Generativ süni intellektdə təməl modelləri nələrdir?

Generativ süni intellektdə təməl modelləri nələrdir?

Qısa cavab: Təməl modelləri, geniş, geniş məlumat dəstləri üzərində təlim keçmiş, sonra isə bir çox işə (yazı, axtarış, kodlaşdırma, şəkillər) uyğunlaşdırılmış böyük, ümumi təyinatlı süni intellekt modelləridir. Etibarlı cavablara ehtiyacınız varsa, onları improvizasiya etmək əvəzinə, əsaslandırma (RAG kimi), aydın məhdudiyyətlər və yoxlamalarla birləşdirin.

Əsas nəticələr:

Tərif : Hər model üçün tək tapşırıq deyil, bir çox tapşırıqda təkrar istifadə edilən geniş təlim keçmiş baza modeli.

Uyğunlaşma : Davranışı idarə etmək üçün təşviq, dəqiq tənzimləmə, LoRA/adapterlər, RAG və alətlərdən istifadə edin.

Generativ uyğunluq : Onlar mətn, şəkil, audio, kod və multimodal məzmun generasiyasını gücləndirir.

Keyfiyyət siqnalları : İdarəolunmaya, daha az halüsinasiyaya, çoxmodal qabiliyyətə və səmərəli nəticə çıxarmağa üstünlük verin.

Risk nəzarəti : Halüsinasiyalar, qərəz, məxfilik sızması və idarəetmə və test vasitəsilə təcili inyeksiya üçün plan.

Generativ süni intellektdə təməl modellər hansılardır? İnfoqrafiya

Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:

🔗 Süni intellekt şirkəti nədir
Süni intellekt firmalarının məhsullar, komandalar və gəlir modelləri necə qurduğunu anlayın.

🔗 AI kodu nə kimi görünür
Python modellərindən API-lərə qədər süni intellekt kodunun nümunələrinə baxın.

🔗 Süni intellekt alqoritmi nədir
Süni intellekt alqoritmlərinin nə olduğunu və necə qərar qəbul etdiklərini öyrənin.

🔗 Süni intellekt texnologiyası nədir
Avtomatlaşdırma, analitika və ağıllı tətbiqləri gücləndirən əsas süni intellekt texnologiyalarını araşdırın.

1) Təməl modelləri - dumansız tərif 🧠

Təməl model, geniş məlumatlar (adətən çoxlu sayda) üzərində təlim keçmiş böyük, ümumi təyinatlı süni intellekt modelidir, ona görə də yalnız bir deyil, bir çox vəzifəyə uyğunlaşdırıla bilər ( NIST , Stanford CRFM ).

Ayrı bir model qurmaq əvəzinə:

  • e-poçt yazmaq

  • sualları cavablandırır

  • PDF-lərin xülasəsi

  • şəkillər yaratmaq

  • dəstək biletlərinin təsnifatı

  • dilləri tərcümə etmək

  • kod təklifləri vermək

...siz qeyri-səlis statistik şəkildə "dünyanı öyrənən" böyük bir baza modelini öyrədirsiniz, sonra onu tapşırıqlar, dəqiq tənzimləmə və ya əlavə alətlərlə müəyyən işlərə uyğunlaşdırırsınız Bommasani və digərləri, 2021 ).

Başqa sözlə: bu, idarə edə biləcəyiniz ümumi bir mühərrikdir

Bəli, açar söz "ümumi"dir. Bütün məsələ budur.

2) Generativ süni intellektdə təməl modelləri nədir? (Onlar necə uyğun gəlir) 🎨📝

Beləliklə, Generativ Süni İntellektdə Təməl Modellər Nələrdir? Bunlar yeni məzmun - mətn, şəkillər, audio, kod, video və getdikcə daha çox ... bunların hamısının qarışığı yarada NIST , NIST Generativ Süni İntellekt Profili ).

Generativ süni intellekt sadəcə "spam / spam deyil" kimi etiketləri proqnozlaşdırmaqla məhdudlaşmır. Bu, sanki bir şəxs tərəfindən yaradılıbmış kimi görünən nəticələr yaratmaqla bağlıdır.

  • abzaslar

  • şeirlər

  • məhsul təsvirləri

  • illüstrasiyalar

  • melodiyalar

  • tətbiq prototipləri

  • sintetik səslər

  • və bəzən inanılmaz dərəcədə özünəinamlı cəfəngiyat 🙃

Təməl modelləri burada xüsusilə

Onlar "əsas təbəqə"dir - çörək xəmiri kimi. Ondan baget, pizza və ya darçınlı rulonlar bişirə bilərsiniz... mükəmməl bir metafora deyil, amma məni başa düşürsən 😄

3) Niyə hər şeyi dəyişdirdilər (və niyə insanlar onlar haqqında danışmağı dayandırmırlar) 🚀

Modellərin təməlini qoymazdan əvvəl, süni intellektlərin çoxu tapşırıqlara xas idi:

  • hisslərin təhlili üçün bir model yetişdirin

  • tərcümə üçün başqasını öyrətmək

  • başqasını şəkil təsnifatı üçün öyrədin

  • adlı varlıq tanıma üçün başqasını öyrədin

Bu işə yaradı, amma yavaş, bahalı və bir növ... kövrək idi.

Vəqf modelləri onu dəyişdirdi:

  • bir dəfə əvvəlcədən məşq edin (böyük səy)

  • hər yerdə təkrar istifadə edin (böyük qazanc) ( Bommasani et al., 2021 )

Bu təkrar istifadə vurucudur. Şirkətlər təkəri 20 dəfə yenidən icad etmək əvəzinə, bir model ailəsinin üzərində 20 xüsusiyyət qura bilərlər.

Həmçinin, istifadəçi təcrübəsi daha təbii hala gəldi:

  • siz "təsnifatçıdan istifadə etmirsiniz"

  • Modellə elə danışırsan ki, sanki heç vaxt yatmayan köməksevər bir həmkarındır ☕🤝

Bəzən bu, həm də hər şeyi inamla səhv başa düşən bir həmkarına bənzəyir, amma hey. Böyümə.

4) Əsas ideya: əvvəlcədən təlim + uyğunlaşma 🧩

Demək olar ki, bütün təməl modelləri bir nümunəni izləyir ( Stanford CRFM , NIST ):

Əvvəlcədən təlim ("internetə bənzər şəkildə mənimsəmə" mərhələsi) 📚

Model, özünüidarəetmə təlimindən ( NIST ) istifadə edərək kütləvi, geniş məlumat dəstləri üzərində təlim keçir. Dil modelləri üçün bu, adətən itkin sözləri və ya növbəti işarəni proqnozlaşdırmaq deməkdir ( Devlin və b., 2018 , Brown və b., 2020 ).

ümumi təsvirləri öyrətməkdir :

  • qrammatika

  • faktlar (bir növ)

  • düşüncə tərzi (bəzən)

  • yazı üslubları

  • kod quruluşu

  • ümumi insan niyyəti

Uyğunlaşma (“praktik hala gətir” mərhələsi) 🛠️

Daha sonra aşağıdakılardan birini və ya bir neçəsini istifadə edərək uyğunlaşdırırsınız:

  • təlqin (sadə dildə təlimatlar)

  • təlimat tənzimləməsi (təlimatları yerinə yetirmək üçün öyrətmək) ( Wei və digərləri, 2021 )

  • dəqiq tənzimləmə (domen məlumatlarınız üzrə təlim)

  • LoRA / adapterlər (yüngül tənzimləmə metodları) ( Hu və digərləri, 2021 )

  • RAG (alınma ilə artırılmış nəsil - model sənədlərinizə müraciət edir) ( Lewis və digərləri, 2020 )

  • alətlərdən istifadə (funksiyaları çağırmaq, daxili sistemlərə baxmaq və s.)

Buna görə də eyni baza modeli romantik səhnə yaza bilər... sonra beş saniyə sonra SQL sorğusunun həllinə kömək edə bilər 😭

5) Təməl modelinin yaxşı versiyasını nə təşkil edir? ✅

Bu, insanların atladığı və sonradan peşman olduğu hissədir.

"Yaxşı" təməl modeli sadəcə "daha böyük" demək deyil. Daha böyük olması kömək edir, əlbəttə... amma tək şey bu deyil. Təməl modelinin yaxşı versiyası adətən aşağıdakılara malikdir:

Güclü ümumiləşdirmə 🧠

Tapşırıqla bağlı təkrar təlimə ehtiyac olmadan bir çox tapşırıqları yaxşı yerinə yetirir ( Bommasani və digərləri, 2021 ).

Sükan idarəetməsi və idarəolunma 🎛️

Aşağıdakı kimi təlimatları etibarlı şəkildə yerinə yetirə bilər:

  • "qısa olun"

  • "Güllə nöqtələrindən istifadə edin"

  • "Dostcasına yazın"

  • "Məxfi məlumatları açıqlamayın"

Bəzi modellər ağıllıdır, amma sürüşkəndir. Duşda sabun tutmağa çalışmaq kimi. Faydalıdır, amma qeyri-sabitdir 😅

Aşağı halüsinasiya meyli (və ya heç olmasa səmimi qeyri-müəyyənlik) 🧯

Heç bir model halüsinasiyalardan immun deyil, amma yaxşı olanlar:

Yaxşı multimodal qabiliyyət (lazım olduqda) 🖼️🎧

Əgər şəkilləri oxuyan, diaqramları şərh edən və ya səsi başa düşən köməkçilər qurursunuzsa, multimodal çox vacibdir ( Radford və digərləri, 2021 ).

Səmərəli nəticə⚡

Gecikmə və xərc vacibdir. Güclü, lakin yavaş olan model, təkəri partlamış idman avtomobili kimidir.

Təhlükəsizlik və uyğunlaşdırma davranışı 🧩

Sadəcə "hər şeyi rədd etmək" deyil, həm də:

  • zərərli təlimatlardan qaçın

  • qərəzi azaltmaq

  • həssas mövzulara ehtiyatla yanaşın

  • əsas jailbreak cəhdlərinə müqavimət göstərin (bir qədər...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generativ AI Profili )

Sənədləşmə + ekosistem 🌱

Quru səslənir, amma realdır:

  • alətlər

  • qiymətləndirmə qoşquları

  • yerləşdirmə seçimləri

  • müəssisə nəzarəti

  • dəqiq tənzimləmə dəstəyi

Bəli, “ekosistem” qeyri-müəyyən bir sözdür. Mən də bundan nifrət edirəm. Amma bu vacibdir.

6) Müqayisə Cədvəli - ümumi təməl model seçimləri (və nə üçün yaxşı olduqları) 🧾

Aşağıda praktik, lakin bir qədər qeyri-kamil müqayisə cədvəli verilmişdir. Bu, "tək bir əsl siyahı" deyil, daha çox insanların təbiətdə seçdikləri kimidir.

alət / model növü tamaşaçı qiymətli niyə işləyir
Mülkiyyət hüququ olan LLM (söhbət tərzində) sürət + cilalanma istəyən komandalar istifadəyə əsaslanan / abunəlik Əla təlimatlar, güclü ümumi performans, adətən ən yaxşısı "qutudan kənar"dır 😌
Açıq çəkili LLM (öz-özünə yerləşdirilə bilən) Nəzarət istəyən inşaatçılar infra xərcləri (və baş ağrıları) Özelleştirilebilir, məxfiliyə uyğun, yerli olaraq işləyə bilər... əgər gecə yarısında oyuncaqlar oynamaq istəyirsinizsə
Diffuziya görüntü generatoru yaradıcılar, dizayn qrupları pulsuzdan pulluya Əla görüntü sintezi, stil müxtəlifliyi, təkrarlanan iş axınları (həmçinin: barmaqlar bağlı ola bilər) ✋😬 ( Ho və b., 2020 , Rombach və b., 2021 )
Multimodal "görmə-dil" modeli Şəkillər + mətn oxuyan tətbiqlər istifadəyə əsaslanan Şəkillər, ekran görüntüləri, diaqramlar haqqında suallar verməyə imkan verir - təəccüblü dərəcədə əlverişlidir ( Radford və digərləri, 2021 )
Yerləşdirmə təməl modeli axtarış + RAG sistemləri zəng başına aşağı qiymət Mətni semantik axtarış, klasterləşdirmə, tövsiyə üçün vektorlara çevirir - sakit MVP enerjisi ( Karpukhin və b., 2020 , Douze və b., 2024 )
Nitqdən mətnə ​​əsaslanan model çağrı mərkəzləri, yaradıcılar istifadəyə əsaslanan / yerli Sürətli transkripsiya, çoxdilli dəstək, səs-küylü səs üçün kifayət qədər yaxşıdır (adətən) 🎙️ ( Pıçıldayır )
Mətndən nitqə əsas modeli məhsul qrupları, media istifadəyə əsaslanan Təbii səs generasiyası, səs üslubları, rəvayət - qorxunc dərəcədə real ola bilər ( Shen və digərləri, 2017 )
Kod yönümlü LLM inkişaf etdiricilər istifadəyə əsaslanan / abunəlik Kod şablonlarında, sazlamalarda, refaktorlarda daha yaxşıdır... yenə də fikir oxuyucusu deyil 😅

Diqqət yetirin ki, "təməl modeli" yalnız "çatbot" demək deyil. Yerləşdirmə və nitq modelləri də təməl xarakterli ola bilər, çünki onlar genişdir və tapşırıqlar üzrə təkrar istifadə edilə bilər ( Bommasani və digərləri, 2021 , NIST ).

7) Daha yaxından nəzər: dil təməli modelləri necə öyrənir (vibe versiyası) 🧠🧃

Dil təməl modelləri (çox vaxt LLM adlanır) adətən böyük mətn kolleksiyaları üzərində təlim keçir. Onlar tokenləri proqnozlaşdırmaqla öyrənirlər ( Brown və başqaları, 2020 ). Vəssalam. Gizli pəri tozu yoxdur.

Amma sehr ondadır ki, tokenləri proqnozlaşdırmaq modeli strukturu ( CSET ) öyrənməyə məcbur edir:

  • qrammatika və sintaksis

  • mövzu əlaqələri

  • mühakimə oxşayan nümunələr (bəzən)

  • ümumi düşüncə ardıcıllığı

  • insanların şeyləri necə izah etməsi, mübahisə etməsi, üzr istəməsi, danışıqlar aparması, öyrətməsi

Bu, insanların necə davrandığını “başa düşmədən” milyonlarla söhbəti təqlid etməyi öyrənmək kimidir. Bu, işləməməli kimi səslənir... amma yenə də işləyir.

Yüngül bir şişirtmə: bu, əsasən insan yazılarını nəhəng ehtimal beyninə sıxışdırmaq kimidir.
Yenə də, bu metafora bir az lənətə gəlmişdir. Amma biz hərəkət edirik 😄

8) Daha yaxından baxış: diffuziya modelləri (şəkillər niyə fərqli işləyir) 🎨🌀

Təsvir təməl modelləri tez-tez diffuziya metodlarından istifadə edir ( Ho və b., 2020 , Rombach və b., 2021 ).

Təxmini fikir:

  1. şəkillərə əsasən TV-də statik olana qədər səs-küy əlavə edin

  2. Həmin səs-küyü addım-addım tərsinə çevirmək üçün bir modeli öyrədin

  3. generasiya zamanı, səs-küylə başlayın və bir sorğu ilə idarə olunan bir görüntüyə "səs-küy salın" ( Ho və digərləri, 2020 )

Buna görə də imic yaratmaq, bir fotoşəkil "inkişaf etdirmək" kimi hiss olunur, ancaq foto supermarket dəhlizində idman ayaqqabısı geyinmiş əjdahadır 🛒🐉

Diffuziya modelləri yaxşıdır, çünki:

  • yüksək keyfiyyətli vizuallar yaradırlar

  • onlar mətnlə güclü şəkildə idarə oluna bilərlər

  • onlar təkrarlanan təkmilləşdirməni (variasiyalar, rəngləmə, yüksəltmə) dəstəkləyirlər ( Rombach və digərləri, 2021 )

Onlar həmçinin bəzən çətinlik çəkirlər:

  • şəkillərin içərisində mətn göstərilməsi

  • incə anatomiya detalları

  • səhnələr arasında ardıcıl personaj kimliyi (yaxşılaşır, amma yenə də)

9) Daha yaxından baxış: multimodal təməl modelləri (mətn + şəkillər + audio) 👀🎧📝

Multimodal təməl modelləri birdən çox məlumat növünü anlamağı və yaratmağı hədəfləyir:

Bunun real həyatda niyə vacib olduğunu göstərin:

  • müştəri dəstəyi ekran görüntülərini şərh edə bilər

  • əlçatanlıq vasitələri şəkilləri təsvir edə bilər

  • Təhsil tətbiqləri diaqramları izah edə bilər

  • Yaradıcılar formatları tez bir zamanda remiks edə bilərlər

  • biznes alətləri tablosunun ekran görüntüsünü "oxuya" və ümumiləşdirə bilər

Başlıq altında, multimodal sistemlər tez-tez təmsilləri uyğunlaşdırır:

  • bir şəkli yerləşdirmələrə çevirin

  • mətni əlavələrə çevirin

  • "Pişik"in pişik pikselləri ilə uyğunlaşdığı ortaq bir məkan öyrənin 😺 ( Radford və digərləri, 2021 )

Həmişə zərif olmur. Bəzən yorğan kimi bir-birinə tikilir. Amma işə yarayır.

10) İncə tənzimləmə, prompting və RAG (əsas modeli necə uyğunlaşdırdığınız) 🧰

Əgər müəyyən bir sahə (hüquqi, tibbi, müştəri xidmətləri, daxili biliklər) üçün təməl modelini praktik etməyə çalışırsınızsa, bir neçə vasitəniz var:

Təşviq 🗣️

Ən sürətli və ən sadə.

  • Müsbət cəhətləri: sıfır təlim, ani təkrarlama

  • mənfi cəhətləri: uyğunsuz ola bilər, kontekst məhdudiyyətləri, kövrəklik

Təkmilləşdirmə 🎯

Nümunələrinizə əsasən modeli daha da öyrədin.

  • Müsbət cəhətləri: daha ardıcıl davranış, daha yaxşı domen dili, sorğu uzunluğunu azalda bilər

  • eksiler: xərc, məlumatların keyfiyyəti tələbləri, həddindən artıq uyğunlaşma riski, texniki xidmət

Yüngül tənzimləmə (LoRA / adapterlər) 🧩

Daha səmərəli tənzimləmə versiyası ( Hu və digərləri, 2021 ).

  • üstünlükləri: daha ucuz, modulyar, dəyişdirilməsi daha asandır

  • mənfi cəhətləri: hələ də təlim boru kəməri və qiymətləndirməyə ehtiyac var

RAG (geri alma ilə artırılmış nəsil) 🔎

Model bilik bazanızdan müvafiq sənədləri və onlardan istifadə edərək cavabları götürür ( Lewis və digərləri, 2020 ).

  • Müsbət cəhətləri: ən son biliklər, daxili sitatlar (əgər tətbiq edirsinizsə), daha az yenidən hazırlıq

  • mənfi cəhətləri: axtarış keyfiyyəti onu yaxşılaşdıra və ya poza bilər, yaxşı yığım + yerləşdirmə tələb edir

Əsl söhbət: bir çox uğurlu sistemlər təklif və RAG-ı birləşdirir. Təkmilləşdirmə güclüdür, amma həmişə lazım deyil. İnsanlar təsirli səsləndiyinə görə buna çox tez başlayırlar 😅

11) Risklər, məhdudiyyətlər və “xahiş edirəm bunu kor-koranə şəkildə yerləşdirməyin” bölməsi 🧯😬

Təməl modelləri güclüdür, lakin ənənəvi proqram təminatı kimi sabit deyillər. Onlar daha çox özünəinam problemi olan istedadlı təcrübəçiyə bənzəyirlər.

Planlaşdırma üçün əsas məhdudiyyətlər:

Halüsinasiyalar 🌀

Modellər aşağıdakıları ixtira edə bilərlər:

Yüngülləşdirmələr:

  • Əsaslandırılmış kontekstli RAG ( Lewis və digərləri, 2020 )

  • məhdud çıxışlar (sxemlər, alət çağırışları)

  • açıq şəkildə "təxmin etmə" təlimatı

  • yoxlama təbəqələri (qaydalar, çarpaz yoxlamalar, insan baxışı)

Qərəzlilik və zərərli tərzlər ⚠️

Təlim məlumatları insanları əks etdirdiyindən, aşağıdakıları əldə edə bilərsiniz:

Yüngülləşdirmələr:

Məlumatların məxfiliyi və sızması 🔒

Məxfi məlumatları modelin son nöqtəsinə daxil edirsinizsə, aşağıdakıları bilməlisiniz:

  • necə saxlanılır

  • təlim üçün istifadə olunub-olunmaması

  • hansı qeydlər mövcuddur

  • Təşkilatınızın ehtiyaclarını nə idarə edir ( NIST AI RMF 1.0 )

Yüngülləşdirmələr:

Təcili inyeksiya (xüsusilə RAG ilə) 🕳️

Əgər model etibarsız mətni oxuyursa, həmin mətn onu manipulyasiya etməyə cəhd edə bilər:

Yüngülləşdirmələr:

Sizi qorxutmağa çalışmıram. Sadəcə... döşəmə lövhələrinin harada cırıldadığını bilmək daha yaxşıdır.

12) İstifadə vəziyyətiniz üçün təməl modelini necə seçmək olar 🎛️

Əgər təməl modeli seçirsinizsə (və ya onun üzərində tikilirsinizsə), bu göstərişlərlə başlayın:

Nə yaratdığınızı müəyyənləşdirin 🧾

  • yalnız mətn

  • şəkillər

  • səs

  • qarışıq multimodal

Faktlılıq çubuğunu təyin edin 📌

Yüksək dəqiqliyə (maliyyə, səhiyyə, hüquqi, təhlükəsizlik) ehtiyacınız varsa:

Gecikmə hədəfinizi təyin edin⚡

Söhbət dərhal olur. Toplu xülasə daha yavaş ola bilər.
Ani cavaba ehtiyacınız varsa, model ölçüsü və hostinq məsələsi.

Xəritə məxfiliyi və uyğunluq ehtiyacları 🔐

Bəzi komandalar tələb edir:

Büdcəni balanslaşdırın - və əməliyyatlara səbr edin 😅

Öz-özünə hostinq nəzarət verir, lakin mürəkkəblik əlavə edir.
İdarə olunan API-lər asandır, lakin bahalı və daha az fərdiləşdirilə bilər.

Kiçik bir praktik məsləhət: əvvəlcə asan bir şeylə prototip hazırlayın, sonra isə daha da sərtləşdirin. "Mükəmməl" quraşdırma ilə başlamaq adətən hər şeyi yavaşlatır.

13) Generativ süni intellektdə təməl modellər hansılardır? (Sürətli zehni model) 🧠✨

Gəlin bunu geri qaytaraq. Generativ süni intellektdə təməl modellər nədir?

Onlar bunlardır:

Onlar tək bir memarlıq və ya brend deyil. Onlar platforma kimi davranan modellər kateqoriyasıdır.

Təməl modeli kalkulyatordan daha çox mətbəxə bənzəyir. İçərisində çoxlu yemək bişirmək olar. Diqqət yetirməsəniz, tostu da yandıra bilərsiniz... amma mətbəx yenə də olduqca əlverişlidir 🍳🔥

14) Xülasə və götürmək üçün ✅🙂

Təməl modellər generativ süni intellektin təkrar istifadə edilə bilən mühərrikləridir. Onlar geniş şəkildə öyrədilir, sonra isə istək, dəqiq tənzimləmə və axtarış yolu ilə müəyyən tapşırıqlara uyğunlaşdırılır ( NIST , Stanford CRFM ). Onlar eyni anda inanılmaz, səliqəsiz, güclü və bəzən gülünc ola bilərlər.

Xülasə:

Əgər generativ süni intellektlə bir şey qurursunuzsa, təməl modellərini anlamaq məcburi deyil. Bu, binanın dayandığı bütün mərtəbədir... və bəli, bəzən döşəmə bir az yellənir 😅

Tez-tez verilən suallar

Sadə dillə desək, təməl modelləri

Əsas model, geniş məlumatlar üzərində təlim keçmiş böyük, ümumi təyinatlı süni intellekt modelidir ki, bir çox tapşırıq üçün təkrar istifadə edilə bilsin. Hər iş üçün bir model qurmaq əvəzinə, güclü "əsas" model ilə başlayır və lazım olduqda onu uyğunlaşdırırsınız. Bu uyğunlaşma tez-tez istək, dəqiq tənzimləmə, axtarış (RAG) və ya alətlər vasitəsilə baş verir. Əsas fikir genişlik və idarəetmədir.

Əsas modellər ənənəvi tapşırıqlara xas süni intellekt modellərindən necə fərqlənir

Ənənəvi süni intellekt tez-tez hər bir tapşırıq üçün ayrıca bir model, məsələn, hisslərin təhlili və ya tərcümə hazırlayır. Əsas modellər bu nümunəni tərsinə çevirir: bir dəfə əvvəlcədən hazırlayın, sonra bir çox xüsusiyyət və məhsulda təkrar istifadə edin. Bu, təkrarlanan səyləri azalda və yeni imkanların çatdırılmasını sürətləndirə bilər. Məsələ ondadır ki, məhdudiyyətlər və sınaqlar əlavə etməsəniz, onlar klassik proqram təminatından daha az proqnozlaşdırıla bilər.

Generativ süni intellektdə təməl modelləri

Generativ süni intellektdə təməl modellər mətn, şəkillər, audio, kod və ya multimodal çıxışlar kimi yeni məzmun yarada bilən baza sistemləridir. Onlar etiketləmə və ya təsnifatla məhdudlaşmır; onlar insan tərəfindən hazırlanmış işə bənzəyən cavablar yaradırlar. Əvvəlcədən təlim zamanı geniş nümunələri öyrəndikləri üçün bir çox sorğu növləri və formatlarını idarə edə bilirlər. Onlar əksər müasir generativ təcrübələrin arxasındakı "əsas təbəqədir".

Təməl modelləri əvvəlcədən təlim zamanı necə öyrənirlər

Dil təməl modellərinin əksəriyyəti mətndəki növbəti söz və ya itkin sözlər kimi işarələri proqnozlaşdırmaqla öyrənir. Bu sadə məqsəd onları qrammatika, üslub və ümumi izahat nümunələri kimi strukturu daxililəşdirməyə sövq edir. Onlar həmçinin çoxlu dünya biliklərini mənimsəyə bilirlər, baxmayaraq ki, həmişə etibarlı şəkildə deyil. Nəticədə, sonradan konkret işə yönəldə biləcəyiniz güclü ümumi bir təmsilçilik yaranır.

Prompting, incə tənzimləmə, LoRA və RAG arasındakı fərq

Təlimatlardan istifadə edərək davranışı idarə etməyin ən sürətli yolu təklif etməkdir, lakin bu, kövrək ola bilər. Təkmilləşdirmə modeli nümunələriniz üzərində daha ardıcıl davranış üçün daha da inkişaf etdirir, lakin bu, xərc və texniki xidmət əlavə edir. LoRA/adapterlər daha ucuz və daha modul olan daha yüngül bir dəqiqləşdirmə yanaşmasıdır. RAG müvafiq sənədləri əldə edir və təravət və əsaslandırmaya kömək edən kontekstdən istifadə edərək model cavabına malikdir.

Təmizləmə əvəzinə RAG-dan nə vaxt istifadə etməli

Mövcud sənədlərinizə və ya daxili bilik bazanıza əsaslanan cavablara ehtiyacınız olduqda RAG tez-tez güclü bir seçimdir. Modelə generasiya zamanı müvafiq kontekst təqdim etməklə "təxminləri" azalda bilər. Ardıcıl üslub, domen ifadəsi və ya təklifin etibarlı şəkildə yarada bilmədiyi davranışa ehtiyacınız olduqda dəqiq tənzimləmə daha uyğundur. Bir çox praktik sistem dəqiq tənzimləməyə çatmazdan əvvəl təklif + RAG-ı birləşdirir.

Halüsinasiyaları necə azaltmaq və daha etibarlı cavablar almaq olar

Ümumi yanaşma, modeli verilən kontekstə yaxın qalması üçün onu axtarış (RAG) ilə əsaslandırmaqdır. Həmçinin çıxışları sxemlərlə məhdudlaşdıra, əsas addımlar üçün alət çağırışlarını tələb edə və açıq şəkildə "təxmin etməyin" təlimatları əlavə edə bilərsiniz. Doğrulama təbəqələri də vacibdir, məsələn, qayda yoxlamaları, çarpaz yoxlamalar və daha yüksək riskli istifadə halları üçün insan baxışı. Modelə standart olaraq həqiqət mənbəyi deyil, ehtimal köməkçisi kimi yanaşın.

İstehsalda təməl modelləri ilə bağlı ən böyük risklər

Ümumi risklərə halüsinasiyalar, təlim məlumatlarından qərəzli və ya zərərli nümunələr və həssas məlumatlar pis işlənildikdə məxfilik sızması daxildir. Sistemlər, xüsusən də model sənədlərdən və ya veb məzmundan etibarsız mətn oxuduqda, təcili inyeksiyaya qarşı həssas ola bilər. Yüngülləşdirmələrə adətən idarəetmə, qırmızı komanda, giriş nəzarəti, daha təhlükəsiz sorğu nümunələri və strukturlaşdırılmış qiymətləndirmə daxildir. Bu riskləri sonradan düzəltmək əvəzinə, erkən planlaşdırın.

Sürətli inyeksiya və RAG sistemlərində niyə vacibdir

Sürətli inyeksiya, etibarsız mətnin "əvvəlki təlimatları görməməzlikdən gəlmək" və ya "sirləri açmaq" kimi təlimatları ləğv etməyə çalışmasıdır. RAG-da əldə edilən sənədlərdə bu zərərli təlimatlar ola bilər və diqqətli olmasanız, model onları izləyə bilər. Ümumi yanaşma sistem təlimatlarını təcrid etmək, əldə edilən məzmunu dezinfeksiya etmək və yalnız sorğulara deyil, alət əsaslı siyasətlərə etibar etməkdir. Rəqib girişlərlə sınaqdan keçirmək zəif nöqtələri aşkar etməyə kömək edir.

İstifadə vəziyyətiniz üçün təməl modelini necə seçmək olar

Əvvəlcə nə yaratmaq lazım olduğunu müəyyənləşdirin: mətn, şəkillər, audio, kod və ya multimodal çıxışlar. Sonra faktikilik çubuğunu təyin edin - yüksək dəqiqlikli domenlər tez-tez torpaqlama (RAG), təsdiqləmə və bəzən insan tərəfindən yoxlanış tələb edir. Gecikməni və dəyəri nəzərə alın, çünki yavaş və ya bahalı güclü bir modelin çatdırılması çətin ola bilər. Nəhayət, xəritə məxfiliyi və uyğunluğu yerləşdirmə seçimlərinə və nəzarətlərinə ehtiyac duyur.

İstinadlar

  1. Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) - Təməl Modeli (Lüğət termini) - csrc.nist.gov

  2. Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) - NIST AI 600-1: Generativ Süni İntellekt Profili - nvlpubs.nist.gov

  3. Milli Standartlar və Texnologiya İnstitutu (NIST) - NIST AI 100-1: Süni İntellekt Risklərinin İdarə Edilməsi Çərçivəsi (Sİ RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford Təməl Modelləri üzrə Tədqiqat Mərkəzi (CRFM) - Hesabat - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Vəqf modellərinin imkanları və riskləri haqqında (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Dil Modelləri Az Tələb Olunan Öyrənənlərdir (Brown və digərləri, 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Bilik İntensiv NLP Tapşırıqları üçün Axtarışla Genişləndirilmiş Nəsil (Lewis və digərləri, 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Böyük Dil Modellərinin Aşağı Reytinqli Uyğunlaşması (Hu və digərləri, 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Dil Anlama üçün Dərin İki İstiqamətli Transformatorların İlkin Təlimi (Devlin və digərləri, 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Təkmilləşdirilmiş Dil Modelləri Sıfır Atışlı Öyrənənlərdir (Wei və digərləri, 2021) - arxiv.org

  11. ACM Rəqəmsal Kitabxanası - Təbii Dil Yaranmasında Hallüsinasiyaların Sorğusu (Ji və digərləri, 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Təbii Dil Nəzarətindən Öyrənilən Transfer Edilə Bilən Vizual Modellər (Radford və digərləri, 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Səs-küyün azaldılması Diffuziya Ehtimal Modelləri (Ho və b., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Latent Diffuziya Modelləri ilə Yüksək Çözünürlüklü Təsvir Sintezi (Rombach və digərləri, 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Açıq Domen Sual Cavablandırması üçün Sıx Keçid Axtarışı (Karpukhin və digərləri, 2020) - arxiv.org

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

  17. OpenAI - Whisper ilə tanış olun - openai.com

  18. arXiv - Mel Spektroqram Proqnozlarına Əsaslanan WaveNet-i Kondisionerləşdirməklə Təbii TTS Sintezi (Shen və digərləri, 2017) - arxiv.org

  19. Corctaun Universitetinin Təhlükəsizlik və İnkişaf Etməkdə Olan Texnologiyalar Mərkəzi (CSET) - Növbəti söz proqnozunun təəccüblü gücü: böyük dil modellərinin izahı (1-ci hissə) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Böyük Dil Modellərindən Təlim Məlumatlarının Çıxarılması (Carlini və digərləri, 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Təcili İnyeksiya - genai.owasp.org

  22. arXiv - İstədiyinizdən daha çox: Tətbiqə İnteqrasiya Edilmiş Böyük Dil Modellərinə Yeni Sürətli Enjeksiyon Təhdidlərinin Hərtərəfli Təhlili (Greshake və b., 2023) - arxiv.org

  23. OWASP fırıldaqçı vərəq seriyası - LLM təcili inyeksiya qarşısının alınması fırıldaqçı vərəqi - cheatsheetseries.owasp.org

Ən son süni intellekt texnologiyalarını rəsmi süni intellekt köməkçisi mağazasında tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt