Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii?

Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii?

Stručná odpoveď: Základné modely sú rozsiahle, univerzálne modely umelej inteligencie trénované na rozsiahlych, širokých súboroch údajov, ktoré sa potom prispôsobia mnohým úlohám (písanie, vyhľadávanie, kódovanie, obrázky) prostredníctvom výziev, doladenia, nástrojov alebo vyhľadávania. Ak potrebujete spoľahlivé odpovede, spojte ich s uzemnením (ako je RAG), jasnými obmedzeniami a kontrolami, namiesto toho, aby ste ich nechali improvizovať.

Kľúčové poznatky:

Definícia : Jeden široko trénovaný základný model opakovane použitý v mnohých úlohách, nie jedna úloha na model.

Adaptácia : Na riadenie správania použite podnecovanie, jemné doladenie, LoRA/adaptéry, RAG a nástroje.

Generatívne prispôsobenie : Umožňujú generovanie textu, obrázkov, zvuku, kódu a multimodálneho obsahu.

Signály kvality : Uprednostňovať ovládateľnosť, menej halucinácií, multimodálnu schopnosť a efektívnu inferenciu.

Kontroly rizík : Naplánujte halucinácie, zaujatosť, únik súkromia a okamžitú injekciu prostredníctvom riadenia a testovania.

Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii? Infografika

Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:

🔗 Čo je to spoločnosť zaoberajúca sa umelou inteligenciou
Pochopte, ako firmy zaoberajúce sa umelou inteligenciou vytvárajú produkty, tímy a modely príjmov.

🔗 Ako vyzerá kód umelej inteligencie
Pozrite si príklady kódu umelej inteligencie, od modelov Pythonu až po API.

🔗 Čo je algoritmus umelej inteligencie
Zistite, čo sú algoritmy umelej inteligencie a ako sa rozhodujú.

🔗 Čo je technológia umelej inteligencie
Preskúmajte základné technológie umelej inteligencie, ktoré poháňajú automatizáciu, analytiku a inteligentné aplikácie.

1) Základové modely - definícia bez zahmlievania 🧠

Základný model je rozsiahly, univerzálny model umelej inteligencie trénovaný na rozsiahlych dátach (zvyčajne tonách dát), takže ho možno prispôsobiť mnohým úlohám, nielen jednej ( NIST , Stanford CRFM ).

Namiesto vytvorenia samostatného modelu pre:

  • písanie e-mailov

  • odpovedanie na otázky

  • zhrnutie PDF súborov

  • generovanie obrázkov

  • klasifikácia žiadostí o podporu

  • prekladanie jazykov

  • navrhovanie kódu

...trénujete jeden veľký základný model, ktorý sa „učí svet“ fuzzy štatistickým spôsobom, a potom ho prispôsobíte konkrétnym úlohám pomocou pokynov, jemného doladenia alebo pridaných nástrojov ( Bommasani a kol., 2021 ).

Inými slovami: je to všeobecný motor, ktorý môžete riadiť.

A áno, kľúčové slovo je „všeobecné“. To je celý trik.

2) Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii? (Ako konkrétne zapadajú) 🎨📝

teda základné modely v generatívnej umelej inteligencii? Sú to základné modely, ktoré poháňajú systémy, ktoré dokážu generovať nový obsah – text, obrázky, zvuk, kód, video a čoraz častejšie… aj kombinácie všetkých týchto prvkov ( NIST , profil generatívnej umelej inteligencie NIST ).

Generatívna umelá inteligencia nie je len o predpovedaní označení ako „spam / nie je spam“. Ide o vytváranie výstupov, ktoré vyzerajú, akoby ich vytvoril človek.

  • odseky

  • básne

  • popisy produktov

  • ilustrácie

  • melódie

  • prototypy aplikácií

  • syntetické hlasy

  • a niekedy až neuveriteľne sebavedomé nezmysly 🙃

Základové modely sú obzvlášť dobré, pretože:

Sú „základnou vrstvou“ – ako cesto na chlieb. Môžete z nich upiecť bagetu, pizzu alebo škoricové rolky… nie je to dokonalá metafora, ale chápete ma 😄

3) Prečo všetko zmenili (a prečo o nich ľudia neprestávajú hovoriť) 🚀

Pred založením modelov bola veľká časť umelej inteligencie špecifická pre dané úlohy:

  • trénovať model pre analýzu sentimentu

  • zaškoliť iného na preklad

  • zaškoliť iného na klasifikáciu obrázkov

  • trénovať iného na rozpoznávanie pomenovaných entít

To fungovalo, ale bolo to pomalé, drahé a trochu... krehké.

Modely nadácií to obrátili:

  • raz predtrénovať (veľké úsilie)

  • opätovné použitie všade (veľký prínos) ( Bommasani a kol., 2021 )

Toto opätovné použitie je multiplikátor. Spoločnosti môžu vytvoriť 20 funkcií na jednej modelovej rodine, namiesto toho, aby 20-krát znovu vynášli koleso.

Používateľská skúsenosť sa tiež stala prirodzenejšou:

  • „nepoužívate klasifikátor“

  • Rozprávaš sa s modelkou, akoby to bola nápomocná kolegyňa, ktorá nikdy nespí ☕🤝

Niekedy je to ako s kolegom, ktorý sebavedomo všetkému zle rozumie, ale čo už. Rast.

4) Hlavná myšlienka: predtréning + adaptácia 🧩

Takmer všetky modely základov sa riadia určitým vzorom ( Stanford CRFM , NIST ):

Predtréning (fáza „absorbovania internetu“) 📚

Model je trénovaný na rozsiahlych, širokých súboroch údajov pomocou samoučiaceho sa učenia ( NIST ). V prípade jazykových modelov to zvyčajne znamená predpovedanie chýbajúcich slov alebo nasledujúceho tokenu ( Devlin a kol., 2018 , Brown a kol., 2020 ).

Ide o to, aby sa to naučilo jednu úlohu. Ide o to, aby sa to naučilo všeobecné reprezentácie :

  • gramatika

  • fakty (druh)

  • vzorce uvažovania (niekedy)

  • štýly písania

  • štruktúra kódu

  • bežný ľudský zámer

Adaptácia (fáza „urobme to praktickým“) 🛠️

Potom ho prispôsobíte pomocou jedného alebo viacerých z nasledujúcich:

  • nabádanie (pokyny v zrozumiteľnom jazyku)

  • ladenie inštrukcií (trénovanie dodržiavania inštrukcií) ( Wei a kol., 2021 )

  • doladenie (tréning na dátach vašej domény)

  • LoRA / adaptéry (metódy odľahčeného ladenia) ( Hu a kol., 2021 )

  • RAG (generovanie rozšíreným vyhľadávaním – model konzultuje vašu dokumentáciu) ( Lewis a kol., 2020 )

  • používanie nástrojov (volanie funkcií, prehliadanie interných systémov atď.)

Preto ten istý základný model dokáže napísať romantickú scénu... a potom o päť sekúnd neskôr pomôcť s ladením SQL dotazu 😭

5) Čo robí dobrú verziu modelu nadácie? ✅

Toto je sekcia, ktorú ľudia preskočia a neskôr to ľutujú.

„Dobrý“ základový model nie je len „väčší“. Väčší model určite pomáha... ale nie je to to jediné. Dobrá verzia základového modelu má zvyčajne:

Silné zovšeobecnenie 🧠

Dobre funguje v mnohých úlohách bez nutnosti preškolenia na špecifické úlohy ( Bommasani a kol., 2021 ).

Riadenie a ovládateľnosť 🎛️

Dokáže spoľahlivo dodržiavať pokyny, ako napríklad:

  • „Buďte struční“

  • „používajte odrážky“

  • „Píšte priateľským tónom“

  • „Nezverejňujte dôverné informácie“

Niektoré modely sú šikovné, ale klzké. Ako keby ste sa snažili udržať kus mydla v sprche. Užitočné, ale nevyspytateľné 😅

Nízky sklon k halucináciám (alebo aspoň úprimná neistota) 🧯

Žiadny model nie je imúnny voči halucináciám, ale tie dobré:

Dobrá multimodálna schopnosť (keď je to potrebné) 🖼️🎧

Ak vytvárate asistentov, ktorí čítajú obrázky, interpretujú grafy alebo rozumejú zvuku, multimodálny prístup je veľmi dôležitý ( Radford a kol., 2021 ).

Efektívna inferencia ⚡

Latencia a náklady sú dôležité. Model, ktorý je silný, ale pomalý, je ako športové auto s defektom pneumatiky.

Bezpečnosť a zarovnanie 🧩

Nielen „odmietnuť všetko“, ale:

  • vyhýbajte sa škodlivým pokynom

  • znížiť skreslenie

  • zaobchádzajte s citlivými témami opatrne

  • odolávať základným pokusom o jailbreak (do istej miery…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentácia + ekosystém 🌱

Znie to sucho, ale je to pravda:

  • nástroje

  • hodnotiace postroje

  • možnosti nasadenia

  • podnikové kontroly

  • podpora jemného doladenia

Áno, „ekosystém“ je vágne slovo. Aj ja ho neznášam. Ale je dôležité.

6) Porovnávacia tabuľka - bežné možnosti modelov základov (a na čo sú dobré) 🧾

Nižšie je uvedená praktická, mierne nedokonalá porovnávacia tabuľka. Nie je to „ten jediný skutočný zoznam“, je to skôr: to, čo si ľudia vyberajú v bežnej praxi.

typ nástroja / modelu publikum drahý prečo to funguje
Proprietárny LLM (v štýle chatu) tímy, ktoré chcú rýchlosť a uhladenosť na základe používania / predplatného Skvelé dodržiavanie pokynov, silný celkový výkon, zvyčajne najlepšie hneď po vybalení 😌
LLM s otvorenou váhou (samostatne hostovateľný) stavitelia, ktorí chcú mať kontrolu náklady na infraštruktúru (a bolesti hlavy) Prispôsobiteľné, šetrné k súkromiu, možné spustiť lokálne… ak radi experimentujete o polnoci
Generátor difúznych obrazov kreatívci, dizajnérske tímy od bezplatného po platené Vynikajúca syntéza obrázkov, rozmanitosť štýlov, iteratívne pracovné postupy (tiež: prsty môžu byť preč) ✋😬 ( Ho a kol., 2020 , Rombach a kol., 2021 )
Multimodálny model „vizuálneho jazyka“ aplikácie, ktoré čítajú obrázky + text založené na používaní Umožňuje vám klásť otázky o obrázkoch, snímkach obrazovky, diagramoch – prekvapivo praktické ( Radford a kol., 2021 )
Model základov pre vkladanie vyhľadávanie + systémy RAG nízke náklady na hovor Premieňa text na vektory pre sémantické vyhľadávanie, klastrovanie, odporúčania – tichá energia MVP ( Karpukhin a kol., 2020 , Douze a kol., 2024 )
Základný model prevodu reči na text call centrá, tvorcovia na základe používania / lokálne Rýchla transkripcia, viacjazyčná podpora, dosť dobré na hlučný zvuk (zvyčajne) 🎙️ ( Šepot )
Základný model prevodu textu na reč produktové tímy, médiá založené na používaní Prirodzené generovanie hlasu, hlasové štýly, rozprávanie – môže to byť strašidelne realistické ( Shen a kol., 2017 )
LLM zamerané na kód vývojári na základe používania / predplatného Lepší v kódových vzoroch, ladení, refaktorovaní... stále však nie je čitateľom myšlienok 😅

Všimnite si, že „základný model“ neznamená len „chatbot“. Vnorené a rečové modely môžu byť tiež základné, pretože sú široké a opakovane použiteľné naprieč úlohami ( Bommasani a kol., 2021 , NIST ).

7) Bližší pohľad: ako sa učia modely jazykových základov (verzia Vibe) 🧠🧃

Modely jazykových základov (často nazývané LLM) sú zvyčajne trénované na obrovských zbierkach textu. Učia sa predpovedaním tokenov ( Brown a kol., 2020 ). To je všetko. Žiadny tajný rozprávkový prach.

Ale kúzlo spočíva v tom, že predpovedanie tokenov núti model učiť sa štruktúru ( CSET ):

  • gramatika a syntax

  • vzťahy medzi témami

  • vzorce podobné uvažovaniu (niekedy)

  • bežné myšlienkové postupy

  • ako ľudia vysvetľujú veci, hádajú sa, ospravedlňujú sa, vyjednávajú, učia

Je to ako učiť sa napodobňovať milióny konverzácií bez toho, aby ste „pochopili“ spôsob, akým to robia ľudia. Znie to, akoby to nemalo fungovať... a predsa to stále funguje.

Jedno mierne prehnané tvrdenie: je to v podstate ako kompresia ľudského písma do obrovského pravdepodobnostného mozgu.
Na druhej strane, táto metafora je trochu prekliata. Ale hýbeme sa 😄

8) Bližší pohľad: difúzne modely (prečo obrázky fungujú odlišne) 🎨🌀

Modely obrazových základov často používajú difúzne metódy ( Ho a kol., 2020 , Rombach a kol., 2021 ).

Hrubá predstava:

  1. pridajte šum do obrázkov, kým nebudú v podstate statické

  2. trénovať model na postupné zvrátenie tohto šumu

  3. v čase generovania začnite so šumom a „odšumte“ ho do obrazu podľa pokynov ( Ho a kol., 2020 )

Preto sa generovanie obrázkov javí ako „vyvolávanie“ fotografie, až na to, že na fotografii je drak v teniskách v uličke supermarketu 🛒🐉

Difúzne modely sú dobré, pretože:

  • vytvárajú vysokokvalitné vizuálne prvky

  • môžu sa silne riadiť textom

  • podporujú iteratívne zdokonaľovanie (variácie, dokresľovanie, zvyšovanie mierky) ( Rombach a kol., 2021 )

Tiež niekedy zápasia s:

  • vykresľovanie textu vo vnútri obrázkov

  • jemné anatomické detaily

  • konzistentná identita postáv naprieč scénami (zlepšuje sa, ale stále)

9) Bližší pohľad: multimodálne základové modely (text + obrázky + zvuk) 👀🎧📝

Multimodálne základové modely sa zameriavajú na pochopenie a generovanie údajov naprieč viacerými typmi údajov:

Prečo je to v reálnom živote dôležité:

  • zákaznícka podpora dokáže interpretovať snímky obrazovky

  • nástroje na zjednodušenie ovládania môžu popisovať obrázky

  • vzdelávacie aplikácie dokážu vysvetliť diagramy

  • tvorcovia môžu rýchlo remixovať formáty

  • Obchodné nástroje dokážu „prečítať“ snímku obrazovky z dashboardu a zhrnúť ju

V podstate multimodálne systémy často zosúlaďujú reprezentácie:

  • premeniť obrázok na vložené súbory

  • premeniť text na vložené prvky

  • naučte sa zdieľaný priestor, kde „mačka“ zodpovedá pixelom mačky 😺 ( Radford a kol., 2021 )

Nie je to vždy elegantné. Niekedy je to zošité ako prešívaná deka. Ale funguje to.

10) Doladenie vs. nabádanie vs. RAG (ako prispôsobíte základný model) 🧰

Ak sa snažíte vytvoriť základný model praktický pre konkrétnu oblasť (právo, medicína, zákaznícky servis, interné znalosti), máte niekoľko možností:

Nabádanie 🗣️

Najrýchlejšie a najjednoduchšie.

  • výhody: nulové zaškolenie, okamžitá iterácia

  • nevýhody: môže byť nekonzistentné, obmedzuje kontext, núti k nestabilite

Dolaďovanie 🎯

Ďalej trénujte model na svojich príkladoch.

  • výhody: konzistentnejšie správanie, lepší jazyk domény, možnosť skrátiť dĺžku výzvy

  • nevýhody: náklady, požiadavky na kvalitu údajov, riziko preusporiadania, údržba

Ľahký tuning (LoRA / adaptéry) 🧩

Efektívnejšia verzia jemného doladenia ( Hu a kol., 2021 ).

  • výhody: lacnejšie, modulárne, jednoduchšia výmena

  • nevýhody: stále je potrebný tréningový proces a hodnotenie

RAG (generovanie rozšírené o vyhľadávanie) 🔎

Model načíta relevantné dokumenty z vašej znalostnej bázy a pomocou nich poskytne odpovede ( Lewis a kol., 2020 ).

  • výhody: aktuálne znalosti, citácie interne (ak to implementujete), menej rekvalifikácií

  • nevýhody: kvalita vyhľadávania môže byť kľúčová, vyžaduje dobré rozdelenie na segmenty a vkladanie

Skutočná reč: veľa úspešných systémov kombinuje nabádanie + RAG. Jemné doladenie je účinné, ale nie vždy nevyhnutné. Ľudia sa naň vrhajú príliš rýchlo, pretože to znie pôsobivo 😅

11) Riziká, limity a sekcia „prosím, nenasadzujte to naslepo“ 🧯😬

Základné modely sú výkonné, ale nie sú stabilné ako tradičný softvér. Sú skôr ako... talentovaný stážista s problémom so sebavedomím.

Kľúčové obmedzenia, ktoré treba plánovať:

Halucinácie 🌀

Modely si môžu vymyslieť:

  • falošné zdroje

  • nesprávne fakty

  • pravdepodobné, ale nesprávne kroky ( Ji a kol., 2023 )

Zmiernenia:

  • RAG s uzemneným kontextom ( Lewis a kol., 2020 )

  • obmedzené výstupy (schémy, volania nástrojov)

  • explicitný pokyn „nehádajte“

  • overovacie vrstvy (pravidlá, krížové kontroly, ľudské preskúmanie)

Predsudky a škodlivé vzorce ⚠️

Keďže tréningové dáta odrážajú ľudí, môžete získať:

Zmiernenia:

Súkromie údajov a únik údajov 🔒

Ak do koncového bodu modelu zadávate dôverné údaje, musíte vedieť:

  • ako sa to skladuje

  • či sa používa na tréning

  • aká ťažba dreva existuje

  • čo riadi potreby vašej organizácie ( NIST AI RMF 1.0 )

Zmiernenia:

Okamžitá injekcia (najmä s RAG) 🕳️

Ak model číta nedôveryhodný text, tento text sa ho môže pokúsiť manipulovať:

Zmiernenia:

Nechcem ťa vystrašiť. Len… je lepšie vedieť, kde vŕzgajú podlahové dosky.

12) Ako si vybrať model základu pre váš prípad použitia 🎛️

Ak si vyberáte základový model (alebo na ňom staviate), začnite s týmito pokynmi:

Definujte, čo generujete 🧾

  • iba text

  • obrázky

  • zvuk

  • zmiešaný multimodálny

Nastavte si latku faktov 📌

Ak potrebujete vysokú presnosť (financie, zdravie, právo, bezpečnosť):

Stanovte si cieľovú latenciu ⚡

Chat je okamžitý. Dávkové sumarizovanie môže byť pomalšie.
Ak potrebujete okamžitú odpoveď, veľkosť modelu a hosting sú dôležité.

Požiadavky na súkromie a dodržiavanie predpisov v oblasti mapovania 🔐

Niektoré tímy vyžadujú:

Vyrovnaný rozpočet - a veľa trpezlivosti 😅

Samostatné hostovanie poskytuje kontrolu, ale zvyšuje zložitosť.
Spravované API sú jednoduché, ale môžu byť drahé a menej prispôsobiteľné.

Malý praktický tip: najprv vytvorte prototyp s niečím jednoduchým a potom ho upravte. Začať s „dokonalým“ nastavením zvyčajne všetko spomalí.

13) Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii? (Rýchly mentálny model) 🧠✨

Vráťme to späť. Čo sú základné modely v generatívnej umelej inteligencii?

Sú to:

  • rozsiahle, všeobecné modely trénované na širokých dátach ( NIST , Stanford CRFM )

  • schopný generovať obsah (text, obrázky, zvuk atď.) ( NIST Generative AI Profile )

  • prispôsobiteľné mnohým úlohám prostredníctvom pokynov, jemného doladenia a vyhľadávania ( Bommasani a kol., 2021 )

  • základná vrstva poháňajúca väčšinu moderných generatívnych produktov umelej inteligencie

Nie sú to jedna architektúra alebo značka. Sú to kategórie modelov, ktoré sa správajú ako platforma.

Základný model nie je ako kalkulačka a skôr ako kuchyňa. Môžete v ňom uvariť veľa jedál. Môžete si v ňom aj pripáliť hrianky, ak nedávate pozor... ale kuchyňa je stále celkom praktická 🍳🔥

14) Zhrnutie a postrehy ✅🙂

Základné modely sú opakovane použiteľnými motormi generatívnej umelej inteligencie. Sú široko trénované a potom prispôsobené špecifickým úlohám prostredníctvom navádzania, jemného doladenia a vyhľadávania ( NIST , Stanford CRFM ). Môžu byť úžasné, neusporiadané, výkonné a občas smiešne – a to všetko naraz.

Zhrnutie:

Ak staviate niečo s generatívnou umelou inteligenciou, pochopenie základových modelov nie je voliteľné. Je to celé poschodie, na ktorom budova stojí... a áno, niekedy sa podlaha trochu chveje 😅

Často kladené otázky

Základové modely, zjednodušene povedané

Základný model je rozsiahly, univerzálny model umelej inteligencie trénovaný na širokých dátach, takže ho možno opätovne použiť na mnoho úloh. Namiesto vytvárania jedného modelu na úlohu sa začína so silným „základným“ modelom a ten sa podľa potreby prispôsobuje. Toto prispôsobenie sa často deje prostredníctvom nabádania, doladenia, vyhľadávania (RAG) alebo nástrojov. Ústrednou myšlienkou je šírka a ovládateľnosť.

Ako sa základné modely líšia od tradičných úlohovo-špecifických modelov umelej inteligencie

Tradičná umelá inteligencia často trénuje samostatný model pre každú úlohu, ako je analýza sentimentu alebo preklad. Základné modely tento vzorec obracajú: raz sa predtrénujú a potom sa znova použijú v mnohých funkciách a produktoch. To môže znížiť duplicitné úsilie a urýchliť dodávanie nových funkcií. Nevýhodou je, že môžu byť menej predvídateľné ako klasický softvér, pokiaľ nepridáte obmedzenia a testovanie.

Základné modely v generatívnej umelej inteligencii

V generatívnej umelej inteligencii sú základné modely základnými systémami, ktoré dokážu produkovať nový obsah, ako je text, obrázky, zvuk, kód alebo multimodálne výstupy. Neobmedzujú sa len na označovanie alebo klasifikáciu; generujú odpovede, ktoré sa podobajú práci vytvorenej človekom. Keďže sa počas predtrénovania učia široké vzory, dokážu spracovať mnoho typov a formátov výziev. Sú „základnou vrstvou“ väčšiny moderných generatívnych skúseností.

Ako sa modely nadácií učia počas predtréningu

Väčšina modelov jazykových základov sa učí predpovedaním tokenov, ako je napríklad ďalšie slovo alebo chýbajúce slová v texte. Tento jednoduchý cieľ ich núti internalizovať štruktúru, ako je gramatika, štýl a bežné vzorce vysvetľovania. Dokážu tiež absorbovať veľké množstvo svetových poznatkov, aj keď nie vždy spoľahlivo. Výsledkom je silná všeobecná reprezentácia, ktorú môžete neskôr zamerať na konkrétnu prácu.

Rozdiel medzi promptingom, jemným dolaďovaním, LoRA a RAG

Výzvy sú najrýchlejší spôsob riadenia správania pomocou inštrukcií, ale môžu byť krehké. Doladenie modelu ďalej umožňuje dosiahnuť konzistentnejšie správanie, ale zvyšuje náklady a údržbu. LoRA/adaptéry sú ľahším prístupom k doladeniu, ktorý je často lacnejší a modulárnejší. RAG vyhľadáva relevantné dokumenty a má modelovú odpoveď s použitím daného kontextu, čo pomáha s aktuálnosťou a uzemnením.

Kedy použiť RAG namiesto jemného doladenia

RAG je často dobrou voľbou, keď potrebujete odpovede založené na vašich aktuálnych dokumentoch alebo internej znalostnej báze. Môže znížiť „hádanie“ tým, že modelu poskytne relevantný kontext v čase generovania. Jemné doladenie je vhodnejšie, keď potrebujete konzistentný štýl, frázovanie domény alebo správanie, ktoré nedokáže spoľahlivo vytvoriť pomocou promptingu. Mnoho praktických systémov kombinuje prompting + RAG predtým, ako siahne po jemnom doladení.

Ako znížiť halucinácie a získať spoľahlivejšie odpovede

Bežným prístupom je uzemnenie modelu pomocou vyhľadávania (RAG), aby zostal blízko poskytnutému kontextu. Výstupy môžete tiež obmedziť pomocou schém, vyžadovať volania nástrojov pre kľúčové kroky a pridať explicitné pokyny „nehádajte“. Dôležité sú aj overovacie vrstvy, ako napríklad kontroly pravidiel, krížové overovanie a ľudské preskúmanie pre prípady použitia s vyššími stávkami. S modelom zaobchádzajte ako s pravdepodobnostným pomocníkom, nie ako so štandardným zdrojom pravdy.

Najväčšie riziká pri základových modeloch vo výrobe

Medzi bežné riziká patria halucinácie, skreslené alebo škodlivé vzorce z tréningových údajov a únik súkromia, ak sa s citlivými údajmi zaobchádza nesprávne. Systémy môžu byť tiež zraniteľné voči vkladaniu promptov, najmä keď model číta nedôveryhodný text z dokumentov alebo webového obsahu. Medzi opatrenia na zmiernenie rizík zvyčajne patrí riadenie, red-teaming, kontrola prístupu, bezpečnejšie vzorce promptov a štruktúrované hodnotenie. Naplánujte si tieto riziká včas, a nie neskôr ich opravujte.

Okamžité vstrekovanie a prečo je dôležité v systémoch RAG

Vstreknutie výzvy nastáva, keď sa nedôveryhodný text pokúša prepísať pokyny, ako napríklad „ignorovať predchádzajúce pokyny“ alebo „odhaliť tajomstvá“. V RAG môžu načítané dokumenty obsahovať tieto škodlivé pokyny a model ich môže nasledovať, ak nebudete opatrní. Bežným prístupom je izolovať systémové pokyny, dezinfikovať načítaný obsah a spoliehať sa na politiky založené na nástrojoch, a nie len na výzvy. Testovanie s nepriateľskými vstupmi pomáha odhaliť slabé miesta.

Ako si vybrať model základu pre váš prípad použitia

Začnite definovaním toho, čo potrebujete generovať: text, obrázky, zvuk, kód alebo multimodálne výstupy. Potom si nastavte latku faktickosti – oblasti s vysokou presnosťou často vyžadujú uzemnenie (RAG), validáciu a niekedy aj ľudskú kontrolu. Zvážte latenciu a náklady, pretože silný model, ktorý je pomalý alebo drahý, môže byť ťažké dodať. Nakoniec, zmapujte potreby ochrany súkromia a dodržiavania predpisov s možnosťami a kontrolami nasadenia.

Referencie

  1. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) - Základný model (slovníkový pojem) - csrc.nist.gov

  2. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) - NIST AI 600-1: Generatívny profil umelej inteligencie - nvlpubs.nist.gov

  3. Národný inštitút pre štandardy a technológie (NIST) - NIST AI 100-1: Rámec riadenia rizík AI (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanfordské centrum pre výskum základových modelov (CRFM) - Správa - crfm.stanford.edu

  5. arXiv – O príležitostiach a rizikách základných modelov (Bommasani a kol., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv - Jazykové modely sú tí, ktorí sa učia len s malým počtom skúseností (Brown a kol., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generovanie rozšíreného vyhľadávania pre úlohy NLP náročné na znalosti (Lewis a kol., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptácia modelov veľkých jazykov s nízkym poradím (Hu a kol., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Predtrénovanie hlbokých obojsmerných transformátorov pre porozumenie jazyka (Devlin a kol., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Vyladené jazykové modely sú pre študentov s nulovým potenciálom (Wei a kol., 2021) - arxiv.org

  11. Digitálna knižnica ACM - Prieskum halucinácií pri tvorbe prirodzeného jazyka (Ji a kol., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Učenie sa prenositeľných vizuálnych modelov z dohľadu nad prirodzeným jazykom (Radford a kol., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Odšumovanie difúznych pravdepodobnostných modelov (Ho a kol., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Syntéza obrazov s vysokým rozlíšením s modelmi latentnej difúzie (Rombach a kol., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Vyhľadávanie hustých pasáží pre odpovede na otázky v otvorenej doméne (Karpukhin a kol., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv – The Faiss library (Douze et al., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI - Predstavujeme Whisper - openai.com

  18. arXiv - Syntéza prirodzeného TTS podmieňovaním predikcií Mel spektrogramu pomocou WaveNet (Shen a kol., 2017) - arxiv.org

  19. Centrum pre bezpečnosť a vznikajúce technológie (CSET), Georgetownská univerzita - Prekvapivá sila predikcie ďalšieho slova: vysvetlenie modelov veľkých jazykov (1. časť) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Extrakcia trénovacích dát z rozsiahlych jazykových modelov (Carlini a kol., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Prompt Injection - genai.owasp.org

  22. arXiv - Viac, než ste žiadali: Komplexná analýza hrozieb promptného vkladania nových kódov do modelov rozsiahlych jazykov integrovaných s aplikáciami (Greshake a kol., 2023) - arxiv.org

  23. Séria ťahákov OWASP - ťahák k prevencii promptných injekcií LLM - cheatsheetséries.owasp.org

Nájdite najnovšiu umelú inteligenciu v oficiálnom obchode s asistentmi umelej inteligencie

O nás

Späť na blog