Введение в модели ИИ Foundation: типы, варианты использования и с чего начать

20 марта 2023 г.

Хотя организации по всему миру уже давно активно инвестируют в ИИ, количество проектов искусственного интеллекта, которые прошли путь от прототипа до производства по-прежнему колеблется в районе 53 %.

Эксперты полагают, что это часто происходит из-за нехватки технических навыков, человеческих ресурсов и инструментов для масштабирования изолированного AI доказательства концепции (PoC) в других областях. случаи использования. И предположительно высокая стоимость обучения отдельных моделей ИИ под разные задачи, разумеется.

Базовые модели, т. е. большие модели машинного обучения, обученные на огромных объемах неразмеченных данных под руководством опытных консультантов по ИИ, могут стать окончательным решением сложных проблем масштабируемости и стоимости 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 выявление настроений клиентов в отзывах в социальных сетях. И развивайте 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 языковая модель вобрала в себя огромные объемы разговорного текста с использованием обучения с учителем и, на этапе тонкой настройки, подходов обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF).

Генеративный ИИ может анализировать входные данные по 175 миллиардам параметров и глубоко понимать письменный язык. Интеллектуальный инструмент может отвечать на вопросы, обобщать и переводить текст, создавать статьи на заданную тему, писать код и многое другое. Все, что вам нужно, это предоставить ChatGPT правильные подсказки.

Новаторский продукт OpenAI — это лишь один из примеров базовых моделей, которые трансформируют разработку приложений ИИ в привычном нам виде

Фундаментальные модели мешают развитию ИИ в том виде, в каком мы его знаем. Вместо того, чтобы обучать несколько 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 всего лишь выбрать базовую модель, которая лучше всего 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. К таким отраслям относятся здравоохранение, медико-биологические науки, биотехнологии и производство, и это лишь некоторые из них.

Какие типы базовых моделей ИИ существуют?

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

* Модели полуконтролируемого обучения 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 по искусственному интеллекту обращаются к частично контролируемому обучению, когда данные для обучения трудно получить или это будет стоить вашей 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 наборе обучающих данных. Инженеры по машинному обучению используют автоматические кодировщики, K-средние, иерархическую кластеризацию и другие методы, чтобы создавать неконтролируемые решения для машинного обучения и повышать их точность.

* Модели обучения с подкреплением взаимодействуют со своей средой без специального обучения. При достижении желаемого результата — т. е. предсказания, на которое надеялись разработчики, — модели получают вознаграждение. Напротив, модели обучения с подкреплением наказываются за ошибочные 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 игровой искусственный интеллект, такой как AlphaGo.

* Генеративные модели ИИ создают новые данные, аналогичные тем, 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 видеоплатформа Synthesia.io, которая использует текстовые данные для создания видеоконтента. * Модели трансферного обучения могут решать задачи, на которых они не обучались. Например, инженеры по компьютерному зрению могут использовать предварительно обученные алгоритмы классификации изображений для обнаружения объектов. Или используйте существующие решения NLP 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, чья Третье поколение (GPT-3) поддерживает службу ChatGPT.

* Модели метаобучения, в отличие от своих эквивалентов, ориентированных на задачи, буквально учатся учиться (без каламбура). 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. А 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. И ваша компания может выбирать между решением с открытым исходным кодом, которое требует небольшой настройки, или готовым к использованию сторонним продуктом — при условии, что он соответствует вашим бизнес-целям.

Три главные причины использовать базовые модели ИИ 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:

* Фундаментальные 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. С точки зрения бизнеса вы также должны учитывать растущие расходы на облачные вычисления. Google, например, потратил 35 миллионов долларов на то, чтобы научить DeepMind играть в го. И хотя ваш проект ИИ может быть и наполовину не таким амбициозным, вам могут легко потратить 300 000 долларов только на облачный сервер, чтобы получить Приложение AI запущено и работает. Еще одна причина использовать базовые модели, такие 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 другое транспортное средство. 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. Кроме того, базовые модели обладают возможностями «появления», а это означает, что обученная модель может научиться решать проблемы, которые она не должна решать, или извлекать неожиданные сведения из обучающих данных.

* Фундаментальные модели искусственного интеллекта помогают достичь целей вашей компании в области устойчивого развития. Обучение одной крупной модели машинного обучения может оказать такое же воздействие на окружающую среду, как эксплуатация пяти автомобилей в течение их срока службы. Такой большой углеродный след резко контрастирует с тем фактом, что 66% и 49% предприятий являются повышение эффективности использования энергии и разработка новых благоприятных для климата услуг и продуктов, соответственно. Базовые модели искусственного интеллекта позволяют быстрее обучать интеллектуальные алгоритмы и разумно использовать вычислительные ресурсы — не в последнюю очередь благодаря архитектуре моделей, которая использует преимущества аппаратного параллелизма, выполняя несколько задач одновременно.

Фундаментальные модели, считающиеся «будущим ИИ», снижают порог для использования искусственного интеллекта и потенциально могут положить конец неудачному циклу подтверждения концепции ИИ, помогая компаниям масштабировать модели для других вариантов использования и в масштабах всей компании.

Но с каждой возможностью приходит вызов.

Что следует учитывать при использовании моделей основания

Единственным явным недостатком базовых моделей ИИ является необъяснимость. р>

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 внедрять предвзятость ИИ, что еще больше усугубляет проблемы искусственного интеллекта. этические вопросы.

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

Как Перси Лян, преподаватель факультета HAI Стэнфордского университета и профессор компьютерных наук, высказал мнение во время своего недавнего интервью Venture. Beat: «Мы очень молоды, поэтому профессиональные нормы недостаточно развиты. Поэтому крайне важно, чтобы мы, как сообщество, действовали сейчас, чтобы обеспечить разработку и развертывание этой технологии с соблюдением этических и социальных норм».

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 общая стратегия внедрения базовых моделей:

1. Собирайте и предварительно обрабатывайте 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 фонда. 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 под свою конкретную задачу. 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 эффективность базовой модели, вы можете использовать стандартные показатели, 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 специализированным аппаратным и программным инструментам. Поэтому может быть полезно сотрудничать со специализированным поставщиком ИИ или проконсультироваться с группой экспертов по ИИ, чтобы убедиться, что процесс выполняется эффективно.

<цитата>

Напишите нам, чтобы обсудить ваши потребности в области 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!

---

Оригинал