Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargervigreind?

Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargervigreind?

Stutt svar: Grunnlíkön eru stór, almenn gervigreindarlíkön sem eru þjálfuð á gríðarlegum, breiðum gagnasöfnum og síðan aðlöguð að mörgum verkefnum (ritun, leit, forritun, myndum) með leiðbeiningum, fínstillingum, verkfærum eða sókn. Ef þú þarft áreiðanleg svör, paraðu þau þá við grunn (eins og RAG), skýrar skorður og athuganir, frekar en að láta þau búa til.

Lykilatriði:

Skilgreining : Eitt víðtækt þjálfað grunnlíkan endurnýtt í mörg verkefni, ekki eitt verkefni fyrir hvert líkan.

Aðlögun : Notið hvatningar, fínstillingu, LoRA/aðlögunartæki, RAG og verkfæri til að stýra hegðun.

Kynslóðaaðlögun : Þau knýja fram texta, myndir, hljóð, kóða og fjölþátta efnisframleiðslu.

Gæðamerki : Forgangsraða stjórnanleika, færri ofskynjunum, fjölþátta hæfni og skilvirkri ályktun.

Áhættustýring : Gerið áætlun fyrir ofskynjanir, hlutdrægni, leka á friðhelgi einkalífs og skjót innspýting með stjórnun og prófunum.

Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargervigreind? Upplýsingamynd

Greinar sem þú gætir viljað lesa eftir þessa:

🔗 Hvað er fyrirtæki sem sérhæfir sig í gervigreind
Skilja hvernig fyrirtæki sem nota gervigreind byggja upp vörur, teymi og tekjumódel.

🔗 Hvernig lítur gervigreindarkóði út
Sjáðu dæmi um gervigreindarkóða, allt frá Python líkönum til API.

🔗 Hvað er AI reiknirit
Lærðu hvað reiknirit fyrir gervigreind eru og hvernig þau taka ákvarðanir.

🔗 Hvað er gervigreindartækni
Kannaðu kjarna gervigreindartækni sem knýr sjálfvirkni, greiningar og snjallforrit.

1) Grunnlíkön - skilgreining án móðu 🧠

Grunnlíkan er stórt, almennt gervigreindarlíkan sem er þjálfað á breiðum gögnum (venjulega fullt af þeim) þannig að það er hægt að aðlaga það að mörgum verkefnum, ekki bara einu ( NIST , Stanford CRFM ).

Í stað þess að smíða sérstaka fyrirmynd fyrir:

  • að skrifa tölvupósta

  • að svara spurningum

  • að draga saman PDF skjöl

  • að búa til myndir

  • flokkun stuðningsmiða

  • þýða tungumál

  • að gera tillögur að kóða

...þú þjálfar eina stóra grunnlíkan sem „lærir heiminn“ á óskýran tölfræðilegan hátt, og aðlagar hana síðan að tilteknum verkefnum með leiðbeiningum, fínstillingum eða viðbótartólum ( Bommasani o.fl., 2021 ).

Með öðrum orðum: þetta er almenn vél sem þú getur stýrt.

Og já, leitarorðið er „almennt“. Það er allt bragðið.

2) Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargervigreind? (Hvernig þau passa sérstaklega saman) 🎨📝

Hvað eru þá grunnlíkön í kynslóðargervigreind? Þau eru undirliggjandi líkön sem knýja kerfi sem geta búið til nýtt efni - texta, myndir, hljóð, kóða, myndbönd og í auknum mæli ... blöndur af öllu þessu ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

Skapandi gervigreind snýst ekki bara um að spá fyrir um merkingar eins og „ruslpóstur / ekki ruslpóstur“. Hún snýst um að framleiða niðurstöður sem líta út eins og þær hafi verið búnar til af einstaklingi.

  • málsgreinar

  • ljóð

  • vörulýsingar

  • myndskreytingar

  • laglínur

  • frumgerðir appa

  • tilbúnar raddir

  • og stundum ótrúlega sjálfsöruggt bull 🙃

Grunnlíkön eru sérstaklega góð hér vegna þess að:

  • Þeir hafa tekið upp víðtæk mynstur úr risastórum gagnasöfnum ( Bommasani o.fl., 2021 )

  • Þeir geta alhæft yfir á nýjar fyrirmæli (jafnvel óvenjuleg) ( Brown o.fl., 2020 )

  • Hægt er að endurnýta þau fyrir tugi afkasta án þess að þurfa að endurþjálfa frá grunni ( Bommasani o.fl., 2021 )

Þau eru „grunnlagið“ - eins og brauðdeig. Þú getur bakað það í baguette, pizzu eða kanilsnúða ... ekki fullkomin myndlíking, en þú skilur mig 😄

3) Af hverju þau breyttu öllu (og af hverju fólk hættir ekki að tala um þau) 🚀

Fyrir grunnlíkönin var mikið af gervigreind verkefnasértæku:

  • þjálfa líkan fyrir greiningu á tilfinningum

  • þjálfa annan í þýðingu

  • þjálfa annan í myndaflokkun

  • þjálfa annan til að þekkja nefnda aðila

Það virkaði, en það var hægt, dýrt og svolítið ... brothætt.

Grunnlíkönin sneru því við:

  • einu sinni forþjálfun (mikil áreynsla)

  • endurnotkun alls staðar (stór arðsemi) ( Bommasani o.fl., 2021 )

Þessi endurnýting er margföldunaráhrifin. Fyrirtæki geta byggt 20 eiginleika ofan á eina líkanfjölskyldu, frekar en að þurfa að finna upp hjólið 20 sinnum.

Einnig varð notendaupplifunin eðlilegri:

  • þú notar ekki „flokkara“

  • Þú talar við fyrirsætuna eins og hún sé hjálpsamur samstarfskona sem sefur aldrei ☕🤝

Stundum er það líka eins og samstarfsmaður sem misskilur allt af öryggi, en jæja. Vöxtur.

4) Kjarnahugmyndin: forþjálfun + aðlögun 🧩

Næstum allar grunnlíkön fylgja mynstri ( Stanford CRFM , NIST ):

Undirbúningsþjálfun (það sem „tileinkar sér internetið“) 📚

Líkanið er þjálfað á gríðarstórum, breiðum gagnasöfnum með því að nota sjálfstýrt nám ( NIST ). Fyrir tungumálalíkön þýðir það venjulega að spá fyrir um orð sem vantar eða næsta tákn ( Devlin o.fl., 2018 , Brown o.fl., 2020 ).

Tilgangurinn er ekki að kenna því eitt verkefni. Tilgangurinn er að kenna því almennar framsetningar :

  • málfræði

  • staðreyndir (eins konar)

  • rökhugsunarmynstur (stundum)

  • ritstílar

  • kóðauppbygging

  • sameiginlegur mannlegur ásetningur

Aðlögun (þrepið „gera það hagnýtt“) 🛠️

Síðan aðlagar þú það með einu eða fleiru af:

  • hvatningu (leiðbeiningar á einföldu máli)

  • Leiðbeiningarstilling (þjálfa það til að fylgja leiðbeiningum) ( Wei o.fl., 2021 )

  • fínstilling (þjálfun á lénsgögnum þínum)

  • LoRA / millistykki (léttar stillingaraðferðir) ( Hu o.fl., 2021 )

  • RAG (retrieval-augmented generation - líkanið leitar ráða hjá skjölunum þínum) ( Lewis o.fl., 2020 )

  • notkun verkfæra (kalla á föll, skoða innri kerfi o.s.frv.)

Þess vegna getur sama grunnlíkan skrifað ástarsenu ... og síðan hjálpað til við að kemba SQL fyrirspurn fimm sekúndum síðar 😭

5) Hvað gerir góða útgáfu af grunnlíkani? ✅

Þetta er sá hluti sem fólk sleppir og sér svo eftir síðar.

„Góð“ grunnlíkan er ekki bara „stærri“. Stærra hjálpar, vissulega ... en það er ekki það eina. Góð útgáfa af grunnlíkani hefur venjulega:

Sterk alhæfing 🧠

Það virkar vel í mörgum verkefnum án þess að þörf sé á endurþjálfun fyrir hvert verkefni ( Bommasani o.fl., 2021 ).

Stýri og stjórnhæfni 🎛️

Það getur áreiðanlega fylgt leiðbeiningum eins og:

  • „vera hnitmiðaður“

  • „nota punktalista“

  • „skrifaðu í vingjarnlegum tón“

  • „Ekki gefa upp trúnaðarupplýsingar“

Sumar gerðir eru klárar en hálar. Eins og að reyna að halda á sápustykki í sturtu. Gagnlegt en óstöðugt 😅

Lítil tilhneiging til ofskynjana (eða að minnsta kosti einlæg óvissa) 🧯

Engin fyrirsæta er ónæm fyrir ofskynjunum, nema þær góðu:

Góð fjölþætt hæfni (þegar þörf krefur) 🖼️🎧

Ef þú ert að smíða aðstoðarmenn sem lesa myndir, túlka töflur eða skilja hljóð, þá skiptir fjölþætt notkun miklu máli ( Radford o.fl., 2021 ).

Skilvirk ályktun ⚡

Seinkun og kostnaður skipta máli. Öflug en hæg bílgerð er eins og sportbíll með flatt dekk.

Öryggi og stillingarhegðun 🧩

Ekki bara „hafna öllu“ heldur:

  • forðastu skaðlegar leiðbeiningar

  • draga úr hlutdrægni

  • meðhöndla viðkvæm málefni af varúð

  • standast einfaldar tilraunir til að brjótast út (að einhverju leyti…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Skjölun + vistkerfi 🌱

Þetta hljómar þurrt, en þetta er satt:

  • verkfæri

  • matsbeisli

  • dreifingarvalkostir

  • fyrirtækjastýringar

  • fínstillingarstuðningur

Já, „vistkerfi“ er óljóst orð. Ég hata það líka. En það skiptir máli.

6) Samanburðartafla - algengar undirstöðulíkön (og hvað þær eru góðar fyrir) 🧾

Hér að neðan er hagnýt, örlítið ófullkomin samanburðartafla. Þetta er ekki „hinn eini sanni listi“, heldur frekar: það sem fólk velur í ósköpunum.

tól / gerð líkans áhorfendur verð-svona af hverju það virkar
Sérhæfð LLM (í spjallstíl) Lið sem vilja hraða + fínpússun notkunarmiðað / áskrift Frábær leiðsögn í kennslu, góð frammistaða í heildina, oftast best „beint úr kassanum“ 😌
Opið LLM (sjálfhýsanleg) Byggjendur sem vilja stjórna innra kostnaður (og höfuðverkur) Sérsniðanlegt, friðhelgisvænt, getur keyrt staðbundið ... ef þú vilt fikta í miðnætti
Dreifingarmyndaframleiðandi skapandi einstaklingar, hönnunarteymi ókeypis eða greitt Frábær myndmyndun, fjölbreytni í stíl, endurtekin vinnuflæði (einnig: fingurnir gætu verið úr takti) ✋😬 ( Ho o.fl., 2020 , Rombach o.fl., 2021 )
Fjölþátta „sýn-tungumál“ líkan forrit sem lesa myndir + texta notkunarmiðað Gerir þér kleift að spyrja spurninga um myndir, skjáskot, skýringarmyndir - ótrúlega handhægt ( Radford o.fl., 2021 )
Innfelling grunnlíkans leit + RAG kerfi lágur kostnaður á hvert símtal Breytir texta í vektora fyrir merkingarfræðilega leit, klasamyndun, ráðleggingar - hljóðlát MVP orka ( Karpukhin o.fl., 2020 , Douze o.fl., 2024 )
Grunnlíkan fyrir tal-í-texta símaver, skaparar notkunarmiðað / staðbundið Hröð umritun, fjöltyngdur stuðningur, nógu gott fyrir hávaðasamt hljóð (venjulega) 🎙️ ( Hvísl )
Grunnlíkan fyrir texta-í-tal vöruteymi, fjölmiðlar notkunarmiðað Náttúruleg raddframleiðsla, raddstílar, frásögn - getur orðið óhugnanlegt-raunverulegt ( Shen o.fl., 2017 )
LLM með áherslu á kóða forritarar notkunarmiðað / áskrift Betri í kóðamynstrum, villuleit, endurgerðum ... samt ekki huglesari 😅

Takið eftir því hvernig „grunnlíkan“ þýðir ekki bara „spjallþjónn“. Innfellingar og tallíkön geta líka verið grunnlíkön, því þau eru víðtæk og endurnýtanleg yfir verkefni ( Bommasani o.fl., 2021 , NIST ).

7) Nánari skoðun: hvernig tungumálagrunnslíkön læra (útgáfan með vibe-tækni) 🧠🧃

Tungumálagrunnslíkön (oft kölluð LLM) eru yfirleitt þjálfuð á gríðarstórum textasöfnum. Þau læra með því að spá fyrir um tákn ( Brown o.fl., 2020 ). Það er það. Engin leyndarmálsævintýri.

En galdurinn er sá að spá fyrir um tákn neyðir líkanið til að læra uppbyggingu ( CSET ):

  • málfræði og setningafræði

  • tengsl við efni

  • rökhugsunarlík mynstur (stundum)

  • algengar hugsaniröðir

  • hvernig fólk útskýrir hluti, rífast, afsakar sig, semur, kennir

Það er eins og að læra að herma eftir milljónum samræðna án þess að „skilja“ hvernig menn gera það. Sem hljómar eins og það ætti ekki að virka ... og samt heldur það áfram að virka.

Ein væg ýkja: þetta er í grundvallaratriðum eins og að þjappa mannlegri skrift í risastóran líkindaheila.
En aftur á móti er þessi myndlíking svolítið bölvuð. En við höldum áfram 😄

8) Nánari skoðun: dreifingarlíkön (hvers vegna myndir virka öðruvísi) 🎨🌀

Myndgrunnslíkön nota oft dreifingaraðferðir ( Ho o.fl., 2020 , Rombach o.fl., 2021 ).

Grófa hugmyndin:

  1. Bætið hávaða við myndir þar til þær verða í raun stöðugar í sjónvarpinu

  2. þjálfa líkan til að snúa þessum hávaða við skref fyrir skref

  3. við myndun, byrjaðu með hávaða og „hreinsaðu hávaða“ í mynd sem er stýrt af fyrirmælum ( Ho o.fl., 2020 )

Þess vegna líður myndagerð eins og að „framkalla“ ljósmynd, nema myndin er af dreka í íþróttaskóm í gangi í matvöruverslun 🛒🐉

Dreifingarlíkön eru góð vegna þess að:

  • þau framleiða hágæða myndefni

  • þeir geta fengið sterka leiðsögn frá texta

  • Þau styðja endurtekna fínpússun (breytingar, innmálun, uppskalun) ( Rombach o.fl., 2021 )

Þau eiga líka stundum í erfiðleikum með:

  • textaútgáfa innan mynda

  • fínar upplýsingar um líffærafræði

  • samræmd persónueinkenni í öllum senum (það er að batna, en samt)

9) Nánari skoðun: fjölþátta grunnlíkön (texti + myndir + hljóð) 👀🎧📝

Fjölþátta grunnlíkön miða að því að skilja og búa til á milli margra gagnategunda:

Af hverju þetta skiptir máli í raunveruleikanum:

  • Þjónustuver getur túlkað skjáskot

  • Aðgengisverkfæri geta lýst myndum

  • Menntaforrit geta útskýrt skýringarmyndir

  • Höfundar geta endurhljóðblandað snið hratt

  • Viðskiptaverkfæri geta „lesið“ skjámynd af mælaborði og tekið hana saman

Undir hettunni samræma fjölþátta kerfi oft framsetningar:

  • breyta mynd í innfelldar myndir

  • breyta texta í innfellingar

  • Lærðu sameiginlegt rými þar sem „köttur“ passar við köttapixla 😺 ( Radford o.fl., 2021 )

Það er ekki alltaf glæsilegt. Stundum er það saumað saman eins og teppi. En það virkar.

10) Fínstilling á móti leiðbeiningum á móti RAG (hvernig þú aðlagar grunnlíkanið) 🧰

Ef þú ert að reyna að gera grunnlíkan hagnýtt fyrir tiltekið svið (lögfræði, læknisfræði, þjónustu við viðskiptavini, innri þekkingu), þá eru nokkrir möguleikar í boði:

Hvetjandi 🗣️

Hraðast og einfaldast.

  • Kostir: engin þjálfun, tafarlaus endurtekning

  • gallar: getur verið ósamræmi, takmarkanir á samhengi, tafarlaus viðkvæmni

Fínstilling 🎯

Þjálfið líkanið frekar með dæmunum ykkar.

  • Kostir: samkvæmari hegðun, betra lénsmál, getur stytt lengd fyrirspurna

  • gallar: kostnaður, kröfur um gagnagæði, hætta á ofvirkni, viðhald

Létt stilling (LoRA / millistykki) 🧩

Skilvirkari útgáfa af fínstillingu ( Hu o.fl., 2021 ).

  • Kostir: Ódýrara, mátbyggt, auðveldara að skipta um

  • gallar: þarf enn að hafa þjálfunarferli og mat á því

RAG (sóknar-aukið kynslóð) 🔎

Líkanið sækir viðeigandi skjöl úr þekkingargrunni þínum og svör með því að nota þau ( Lewis o.fl., 2020 ).

  • Kostir: uppfærð þekking, tilvitnanir innanhúss (ef þú innleiðir þær), minni endurþjálfun

  • gallar: gæði sóknar geta ráðið úrslitum, þarfnast góðrar klumpauppbyggingar + innfellinga

Raunverulegt: mörg farsæl kerfi sameina hvatningu og RAG. Fínstilling er öflug en ekki alltaf nauðsynleg. Fólk hoppar of hratt yfir í hana vegna þess að það hljómar áhrifamikið 😅

11) Áhætta, takmarkanir og hlutinn „vinsamlegast ekki nota þetta í blindu“ 🧯😬

Grunnlíkön eru öflug, en þau eru ekki stöðug eins og hefðbundinn hugbúnaður. Þau eru frekar eins og ... hæfileikaríkur starfsnemi með sjálfstraustsvandamál.

Helstu takmarkanir sem þarf að skipuleggja:

Ofskynjanir 🌀

Fyrirsætur geta fundið upp:

  • falsa heimildir

  • rangar staðreyndir

  • möguleg en röng skref ( Ji o.fl., 2023 )

Mótvægisaðgerðir:

  • RAG með jarðbundnu samhengi ( Lewis o.fl., 2020 )

  • takmarkaðar úttaksleiðir (skema, verkfæraköll)

  • skýr fyrirmæli um að „ekki giska“

  • sannprófunarlög (reglur, krosseftirlit, mannleg yfirferð)

Hlutdrægni og skaðleg mynstur ⚠️

Þar sem þjálfunargögn endurspegla mannfólkið er hægt að fá:

Mótvægisaðgerðir:

Persónuvernd og leki gagna 🔒

Ef þú færir trúnaðargögn inn í líkansendapunkt þarftu að vita:

  • hvernig það er geymt

  • hvort það er notað til þjálfunar

  • hvaða skráning er til staðar

  • Hvað stýrir þörfum fyrirtækisins ( NIST AI RMF 1.0 )

Mótvægisaðgerðir:

Tafarlaus innspýting (sérstaklega með RAG) 🕳️

Ef líkanið les ótreystan texta getur sá texti reynt að stjórna honum:

Mótvægisaðgerðir:

Ég er ekki að reyna að hræða þig. Það er bara betra að vita hvar gólfborðin írka.

12) Hvernig á að velja grunnlíkan fyrir notkunartilvikið þitt 🎛️

Ef þú ert að velja grunnlíkan (eða byggja á einu), byrjaðu þá á þessum leiðbeiningum:

Skilgreindu hvað þú ert að búa til 🧾

  • aðeins texti

  • myndir

  • hljóð

  • blandaður fjölþættur

Settu þér staðreyndamörk 📌

Ef þú þarft mikla nákvæmni (fjármál, heilsa, lögfræði, öryggi):

  • Þú munt vilja RAG ( Lewis o.fl., 2020 )

  • þú munt vilja staðfestingu

  • Þú vilt að mannaúttekt sé í gangi (að minnsta kosti stundum) ( NIST AI RMF 1.0 )

Ákveddu seinkunarmarkmið þitt ⚡

Spjall er strax í gangi. Samantekt hópa getur verið hægari.
Ef þú þarft tafarlaus svör skipta stærð líkansins og hýsing máli.

Kortleggja persónuvernd og reglufylgniþarfir 🔐

Sum lið krefjast:

Jafnvægi í fjárhagsáætlun - og þolinmæði hjá rekstraraðilum 😅

Sjálfshýsing veitir stjórn en eykur flækjustig.
Stýrð API eru einföld en geta verið dýr og erfiðari í að aðlaga.

Lítið hagnýtt ráð: frumgerð með einhverju auðveldu fyrst, herðið svo síðar. Að byrja með „fullkomnu“ uppsetningunni hægir venjulega á öllu.

13) Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargerð gervigreindar? (Fljótleg hugræn líkan) 🧠✨

Við skulum taka þetta aftur. Hvað eru grunnlíkön í kynslóðargervigreind?

Þau eru:

  • Stór, almenn líkön þjálfuð á breiðum gögnum ( NIST , Stanford CRFM )

  • fær um að búa til efni (texta, myndir, hljóð o.s.frv.) ( NIST Generative AI Profile )

  • aðlögunarhæft að mörgum verkefnum með fyrirmælum, fínstillingu og endurheimt ( Bommasani o.fl., 2021 )

  • Grunnlagið sem knýr flestar nútíma skapandi gervigreindarvörur

Þetta er ekki ein arkitektúr eða vörumerki. Þetta er flokkur líkana sem hegða sér eins og vettvangur.

Grunnlíkan er minna eins og reiknivél og meira eins og eldhús. Þú getur eldað mikið í því. Þú getur líka brennt ristað brauð ef þú ert ekki að fylgjast með ... en eldhúsið er samt nokkuð handhægt 🍳🔥

14) Samantekt og matargjöf ✅🙂

Grunnlíkön eru endurnýtanlegar vélar skapandi gervigreindar. Þau eru þjálfuð á víðtækan hátt og síðan aðlöguð að tilteknum verkefnum með fyrirmælum, fínstillingu og endurheimt ( NIST , Stanford CRFM ). Þau geta verið ótrúleg, óskipulögð, öflug og stundum fáránleg - allt í einu.

Samantekt:

Ef þú ert að byggja eitthvað með skapandi gervigreind, þá er skilningur á grunnlíkönum ekki valkvæð. Það er allt gólfið sem byggingin stendur á ... og já, stundum vaggar gólfið aðeins 😅

Algengar spurningar

Grunnlíkön, í einföldu máli

Grunnlíkan er stórt, almennt gervigreindarlíkan sem er þjálfað á breiðum gögnum svo hægt sé að endurnýta það fyrir mörg verkefni. Í stað þess að byggja eitt líkan fyrir hvert verkefni er byrjað með sterku „grunnlíkani“ og það aðlagað eftir þörfum. Sú aðlögun gerist oft með leiðbeiningum, fínstillingu, sókn (RAG) eða verkfærum. Meginhugmyndin er breidd ásamt stýringi.

Hvernig grunnlíkön eru frábrugðin hefðbundnum verkefnasértækum gervigreindarlíkönum

Hefðbundin gervigreind þjálfar oft aðskilda líkan fyrir hvert verkefni, eins og tilfinningagreiningu eða þýðingu. Grunnlíkön snúa þessu mynstri við: forþjálfa einu sinni og endurnýta þau síðan yfir marga eiginleika og vörur. Þetta getur dregið úr tvítekinni vinnu og flýtt fyrir afhendingu nýrra eiginleika. Gallinn er sá að þau geta verið ófyrirsjáanlegri en hefðbundinn hugbúnaður nema þú bætir við takmörkunum og prófunum.

Grunnlíkön í kynslóðargervigreind

Í kynslóðargervigreind eru grunnlíkön grunnkerfin sem geta framleitt nýtt efni eins og texta, myndir, hljóð, kóða eða fjölþátta úttak. Þau takmarkast ekki við merkingar eða flokkun; þau búa til svör sem líkjast manngerðu verki. Þar sem þau læra víðtæk mynstur við forþjálfun geta þau tekist á við margar tegundir og snið fyrirspurna. Þau eru „grunnlagið“ á bak við flestar nútíma kynslóðarreynslur.

Hvernig grunnlíkön læra á forþjálfunartíma

Flestar undirstöður tungumálsins læra með því að spá fyrir um tákn, eins og næsta orð eða orð sem vantar í texta. Þetta einfalda markmið hvetur þá til að innleiða uppbyggingu eins og málfræði, stíl og algeng útskýringarmynstur. Þeir geta einnig tekið til sín mikla þekkingu á heiminum, þó ekki alltaf áreiðanlega. Niðurstaðan er sterk almenn framsetning sem þú getur síðar stýrt að tilteknu verkefni.

Munurinn á hvatningu, fínstillingu, LoRA og RAG

Fyrirmæli eru hraðasta leiðin til að stýra hegðun með leiðbeiningum, en þau geta verið brothætt. Fínstilling þjálfar líkanið frekar út frá dæmunum þínum til að ná samræmdari hegðun, en það eykur kostnað og viðhald. LoRA/millistykki eru léttari fínstillingaraðferð sem er oft ódýrari og mátbyggðari. RAG sækir viðeigandi skjöl og hefur svarið við líkanið með því samhengi, sem hjálpar til við ferskleika og jarðtengingu.

Hvenær á að nota RAG í stað fínstillingar

RAG er oft góður kostur þegar þú þarft svör byggð á núverandi skjölum þínum eða innri þekkingargrunni. Það getur dregið úr „giskunum“ með því að veita líkaninu viðeigandi samhengi við myndun. Fínstilling hentar betur þegar þú þarft samræmdan stíl, sviðssetningu eða hegðun sem leiðbeiningar geta ekki framkallað áreiðanlega. Mörg hagnýt kerfi sameina leiðbeiningar + RAG áður en gripið er til fínstillingar.

Hvernig á að draga úr ofskynjunum og fá áreiðanlegri svör

Algeng aðferð er að byggja líkanið með sókn (RAG) svo það haldist nálægt gefnu samhengi. Einnig er hægt að takmarka úttak með skemum, krefjast verkfærakalls fyrir lykilskref og bæta við skýrum „ekki giska“ leiðbeiningum. Staðfestingarlög skipta einnig máli, eins og regluathuganir, krossathuganir og mannleg endurskoðun fyrir notkunartilvik þar sem áhættan er meiri. Meðhöndlið líkanið eins og líkindafræðilegan hjálparhjálp, ekki sjálfgefið sannleiksuppspretta.

Stærstu áhætturnar með grunnlíkönum í framleiðslu

Algengar áhættur eru meðal annars ofskynjanir, hlutdræg eða skaðleg mynstur úr þjálfunargögnum og leki á friðhelgi einkalífs ef viðkvæmum gögnum er ekki sinnt illa. Kerfi geta einnig verið viðkvæm fyrir skjótum innspýtingum, sérstaklega þegar líkanið les ótraustan texta úr skjölum eða vefefni. Mótvægisaðgerðir fela venjulega í sér stjórnun, „red-teaming“, aðgangsstýringar, öruggari fyrirspurnarmynstur og skipulagt mat. Skipuleggið þessa áhættu snemma frekar en að uppfæra síðar.

Skjót innspýting og hvers vegna hún skiptir máli í RAG kerfum

Hvetjandi innspýting er þegar ótraustur texti reynir að hnekkja fyrirmælum, eins og að „hunsa fyrri fyrirmæli“ eða „afhjúpa leyndarmál“. Í RAG geta sótt skjöl innihaldið þessar illgjarnu fyrirmæli og líkanið gæti fylgt þeim ef ekki er varkárt. Algeng aðferð er að einangra kerfisfyrirmæli, hreinsa sótt efni og reiða sig á verkfæramiðaðar stefnur frekar en eingöngu fyrirmæli. Prófun með andstæðum inntaki hjálpar til við að afhjúpa veikleika.

Hvernig á að velja grunnlíkan fyrir notkunartilvikið þitt

Byrjaðu á að skilgreina hvað þú þarft að búa til: texta, myndir, hljóð, kóða eða fjölþátta úttak. Settu síðan staðreyndastaðla - lén með mikla nákvæmni þurfa oft jarðtengingu (RAG), staðfestingu og stundum mannlega endurskoðun. Hafðu í huga seinkun og kostnað, því sterkt líkan sem er hægt eða dýrt getur verið erfitt að koma á framfæri. Að lokum skaltu tengja persónuvernd og samræmisþarfir við dreifingarvalkosti og stýringar.

Heimildir

  1. Þjóðstofnun staðla og tækni (NIST) - Grunnlíkan (Orðalisti) - csrc.nist.gov

  2. Þjóðarstofnun staðla og tækni (NIST) - NIST AI 600-1: Kynslóð gervigreindar - nvlpubs.nist.gov

  3. Þjóðstofnun staðla og tækni (NIST) - NIST AI 100-1: Rammi fyrir áhættustjórnun gervigreindar (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford-rannsóknarmiðstöðin fyrir grunnlíkön (CRFM) - Skýrsla - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Um tækifæri og áhættu grunnlíkana (Bommasani o.fl., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Tungumálamódel eru fáskonar nemendur (Brown o.fl., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Söfnun með aukinni endurheimt fyrir þekkingarfrek NLP verkefni (Lewis o.fl., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Lágstigs aðlögun stórra tungumálamódela (Hu o.fl., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Undirbúningsþjálfun djúpra tvíátta spennubreyta fyrir tungumálaskilning (Devlin o.fl., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Fínstillt tungumálamódel eru núllskotsnámsmenn (Wei o.fl., 2021) - arxiv.org

  11. Stafrænt bókasafn ACM - Könnun á ofskynjunum í myndun náttúrulegs tungumáls (Ji o.fl., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Að læra flytjanleg sjónræn líkön úr náttúrulegri tungumálastjórnun (Radford o.fl., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Líkindalíkön til að fjarlægja hávaða (Ho o.fl., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Myndasmíði í hárri upplausn með duldum dreifingarlíkönum (Rombach o.fl., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Þéttleitarleiðarleit fyrir svör við spurningum í opnu léni (Karpukhin o.fl., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Faiss bókasafnið (Douze o.fl., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Kynnum Whisper - openai.com

  18. arXiv - Náttúruleg TTS myndun með því að aðlaga WaveNet að spám Mel litrófsgreiningar (Shen o.fl., 2017) - arxiv.org

  19. Öryggis- og nýtæknimiðstöð (CSET), Georgetown háskóli - Ótrúlegt afl spár um næsta orð: útskýringar á stórum tungumálalíkönum (1. hluti) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Útdráttur þjálfunargagna úr stórum tungumálalíkönum (Carlini o.fl., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Skjót innspýting - genai.owasp.org

  22. arXiv - Meira en þú hefur beðið um: Ítarleg greining á nýjum ógnum við innspýtingu forrita í stórum tungumálamódelum (Greshake o.fl., 2023) - arxiv.org

  23. OWASP svindlblaðaröð - LLM svindlblað um forvarnir gegn hraðinnspýtingum - cheatsheetseries.owasp.org

Finndu nýjustu gervigreindina í opinberu versluninni fyrir gervigreindaraðstoðarmenn

Um okkur

Til baka á bloggið