML) можно найти во многих местах в Интернете, например:

  • Автоматизация обслуживания клиентов
  • Распознавание изображений и видео
  • Создание и курирование контента
  • Поисковые системы
  • Персонализация контента

Одной из важных причин более широкого использования ИИ в Интернете является доступность базовых моделей с открытым исходным кодом. Это базовые модели ML, которые можно использовать для быстрой разработки специализированной модели ML под вашу конкретную задачу, для которой код находится в свободном доступе. Доступность этих моделей означает, что миллионы людей по всему миру могут использовать в своих продуктах современный ИИ. Скорее всего, модели фундамента уже сыграли свою роль на вашей работе или в вашей жизни. ChatGPT построен на основе базовых моделей GPT-3.5 и GPT-4!

Что такое модели фундамента?

Базовые модели — это крупномасштабные модели машинного обучения, предварительно обученные на огромных объемах данных. Они предназначены для того, чтобы предоставить разработчикам отправную точку для тонкой настройки и настройки моделей для конкретных задач. Эти модели обучаются с помощью обучения без учителя на массивных наборах данных, таких как Википедия, и могут быть точно настроены для широкого круга приложений. Часто базовые модели имеют открытый исходный код, что позволяет любому возиться с ними.

Базовые модели можно рассматривать как следующий шаг в развитии компьютерного обучения. Мы перешли от обработки данных на основе правил к машинному обучению, глубокому обучению, а теперь и к базовым моделям. На каждом следующем этапе модели компьютерного обучения становятся все более обобщенными.

Итак, в чем же заключается основное преимущество базовой модели? Они обучаются на гигантских наборах данных, чтобы получить глубокое понимание, например, английского языка. Затем это понимание можно использовать для выполнения определенных задач, таких как анализ настроений, ответы на вопросы, обобщение или прогнозирование текста, и это лишь некоторые из них. Это понимание означает, что большая часть обучения модели уже сделана за вас. Все, что вам нужно сделать, это создать помеченный набор данных для вашей конкретной задачи и обучить базовую модель на этом наборе данных, чтобы она «знала», что вам нужно делать. Первые три блока на диаграмме ниже вам не о чем беспокоиться!

*Фундаментальные модели обучаются на массивных наборах данных для создания общего понимания. Затем это понимание можно использовать для создания специализированных моделей, построенных поверх базовой модели.

Преимущества моделей фундаментов

Удобство — не единственное преимущество моделей фундамента с открытым исходным кодом. Есть много причин, чтобы хотеть их использовать! Здесь мы выделяем три из наиболее важных из них:

  • Ускоренное развитие
  • Улучшенная производительность
  • Доступ к коллективному разуму

Обучение модели машинного обучения с нуля требует сбора и предварительной обработки больших объемов данных, на что у эксперта часто уходит много часов. Это дорого и медленно! Гораздо быстрее создать небольшой набор данных для тонкой настройки.

Базовые модели обычно обучаются на терабайтах данных. Даже если бы вы использовали подход с нуля для своего приложения ИИ, невозможно собрать столько данных только для обучения вашей личной модели машинного обучения. Это означает, что точно настроенные базовые модели всегда будут иметь преимущество перед альтернативами. У них просто было гораздо больше данных! Этот подход часто приводит к повышению производительности, поскольку модель уже изучила соответствующие функции и представления во время предварительного обучения. Тонкая настройка позволяет модели адаптироваться и специализироваться для конкретной задачи, что приводит к большей точности и более быстрой сходимости.

"Понимание этого означает, что большая часть обучения модели уже выполнена за вас".

Разработчики программного обеспечения с открытым исходным кодом активно участвуют в своих сообществах, вносят улучшения и делятся своими отлаженными моделями. Это создает среду для совместной работы, в которой происходит быстрый прогресс и происходит обмен знаниями. В просочившейся служебной записке исследователь из Google объясняет, почему открытый исходный код превзойдет крупные технологические компании в разработке новых технологий искусственного интеллекта: Инновации, которые привели к недавним успехам открытого исходного кода, напрямую решают проблемы, с которыми мы все еще боремся.

Базовые модели также позволяют предприятиям создавать системы, которые интерпретируют большие объемы данных, таких как отзывы клиентов и ответы на опросы. Кроме того, они могут создавать чат-ботов, способных помочь клиентам с простыми вопросами. Это может сэкономить им время и деньги.

Виды моделей фундаментов

В целом модели фундаментов можно разделить на две группы:

Внутри этих групп существует множество различных моделей фундаментов, которые имеют свои особенности. Если вы понимаете различия между этими моделями, вы можете принять решение о том, какая из них лучше всего подходит для вашего приложения.

Что касается НЛП, популярными моделями являются:

  • BERT (и производные от BERT, такие как roBERTa и DistilBERT)
  • ГПТ-3 и ГПТ-4
  • ЦВЕСТИ

BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформеров) — это маскированная языковая модель. Это означает, что его обучали, передавая ему текст и удаляя слова из текста, и заставляя его использовать контекст по обе стороны от удаленного слова, чтобы предсказать, каким должно быть удаленное слово! Это означает, что BERT хорошо справляется с задачами, связанными с контекстом, такими как анализ настроений. GPT, с другой стороны, является авторегрессионной моделью. Он использует только прошлый контекст при прогнозировании. Но GPT был обучен на гораздо большем количестве данных, чем BERT, более чем в 10 раз больше! Таким образом, у него есть доступ к дополнительной информации. Наконец, BLOOM — это модель, разработанная с учетом ответственной этики. Подробнее об этом здесь!

В CV у нас есть такие модели, как Stable Diffusion, DALL-E и Florence. Stable Diffusion и DALL E — это модели преобразования текста в изображение, которые могут создавать изображения на основе инструкций, которые вы даете в тексте. Florence, с другой стороны, может использоваться для многих различных визуальных задач, таких как классификация объектов, создание подписей к изображениям, поиск видео и т. д.

* Изображение «Красивое цветочное поле на травянистом холме», созданное с помощью Stable Diffusion.

Адаптации или комбинации этих моделей или совершенно разных моделей можно найти в таких местах, как HuggingFace. Это сообщество ИИ, призванное сделать ИИ доступным для широкой публики.

Запуск базовой модели в UbiOps

Базовые модели действительно большие, и для их запуска требуется много вычислительной мощности, не говоря уже о точной настройке. Это можно сделать в UbiOps, где вы можете воспользоваться нашими мощными графическими процессорами. Загружая свою модель на нашу платформу, вы создаете микросервис с собственной конечной точкой API.

Это означает, что вы можете включать базовые модели и любые другие модели в свои операции без необходимости вкладывать средства в цифровую инфраструктуру для их запуска.

Вам интересно, как это работает? Ознакомьтесь с нашей документацией или закажите демонстрацию у нас!

Будущее моделей фундаментов

Поскольку область ИИ продолжает развиваться, базовые модели, вероятно, станут еще более мощными и универсальными. Во-первых, растущая доступность больших наборов данных и достижения в области вычислительной мощности означают, что станет возможным обучать еще более крупные и сложные модели. Это позволит разработчикам создавать приложения ИИ, которые будут более сложными и эффективными, чем современные. Во-вторых, сообщество открытого исходного кода продолжит играть важную роль в разработке базовых моделей, следя за тем, чтобы они оставались доступными и актуальными для разработчиков по всему миру. Исследователь из Google утверждает, что ИИ с открытым исходным кодом превзойдет Google и OpenAI. Наконец, вероятно, будет уделяться больше внимания разработке более энергоэффективных моделей.