什麼是基礎模型，它們如何幫助大規模實施人工智能？

已發表: 2023-03-29

雖然全球各地的組織長期以來一直在人工智能投資狂潮，但從原型到生產的人工智能項目數量仍然在 53% 左右波動。

專家認為，這種情況經常發生是因為缺乏技術技能、人力資源和工具，無法在其他用例中擴展孤立的 AI 概念驗證 (PoC)。 當然，可能的高昂訓練成本使 AI 模型在不同任務中脫穎而出。

基礎模型——即在熟練的 AI 顧問的指導下經過訓練使用大量未標記數據的大型機器學習模型——可能是解決 AI 可擴展性和成本等棘手問題的最終答案。

您的公司可以使用此類模型作為起點來增強或自動化各種任務，從將紙質文檔轉換為可編輯的文本文件到在社交媒體評論中揭示客戶情緒。 你可以從那裡建立你的 AI 卓越，為未來的任務和用例調整基礎模型。

什麼是基礎模型，它們如何幫助您的公司在 AI 領域脫穎而出？

除非您一直生活在岩石下，否則您一定聽說過 OpenAI 的 ChatGPT。 該語言模型程序使用監督學習吸收了大量的會話文本，並在微調階段使用人類反饋強化學習 (RLHF) 方法。

這種生成式 AI 解決方案可以針對 1750 億個參數分析輸入數據並深刻理解書面語言。 它還可以回答問題、總結和翻譯文本、針對給定主題撰寫文章、編寫代碼等任務。 您只需向 ChatGPT 提供正確的提示即可。

正如我們所知，OpenAI 的突破性產品只是可以改變 AI 應用程序開發的基礎模型的一個例子。

正如我們所知，基礎模型擾亂了人工智能的發展。 您現在可以利用預訓練的 AI 解決方案來增強或完全自動化跨多個部門和工作職能的任務，而不是為單獨的用例訓練多個模型。

有了像 ChatGPT 這樣的基礎 AI 模型，公司不再需要為他們想要增強或自動化的每項任務從頭開始訓練算法。 相反，您只需選擇最適合您的用例的基礎模型，然後針對您希望實現的特定目標微調其性能。

基礎模型非常適合訓練數據難以獲取或獲取成本高昂的行業。 這些行業包括醫療保健、生命科學、生物技術和製造業等。

有哪些類型的基礎人工智能模型？

商業應用程序中通常使用幾種類型的基礎 AI 模型。

  • 半監督學習模型是在包含標記和未標記數據的混合數據集上訓練的。 目標是使用標記數據來提高模型在未標記數據上的性能。 當難以獲得訓練數據或會使公司付出代價時，人工智能專家會轉向半監督學習。 例如，這可能發生在製定了各種醫療保健 IT 法規的醫療環境中。 半監督模型的一些常見示例包括預訓練的文本文檔和 Web 內容分類算法。
  • 無監督學習模型在未標記的數據集上進行了全面訓練。 他們發現訓練數據中的模式或自行構建數據。 這些模型，除其他外，可以根據它們在訓練數據集中發現的參數將信息分割成集群。 機器學習 (ML) 工程師轉向自動編碼器、K-Means、層次聚類和其他技術來創建無監督機器學習解決方案並提高其準確性。
  • 強化學習模型無需特定訓練即可與其環境交互。 當實現預期結果時——即做出開發人員希望的預測——模型會得到獎勵。 相反，強化學習模型在做出錯誤假設時會受到懲罰。 該方法允許 AI 算法做出比其監督和半監督算法更複雜的決策。 強化學習的一個例子是自動駕駛汽車或玩遊戲的 AI 程序，例如 AlphaGo。
  • 生成式 AI 模型會生成與它們接受過訓練的數據相似的新數據。 此數據可能包括文本、圖像、音頻剪輯和視頻。 上一節提到的 ChatGPT 解決方案屬於此類基礎 AI 模型。 生成式人工智能的其他例子包括 DALL-E 2 工具，它根據用自然語言編寫的描述創建圖像，以及 Synthesia.io 視頻平台，它使用基於文本的輸入來製作視頻內容。
  • 遷移學習模型可以解決訓練之外的任務。 例如，計算機視覺工程師可以利用預先訓練的圖像分類算法進行對象檢測。 他們還可以利用現有的 NLP 解決方案來完成更多知識密集型任務，例如客戶情緒分析。 一些流行的預訓練機器學習解決方案包括 OpenCV，一個包含用於對象分類和圖像檢測的強大模型的計算機視覺庫，以及 Hugging Face 的 Transformers 庫產品，例如生成預訓練轉換器 (GPT)——即豐富的語言模型，其第三個代 (GPT-3) 為 ChatGPT 服務提供支持。
  • 元學習模型，不像他們以任務為導向的等價物，從字面上學會學習。 這些模型不是吞噬數據來解決特定問題，而是製定解決問題的通用策略。 這樣，元學習解決方案可以輕鬆地適應新的挑戰，同時更有效地使用它們的資源，例如內存和計算能力。 當訓練數據稀缺，或者公司缺乏有關 AI 在業務中實施的明確計劃時，ML 專家會利用元學習。 TensorFlow、PyTorch 和其他開源機器學習庫和框架提供了允許開發人員探索元學習技術的工具。 最後，谷歌等雲計算提供商幫助 ML 專家和新手使用 AutoML 訓練自定義機器學習模型。

根據具體的應用程序和您擁有的數據類型，一種基礎模型可能比另一種更合適。 您的公司可以自由選擇開源解決方案（需要稍加調整）或即用型第三方產品，前提是它滿足您的業務目標。

在您的下一個項目中利用 Foundation AI 模型的 3 大理由

與獨立的、面向任務的機器學習模型相比，基礎模型有助於更快、更便宜地創建可靠的人工智能解決方案，涉及的數據更少，微調最少。 更不用說，基礎模型接受的數據訓練比單個組織所能獲得的還要多，從第一天起就顯示出很高的準確性。

您將在下面找到基礎 AI 模型優勢的概要。

  • 基礎模型將幫助您以更少的資源更快、更便宜地實施人工智能。 創建和部署 AI 解決方案需要大量時間和資源。 對於每個新應用程序，您都需要一個單獨的標記良好的數據集。 如果您沒有，您將需要一個數據專家團隊來查找、清理和標記該信息。 根據 IBM AI 首席技術官 Dakshi Agrawal 的說法，基礎模型有助於將數據標籤要求減少 10-200 倍，具體取決於給定的用例，這可以轉化為顯著的成本節約。 在業務方面，您還應該考慮不斷上漲的雲計算費用。 例如，谷歌斥資數百萬美元收購了 DeepMind。 雖然您的 AI 項目可能沒有一半那麼雄心勃勃，但您可以輕鬆地花費 300,000 美元的雲服務器成本來啟動和運行您的 AI 應用程序。 使用基礎模型（例如生成式 AI 解決方案）的另一個原因是有機會快速製作原型和測試不同的概念，而無需大量投資研發。
  • 您可以重複使用基礎 AI 模型來創建不同的應用程序。 顧名思義，AI 基礎模型可以作為多個 AI 應用程序的基礎。 想想開車。 一旦你拿到了駕照，你就不需要在每次購買另一輛車時都​​通過考試。 同樣，您可以使用較少量的標記數據來訓練一個通用基礎模型，該模型可以匯總文本以處理特定領域的內容。 基礎模型也具有“湧現”能力，這意味著模型一旦經過訓練，就可以學會解決它不應該解決的問題，或者從訓練數據中收集意想不到的見解。
  • Foundation AI 模型有助於實現貴公司的可持續發展目標。 訓練一個大型機器學習模型所產生的環境足跡與在其整個生命週期內運行五輛汽車所產生的環境足跡相同。 如此沉重的碳足跡與 66% 的企業正在提高能源使用效率，而 49% 的其他企業正在開發新的氣候友好型服務和產品的事實形成鮮明對比。 借助基礎 AI 模型，您可以更快地訓練智能算法並明智地利用計算資源——這尤其要歸功於這些模型的架構利用了硬件並行性，允許您同時執行多項任務。

被視為“AI 的未來”的基礎模型降低了利用 AI 的門檻，並可能通過幫助企業在其他用例和公司範圍內擴展模型來結束失敗的 AI 概念驗證週期。

但每一個機會都伴隨著挑戰。

使用基礎模型時的注意事項

基礎人工智能模型唯一明顯的缺點是難以解釋它們的某些操作。

大型基礎模型可以使用如此多的訓練數據並且具有如此多的深層，以至於有時很難確定算法是如何得出結論的。

基礎模型的黑盒性質也為網絡犯罪分子留下了後門。 黑客可以發起數據投毒攻擊並引入 AI 偏見，進一步加劇 AI 的倫理問題。

科技公司應與政府聯手為公共人工智能項目建立基礎設施，以避免圍繞人工智能基礎模型的使用引發爭議。 人工智能供應商還應披露他們使用的數據集以及他們如何訓練模型。

正如斯坦福大學 HAI 教員兼計算機科學教授 Percy Liang 在最近接受 Venture Beat 採訪時所說，“我們還處於早期階段，因此 AI 的專業規範還不完善。 因此，作為一個社區，我們必須立即採取行動，確保以對道德和社會負責的方式開發和部署這項技術。”

在您的組織中開始使用基礎模型需要什麼

作為過去十年幫助公司實施人工智能係統的人，Itrex 團隊正在見證人工智能的轉變。

在單個域中執行特定任務的系統讓位於廣泛的 AI，後者可以更廣泛地學習並跨行業和用例工作。 在大型未標記數據集上訓練並針對各種應用程序進行微調的基礎模型正在推動這一轉變。

如果您的公司準備好超越您的競爭對手並更快地從您的 AI 系統中獲得投資回報，這裡有一個實施基礎模型的高級策略。

  1. 收集和預處理您的數據。 第一步涉及收集和預處理您將提供給基礎 AI 模型的數據。 這些數據的質量和多樣性對於確保微調模型的準確性和穩健性至關重要。
  2. 選擇基礎模型。 市場上有許多預訓練的 AI 基礎模型。 一些流行的解決方案包括 BERT、GPT 和 ResNet 等。 根據您要解決的任務和您擁有的數據類型選擇正確的基礎模型非常重要。
  3. 根據您的業務目標調整模型。 一旦您的基礎模型和數據準備就緒，您就可以根據您的特定任務調整模型的參數。 實現這一目標的一種方法是遷移學習，您可以使用基礎模型的預訓練權重作為起點，並根據您的訓練數據對其進行調整。
  4. 評估模型。 微調後，確定模型是否運行良好以及是否需要進一步調整至關重要。 要評估基礎模型的性能，您可以使用準確度、精確度、召回率和 F1 分數等標準指標。
  5. 部署您的 AI 解決方案。 一旦您對微調模型的性能感到滿意，就可以將其部署到生產環境中。 部署 AI 模型的多種選擇包括基於雲的平台、本地服務器或邊緣設備。

請務必記住，實施 AI 基礎模型需要技術專長以及對專用硬件和軟件的訪問權限。 因此，與專業的 AI 供應商合作或諮詢 AI 專家團隊可能會有所幫助，以確保流程有效完成。

給我們寫信討論您的 AI 需求！ 我們將評估您公司的人工智能準備情況，審核您的數據並為算法分析做好準備，並為人工智能入門選擇合適的基礎模型！

本文最初發表於 Itrex 網站。