Je, ni Mifumo ya Msingi katika AI ya Uzalishaji?

Je, ni Mifumo ya Msingi katika AI ya Uzalishaji?

Jibu fupi: Mifumo ya msingi ni mifumo mikubwa, ya AI ya matumizi ya jumla iliyofunzwa kwenye seti kubwa na pana za data, kisha hubadilishwa kwa kazi nyingi (uandishi, utafutaji, usimbaji, picha) kupitia uhamasishaji, urekebishaji, zana, au urejeshaji. Ikiwa unahitaji majibu ya kutegemewa, yaunganishe na msingi (kama RAG), vizuizi vilivyo wazi, na ukaguzi, badala ya kuviacha vibuniwe.

Mambo muhimu ya kuzingatia:

Ufafanuzi : Mfano mmoja wa msingi uliofunzwa kwa upana hutumiwa tena katika kazi nyingi, si kazi moja kwa kila modeli.

Marekebisho : Tumia uhamasishaji, urekebishaji, LoRA/adapta, RAG, na zana ili kuongoza tabia.

Ufaaji wa uzalishaji : Huwezesha maandishi, picha, sauti, msimbo, na uzalishaji wa maudhui ya aina nyingi.

Ishara za ubora : Weka kipaumbele udhibiti, punguza maono yasiyoeleweka, uwezo wa kutumia mbinu nyingi, na hitimisho bora.

Udhibiti wa hatari : Panga kwa ajili ya ndoto zisizoeleweka, upendeleo, uvujaji wa faragha, na uingizaji wa haraka kupitia utawala na upimaji.

Je, ni Mifumo ya Msingi katika AI ya Uzalishaji?

Makala ambazo unaweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Kampuni ya AI ni nini?
Elewa jinsi makampuni ya AI yanavyojenga bidhaa, timu, na mifumo ya mapato.

🔗 Msimbo wa AI unaonekanaje
Tazama mifano ya msimbo wa AI, kuanzia mifumo ya Python hadi API.

🔗 Algoritimu ya AI ni nini?
Jifunze algoriti za AI ni nini na jinsi zinavyofanya maamuzi.

🔗 Teknolojia ya AI ni nini?
Gundua teknolojia kuu za AI zinazowezesha otomatiki, uchanganuzi, na programu mahiri.

1) Mifumo ya msingi - ufafanuzi usio na ukungu 🧠

Mfano wa msingi ni mfumo mkubwa wa AI wenye madhumuni ya jumla uliofunzwa kwenye data pana (kawaida nyingi) kwa hivyo unaweza kubadilishwa kwa kazi nyingi, sio moja tu ( NIST , Stanford CRFM ).

Badala ya kujenga mfumo tofauti kwa:

  • kuandika barua pepe

  • kujibu maswali

  • muhtasari wa PDF

  • kutengeneza picha

  • kuainisha tiketi za usaidizi

  • lugha za kutafsiri

  • kutoa mapendekezo ya msimbo

...unafunza mfumo mmoja mkubwa wa msingi ambao "hujifunza ulimwengu" kwa njia isiyoeleweka ya takwimu, kisha unaurekebisha kwa kazi maalum kwa kutumia vidokezo, urekebishaji, au zana zilizoongezwa ( Bommasani et al., 2021 ).

Kwa maneno mengine: ni injini ya jumla unayoweza kuiongoza.

Na ndiyo, neno muhimu ni "jumla." Hiyo ndiyo mbinu nzima.

2) Mifumo ya Msingi katika AI ya Uzalishaji ni nini? (Jinsi zinavyofaa mahsusi) 🎨📝

Kwa hivyo, Je, Mifumo ya Msingi katika AI ya Kuzalisha ni Nini? Ni mifumo ya msingi inayowezesha mifumo ambayo inaweza kutoa maudhui mapya - maandishi, picha, sauti, msimbo, video, na zaidi ... mchanganyiko wa yote hayo ( NIST , Wasifu wa AI ya Kuzalisha ya NIST ).

AI ya kuzalisha si tu kuhusu kutabiri lebo kama "barua taka / si barua taka." Ni kuhusu kutoa matokeo yanayoonekana kama yalitengenezwa na mtu.

  • aya

  • mashairi

  • maelezo ya bidhaa

  • vielelezo

  • nyimbo za melodi

  • mifano ya programu

  • sauti za sintetiki

  • na wakati mwingine upuuzi usio na uhakika 🙃

Mifumo ya msingi ni sana hapa kwa sababu:

Wao ni "safu ya msingi" - kama unga wa mkate. Unaweza kuioka na kuifanya iwe baguette, pizza, au mdalasini ... si sitiari kamili, lakini unanielewa 😄

3) Kwa nini walibadilisha kila kitu (na kwa nini watu hawataacha kuzungumzia kuhusu wao) 🚀

Kabla ya mifumo ya msingi, AI nyingi zilikuwa maalum kwa kazi:

  • fundisha kielelezo cha uchambuzi wa hisia

  • mfunze mwingine kwa ajili ya tafsiri

  • fundisha mwingine kwa ajili ya uainishaji wa picha

  • fundisha mwingine kwa ajili ya utambuzi wa chombo kilichopewa jina

Hilo lilifanya kazi, lakini lilikuwa polepole, ghali, na kwa namna fulani ... dhaifu.

Mifumo ya msingi iliibadilisha:

  • mafunzo ya awali mara moja (juhudi kubwa)

  • tumia tena kila mahali (malipo makubwa) ( Bommasani et al., 2021 )

Utumiaji huo tena ndio kizidishi. Makampuni yanaweza kujenga vipengele 20 juu ya familia moja ya modeli, badala ya kubuni upya gurudumu mara 20.

Pia, uzoefu wa mtumiaji umekuwa wa kawaida zaidi:

  • "Hutumii kiainishaji"

  • Unazungumza na mwanamitindo kana kwamba ni mfanyakazi mwenzako msaidizi ambaye halali kamwe ☕🤝

Wakati mwingine pia ni kama mfanyakazi mwenzangu ambaye kwa kujiamini haelewi kila kitu, lakini hey. Growth.

4) Wazo kuu: mafunzo ya awali + marekebisho 🧩

Karibu mifumo yote ya msingi hufuata muundo fulani ( Stanford CRFM , NIST ):

Mafunzo ya awali (awamu ya "kunyonya intaneti") 📚

Mfano huu umefunzwa kwenye seti kubwa na pana za data kwa kutumia ujifunzaji unaosimamiwa na mtu binafsi ( NIST ). Kwa mifumo ya lugha, hiyo kwa kawaida humaanisha kutabiri maneno yanayokosekana au ishara inayofuata ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Jambo kuu si kuifundisha kazi moja. Jambo kuu ni kuifundisha uwakilishi wa jumla :

  • sarufi

  • ukweli (aina ya)

  • mifumo ya hoja (wakati mwingine)

  • mitindo ya uandishi

  • muundo wa msimbo

  • nia ya kawaida ya binadamu

Marekebisho (awamu ya "kuifanya iwe ya vitendo") 🛠️

Kisha unairekebisha kwa kutumia moja au zaidi ya:

  • kushawishi (maelekezo kwa lugha rahisi)

  • urekebishaji wa maelekezo (kuifundisha kufuata maagizo) ( Wei et al., 2021 )

  • urekebishaji (mafunzo kuhusu data ya kikoa chako)

  • LoRA / adapta (mbinu nyepesi za kurekebisha) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (kizazi kilichoongezwa urejeshaji - modeli hiyo huangalia hati zako) ( Lewis et al., 2020 )

  • matumizi ya zana (vipengele vya kupiga simu, kuvinjari mifumo ya ndani, n.k.)

Hii ndiyo sababu modeli huyo huyo anaweza kuandika tukio la mapenzi… kisha kusaidia kutatua tatizo la hoja ya SQL sekunde tano baadaye 😭

5) Ni nini kinachofanya toleo zuri la mfumo wa msingi kuwa mfano mzuri? ✅

Hii ni sehemu ambayo watu huiruka, kisha hujuta baadaye.

Mfano wa msingi "mzuri" si "mkubwa zaidi" tu. Mkubwa zaidi husaidia, hakika... lakini sio kitu pekee. Toleo zuri la mfumo wa msingi kwa kawaida huwa na:

Ujumla imara 🧠

Hufanya kazi vizuri katika kazi nyingi bila kuhitaji mafunzo upya mahususi ya kazi ( Bommasani et al., 2021 ).

Uendeshaji na udhibiti 🎛️

Inaweza kufuata maagizo kwa uaminifu kama:

  • "kuwa mfupi"

  • "Tumia pointi za risasi"

  • "Andika kwa sauti ya kirafiki"

  • "Usifichue taarifa za siri"

Baadhi ya mifano ni nadhifu lakini inateleza. Kama kujaribu kushikilia kipande cha sabuni wakati wa kuoga. Inasaidia, lakini haina mpangilio 😅

Mwelekeo mdogo wa kuona ndoto (au angalau kutokuwa na uhakika wa wazi) 🧯

Hakuna modeli ambayo haiwezi kupata ndoto za ajabu, lakini nzuri ni zile:

Uwezo mzuri wa kutumia mbinu nyingi (inapohitajika) 🖼️🎧

Ukiwa unaunda wasaidizi wanaosoma picha, wanaotafsiri chati, au wanaoelewa sauti, mifumo mingi ni muhimu sana ( Radford et al., 2021 ).

Uamuzi mzuri ⚡

Muda wa kusubiri na gharama ni muhimu. Mfano ambao ni imara lakini polepole ni kama gari la michezo lenye tairi iliyopasuka.

Tabia ya usalama na mpangilio 🧩

Sio tu "kukataa kila kitu," lakini:

Nyaraka + mfumo ikolojia 🌱

Hii inasikika kama kavu, lakini ni kweli:

  • zana

  • harnesses za eval

  • chaguzi za uwasilishaji

  • vidhibiti vya biashara

  • usaidizi wa kurekebisha

Ndiyo, "mfumo ikolojia" ni neno lisiloeleweka. Nachukia pia. Lakini ni muhimu.

6) Jedwali la Ulinganisho - chaguo za modeli za msingi za kawaida (na faida zake) 🧾

Hapa chini kuna jedwali la kulinganisha linalofaa, lisilokamilika kidogo. Sio "orodha moja ya kweli," ni kama vile: kile ambacho watu huchagua porini.

aina ya kifaa/modeli watazamaji bei-kama kwa nini inafanya kazi
LLM ya Umiliki (mtindo wa gumzo) timu zinazotaka kasi + urembo kulingana na matumizi / usajili Ufuatiliaji mzuri wa maelekezo, utendaji mzuri wa jumla, kwa kawaida ni bora zaidi "nje ya boksi" 😌
LLM yenye uzito wazi (inayoweza kuhifadhiwa yenyewe) wajenzi wanaotaka udhibiti gharama ya infra (na maumivu ya kichwa) Inaweza kubinafsishwa, rafiki kwa faragha, inaweza kuendeshwa ndani ya nchi... ikiwa unapenda kubadilisha saa sita usiku
Kizalishaji cha picha cha uenezaji wabunifu, timu za usanifu bure hadi kulipwa Usanisi bora wa picha, aina mbalimbali za mitindo, mtiririko wa kazi unaojirudia (pia: vidole vinaweza kuwa vimezimwa) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Mfano wa "lugha ya maono" ya aina nyingi programu zinazosoma picha + maandishi kulingana na matumizi Inakuwezesha kuuliza maswali kuhusu picha, picha za skrini, michoro - ni rahisi sana ( Radford et al., 2021 )
Kuweka mfumo wa msingi utafutaji + mifumo ya RAG gharama nafuu kwa kila simu Hubadilisha maandishi kuwa vekta kwa ajili ya utafutaji wa kisemantiki, kuunganishwa, mapendekezo - nishati tulivu ya MVP ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Mfano wa msingi wa usemi kwa maandishi vituo vya simu, waundaji kulingana na matumizi / ya ndani Unukuzi wa haraka, usaidizi wa lugha nyingi, mzuri wa kutosha kwa sauti yenye kelele (kawaida) 🎙️ ( Nong'ona )
Mfano wa msingi wa maandishi-kwa-usemi timu za bidhaa, vyombo vya habari kulingana na matumizi Uundaji wa sauti asilia, mitindo ya sauti, usimulizi - unaweza kuwa wa kutisha-halisi ( Shen et al., 2017 )
LLM inayozingatia kanuni watengenezaji kulingana na matumizi / usajili Bora katika mifumo ya msimbo, utatuzi wa matatizo, marekebisho… bado si msomaji wa akili 😅

Tazama jinsi "mfano wa msingi" haimaanishi tu "chatbot." Vipachiko na mifumo ya usemi inaweza kuwa ya msingi pia, kwa sababu ni pana na inaweza kutumika tena katika kazi zote ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Kuangalia kwa karibu: jinsi mifumo ya msingi wa lugha inavyojifunza (toleo la mhemko) 🧠🧃

Mifumo ya msingi wa lugha (mara nyingi huitwa LLM) kwa kawaida hufunzwa kwenye makusanyo makubwa ya maandishi. Wanajifunza kwa kutabiri ishara ( Brown et al., 2020 ). Ndivyo ilivyo. Hakuna vumbi la siri la kichawi.

Lakini uchawi ni kwamba kutabiri ishara hulazimisha modeli kujifunza muundo ( CSET ):

  • sarufi na sintaksia

  • mahusiano ya mada

  • mifumo kama ya kufikiri (wakati mwingine)

  • mfuatano wa kawaida wa mawazo

  • jinsi watu wanavyoelezea mambo, kubishana, kuomba msamaha, kujadiliana, kufundisha

Ni kama kujifunza kuiga mamilioni ya mazungumzo bila "kuelewa" jinsi wanadamu wanavyofanya. Ambayo inaonekana kama haipaswi kufanya kazi ... na bado inaendelea kufanya kazi.

Usemi mmoja mpole wa kuzidisha: kimsingi ni kama kubana maandishi ya binadamu kwenye ubongo mkubwa wa uwezekano.
Halafu tena, sitiari hiyo imelaaniwa kidogo. Lakini tunahama 😄

8) Kuangalia kwa karibu: mifumo ya usambazaji (kwa nini picha hufanya kazi tofauti) 🎨🌀

Mifumo ya msingi wa picha mara nyingi hutumia uenezaji ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Wazo gumu:

  1. ongeza kelele kwenye picha hadi ziwe zimetulia kwenye TV

  2. fundisha modeli ya kurudisha nyuma kelele hiyo hatua kwa hatua

  3. Wakati wa uzalishaji, anza na kelele na "uondoe kelele" kwenye picha ukiongozwa na kidokezo ( Ho et al., 2020 )

Hii ndiyo sababu utengenezaji wa picha unahisi kama "kutengeneza" picha, isipokuwa picha ni joka aliyevaa viatu vya michezo kwenye njia ya maduka makubwa 🛒🐉

Mifumo ya usambazaji ni nzuri kwa sababu:

  • hutoa taswira za ubora wa juu

  • wanaweza kuongozwa kwa nguvu na maandishi

  • Zinaunga mkono uboreshaji wa mara kwa mara (tofauti, uchoraji ndani, uongezaji wa ukubwa) ( Rombach et al., 2021 )

Pia wakati mwingine wanapata shida na:

  • uandishi wa maandishi ndani ya picha

  • maelezo mazuri ya anatomia

  • utambulisho thabiti wa mhusika katika matukio (unaboreka, lakini bado)

9) Mtazamo wa karibu: mifumo ya msingi ya moduli nyingi (maandishi + picha + sauti) 👀🎧📝

Mifumo ya msingi ya mifumo mingi inalenga kuelewa na kutoa katika aina nyingi za data:

Kwa nini hii ni muhimu katika maisha halisi:

  • huduma kwa wateja inaweza kutafsiri picha za skrini

  • zana za ufikiaji zinaweza kuelezea picha

  • programu za elimu zinaweza kuelezea michoro

  • Waumbaji wanaweza kubadilisha muundo haraka

  • zana za biashara zinaweza "kusoma" picha ya skrini ya dashibodi na kuifupisha

Chini ya kofia, mifumo ya multimodal mara nyingi hulinganisha uwakilishi:

  • geuza picha kuwa upachikaji

  • badilisha maandishi kuwa vipachiko

  • Jifunze nafasi inayoshirikiwa ambapo "paka" inalingana na pikseli za paka 😺 ( Radford et al., 2021 )

Sio kila wakati huwa ya kifahari. Wakati mwingine hushonwa pamoja kama blanketi. Lakini inafanya kazi.

10) Urekebishaji mzuri dhidi ya uhamasishaji dhidi ya RAG (jinsi unavyorekebisha mfumo wa msingi) 🧰

Ukijaribu kufanya mfumo wa msingi uwe wa vitendo kwa eneo maalum (kisheria, matibabu, huduma kwa wateja, maarifa ya ndani), una mambo machache muhimu:

Kuhamasisha 🗣️

Haraka na rahisi zaidi.

  • faida: mafunzo sifuri, marudio ya papo hapo

  • hasara: inaweza kuwa kutofautiana, mipaka ya muktadha, udhaifu wa haraka

Urekebishaji mzuri 🎯

Jifunze zaidi kuhusu mifano yako.

  • faida: tabia thabiti zaidi, lugha bora ya kikoa, inaweza kupunguza urefu wa haraka

  • hasara: gharama, mahitaji ya ubora wa data, hatari ya kuzidisha, matengenezo

Urekebishaji mwepesi (LoRA / adapta) 🧩

Toleo bora zaidi la urekebishaji bora ( Hu et al., 2021 ).

  • faida: nafuu, ya kawaida, rahisi kubadilisha

  • hasara: bado inahitaji mafunzo na tathmini

RAG (kizazi kilichoongezwa urejeshaji) 🔎

Mfano huu huchota hati husika kutoka kwa msingi wa maarifa yako na majibu kwa kuzitumia ( Lewis et al., 2020 ).

  • faida: maarifa ya kisasa, nukuu za ndani (ikiwa unazitekeleza), mafunzo kidogo zaidi

  • Hasara: ubora wa urejeshaji unaweza kuitengeneza au kuiharibu, inahitaji kukatwakatwa vizuri na kupachikwa

Mazungumzo halisi: mifumo mingi iliyofanikiwa huchanganya uhamasishaji + RAG. Urekebishaji mzuri ni wenye nguvu, lakini si lazima kila wakati. Watu hukimbilia haraka sana kwa sababu unasikika wa kuvutia 😅

11) Hatari, mipaka, na sehemu ya "tafadhali usitumie hili bila kujua" 🧯😬

Mifumo ya msingi ina nguvu, lakini si thabiti kama programu za kawaida. Ni kama… mwanafunzi mwenye talanta mwenye tatizo la kujiamini.

Vikwazo muhimu vya kupanga:

Maono yasiyo na maana 🌀

Mifano inaweza kuvumbua:

  • vyanzo bandia

  • ukweli usio sahihi

  • hatua zinazowezekana lakini zisizo sahihi ( Ji et al., 2023 )

Mapungufu:

  • RAG yenye muktadha uliowekwa msingi ( Lewis et al., 2020 )

  • matokeo yaliyo na vikwazo (schemas, simu za zana)

  • maelekezo dhahiri ya "usidhani"

  • tabaka za uthibitishaji (sheria, ukaguzi mtambuka, ukaguzi wa kibinadamu)

Upendeleo na mifumo hatari ⚠️

Kwa sababu data ya mafunzo inaonyesha wanadamu, unaweza kupata:

Mapungufu:

Faragha ya data na uvujaji 🔒

Ukiingiza data ya siri katika sehemu ya mwisho ya modeli, unahitaji kujua:

  • jinsi inavyohifadhiwa

  • kama inatumika kwa mafunzo

  • ni kumbukumbu gani zilizopo

  • Ni nini kinachodhibiti mahitaji ya shirika lako ( NIST AI RMF 1.0 )

Mapungufu:

Sindano ya haraka (hasa kwa kutumia RAG) 🕳️

Ikiwa modeli inasoma maandishi yasiyoaminika, maandishi hayo yanaweza kujaribu kuyabadilisha:

Mapungufu:

Sio kujaribu kukutisha. Ni bora tu kujua ni wapi mbao za sakafu zinapolia.

12) Jinsi ya kuchagua mfumo wa msingi kwa ajili ya matumizi yako 🎛️

Ikiwa unachagua mfumo wa msingi (au unajenga juu yake), anza na vidokezo hivi:

Bainisha unachozalisha 🧾

  • maandishi pekee

  • picha

  • sauti

  • mchanganyiko wa moduli nyingi

Weka upau wako wa uhalisia 📌

Ikiwa unahitaji usahihi wa hali ya juu (fedha, afya, kisheria, usalama):

Amua lengo lako la kuchelewa ⚡

Gumzo ni la haraka. Muhtasari wa kundi unaweza kuwa polepole zaidi.
Ikiwa unahitaji majibu ya papo hapo, ukubwa wa modeli na mwenyeji ni muhimu.

Ramani ya mahitaji ya faragha na kufuata sheria 🔐

Baadhi ya timu zinahitaji:

Sawazisha bajeti - na uvumilivu wa operesheni 😅

Kujipangisha mwenyewe hutoa udhibiti lakini huongeza ugumu.
API zinazosimamiwa ni rahisi lakini zinaweza kuwa ghali na zisizoweza kubadilishwa.

Ushauri mdogo wa vitendo: mfano wenye kitu rahisi kwanza, kisha ugumu baadaye. Kuanza na usanidi "bora" kwa kawaida hupunguza kasi ya kila kitu.

13) Mifumo ya Msingi katika AI ya Uzalishaji ni nini? (Mfumo wa haraka wa kiakili) 🧠✨

Hebu tuirudishe. Je, Mifumo ya Msingi katika AI ya Kuzalisha ni nini?

Wao ni:

  • mifumo mikubwa, ya jumla iliyofunzwa kuhusu data pana ( NIST , Stanford CRFM )

  • inayoweza kutoa maudhui (maandishi, picha, sauti, n.k.) ( Wasifu wa AI wa Kizazi cha NIST )

  • inayoweza kubadilika kwa kazi nyingi kupitia vidokezo, urekebishaji, na urejeshaji ( Bommasani et al., 2021 )

  • safu ya msingi inayowezesha bidhaa nyingi za kisasa za AI zinazozalisha

Sio usanifu au chapa moja. Ni aina ya mifumo inayofanya kazi kama jukwaa.

Mfano wa msingi si kama kikokotoo bali ni kama jiko. Unaweza kupika milo mingi ndani yake. Unaweza pia kuchoma mkate wa toast ikiwa hujali… lakini jiko bado ni rahisi sana 🍳🔥

14) Muhtasari na mambo ya kuchukua ✅🙂

Mifumo ya msingi ni injini zinazoweza kutumika tena za AI ya kuzalisha. Hufunzwa kwa upana, kisha hurekebishwa kwa kazi maalum kupitia kuchochea, kurekebisha, na kurejesha ( NIST , Stanford CRFM ). Zinaweza kuwa za kushangaza, zisizo nadhifu, zenye nguvu, na wakati mwingine za kipuuzi - zote kwa wakati mmoja.

Muhtasari:

Kama unajenga chochote kwa kutumia AI ya kuzalisha, kuelewa mifumo ya msingi si jambo la hiari. Ni sakafu nzima ambayo jengo linasimama juu yake… na ndio, wakati mwingine sakafu hutetemeka kidogo 😅

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Mifumo ya msingi, kwa maneno rahisi

Mfano wa msingi ni mfano mkubwa wa AI wa madhumuni ya jumla uliofunzwa kwenye data pana ili uweze kutumika tena kwa kazi nyingi. Badala ya kujenga mfano mmoja kwa kila kazi, unaanza na mfumo imara wa "msingi" na kuurekebisha inapohitajika. Urekebishaji huo mara nyingi hutokea kupitia uhamasishaji, urekebishaji, urejeshaji (RAG), au zana. Wazo kuu ni upana pamoja na uelekeo.

Jinsi mifumo ya msingi inavyotofautiana na mifumo ya jadi ya AI inayohusiana na kazi mahususi

AI ya kitamaduni mara nyingi hufunza mfumo tofauti kwa kila kazi, kama vile uchanganuzi wa hisia au tafsiri. Mifumo ya msingi hubadilisha muundo huo: fanya mazoezi mara moja, kisha utumie tena katika vipengele na bidhaa nyingi. Hii inaweza kupunguza juhudi zinazorudiwa na kuharakisha utoaji wa uwezo mpya. Tofauti ni kwamba zinaweza kuwa hazitabiriki sana kuliko programu ya kawaida isipokuwa uongeze vikwazo na majaribio.

Mifumo ya msingi katika AI ya uzalishaji

Katika AI ya kuzalisha, mifumo ya msingi ni mifumo ya msingi ambayo inaweza kutoa maudhui mapya kama vile maandishi, picha, sauti, msimbo, au matokeo ya multimodal. Hazizuiliwi na uainishaji au lebo tu; hutoa majibu yanayofanana na kazi iliyotengenezwa na binadamu. Kwa sababu hujifunza mifumo mipana wakati wa mafunzo ya awali, wanaweza kushughulikia aina na miundo mingi ya haraka. Wao ndio "safu ya msingi" nyuma ya uzoefu mwingi wa kisasa wa kuzalisha.

Jinsi mifumo ya msingi inavyojifunza wakati wa mafunzo ya awali

Mifumo mingi ya msingi wa lugha hujifunza kwa kutabiri ishara, kama vile neno linalofuata au maneno yanayokosekana katika maandishi. Lengo hilo rahisi huwasukuma kujumuisha muundo kama sarufi, mtindo, na mifumo ya kawaida ya maelezo. Pia wanaweza kunyonya maarifa mengi ya ulimwengu, ingawa si mara zote kwa uhakika. Matokeo yake ni uwakilishi mkubwa wa jumla ambao unaweza baadaye kuelekeza kwenye kazi maalum.

Tofauti kati ya kushawishi, kurekebisha, LoRA, na RAG

Kushawishi ndiyo njia ya haraka zaidi ya kuongoza tabia kwa kutumia maagizo, lakini inaweza kuwa dhaifu. Kurekebisha vizuri hufundisha modeli zaidi kwa mifano yako kwa tabia thabiti zaidi, lakini huongeza gharama na matengenezo. Adapta za LoRA/LoRA ni mbinu nyepesi ya kurekebisha ambayo mara nyingi ni ya bei nafuu na ya kawaida zaidi. RAG hupata hati husika na ina jibu la modeli kwa kutumia muktadha huo, ambao husaidia kwa upya na msingi.

Wakati wa kutumia RAG badala ya kurekebisha

Mara nyingi RAG ni chaguo bora unapohitaji majibu yanayotegemea hati zako za sasa au msingi wa maarifa ya ndani. Inaweza kupunguza "kukisia" kwa kumpa modeli muktadha unaofaa wakati wa uzalishaji. Urekebishaji mzuri unafaa zaidi unapohitaji mtindo thabiti, usemi wa kikoa, au tabia ambayo uhamasishaji hauwezi kutoa kwa uhakika. Mifumo mingi ya vitendo huchanganya uhamasishaji + RAG kabla ya kufikia urekebishaji mzuri.

Jinsi ya kupunguza ndoto na kupata majibu ya kuaminika zaidi

Mbinu ya kawaida ni kuweka msingi wa modeli kwa kutumia urejeshaji (RAG) ili ibaki karibu na muktadha uliotolewa. Unaweza pia kudhibiti matokeo kwa kutumia schemas, kuhitaji wito wa zana kwa hatua muhimu, na kuongeza maagizo dhahiri ya "usidhani". Tabaka za uthibitishaji pia ni muhimu, kama vile ukaguzi wa sheria, ukaguzi mtambuka, na ukaguzi wa kibinadamu kwa matumizi ya hali ya juu. Chukua modeli kama msaidizi wa uwezekano, sio chanzo cha ukweli kwa chaguo-msingi.

Hatari kubwa zaidi za mifumo ya msingi katika uzalishaji

Hatari za kawaida ni pamoja na ndoto za kuota ndoto, mifumo yenye upendeleo au hatari kutoka kwa data ya mafunzo, na uvujaji wa faragha ikiwa data nyeti haitashughulikiwa vizuri. Mifumo pia inaweza kuwa katika hatari ya kuingizwa haraka, haswa wakati modeli inasoma maandishi yasiyoaminika kutoka kwa hati au maudhui ya wavuti. Vizuizi kwa kawaida hujumuisha utawala, uundaji wa timu nyekundu, vidhibiti vya ufikiaji, mifumo salama ya uhamasishaji, na tathmini iliyopangwa. Panga hatari hizi mapema badala ya kurekebisha baadaye.

Kudungwa sindano haraka na kwa nini ni muhimu katika mifumo ya RAG

Kuingiza haraka ni wakati maandishi yasiyoaminika yanapojaribu kubatilisha maagizo, kama vile "kupuuza maelekezo ya awali" au "kufichua siri." Katika RAG, hati zilizopatikana zinaweza kuwa na maagizo hayo hasidi, na mfumo unaweza kuzifuata usipokuwa mwangalifu. Mbinu ya kawaida ni kutenganisha maagizo ya mfumo, kusafisha maudhui yaliyopatikana, na kutegemea sera zinazotegemea zana badala ya vidokezo pekee. Kujaribu kwa kutumia pembejeo za wapinzani husaidia kufichua sehemu dhaifu.

Jinsi ya kuchagua mfumo wa msingi kwa ajili ya matumizi yako

Anza kwa kufafanua unachohitaji kutengeneza: maandishi, picha, sauti, msimbo, au matokeo ya multimodal. Kisha weka upau wako wa uhalisia - vikoa vyenye usahihi wa hali ya juu mara nyingi huhitaji kutuliza (RAG), uthibitisho, na wakati mwingine ukaguzi wa kibinadamu. Fikiria ucheleweshaji na gharama, kwa sababu modeli thabiti ambayo ni polepole au ghali inaweza kuwa ngumu kusafirisha. Hatimaye, onyesha faragha na kufuata sheria kwa chaguzi na vidhibiti vya uwasilishaji.

Marejeleo

  1. Taasisi ya Kitaifa ya Viwango na Teknolojia (NIST) - Mfumo wa Msingi (Neno la Faharasa) - csrc.nist.gov

  2. Taasisi ya Kitaifa ya Viwango na Teknolojia (NIST) - NIST AI 600-1: Wasifu wa AI Uzalishaji - nvlpubs.nist.gov

  3. Taasisi ya Kitaifa ya Viwango na Teknolojia (NIST) - NIST AI 100-1: Mfumo wa Usimamizi wa Hatari za AI (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Kituo cha Utafiti cha Stanford kuhusu Mifumo ya Msingi (CRFM) - Ripoti - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Juu ya Fursa na Hatari za Miundo ya Msingi (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Mifano ya Lugha ni Wanafunzi Wachache (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Kizazi Kilichoongezwa Urejeshaji kwa Kazi za NLP Zinazozingatia Maarifa (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Urekebishaji wa Viwango vya Chini wa Mifano Kubwa ya Lugha (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Mafunzo ya awali ya Vibadilishaji vya Kina vya Mwelekeo Mbili kwa Uelewa wa Lugha (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Mifano ya Lugha Iliyorekebishwa ni Wanafunzi Wasio na Uzoefu (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Maktaba ya Dijitali ya ACM - Utafiti wa Uzushi wa Mawazo katika Uzazi wa Lugha Asilia (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Kujifunza Mifumo ya Kuona Inayoweza Kuhamishwa Kutoka kwa Usimamizi wa Lugha Asilia (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Mifumo ya Uwezekano wa Kupunguza Kelele ya Usambazaji (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Usanisi wa Picha wa Azimio Kuu na Mifumo ya Uenezaji Fiche (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Urejeshaji wa Njia Nzito kwa Majibu ya Maswali ya Kikoa Huria (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Maktaba ya Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Tunakuletea Whisper - openai.com

  18. arXiv - Usanisi wa TTS Asilia kwa Kurekebisha WaveNet kwenye Utabiri wa Mel Spectrogram (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Kituo cha Usalama na Teknolojia Inayoibuka (CSET), Chuo Kikuu cha Georgetown - Nguvu ya kushangaza ya utabiri wa neno linalofuata: mifano ya lugha kubwa imeelezwa (sehemu ya 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Kutoa Data ya Mafunzo kutoka kwa Mifano Kubwa ya Lugha (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Sindano ya Haraka - genai.owasp.org

  22. arXiv - Zaidi ya uliyoomba: Uchambuzi Kamili wa Vitisho Vipya vya Kuingiza Vidokezo kwa Mifumo ya Lugha Kubwa Iliyounganishwa na Programu (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Mfululizo wa Karatasi za Udanganyifu za OWASP - Karatasi ya Udanganyifu ya Kuzuia Sindano Haraka ya LLM - cheatsheetseries.owasp.org

Pata Akili ya Kielektroniki ya Hivi Punde katika Duka Rasmi la Msaidizi wa Akili ya Kielektroniki

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu