Ce sunt modelele de fundație în IA generativă?

Ce sunt modelele de fundație în IA generativă?

Răspuns scurt: Modelele de fundație sunt modele de inteligență artificială de uz general, de mari dimensiuni, antrenate pe seturi de date vaste și extinse, apoi adaptate la numeroase sarcini (scriere, căutare, codare, imagini) prin solicitări, reglaje fine, instrumente sau recuperare. Dacă aveți nevoie de răspunsuri fiabile, asociați-le cu baze de date (cum ar fi RAG), constrângeri clare și verificări, în loc să le lăsați să improvizeze.

Concluzii cheie:

Definiție : Un model de bază antrenat pe scară largă, reutilizat în mai multe sarcini, nu o singură sarcină per model.

Adaptare : Folosiți îndemnuri, reglaje fine, LoRA/adaptoare, RAG și instrumente pentru a direcționa comportamentul.

Potrivire generativă : Acestea susțin generarea de text, imagini, audio, cod și conținut multimodal.

Semnale de calitate : Prioritizați controlabilitatea, mai puține halucinații, capacitatea multimodală și inferența eficientă.

Controlul riscurilor : Planificarea halucinațiilor, a prejudecăților, a scurgerilor de confidențialitate și a injectării prompte prin guvernanță și testare.

Ce sunt modelele de fundație în IA generativă? Infografic

Articole pe care ți-ar putea plăcea să le citești după acesta:

🔗 Ce este o companie de inteligență artificială
Înțelegeți cum firmele de inteligență artificială construiesc produse, echipe și modele de venituri.

🔗 Cum arată codul AI
Vedeți exemple de cod AI, de la modele Python la API-uri.

🔗 Ce este un algoritm de inteligență artificială
Află ce sunt algoritmii de inteligență artificială și cum iau decizii.

🔗 Ce este tehnologia AI
Explorează tehnologiile de inteligență artificială de bază care susțin automatizarea, analiza și aplicațiile inteligente.

1) Modele de fundație - o definiție fără aburire 🧠

Un model fundamental este un model de inteligență artificială de mari dimensiuni, cu scop general, antrenat pe date ample (de obicei, tone de date), astfel încât să poată fi adaptat la mai multe sarcini, nu doar la una ( NIST , Stanford CRFM ).

În loc să construim un model separat pentru:

  • scrierea de e-mailuri

  • răspunsul la întrebări

  • rezumatul PDF-urilor

  • generarea de imagini

  • clasificarea tichetelor de asistență

  • traducerea limbilor

  • sugestii de cod

...antrenezi un model de bază mare care „învață lumea” într-un mod statistic fuzzy, apoi adaptezi la sarcini specifice cu prompturi, ajustări fine sau instrumente suplimentare ( Bommasani și colab., 2021 ).

Cu alte cuvinte: este un motor general pe care îl poți conduce.

Și da, cuvântul cheie este „general”. Asta e toată treaba.

2) Ce sunt modelele fundamentale în IA generativă? (Cum se potrivesc în mod specific) 🎨📝

Așadar, ce sunt modelele fundamentale în IA generativă? Acestea sunt modelele subiacente care alimentează sistemele ce pot genera conținut nou - text, imagini, audio, cod, video și, din ce în ce mai mult... amestecuri ale tuturor acestora ( NIST , Profilul NIST de IA generativă ).

IA generativă nu se rezumă doar la prezicerea etichetelor precum „spam / nu este spam”. Ci la producerea de rezultate care arată ca și cum ar fi fost create de o persoană.

  • paragrafe

  • poezii

  • descrieri de produse

  • ilustrații

  • melodii

  • prototipuri de aplicații

  • voci sintetice

  • și uneori prostii incredibil de încrezătoare 🙃

Modelele de fundație sunt deosebit de bune aici deoarece:

Sunt „stratul de bază” - ca aluatul de pâine. Îl poți coace ca o baghetă, o pizza sau rulouri cu scorțișoară... nu e o metaforă perfectă, dar mă înțelegi 😄

3) De ce au schimbat totul (și de ce oamenii nu se opresc din vorbit despre ei) 🚀

Înainte de modelele fundamentale, o mare parte din inteligența artificială era specifică sarcinilor:

  • antrenează un model pentru analiza sentimentelor

  • instruiește pe altcineva pentru traducere

  • antrenează un altul pentru clasificarea imaginilor

  • antrenează un alt utilizator pentru recunoașterea entităților numite

A funcționat, dar era lent, scump și cam... fragil.

Modelele de fundație au inversat situația:

Această reutilizare este multiplicatorul. Companiile pot construi 20 de caracteristici pe lângă o familie de modele, în loc să reinventeze roata de 20 de ori.

De asemenea, experiența utilizatorului a devenit mai naturală:

  • nu „folosești un clasificator”

  • Vorbești cu modelul ca și cum ar fi o colegă de ajutor care nu doarme niciodată ☕🤝

Uneori e ca și cum ai avea un coleg care, cu încredere, înțelege greșit totul, dar mă rog. Creștere.

4) Ideea centrală: pre-antrenament + adaptare 🧩

Aproape toate modelele de fundație urmează un model ( Stanford CRFM , NIST ):

Pre-antrenament (faza de „absorbție a internetului”) 📚

Modelul este antrenat pe seturi de date masive și extinse folosind învățarea autosupervizată ( NIST ). Pentru modelele lingvistice, aceasta înseamnă de obicei prezicerea cuvintelor lipsă sau a următorului token ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Ideea nu este să-l învățăm o singură sarcină. Ideea este să-l învățăm reprezentări generale :

  • gramatică

  • fapte (un fel de)

  • modele de raționament (uneori)

  • stiluri de scriere

  • structura codului

  • intenția umană comună

Adaptare (faza de „a o face practică”) 🛠️

Apoi îl adaptezi folosind unul sau mai multe dintre următoarele:

  • îndemnuri (instrucțiuni în limbaj simplu)

  • reglarea instrucțiunilor (antrenarea acestuia pentru a urma instrucțiuni) ( Wei și colab., 2021 )

  • reglare fină (antrenament pe datele domeniului dvs.)

  • LoRA / adaptoare (metode de reglare ușoară) ( Hu și colab., 2021 )

  • RAG (generare augmentată prin recuperare - modelul vă consultă documentația) ( Lewis și colab., 2020 )

  • utilizarea instrumentelor (apelarea funcțiilor, navigarea în sistemele interne etc.)

De aceea, același model de bază poate scrie o scenă romantică... apoi poate ajuta la depanarea unei interogări SQL cinci secunde mai târziu 😭

5) Ce face ca o versiune bună a unui model de fundație să fie bună? ✅

Aceasta este secțiunea pe care oamenii o sar peste și pe care apoi o regretă.

Un model de fundație „bun” nu este doar „mai mare”. O construcție mai mare ajută, sigur... dar nu este singurul lucru. O versiune bună a unui model de fundație are de obicei:

Generalizare puternică 🧠

Se descurcă bine în multe sarcini fără a fi nevoie de recalificare specifică sarcinii ( Bommasani și colab., 2021 ).

Direcție și controlabilitate 🎛️

Poate urma în mod fiabil instrucțiuni precum:

  • „fii concis”

  • „folosește puncte”

  • „scrie pe un ton prietenos”

  • „nu dezvăluiți informații confidențiale”

Unele modele sunt inteligente, dar alunecoase. Ca și cum ai încerca să ții o bucată de săpun în duș. Utile, dar neregulate 😅

Tendință scăzută la halucinații (sau cel puțin incertitudine sinceră) 🧯

Niciun model nu este imun la halucinații, dar cele bune:

Bună capacitate multimodală (atunci când este nevoie) 🖼️🎧

Dacă construiești asistenți care citesc imagini, interpretează diagrame sau înțeleg fișiere audio, multimodalul contează foarte mult ( Radford și colab., 2021 ).

Inferență eficientă ⚡

Latența și costul contează. Un model puternic, dar lent, este ca o mașină sport cu o pană.

Siguranță și comportament de aliniere 🧩

Nu doar „refuză totul”, ci:

  • evitați instrucțiunile dăunătoare

  • reducerea părtinirii

  • tratați subiectele sensibile cu grijă

  • rezista tentativelor de jailbreak de bază (oarecum...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Documentație + ecosistem 🌱

Sună sec, dar e real:

  • scule

  • hamuri de evaluare

  • opțiuni de implementare

  • controale ale întreprinderii

  • asistență pentru reglarea fină

Da, „ecosistem” este un cuvânt vag. Și eu îl urăsc. Dar contează.

6) Tabel comparativ - opțiuni comune de modele de fundație (și la ce sunt bune) 🧾

Mai jos este un tabel comparativ practic, ușor imperfect. Nu este „singura listă adevărată”, ci mai degrabă: ce aleg oamenii în mod natural.

tip de instrument / model public cam scump de ce funcționează
LLM proprietar (stil chat) echipele vor viteză + finisaj bazat pe utilizare / abonament Respectarea instrucțiunilor excelentă, performanță generală puternică, de obicei cel mai bun „despachetat” 😌
LLM cu greutate deschisă (auto-găzduire) constructori care vor control costul infrastructurii (și durerile de cap) Personalizabil, prietenos cu confidențialitatea, poate rula local... dacă vă place să vă jucați la miezul nopții
Generator de imagini de difuzie creatori, echipe de design de la gratuit la plătit Sinteză excelentă a imaginilor, varietate de stiluri, fluxuri de lucru iterative (de asemenea: degetele pot fi deplasate) ✋😬 ( Ho și colab., 2020 , Rombach și colab., 2021 )
Modelul multimodal „viziune-limbaj” aplicații care citesc imagini + text bazat pe utilizare Îți permite să pui întrebări despre imagini, capturi de ecran, diagrame - surprinzător de util ( Radford și colab., 2021 )
Încorporarea modelului de fundație căutare + sisteme RAG cost redus per apel Transformă textul în vectori pentru căutare semantică, grupare, recomandare - energie MVP liniștită ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Modelul fundamental de vorbire-text centre de apeluri, creatori bazat pe utilizare / local Transcriere rapidă, suport multilingv, suficient de bun pentru sunet zgomotos (de obicei) 🎙️ ( Whisper )
Modelul fundamental pentru text-vorbire echipe de produs, mass-media bazat pe utilizare Generarea naturală a vocii, stilurile vocale, narațiunea - pot deveni extrem de reale ( Shen și colab., 2017 )
LLM axat pe cod dezvoltatori bazat pe utilizare / abonament Mai bun la șabloane de cod, depanare, refactorizare... tot nu citesc gândurile 😅

Observați cum „model de fundație” nu înseamnă doar „chatbot”. Și embedding-urile și modelele de vorbire pot fi similare cu cele de fundație, deoarece sunt ample și reutilizabile în mai multe sarcini ( Bommasani și colab., 2021 , NIST ).

7) O privire mai atentă: cum învață modelele fundamentale ale limbajului (versiunea bazată pe vibrații) 🧠🧃

Modelele fundamentale ale limbajului (adesea numite LLM-uri) sunt de obicei antrenate pe colecții uriașe de text. Acestea învață prin prezicerea unor token-uri ( Brown et al., 2020 ). Asta e tot. Nicio urmă de zână secretă.

Dar magia constă în faptul că prezicerea token-urilor obligă modelul să învețe structura ( CSET ):

  • gramatică și sintaxă

  • relații tematice

  • modele asemănătoare raționamentului (uneori)

  • secvențe comune de gândire

  • cum oamenii explică lucrurile, se ceartă, își cer scuze, negociază, predau

E ca și cum ai învăța să imiți milioane de conversații fără să „înțelegi” felul în care o fac oamenii. Ceea ce pare că nu ar trebui să funcționeze... și totuși continuă să funcționeze.

O mică exagerare: e practic ca și cum ai comprima scrisul uman într-un creier probabilistic gigantic.
Pe de altă parte, metafora asta e puțin blestemată. Dar ne mișcăm 😄

8) O privire mai atentă: modele de difuzie (de ce imaginile funcționează diferit) 🎨🌀

Modelele de fundație a imaginilor utilizează adesea de difuzie ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Ideea generală:

  1. adăugați zgomot imaginilor până când acestea devin practic statice ca la televizor

  2. antrenează un model pentru a inversa acel zgomot pas cu pas

  3. la momentul generației, începeți cu zgomot și „eliminați zgomotul” într-o imagine ghidată de o solicitare ( Ho et al., 2020 )

De aceea, generarea de imagini seamănă cu „developarea” unei fotografii, doar că fotografia este un dragon purtând adidași pe un raion de supermarket 🛒🐉

Modelele de difuzie sunt bune deoarece:

  • acestea generează imagini de înaltă calitate

  • pot fi ghidați puternic de text

  • Acestea susțin rafinarea iterativă (variații, repictare, upscalare) ( Rombach și colab., 2021 )

De asemenea, uneori se confruntă cu:

  • redarea textului în interiorul imaginilor

  • detalii fine de anatomie

  • identitate consistentă a personajelor în toate scenele (se îmbunătățește, dar totuși)

9) O privire mai atentă: modele de fundație multimodale (text + imagini + audio) 👀🎧📝

Modelele de fundație multimodale își propun să înțeleagă și să genereze date pe mai multe tipuri:

De ce contează acest lucru în viața reală:

  • serviciul de asistență pentru clienți poate interpreta capturi de ecran

  • Instrumentele de accesibilitate pot descrie imagini

  • aplicațiile educaționale pot explica diagramele

  • creatorii pot remixa rapid formatele

  • instrumentele de business pot „citi” o captură de ecran a tabloului de bord și o pot rezuma

Sub capotă, sistemele multimodale aliniază adesea reprezentările:

  • transformarea unei imagini în încorporări

  • transformă textul în încorporări

  • învață un spațiu comun în care „pisică” se potrivește cu pixelii pisicii 😺 ( Radford și colab., 2021 )

Nu este întotdeauna elegant. Uneori este cusut ca o cuvertură. Dar funcționează.

10) Ajustare fină vs. sugestii vs. RAG (cum adaptezi modelul de bază) 🧰

Dacă încerci să faci un model fundamental practic pentru un anumit domeniu (juridic, medical, servicii pentru clienți, cunoștințe interne), ai câteva pârghii:

Îndemnuri 🗣️

Cel mai rapid și mai simplu.

  • avantaje: zero antrenament, iterație instantanee

  • contra: poate fi inconsistent, limite de context, fragilitate promptă

Reglaj fin 🎯

Antrenează modelul în continuare pe baza exemplelor tale.

  • avantaje: comportament mai consistent, limbaj de domeniu mai bun, poate reduce lungimea prompturilor

  • contra: cost, cerințe de calitate a datelor, risc de supraadaptare, întreținere

Reglare ușoară (LoRA / adaptoare) 🧩

O versiune mai eficientă a reglării fine ( Hu și colab., 2021 ).

  • avantaje: mai ieftin, modular, mai ușor de înlocuit

  • contra: încă necesită un flux de instruire și evaluare

RAG (generare augmentată prin recuperare) 🔎

Modelul preia documente relevante din baza ta de cunoștințe și răspunde folosindu-le ( Lewis și colab., 2020 ).

  • avantaje: cunoștințe actualizate, citări interne (dacă le implementați), mai puțină recalificare

  • contra: calitatea regăsirii poate fi decisivă, necesită segmentare bună + încorporări

Serios: multe sisteme de succes combină prompting-ul + RAG. Reglajul fin este puternic, dar nu întotdeauna necesar. Oamenii se grăbesc prea mult pentru că sună impresionant 😅

11) Riscuri, limite și secțiunea „vă rugăm să nu implementați acest lucru orbește” 🧯😬

Modelele de fundație sunt puternice, dar nu sunt stabile precum software-ul tradițional. Sunt mai degrabă ca... un stagiar talentat cu o problemă de încredere.

Limitări cheie pentru care trebuie planificat:

Halucinații 🌀

Modelele pot inventa:

Atenuări:

  • RAG cu context fundamentat ( Lewis și colab., 2020 )

  • ieșiri constrânse (scheme, apeluri de instrumente)

  • instrucțiune explicită „nu ghici”

  • straturi de verificare (reguli, verificări încrucișate, revizuire umană)

Prejudecăți și tipare dăunătoare ⚠️

Deoarece datele de antrenament reflectă datele umane, puteți obține:

Atenuări:

Confidențialitatea datelor și scurgerile de informații 🔒

Dacă introduceți date confidențiale într-un endpoint model, trebuie să știți:

  • cum este stocat

  • fie că este folosit pentru antrenament

  • ce tipuri de exploatare forestieră există

  • ce controale are nevoie organizația dumneavoastră ( NIST AI RMF 1.0 )

Atenuări:

Injecție promptă (în special cu RAG) 🕳️

Dacă modelul citește text nesigur, textul respectiv poate încerca să îl manipuleze:

Atenuări:

Nu încerc să te sperii. Doar... e mai bine să știi unde scârțâie podeaua.

12) Cum să alegi un model de fundație pentru cazul tău de utilizare 🎛️

Dacă alegeți un model de fundație (sau construiți pe baza unuia), începeți cu aceste instrucțiuni:

Definește ce generezi 🧾

  • doar text

  • imagini

  • audio

  • multimodal mixt

Setează-ți standardul de fidelitate 📌

Dacă aveți nevoie de precizie ridicată (finanțe, sănătate, juridic, siguranță):

Decide-ți obiectivul de latență ⚡

Chatul este imediat. Sumarizarea în loturi poate fi mai lentă.
Dacă aveți nevoie de un răspuns instantaneu, dimensiunea modelului și găzduirea contează.

Cerințe privind confidențialitatea și conformitatea hărților 🔐

Unele echipe necesită:

Buget echilibrat - și răbdare, operatori 😅

Găzduirea proprie oferă control, dar adaugă complexitate.
API-urile gestionate sunt ușor de utilizat, dar pot fi costisitoare și mai puțin personalizabile.

Un mic sfat practic: prototipează mai întâi cu ceva ușor, apoi consolidează-l. Începerea cu configurația „perfectă” încetinește de obicei totul.

13) Ce sunt modelele fundamentale în IA generativă? (Modelul mental rapid) 🧠✨

Să revenim la subiect. Ce sunt modelele fundamentale în IA generativă?

Sunt:

  • modele generale, mari, antrenate pe date ample ( NIST , Stanford CRFM )

  • capabil să genereze conținut (text, imagini, audio etc.) ( Profil NIST Generative AI )

  • adaptabil la multe sarcini prin intermediul unor solicitări, ajustări fine și recuperării informațiilor ( Bommasani și colab., 2021 )

  • stratul de bază care alimentează majoritatea produselor moderne de inteligență artificială generativă

Nu reprezintă o singură arhitectură sau un singur brand. Sunt o categorie de modele care se comportă ca o platformă.

Un model de fundație este mai puțin ca un calculator și mai mult ca o bucătărie. Poți găti o mulțime de mese în el. Poți, de asemenea, să arzi pâinea prăjită dacă nu ești atent... dar bucătăria este totuși destul de practică 🍳🔥

14) Recapitulare și concluzie ✅🙂

Modelele fundamentale sunt motoarele reutilizabile ale inteligenței artificiale generative. Sunt antrenate pe scară largă, apoi adaptate la sarcini specifice prin solicitări, reglaje fine și recuperare ( NIST , Stanford CRFM ). Pot fi uimitoare, dezordonate, puternice și uneori ridicole - toate în același timp.

Recapitulare:

Dacă construiești ceva cu inteligență artificială generativă, înțelegerea modelelor de fundație nu este opțională. Este vorba despre întregul etaj pe care se află clădirea... și da, uneori podeaua se clatină puțin 😅

FAQ

Modele de fundație, în termeni simpli

Un model fundamental este un model de inteligență artificială de mare anvergură, cu scop general, antrenat pe date ample, astfel încât să poată fi reutilizat pentru mai multe sarcini. În loc să construiești un model pentru fiecare sarcină, începi cu un model „de bază” puternic și îl adaptezi după cum este necesar. Această adaptare se întâmplă adesea prin solicitări, reglaje fine, recuperare (RAG) sau instrumente. Ideea centrală este amploarea plus orientabilitatea.

Cum diferă modelele de fundație de modelele tradiționale de inteligență artificială specifice sarcinilor

IA tradițională antrenează adesea un model separat pentru fiecare sarcină, cum ar fi analiza sentimentelor sau traducerea. Modelele de bază inversează acest tipar: pre-antrenează o dată, apoi reutilizează pentru mai multe caracteristici și produse. Acest lucru poate reduce efortul duplicat și poate accelera livrarea de noi capabilități. Compromisul este că pot fi mai puțin previzibile decât software-ul clasic, cu excepția cazului în care adăugați constrângeri și testare.

Modele fundamentale în IA generativă

În inteligența artificială generativă, modelele fundamentale sunt sistemele de bază care pot produce conținut nou, cum ar fi text, imagini, audio, cod sau ieșiri multimodale. Nu se limitează la etichetare sau clasificare; ele generează răspunsuri care seamănă cu munca creată de om. Deoarece învață tipare generale în timpul pre-antrenamentului, pot gestiona multe tipuri și formate de solicitări. Ele reprezintă „stratul de bază” din spatele majorității experiențelor generative moderne.

Cum învață modelele de fundație în timpul pre-antrenamentului

Majoritatea modelelor fundamentale de limbaj învață prin prezicerea unor elemente, cum ar fi următorul cuvânt sau cuvintele lipsă din text. Acest obiectiv simplu îi împinge să internalizeze structuri precum gramatica, stilul și modelele comune de explicație. De asemenea, pot absorbi o mare parte din cunoștințe despre lume, deși nu întotdeauna în mod fiabil. Rezultatul este o reprezentare generală puternică pe care o puteți orienta ulterior către o lucrare specifică.

Diferența dintre promptare, reglare fină, LoRA și RAG

Prompting-ul este cea mai rapidă modalitate de a dirija comportamentul folosind instrucțiuni, dar poate fi fragil. Reglarea fină antrenează modelul în continuare pe baza exemplelor dvs. pentru un comportament mai consistent, dar adaugă costuri și întreținere. LoRA/adaptoarele reprezintă o abordare de reglare fină mai ușoară, adesea mai ieftină și mai modulară. RAG preia documente relevante și obține răspunsul modelului folosind contextul respectiv, ceea ce ajută la actualizare și fundamentare.

Când să se utilizeze RAG în loc de reglaj fin

RAG este adesea o alegere puternică atunci când aveți nevoie de răspunsuri bazate pe documentele actuale sau pe baza de cunoștințe internă. Poate reduce „ghicitul” prin furnizarea modelului cu context relevant în momentul generării. Ajustarea fină este o alegere mai potrivită atunci când aveți nevoie de un stil consistent, o formulare a domeniului sau un comportament pe care promptarea nu le poate produce în mod fiabil. Multe sisteme practice combină promptarea + RAG înainte de a apela la ajustarea fină.

Cum să reduci halucinațiile și să obții răspunsuri mai fiabile

O abordare obișnuită este de a fundamenta modelul cu ajutorul funcției de recuperare (RAG), astfel încât să rămână aproape de contextul furnizat. De asemenea, puteți constrânge ieșirile cu scheme, puteți solicita apeluri de instrumente pentru pașii cheie și puteți adăuga instrucțiuni explicite de tip „nu ghiciți”. Contează și nivelurile de verificare, cum ar fi verificările regulilor, verificarea încrucișată și revizuirea umană pentru cazurile de utilizare cu miză mai mare. Tratați modelul ca pe un ajutor probabilistic, nu ca pe o sursă de adevăr în mod implicit.

Cele mai mari riscuri ale modelelor de fundație în producție

Riscurile comune includ halucinații, modele părtinitoare sau dăunătoare din datele de antrenament și scurgeri de confidențialitate dacă datele sensibile sunt gestionate necorespunzător. Sistemele pot fi, de asemenea, vulnerabile la injectarea promptă, în special atunci când modelul citește text nesigur din documente sau conținut web. Măsurile de atenuare includ de obicei guvernanța, red-teaming, controale de acces, modele de promptare mai sigure și evaluare structurată. Planificați aceste riscuri din timp, mai degrabă decât să aplicați corecții ulterior.

Injecția promptă și de ce este importantă în sistemele RAG

Injectarea de prompturi are loc atunci când un text nesigur încearcă să ignore instrucțiunile, cum ar fi „ignorați instrucțiunile anterioare” sau „dezvăluiți secrete”. În RAG, documentele recuperate pot conține aceste instrucțiuni rău intenționate, iar modelul le poate urma dacă nu sunteți atenți. O abordare comună este izolarea instrucțiunilor de sistem, igienizarea conținutului recuperat și bazarea pe politici bazate pe instrumente, mai degrabă decât doar pe prompturi. Testarea cu intrări adverse ajută la dezvăluirea punctelor slabe.

Cum să alegi un model de fundație pentru cazul tău de utilizare

Începeți prin a defini ce trebuie să generați: text, imagini, audio, cod sau rezultate multimodale. Apoi, stabiliți-vă standardele de factualitate - domeniile de înaltă precizie necesită adesea o pregătire (RAG), validare și uneori o verificare umană. Luați în considerare latența și costul, deoarece un model puternic, lent sau scump, poate fi greu de livrat. În cele din urmă, mapați nevoile de confidențialitate și conformitate cu opțiunile și controalele de implementare.

Referințe

  1. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) - Modelul de Fundație (Termen glosar) - csrc.nist.gov

  2. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) - NIST AI 600-1: Profil de IA generativă - nvlpubs.nist.gov

  3. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) - NIST AI 100-1: Cadrul de gestionare a riscurilor în domeniul inteligenței artificiale (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Centrul Stanford pentru Cercetare a Modelelor Fundamentale (CRFM) - Raport - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Despre oportunitățile și riscurile modelelor de fundație (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Modelele lingvistice sunt învățați cu puține șanse (Brown și colab., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generare augmentată prin recuperare pentru sarcini NLP intensive în cunoștințe (Lewis și colab., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptare de rang inferior a modelelor lingvistice mari (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Pre-antrenamentul transformatoarelor bidirecționale profunde pentru înțelegerea limbajului (Devlin și colab., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Modelele lingvistice fin reglate sunt învățați cu șanse zero (Wei și colab., 2021) - arxiv.org

  11. Biblioteca digitală ACM - Studiu privind halucinațiile în generarea limbajului natural (Ji și colab., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Învățarea modelelor vizuale transferabile prin supervizarea limbajului natural (Radford și colab., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Modele probabilistice de difuzie cu eliminare a zgomotului (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Sinteză de imagini de înaltă rezoluție cu modele de difuzie latentă (Rombach și colab., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Recuperarea Pasajelor Dense pentru Răspunsul la Întrebări în Domeniu Deschis (Karpukhin și colab., 2020) - arxiv.org

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

  17. OpenAI - Prezentarea Whisper - openai.com

  18. arXiv - Sinteză naturală TTS prin condiționarea WaveNet pe predicții spectrograme Mel (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Centrul pentru Securitate și Tehnologii Emergente (CSET), Universitatea Georgetown - Puterea surprinzătoare a predicției cuvântului următor: modele lingvistice mari explicate (partea 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Extragerea datelor de antrenament din modele lingvistice mari (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Injecție promptă - genai.owasp.org

  22. arXiv - Mai mult decât ați cerut: O analiză cuprinzătoare a noilor amenințări de tip Prompt Injection la adresa modelelor de limbaj mari integrate în aplicații (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Seria de fișe informative OWASP - Fișă informativă pentru prevenirea injecțiilor prompte în domeniul dreptului de masterat - cheatsheetseries.owasp.org

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog