Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci?

Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci?

Kratek odgovor: Temeljni modeli so veliki, splošni modeli umetne inteligence, usposobljeni na obsežnih, širokih naborih podatkov, nato pa prilagojeni številnim opravilom (pisanje, iskanje, kodiranje, slike) s pomočjo spodbujanja, natančnega uglaševanja, orodij ali iskanja. Če potrebujete zanesljive odgovore, jih združite z ozemljitvijo (kot je RAG), jasnimi omejitvami in preverjanji, namesto da bi jim dovolili improvizirati.

Ključne ugotovitve:

Definicija : En široko naučen osnovni model, ponovno uporabljen v številnih nalogah, ne pa ena naloga na model.

Prilagajanje : Za usmerjanje vedenja uporabite spodbujanje, fino uglaševanje, LoRA/adapterje, RAG in orodja.

Generativno prilagajanje : Omogočajo ustvarjanje besedil, slik, zvoka, kode in večmodalnih vsebin.

Kakovostni signali : Dajte prednost obvladljivosti, manj halucinacijam, multimodalni sposobnosti in učinkovitemu sklepanju.

Nadzor tveganj : Načrtujte halucinacije, pristranskost, uhajanje zasebnosti in takojšnje injiciranje z upravljanjem in testiranjem.

Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci? Infografika

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je podjetje za umetno inteligenco
Razumeti, kako podjetja z umetno inteligenco gradijo izdelke, ekipe in modele prihodkov.

🔗 Kako izgleda koda umetne inteligence
Oglejte si primere kode umetne inteligence, od modelov Python do API-jev.

🔗 Kaj je algoritem umetne inteligence
Spoznajte, kaj so algoritmi umetne inteligence in kako sprejemajo odločitve.

🔗 Kaj je tehnologija umetne inteligence
Raziščite ključne tehnologije umetne inteligence, ki poganjajo avtomatizacijo, analitiko in inteligentne aplikacije.

1) Modeli temeljev - definicija brez megle 🧠

Temeljni model je velik, splošno uporaben model umetne inteligence, usposobljen na širokih podatkih (običajno na tonah podatkov), zato ga je mogoče prilagoditi številnim nalogam, ne le eni ( NIST , Stanford CRFM ).

Namesto gradnje ločenega modela za:

  • pisanje e-poštnih sporočil

  • odgovarjanje na vprašanja

  • povzemanje PDF-jev

  • ustvarjanje slik

  • razvrščanje zahtevkov za podporo

  • prevajanje jezikov

  • predlogi kode

... usposobite en velik osnovni model, ki se "uči sveta" na mehak statistični način, nato pa prilagodite specifičnim nalogam s pozivi, natančnim uglaševanjem ali dodanimi orodji ( Bommasani et al., 2021 ).

Z drugimi besedami: to je splošen motor , ki ga lahko krmiliš.

In ja, ključna beseda je »splošno«. To je ves trik.

2) Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci? (Kako se natančno ujemajo) 🎨📝

torej so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci? To so osnovni modeli, ki poganjajo sisteme, ki lahko ustvarjajo novo vsebino – besedilo, slike, zvok, kodo, video in vse bolj ... mešanice vsega naštetega ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

Generativna umetna inteligenca ne govori le o napovedovanju oznak, kot sta »neželena pošta / ni neželena pošta«. Gre za ustvarjanje rezultatov, ki so videti, kot da jih je ustvarila oseba.

  • odstavki

  • pesmi

  • opisi izdelkov

  • ilustracije

  • melodije

  • prototipi aplikacij

  • sintetični glasovi

  • in včasih neverjetno samozavestne neumnosti 🙃

Modeli temeljev so še posebej dobri, ker:

So "osnovna plast" - kot testo za kruh. Lahko jih spečete v bageto, pico ali cimetove rolice ... ni popolna metafora, ampak razumete me 😄

3) Zakaj so vse spremenili (in zakaj ljudje o njih kar naprej govorijo) 🚀

Pred osnovnimi modeli je bila velika umetna inteligenca specifična za naloge:

  • usposobiti model za analizo čustev

  • usposobiti drugega za prevajanje

  • usposobiti drugega za razvrščanje slik

  • usposobiti drugega za prepoznavanje imenovanih entitet

To je delovalo, vendar je bilo počasno, drago in nekako ... krhko.

Modeli fundacije so to obrnili:

Ta ponovna uporaba je multiplikator. Podjetja lahko zgradijo 20 funkcij na vrhu ene družine modelov, namesto da bi 20-krat na novo izumljala kolo.

Tudi uporabniška izkušnja je postala bolj naravna:

  • ne "uporabljate klasifikatorja"

  • Z modelom se pogovarjaš, kot da bi bil ustrežljiv sodelavec, ki nikoli ne spi ☕🤝

Včasih je tudi kot sodelavec, ki samozavestno vse narobe razume, ampak hej. Rast.

4) Osrednja ideja: predhodno usposabljanje + prilagajanje 🧩

Skoraj vsi modeli temeljev sledijo vzorcu ( Stanford CRFM , NIST ):

Predhodni trening (faza "vsrkavanja interneta") 📚

Model se uči na obsežnih, širokih naborih podatkov z uporabo samonadzorovanega učenja ( NIST ). Za jezikovne modele to običajno pomeni napovedovanje manjkajočih besed ali naslednjega žetona ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Bistvo ni v tem, da ga naučimo ene same naloge. Bistvo je v tem, da ga naučimo splošnih predstavitev :

  • slovnica

  • dejstva (neke vrste)

  • vzorci sklepanja (včasih)

  • slogi pisanja

  • struktura kode

  • skupni človeški namen

Prilagajanje (faza »naredi praktično«) 🛠️

Nato ga prilagodite z uporabo enega ali več od:

  • spodbujanje (navodila v preprostem jeziku)

  • uglaševanje navodil (učenje sledenja navodilom) ( Wei et al., 2021 )

  • natančno nastavljanje (usposabljanje na podatkih vaše domene)

  • LoRA / adapterji (lahke metode uglaševanja) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (generiranje z razširjenim iskanjem - model se posvetuje z vašo dokumentacijo) ( Lewis et al., 2020 )

  • uporaba orodij (klicanje funkcij, brskanje po notranjih sistemih itd.)

Zato lahko isti osnovni model napiše romantični prizor ... nato pa pet sekund kasneje pomaga pri odpravljanju napak v poizvedbi SQL 😭

5) Kaj naredi dobro različico modela temeljev? ✅

To je razdelek, ki ga ljudje preskočijo in kasneje obžalujejo.

»Dober« model temeljev ni samo »večji«. Večji del seveda pomaga ... vendar ni edino. Dobra različica modela temeljev ima običajno:

Močna posplošitev 🧠

Dobro se obnese pri številnih nalogah, ne da bi bilo potrebno preusposabljanje za specifične naloge ( Bommasani et al., 2021 ).

Krmiljenje in vodljivost 🎛️

Zanesljivo lahko sledi navodilom, kot so:

  • "Bodite jedrnati"

  • "Uporabi alineje"

  • "Pišite v prijaznem tonu"

  • "Ne razkrivajte zaupnih podatkov"

Nekateri modeli so pametni, a spolzki. Kot bi poskušali držati kos mila pod tušem. Koristno, a nepredvidljivo 😅

Nizka nagnjenost k halucinacijam (ali vsaj odkrita negotovost) 🧯

Noben model ni imun na halucinacije, ampak dobri:

Dobra multimodalna sposobnost (po potrebi) 🖼️🎧

Če gradite asistente, ki berejo slike, interpretirajo grafikone ali razumejo zvok, je multimodalnost zelo pomembna ( Radford et al., 2021 ).

Učinkovito sklepanje ⚡

Zakasnitev in stroški sta pomembna. Model, ki je močan, a počasen, je kot športni avtomobil s prazno pnevmatiko.

Varnost in poravnava 🧩

Ne samo "zavrniti vse", ampak:

  • izogibajte se škodljivim navodilom

  • zmanjšati pristranskost

  • previdno ravnajte z občutljivimi temami

  • upreti se osnovnim poskusom jailbreaka (nekoliko ...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentacija + ekosistem 🌱

Sliši se suhoparno, ampak je resnično:

  • orodja

  • eval pasovi

  • možnosti uvajanja

  • nadzor podjetja

  • podpora za fino nastavitev

Da, »ekosistem« je nejasna beseda. Tudi jaz jo sovražim. Ampak je pomembna.

6) Primerjalna tabela - pogoste možnosti modelov temeljev (in za kaj so dobre) 🧾

Spodaj je praktična, nekoliko nepopolna primerjalna tabela. To ni »edini pravi seznam«, temveč bolj: kaj ljudje izberejo v naravi.

vrsta orodja/modela občinstvo cenovno ugoden zakaj deluje
Lastniški LLM (v slogu klepeta) ekipe, ki si želijo hitrosti in dodelave na podlagi uporabe / naročnine Odlično sledenje navodilom, odlična splošna uspešnost, ponavadi najboljše "odprto takoj po odprtju" 😌
LLM odprte teže (samostojno gostovanje) gradbeniki, ki želijo nadzor stroški infrastrukture (in glavoboli) Prilagodljivo, varno pred zasebnostjo, lahko deluje lokalno ... če radi popravljate ob polnoči
Generator difuzijske slike ustvarjalci, oblikovalske ekipe od brezplačnega do plačljivega Odlična sinteza slik, slogovna raznolikost, iterativni poteki dela (tudi: prsti so lahko izklopljeni) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Multimodalni model »vizualnega jezika« aplikacije, ki berejo slike + besedilo na podlagi uporabe Omogoča vam postavljanje vprašanj o slikah, posnetkih zaslona, ​​diagramih – presenetljivo priročno ( Radford et al., 2021 )
Vgradni model temeljev iskanje + sistemi RAG nizki stroški na klic Pretvori besedilo v vektorje za semantično iskanje, združevanje v skupine, priporočila - tiha energija MVP ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Osnovni model pretvorbe govora v besedilo klicni centri, ustvarjalci na podlagi uporabe / lokalno Hitra transkripcija, večjezična podpora, dovolj dobro za hrupen zvok (običajno) 🎙️ ( Šepet )
Osnovni model pretvorbe besedila v govor produktne ekipe, mediji na podlagi uporabe Naravno ustvarjanje glasu, glasovni slogi, pripovedovanje – lahko postanejo strašljivo realistični ( Shen et al., 2017 )
LLM, osredotočen na kodo razvijalci na podlagi uporabe / naročnine Boljši v vzorcih kode, odpravljanju napak, refaktoriranju ... vseeno pa ne bere misli 😅

Upoštevajte, da »temeljni model« ne pomeni le »klepetalnega robota«. Tudi vdelave in govorni modeli so lahko temeljni, saj so široki in jih je mogoče ponovno uporabiti za različne naloge ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Podrobnejši pogled: kako se modeli jezikovnih osnov učijo (različica Vibe) 🧠🧃

Jezikovni temeljni modeli (pogosto imenovani LLM) se običajno učijo na ogromnih zbirkah besedil. Učijo se s napovedovanjem žetonov ( Brown et al., 2020 ). To je to. Nič skrivnega vilinskega prahu.

Čarovnija pa je v tem, da napovedovanje žetonov prisili model, da se nauči strukture ( CSET ):

  • slovnica in sintaksa

  • tematski odnosi

  • vzorci, podobni sklepanju (včasih)

  • pogosta zaporedja misli

  • kako ljudje razlagajo stvari, se prepirajo, opravičujejo, se pogajajo, učijo

To je kot učenje posnemanja milijonov pogovorov, ne da bi "razumeli" način, kako to počnejo ljudje. Kar se sliši, kot da ne bi smelo delovati ... pa vendar deluje.

Eno malo pretiravanje: v bistvu je to kot stiskanje človeške pisave v velikanske verjetnostne možgane.
Po drugi strani pa je ta metafora malo prekleta. Ampak mi se premikamo 😄

8) Podrobnejši pogled: difuzijski modeli (zakaj slike delujejo drugače) 🎨🌀

Modeli slikovnih temeljev pogosto uporabljajo difuzijske metode ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Groba ideja:

  1. dodajajte šum slikam, dokler ne postanejo v bistvu statične na televiziji

  2. naučite model, da korak za korakom obrne ta šum

  3. ob času generiranja začnite s šumom in ga nato »odstranite« v sliko, ki jo vodi poziv ( Ho et al., 2020 )

Zato se ustvarjanje slik zdi kot "razvijanje" fotografije, le da je na fotografiji zmaj, ki nosi superge v hodniku supermarketa 🛒🐉

Difuzijski modeli so dobri, ker:

  • ustvarjajo visokokakovostne vizualne elemente

  • besedilo jih lahko močno vodi

  • podpirajo iterativno izpopolnjevanje (variacije, dobarvanje, povečanje velikosti) ( Rombach et al., 2021 )

Včasih se spopadajo tudi z:

  • upodabljanje besedila znotraj slik

  • podrobnosti fine anatomije

  • dosledna identiteta likov v vseh prizorih (izboljšuje se, ampak vseeno)

9) Podrobnejši pogled: multimodalni modeli temeljev (besedilo + slike + zvok) 👀🎧📝

Multimodalni temeljni modeli si prizadevajo razumeti in ustvarjati podatke v več vrstah podatkov:

Zakaj je to pomembno v resničnem življenju:

  • podpora strankam lahko interpretira posnetke zaslona

  • orodja za dostopnost lahko opisujejo slike

  • Izobraževalne aplikacije lahko razložijo diagrame

  • ustvarjalci lahko hitro predelajo formate

  • Poslovna orodja lahko »preberejo« posnetek zaslona nadzorne plošče in ga povzamejo

V osnovi multimodalni sistemi pogosto usklajujejo predstavitve:

  • pretvori sliko v vdelave

  • pretvori besedilo v vdelave

  • Naučite se skupnega prostora, kjer se »mačka« ujema z mačjimi piksli 😺 ( Radford et al., 2021 )

Ni vedno elegantno. Včasih je sešito kot odeja. Ampak deluje.

10) Natančno uglaševanje v primerjavi s spodbujanjem v primerjavi z RAG (kako prilagodite osnovni model) 🧰

Če poskušate narediti temeljni model praktičen za določeno področje (pravno, medicinsko, storitve za stranke, notranje znanje), imate nekaj vzvodov:

Spodbujanje 🗣️

Najhitrejše in najpreprostejše.

  • prednosti: nič učenja, takojšnja iteracija

  • slabosti: lahko je nedosledno, omejuje kontekst, povzroča krhkost

Izpopolnjevanje 🎯

Model dodatno izurite na svojih primerih.

  • prednosti: bolj dosledno vedenje, boljši jezik domene, lahko skrajša dolžino poziva

  • slabosti: stroški, zahteve glede kakovosti podatkov, tveganje preobremenitve, vzdrževanje

Lahka nastavitev (LoRA / adapterji) 🧩

Učinkovitejša različica finega uglaševanja ( Hu et al., 2021 ).

  • prednosti: cenejši, modularni, lažja zamenjava

  • slabosti: še vedno potrebuje usposabljanje in evalvacijo

RAG (generacija z razširjenim iskanjem) 🔎

Model pridobi ustrezne dokumente iz vaše baze znanja in na podlagi njih odgovori ( Lewis et al., 2020 ).

  • prednosti: posodobljeno znanje, interne reference (če jih uvedete), manj prekvalifikacij

  • slabosti: kakovost iskanja je lahko odločilna, potrebno je dobro razvrščanje v segmente + vdelave

Resnično: veliko uspešnih sistemov združuje spodbujanje + RAG. Natančno nastavljanje je močno, vendar ni vedno potrebno. Ljudje se ga prehitro lotijo, ker se sliši impresivno 😅

11) Tveganja, omejitve in razdelek »prosim, ne uporabljajte tega na slepo« 🧯😬

Temeljni modeli so zmogljivi, vendar niso stabilni kot tradicionalna programska oprema. So bolj kot ... nadarjen pripravnik s težavo z samozavestjo.

Ključne omejitve, ki jih je treba upoštevati pri načrtovanju:

Halucinacije 🌀

Modeli si lahko izmislijo:

  • lažni viri

  • napačna dejstva

  • verjetni, a napačni koraki ( Ji et al., 2023 )

Blažilni ukrepi:

  • RAG z utemeljenim kontekstom ( Lewis et al., 2020 )

  • omejeni izhodi (sheme, klici orodij)

  • izrecno navodilo »ne ugibaj«

  • plasti preverjanja (pravila, navzkrižna preverjanja, človeški pregled)

Pristranskost in škodljivi vzorci ⚠️

Ker podatki o usposabljanju odražajo ljudi, lahko dobite:

Blažilni ukrepi:

Zasebnost podatkov in uhajanje 🔒

Če v končno točko modela vnašate zaupne podatke, morate vedeti:

  • kako je shranjeno

  • ali se uporablja za usposabljanje

  • kakšno sečnjo obstaja

  • kaj nadzoruje potrebe vaše organizacije ( NIST AI RMF 1.0 )

Blažilni ukrepi:

Takojšnja injekcija (zlasti z RAG) 🕳️

Če model prebere nezaupanja vredno besedilo, ga lahko to besedilo poskuša manipulirati:

Blažilni ukrepi:

  • navodila za izolacijo sistema

  • očistiti pridobljeno vsebino

  • uporabljajte pravilnike, ki temeljijo na orodjih (ne le pozivov)

  • preizkus z nasprotujočimi si vhodnimi podatki ( OWASP Cheat Sheet , NIST Generative AI Profile )

Nočem te prestrašiti. Samo ... bolje je vedeti, kje škripajo talne deske.

12) Kako izbrati model temeljev za vaš primer uporabe 🎛️

Če izbirate model temeljev (ali gradite na njem), začnite s temi navodili:

Določite, kaj ustvarjate 🧾

  • samo besedilo

  • slike

  • zvok

  • mešani multimodalni

Postavite si mejo dejanskosti 📌

Če potrebujete visoko natančnost (finance, zdravje, pravo, varnost):

Določite si ciljno latenco ⚡

Klepet je takojšen. Povzetek paketov je lahko počasnejši.
Če potrebujete takojšen odziv, sta pomembna velikost modela in gostovanje.

Zahteve glede zasebnosti in skladnosti z zahtevami glede zemljevidov 🔐

Nekatere ekipe zahtevajo:

Uravnotežen proračun - in potrpljenje, ups 😅

Samostojno gostovanje omogoča nadzor, vendar povečuje kompleksnost.
Upravljani API-ji so preprosti, vendar so lahko dragi in manj prilagodljivi.

Majhen praktičen nasvet: najprej naredite prototip z nečim preprostim, nato pa ga utrdite. Začetek s "popolno" nastavitvijo običajno vse upočasni.

13) Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci? (Hitri miselni model) 🧠✨

Vrnimo se. Kaj so temeljni modeli v generativni umetni inteligenci?

To so:

  • veliki, splošni modeli, usposobljeni na širokih podatkih ( NIST , Stanford CRFM )

  • sposoben ustvarjati vsebino (besedilo, slike, zvok itd.) ( NIST Generative AI Profile )

  • prilagodljiv številnim nalogam s pomočjo pozivov, natančnega uglaševanja in priklica ( Bommasani et al., 2021 )

  • osnovni sloj, ki poganja večino sodobnih generativnih izdelkov umetne inteligence

Niso ena sama arhitektura ali blagovna znamka. So kategorija modelov, ki se obnašajo kot platforma.

Model s podstavkom je manj podoben kalkulatorju in bolj kuhinji. V njem lahko skuhate veliko obrokov. Lahko tudi zažgete toast, če niste pozorni ... ampak kuhinja je še vedno precej priročna 🍳🔥

14) Povzetek in za s seboj ✅🙂

Temeljni modeli so ponovno uporabni motorji generativne umetne inteligence. Naučeni so na splošno, nato pa se prilagodijo specifičnim nalogam s spodbujanjem, natančnim uglaševanjem in iskanjem ( NIST , Stanford CRFM ). Lahko so neverjetni, neurejeni, zmogljivi in ​​včasih smešni – vse hkrati.

Povzetek:

Če gradite karkoli z generativno umetno inteligenco, razumevanje modelov temeljev ni obvezno. Gre za celotno nadstropje, na katerem stoji stavba ... in ja, včasih se tla malo majajo 😅

Pogosta vprašanja

Modeli temeljev, poenostavljeno povedano

Temeljni model je velik, splošno uporaben model umetne inteligence, usposobljen na širokih podatkih, tako da ga je mogoče ponovno uporabiti za številne naloge. Namesto da bi zgradili en model za vsako nalogo, začnete z močnim »osnovnim« modelom in ga po potrebi prilagodite. Ta prilagoditev se pogosto zgodi s spodbujanjem, natančnim uglaševanjem, iskanjem (RAG) ali orodji. Osrednja ideja je širina in vodljivost.

Kako se osnovni modeli razlikujejo od tradicionalnih modelov umetne inteligence, specifičnih za naloge

Tradicionalna umetna inteligenca pogosto za vsako nalogo usposobi ločen model, kot je analiza čustev ali prevajanje. Temeljni modeli ta vzorec obrnejo: enkrat se predhodno usposobijo, nato pa ponovno uporabijo v številnih funkcijah in izdelkih. To lahko zmanjša podvajanje dela in pospeši zagotavljanje novih zmogljivosti. Kompromis je v tem, da so lahko manj predvidljivi kot klasična programska oprema, razen če dodate omejitve in testiranje.

Temeljni modeli v generativni umetni inteligenci

V generativni umetni inteligenci so temeljni modeli osnovni sistemi, ki lahko ustvarijo novo vsebino, kot so besedilo, slike, zvok, koda ali večmodalni izhodi. Niso omejeni na označevanje ali klasifikacijo; ustvarjajo odgovore, ki so podobni delu, ki ga je ustvaril človek. Ker se med predhodnim učenjem naučijo širokih vzorcev, lahko obravnavajo številne vrste in oblike pozivov. So »osnovna plast« večine sodobnih generativnih izkušenj.

Kako se osnovni modeli učijo med predhodnim usposabljanjem

Večina modelov jezikovnih temeljev se uči s napovedovanjem žetonov, kot so naslednja beseda ali manjkajoče besede v besedilu. Ta preprost cilj jih spodbuja k ponotranjenju strukture, kot so slovnica, slog in običajni vzorci razlage. Prav tako lahko absorbirajo veliko svetovnega znanja, čeprav ne vedno zanesljivo. Rezultat je močna splošna predstavitev, ki jo lahko kasneje usmerite v specifično delo.

Razlika med spodbujanjem, finim uglaševanjem, LoRA in RAG

Spodbujanje je najhitrejši način za usmerjanje vedenja z uporabo navodil, vendar je lahko krhko. Natančno uglaševanje dodatno usposobi model na vaših primerih za bolj dosledno vedenje, vendar poveča stroške in vzdrževanje. LoRA/adapterji so lažji pristop k natančnemu uglaševanju, ki je pogosto cenejši in bolj modularen. RAG pridobi ustrezne dokumente in ima odgovor modela z uporabo tega konteksta, kar pomaga pri svežini in utemeljenosti.

Kdaj uporabiti RAG namesto finega uglaševanja

RAG je pogosto dobra izbira, kadar potrebujete odgovore, ki temeljijo na vaših trenutnih dokumentih ali notranji bazi znanja. Zmanjša lahko »ugibanje«, saj modelu ob času generiranja zagotovi ustrezen kontekst. Natančnejša nastavitev je boljša izbira, kadar potrebujete dosleden slog, fraziranje domene ali vedenje, ki ga pozivanje ne more zanesljivo ustvariti. Številni praktični sistemi kombinirajo pozivanje + RAG, preden sežejo po natančni nastavitvi.

Kako zmanjšati halucinacije in dobiti zanesljivejše odgovore

Pogost pristop je, da se model utemelji s priklicem (RAG), da ostane blizu podanemu kontekstu. Izhode lahko omejite tudi s shemami, zahtevate klice orodij za ključne korake in dodate eksplicitna navodila »ne ugibajte«. Pomembne so tudi plasti preverjanja, kot so preverjanja pravil, navzkrižno preverjanje in človeški pregled za primere uporabe z večjim tveganjem. Z modelom ravnajte kot s verjetnostnim pomočnikom, ne pa kot z virom resnice po privzetku.

Največja tveganja pri modelih temeljev v proizvodnji

Pogosta tveganja vključujejo halucinacije, pristranske ali škodljive vzorce iz učnih podatkov in uhajanje zasebnosti, če se z občutljivimi podatki slabo ravna. Sistemi so lahko ranljivi tudi za vbrizgavanje pozivov, zlasti ko model bere nezaupanja vredno besedilo iz dokumentov ali spletne vsebine. Blažilni ukrepi običajno vključujejo upravljanje, rdeče skupine, nadzor dostopa, varnejše vzorce pozivov in strukturirano vrednotenje. Ta tveganja načrtujte zgodaj, namesto da jih pozneje nameščate s popravki.

Takojšnje injiciranje in zakaj je pomembno v sistemih RAG

Vbrizgavanje poziva je, ko nezaupanja vredno besedilo poskuša preglasiti navodila, kot sta »prezri prejšnja navodila« ali »razkrij skrivnosti«. V RAG lahko pridobljeni dokumenti vsebujejo ta zlonamerna navodila in model jim lahko sledi, če niste previdni. Pogost pristop je izolacija sistemskih navodil, čiščenje pridobljene vsebine in zanašanje na pravilnike, ki temeljijo na orodjih, namesto samo na pozive. Testiranje z nasprotujočimi si vnosi pomaga odkriti šibke točke.

Kako izbrati model temeljev za vaš primer uporabe

Začnite z opredelitvijo, kaj morate ustvariti: besedilo, slike, zvok, kodo ali večmodalne izhode. Nato postavite merilo faktografije – področja z visoko natančnostjo pogosto potrebujejo ozemljitev (RAG), validacijo in včasih človeški pregled. Upoštevajte zakasnitev in stroške, saj je močan model, ki je počasen ali drag, težko dobaviti. Nazadnje, preslikajte potrebe po zasebnosti in skladnosti z možnostmi in kontrolami uvajanja.

Reference

  1. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - Model temeljev (slovarček) - csrc.nist.gov

  2. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - NIST AI 600-1: Generativni profil umetne inteligence - nvlpubs.nist.gov

  3. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - NIST AI 100-1: Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanfordski center za raziskave modelov temeljev (CRFM) - Poročilo - crfm.stanford.edu

  5. arXiv – O priložnostih in tveganjih temeljnih modelov (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv - Jezikovni modeli so učenje z malo priložnostmi (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generiranje z razširjenim iskanjem za naloge NLP, ki zahtevajo veliko znanja (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Prilagoditev modelov velikih jezikov nizkega ranga (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Predhodni trening globokih dvosmernih transformatorjev za razumevanje jezika (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Izpopolnjeni jezikovni modeli so učenci z ničelnim potencialom (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Digitalna knjižnica ACM - Raziskava o halucinacijah pri ustvarjanju naravnega jezika (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Učenje prenosljivih vizualnih modelov iz nadzora naravnega jezika (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Verjetnostni modeli za odpravljanje šuma pri difuziji (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Sinteza slik visoke ločljivosti z modeli latentne difuzije (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Pridobivanje gostih prehodov za odgovarjanje na vprašanja odprte domene (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv – Faissova knjižnica (Douze et al., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI - Predstavljamo Whisper - openai.com

  18. arXiv - Sinteza naravnih TTS s pogojevanjem WaveNeta na napovedih Mel spektrograma (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Center za varnost in nastajajoče tehnologije (CSET), Univerza Georgetown - Presenetljiva moč napovedovanja naslednje besede: razlaga modelov velikih jezikov (1. del) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Pridobivanje učnih podatkov iz velikih jezikovnih modelov (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Takojšnje vbrizgavanje - genai.owasp.org

  22. arXiv - Več, kot ste si želeli: Celovita analiza groženj vbrizgavanja novih kod v velike jezikovne modele, integrirane v aplikacije (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Serija goljufij OWASP - Goljufija za preprečevanje takojšnjega vbrizgavanja LLM - cheatsheetseries.owasp.org

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog