Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid?

Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid?

Lühike vastus: alusmudelid on suured ja üldotstarbelised tehisintellekti mudelid, mida treenitakse ulatuslike andmekogumite peal ning seejärel kohandatakse paljude ülesannete jaoks (kirjutamine, otsimine, kodeerimine, pildid) viipade, peenhäälestamise, tööriistade või otsingu abil. Kui vajate usaldusväärseid vastuseid, siduge need maandusega (nagu RAG), selgete piirangute ja kontrollidega, selle asemel, et lasta neil improviseerida.

Peamised järeldused:

Definitsioon : Üks laialdaselt treenitud baasmudel, mida kasutatakse korduvalt paljude ülesannete puhul, mitte üks ülesanne mudeli kohta.

Kohandamine : käitumise suunamiseks kasutage suunamist, peenhäälestamist, LoRA-d/adaptereid, RAG-i ja tööriistu.

Generatiivne sobivus : need võimaldavad teksti, piltide, heli, koodi ja multimodaalse sisu genereerimist.

Kvaliteedisignaalid : prioriseerige kontrollitavust, vähem hallutsinatsioone, multimodaalset võimekust ja tõhusat järeldust.

Riskikontroll : planeerige hallutsinatsioonide, eelarvamuste, privaatsuse lekke ja kiire süstimise jaoks juhtimise ja testimise kaudu.

Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid? Infograafik

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Mis on tehisintellekti ettevõte
Saage aru, kuidas tehisintellekti ettevõtted loovad tooteid, meeskondi ja tulumudeleid.

🔗 Milline näeb välja tehisintellekti kood
Vaadake tehisintellekti koodi näiteid Pythoni mudelitest API-deni.

🔗 Mis on tehisintellekti algoritm
Siit saad teada, mis on tehisintellekti algoritmid ja kuidas need otsuseid langetavad.

🔗 Mis on tehisintellekti tehnoloogia
Avastage automatiseerimist, analüütikat ja intelligentseid rakendusi toetavaid tehisintellekti põhitehnoloogiaid.

1) Vundamendimudelid - uduvaba definitsioon 🧠

Alusmudel on suur ja üldotstarbeline tehisintellekti mudel, mida treenitakse laiaulatuslike andmete (tavaliselt tohutu hulga andmete) peal, et seda saaks kohandada paljude ülesannete, mitte ainult ühe jaoks ( NIST , Stanford CRFM ).

Selle asemel, et luua eraldi mudel:

  • e-kirjade kirjutamine

  • küsimustele vastamine

  • PDF-ide kokkuvõtete

  • piltide genereerimine

  • tugipiletite liigitamine

  • keelte tõlkimine

  • koodiettepanekute tegemine

...treenite ühte suurt baasmudelit, mis „õpib maailma tundma“ hägusa statistilise meetodi abil, seejärel kohandate seda konkreetsetele töödele, kasutades viipasid, peenhäälestust või lisatööriistu ( Bommasani jt, 2021 ).

Teisisõnu: see on universaalne mootor , mida saab juhtida.

Ja jah, märksõna on „üldine“. See ongi kogu nipp.

2) Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid? (Kuidas need täpsemalt sobivad) 🎨📝

Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid? Need on alusmudelid, mis annavad jõudu süsteemidele, mis suudavad genereerida uut sisu – teksti, pilte, heli, koodi, videot ja üha enam… kõigi nende segusid ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

Generatiivne tehisintellekt ei seisne ainult selliste siltide nagu „rämpspost / mitte rämpspost” ennustamises. See seisneb väljundite loomises, mis näevad välja nagu need oleks inimese loodud.

  • lõigud

  • luuletused

  • tootekirjeldused

  • illustratsioonid

  • meloodiad

  • rakenduste prototüübid

  • sünteetilised hääled

  • ja vahel ebausutavalt enesekindel jama 🙃

Vundamendimudelid on eriti head, sest:

  • nad on hiiglaslikest andmekogumitest ammutanud laiaulatuslikke mustreid ( Bommasani jt, 2021 )

  • neid saab üldistada uuteks (isegi veidrateks) küsimusteks ( Brown jt, 2020 )

  • neid saab ümber kasutada kümnete väljundite jaoks ilma nullist ümberõpetamata ( Bommasani jt, 2021 )

Need on "aluskiht" - nagu leivatainas. Saad sellest küpsetada baguette'i, pitsat või kaneelirulle... see pole just ideaalne metafoor, aga saate aru 😄

3) Miks nad kõike muutsid (ja miks inimesed ei lõpeta neist rääkimist) 🚀

Enne alusmudeleid oli suur osa tehisintellektist ülesandespetsiifiline:

  • treenige mudelit sentimentaalsuse analüüsiks

  • teise tõlkija koolitamine

  • treeni teist piltide klassifitseerimiseks

  • koolita teist nimetatud üksuste tuvastamiseks

See toimis, aga oli aeglane, kallis ja omamoodi… habras.

Sihtmudelid pöörasid selle ümber:

See taaskasutus ongi multiplikaator. Ettevõtted saavad ühele mudeliperekonnale ehitada 20 funktsiooni, selle asemel, et jalgratast 20 korda leiutada.

Samuti muutus kasutajakogemus loomulikumaks:

  • sa ei "kasuta klassifikaatorit"

  • Sa räägid modelliga nagu ta oleks abivalmis töökaaslane, kes kunagi ei maga ☕🤝

Vahel on see ka nagu töökaaslane, kes saab kõigest enesekindlalt valesti aru, aga noh. Kasv.

4) Põhiidee: eelkoolitus + kohanemine 🧩

Peaaegu kõik alusmudelid järgivad mustrit ( Stanford CRFM , NIST ):

Eelkoolitus (interneti-laadne omaksvõtu etapp) 📚

Mudelit treenitakse massiivsetel ja laiaulatuslikel andmekogumitel, kasutades isejuhitavat õppimist ( NIST ). Keelemudelite puhul tähendab see tavaliselt puuduvate sõnade või järgmise märgi ennustamist ( Devlin jt, 2018 , Brown jt, 2020 ).

Asi pole selles, et õpetada talle ühte ülesannet. Asi on selles, et õpetada talle üldiseid esitusviise :

  • grammatika

  • faktid (mingil määral)

  • arutlusmustrid (mõnikord)

  • kirjutamisstiilid

  • koodi struktuur

  • ühine inimlik kavatsus

Kohandamine (faas „tee see praktiliseks“) 🛠️

Seejärel kohandate seda ühe või mitme järgmise abil:

  • juhised lihtsas keeles

  • käskude häälestamine (käskude järgimiseks treenimine) ( Wei jt, 2021 )

  • peenhäälestamine (oma domeeniandmete treenimine)

  • LoRA / adapterid (kerged häälestamismeetodid) ( Hu jt, 2021 )

  • RAG (otsingu ja laiendatud genereerimine – mudel konsulteerib teie dokumentidega) ( Lewis jt, 2020 )

  • tööriistade kasutamine (funktsioonide kutsumine, sisemiste süsteemide sirvimine jne)

Sellepärast saab sama baasmudel kirjutada romantilise stseeni ... ja seejärel viis sekundit hiljem SQL-päringut siluda 😭

5) Mis teeb alusmudelist hea versiooni? ✅

See on lõik, mille inimesed vahele jätavad ja hiljem kahetsevad.

„Hea“ alusmudel ei ole lihtsalt „suurem“. Suurem aitab muidugi... aga see pole ainus asi. Heal alusmudeli versioonil on tavaliselt:

Tugev üldistus 🧠

See saab paljude ülesannetega hästi hakkama ilma ülesandepõhist ümberõpet vajamata ( Bommasani jt, 2021 ).

Juhtimine ja juhitavus 🎛️

See suudab usaldusväärselt järgida juhiseid, näiteks:

  • "ole lühike"

  • „kasuta täpploendeid”

  • "Kirjuta sõbralikul toonil"

  • "Ärge avaldage konfidentsiaalset teavet"

Mõned mudelid on nutikad, aga libedad. Nagu prooviks duši all seepi käes hoida. Kasulikud, aga ebakindlad 😅

Madal hallutsinatsioonide kalduvus (või vähemalt siiras ebakindlus) 🧯

Ükski modell pole hallutsinatsioonide suhtes immuunne, aga head modellid:

  • hallutsineeri vähem

  • tunnista ebakindlust sagedamini

  • otsingu kasutamisel püsige antud kontekstile lähemal ( Ji jt, 2023 , Lewis jt, 2020 )

Hea multimodaalne võimekus (vajadusel) 🖼️🎧

Kui lood assistente, mis loevad pilte, tõlgendavad diagramme või mõistavad heli, on multimodaalsus väga oluline ( Radford jt, 2021 ).

Tõhus järeldus ⚡

Latentsusaeg ja hind on olulised. Võimas, aga aeglane mudel on nagu sportauto, millel on katkine rehv.

Ohutus ja joonduskäitumine 🧩

Mitte lihtsalt "keeldu kõigest", vaid:

  • vältige kahjulikke juhiseid

  • vähendada eelarvamusi

  • käsitle tundlikke teemasid ettevaatlikult

  • takistada elementaarseid jailbreak-katseid (mingil määral...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentatsioon + ökosüsteem 🌱

See kõlab kuivalt, aga see on tõsi:

  • tööriistad

  • eval rakmed

  • juurutamisvõimalused

  • ettevõtte kontrollimehhanismid

  • peenhäälestustugi

Jah, „ökosüsteem” on ebamäärane sõna. Mina ka vihkan seda. Aga see on oluline.

6) Võrdlustabel – levinumad vundamendimudeli valikud (ja milleks need sobivad) 🧾

Allpool on praktiline, kuid veidi ebatäiuslik võrdlustabel. See pole „ainus ja õige nimekiri“, vaid pigem see, mida inimesed looduses valivad.

tööriista / mudeli tüüp publik hinnaline miks see toimib
Patenteeritud LLM (vestlusstiilis) meeskonnad, kes soovivad kiirust ja lihvi kasutuspõhine / tellimuspõhine Suurepärane juhiste järgimine, tugev üldine sooritus, tavaliselt parim kohe pärast karbist võtmist 😌
Avatud kaaluga LLM (iseseisev hostimine) ehitajad, kes tahavad kontrolli infrastruktuurikulud (ja peavalud) Kohandatav, privaatsussõbralik, saab lokaalselt töötada... kui sulle meeldib südaööl nokitseda
Difusioonpildi generaator loomeinimesed, disainimeeskonnad tasuta-tasulisest Suurepärane pildisüntees, stiilide mitmekesisus, iteratiivsed töövood (samuti: sõrmed võivad olla eemal) ✋😬 ( Ho jt, 2020 , Rombach jt, 2021 )
Multimodaalne „nägemiskeele” mudel rakendused, mis loevad pilte + teksti kasutuspõhine Võimaldab esitada küsimusi piltide, ekraanipiltide ja diagrammide kohta – üllatavalt mugav ( Radford jt, 2021 )
Vundamendi mudeli manustamine otsing + RAG-süsteemid madal kõne hind Teisendab teksti vektoriteks semantilise otsingu, klasterdamise ja soovituste jaoks – vaikne MVP energia ( Karpukhin jt, 2020 , Douze jt, 2024 )
Kõnest tekstiks teisendamise alusmudel kõnekeskused, loojad kasutuspõhine / kohalik Kiire transkriptsioon, mitmekeelsete keelte tugi, piisavalt hea lärmaka heli jaoks (tavaliselt) 🎙️ ( Whisper )
Tekstist kõneks teisendamise alusmudel tootemeeskonnad, meedia kasutuspõhine Loomulik hääle genereerimine, häälestiilid, jutustamine – võivad muutuda õudselt reaalseks ( Shen jt, 2017 )
Koodikeskne LLM arendajad kasutuspõhine / tellimuspõhine Parem koodimustrites, silumises, refaktorites... aga ikka veel mitte mõtetelugeja 😅

Pane tähele, et „alusmudel” ei tähenda ainult „vestlusrobotit”. Ka manustused ja kõnemudelid võivad olla alusmudelile sarnased, kuna need on laiaulatuslikud ja korduvkasutatavad eri ülesannete vahel ( Bommasani jt, 2021 , NIST ).

7) Lähemal vaatlusel: kuidas keele alusmudelid õpivad (vibe-versioon) 🧠🧃

Keele alusmudeleid (sageli nimetatakse neid LLM-ideks) treenitakse tavaliselt tohutute tekstikogude peal. Nad õpivad sümbolite ennustamise teel ( Brown jt, 2020 ). See on kõik. Mingit salajast haldjatolmu pole.

Kuid maagia seisneb selles, et tokenite ennustamine sunnib mudelit struktuuri õppima ( CSET ):

  • grammatika ja süntaks

  • teemade seosed

  • arutluskäitumisele sarnased mustrid (mõnikord)

  • tavalised mõttejärjestused

  • kuidas inimesed asju selgitavad, vaidlevad, vabandavad, läbirääkimisi peavad, õpetavad

See on nagu miljonite vestluste imiteerimise õppimine ilma inimeste käitumisest aru saamata. See kõlab nii, nagu see ei peaks toimima... aga ometi see toimib.

Üks kerge liialdus: see on põhimõtteliselt nagu inimkirja kokkusurumine hiiglaslikku tõenäosuslikku ajju.
Aga teisalt on see metafoor natuke neetud. Aga me liigume 😄

8) Lähemal vaatlusel: difusioonimudelid (miks pildid toimivad erinevalt) 🎨🌀

Kujutise alusmudelites kasutatakse sageli difusioonimeetodeid ( Ho jt, 2020 , Rombach jt, 2021 ).

Karm idee:

  1. lisada piltidele müra, kuni need on põhimõtteliselt teleri staatilised

  2. treenige mudelit seda müra samm-sammult ümber pöörama

  3. genereerimise ajal alustage müraga ja eemaldage müra pildiks vastavalt juhistele ( Ho jt, 2020 )

Sellepärast tundubki piltide loomine nagu foto "ilmutamine", ainult et fotol on kujutatud tossusid kandvat draakonit supermarketi vahekäigus 🛒🐉

Difusioonimudelid on head, sest:

  • nad loovad kvaliteetseid visuaale

  • neid saab teksti abil tugevalt suunata

  • need toetavad iteratiivset täiustamist (variatsioonid, sissejoonistamine, ülesskaleerimine) ( Rombach jt, 2021 )

Samuti on neil mõnikord raskusi:

  • teksti renderdamine piltide sees

  • peened anatoomilised detailid

  • ühtlane tegelaskuju identiteet eri stseenides (see on paranemas, aga ikkagi)

9) Lähem pilk: multimodaalsed alusmudelid (tekst + pildid + heli) 👀🎧📝

Multimodaalsete alusmudelite eesmärk on mõista ja genereerida mitut tüüpi andmeid:

Miks see päriselus oluline on:

  • Klienditugi oskab ekraanipilte tõlgendada

  • Ligipääsetavuse tööriistad saavad pilte kirjeldada

  • haridusrakendused oskavad diagramme selgitada

  • loojad saavad vorminguid kiiresti remiksida

  • Äritööriistad saavad armatuurlaua ekraanipilti "lugeda" ja sellest kokkuvõtte teha

Kapoti all joondavad multimodaalsed süsteemid sageli esitusi:

  • pildi manustamiseks muutmine

  • teksti manustamiseks muutmine

  • Õppige jagatud ruumi, kus „kass“ vastab kassipikslitele 😺 ( Radford jt, 2021 )

See pole alati elegantne. Mõnikord on see kokku õmmeldud nagu tekk. Aga see toimib.

10) Peenhäälestamine vs suunamine vs RAG (kuidas baasmudelit kohandada) 🧰

Kui proovite muuta alusmudeli praktiliseks konkreetse valdkonna (juriidiline, meditsiiniline, klienditeenindus, siseteadmised) jaoks, on teil mõned hoovad:

Soovitus 🗣️

Kiireim ja lihtsaim.

  • plussid: null koolitust, kohene iteratsioon

  • miinused: võib olla ebajärjekindel, kontekst piirab, tekitab haprust

Peenhäälestus 🎯

Treeni mudelit oma näidete põhjal edasi.

  • plussid: järjepidevam käitumine, parem domeenikeel, võib vähendada päringu pikkust

  • miinused: hind, andmekvaliteedi nõuded, ülepaigaldamise oht, hooldus

Kerge häälestamine (LoRA / adapterid) 🧩

Peenhäälestamise efektiivsem versioon ( Hu jt, 2021 ).

  • plussid: odavam, modulaarne, lihtsam vahetada

  • miinused: vajab endiselt koolitusprotsessi ja hindamist

RAG (otsingu ja laiendatud genereerimine) 🔎

Mudel hangib teie teadmusbaasist asjakohased dokumendid ja vastab nende abil ( Lewis jt, 2020 ).

  • plussid: ajakohased teadmised, sisemised viited (kui te seda rakendate), vähem ümberõpet

  • miinused: otsingu kvaliteet võib olla edu või ebaedu, vajab head tükeldamist ja manustamist

Aus jutt: paljud edukad süsteemid ühendavad suunamise ja RAG-i. Peenhäälestamine on võimas, aga mitte alati vajalik. Inimesed hüppavad selle juurde liiga kiiresti, sest see kõlab muljetavaldavalt 😅

11) Riskid, piirangud ja jaotis „palun ärge seda pimesi rakendage” 🧯😬

Põhimudelid on võimsad, aga need pole stabiilsed nagu traditsiooniline tarkvara. Need on pigem nagu… andekas praktikant, kellel on enesekindluse probleem.

Peamised piirangud, millega arvestada:

Hallutsinatsioonid 🌀

Mudelid võivad leiutada:

  • võltsitud allikad

  • valed faktid

  • usutavad, kuid valed sammud ( Ji jt, 2023 )

Leevendavad tegurid:

  • RAG maandatud kontekstiga ( Lewis jt, 2020 )

  • piiratud väljundid (skeemid, tööriistakutsed)

  • selgesõnaline juhis „ära arva”

  • kontrollikihid (reeglid, ristkontrollid, inimese poolt läbivaadatud)

Eelarvamused ja kahjulikud mustrid ⚠️

Kuna treeningandmed peegeldavad inimesi, saate:

Leevendavad tegurid:

Andmete privaatsus ja leke 🔒

Kui sisestate mudeli lõpp-punkti konfidentsiaalseid andmeid, peate teadma järgmist:

  • kuidas seda hoitakse

  • kas seda kasutatakse treeninguks

  • Milline logimine on olemas

  • mis kontrollib teie organisatsiooni vajadusi ( NIST AI RMF 1.0 )

Leevendavad tegurid:

Kiire süstimine (eriti RAG-i puhul) 🕳️

Kui mudel loeb ebausaldusväärset teksti, saab see tekst proovida seda manipuleerida:

Leevendavad tegurid:

Ma ei taha sind hirmutada. Lihtsalt... parem on teada, kust põrandalauad krigisevad.

12) Kuidas valida oma kasutusjuhtumi jaoks sobiv vundamendimudel 🎛️

Kui valite vundamendimudeli (või ehitate sellele), alustage järgmistest juhistest:

Määratle, mida sa genereerid 🧾

  • ainult tekst

  • pildid

  • heli

  • segatud multimodaalne

Seadke faktilisust paika 📌

Kui vajate suurt täpsust (rahandus, tervishoid, õigus, ohutus):

Määrake oma latentsusaja sihtväärtus ⚡

Vestlus on kohene. Pakkide kokkuvõtete tegemine võib olla aeglasem.
Kui vajate kohest vastust, on mudeli suurus ja hostimine olulised.

Kaardi privaatsus- ja vastavusvajadused 🔐

Mõned meeskonnad nõuavad:

Tasakaalusta eelarvet - ja ole kannatlik 😅

Isehostimine annab küll kontrolli, aga lisab keerukust.
Hallatud API-d on lihtsad, aga võivad olla kallid ja vähem kohandatavad.

Väike praktiline nipp: esmalt prototüüp millegi lihtsaga ja seejärel kõvaks teha. „Täiusliku“ seadistusega alustamine aeglustab tavaliselt kõike.

13) Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid? (Kiire mentaalne mudel) 🧠✨

Toome selle tagasi. Mis on generatiivse tehisintellekti alusmudelid?

Need on:

  • laiaulatuslikel andmetel treenitud suured, üldised mudelid ( NIST , Stanford CRFM )

  • võimeline genereerima sisu (teksti, pilte, heli jne) ( NIST Generative AI Profile )

  • kohandatav paljude ülesannete jaoks abivahendite, peenhäälestamise ja meeldejätmise abil ( Bommasani jt, 2021 )

  • baaskiht, mis toetab enamikku tänapäevaseid generatiivse tehisintellekti tooteid

Need ei ole üksainus arhitektuur ega bränd. Need on mudelite kategooria, mis käitub nagu platvorm.

Vundamendimudel on vähem nagu kalkulaator ja rohkem nagu köök. Selles saab palju süüa teha. Samuti võid röstsaia kõrvetada, kui sa tähelepanematu oled... aga köök on ikkagi üsna mugav 🍳🔥

14) Kokkuvõte ja valik ✅🙂

Alusmudelid on generatiivse tehisintellekti korduvkasutatavad mootorid. Neid treenitakse laialdaselt ja seejärel kohandatakse konkreetsete ülesannete jaoks viipade, peenhäälestamise ja otsingu abil ( NIST , Stanford CRFM ). Need võivad olla hämmastavad, korratud, võimsad ja aeg-ajalt naeruväärsed – kõik korraga.

Kokkuvõte:

Kui ehitad midagi generatiivse tehisintellekti abil, pole vundamendimudelite mõistmine valikuline. See puudutab tervet korrust, millel hoone seisab... ja jah, vahel põrand veidi kõikub 😅

KKK

Vundamendimudelid lihtsustatult

Alusmudel on suur ja üldotstarbeline tehisintellekti mudel, mida on treenitud laiaulatuslike andmete põhjal, et seda saaks paljude ülesannete jaoks uuesti kasutada. Selle asemel, et iga ülesande jaoks eraldi mudelit luua, alustatakse tugevast „baasmudelist“ ja kohandatakse seda vastavalt vajadusele. See kohandamine toimub sageli päringute, peenhäälestamise, otsingu (RAG) või tööriistade abil. Keskne idee on ulatus ja juhitavus.

Kuidas alusmudelid erinevad traditsioonilistest ülesandepõhistest tehisintellekti mudelitest

Traditsiooniline tehisintellekt treenib iga ülesande, näiteks sentimentaalsuse analüüsi või tõlkimise jaoks, sageli eraldi mudelit. Põhimudelid pööravad selle mustri ümber: eeltreening toimub üks kord ja seejärel saab seda paljude funktsioonide ja toodete puhul uuesti kasutada. See võib vähendada dubleeritud tööd ja kiirendada uute võimaluste pakkumist. Kompromissiks on see, et need võivad olla vähem prognoositavad kui klassikalised tarkvaralahendused, kui te ei lisa piiranguid ja testimist.

Generatiivse tehisintellekti alusmudelid

Generatiivses tehisintellektis on alusmudelid baassüsteemid, mis suudavad toota uut sisu, näiteks teksti, pilte, heli, koodi või multimodaalseid väljundeid. Need ei piirdu ainult sildistamise või klassifitseerimisega; nad genereerivad vastuseid, mis meenutavad inimese loodud tööd. Kuna nad õpivad eelkoolituse ajal laiaulatuslikke mustreid, saavad nad hakkama paljude käsuviibade tüüpide ja vormingutega. Need on enamiku tänapäevaste generatiivsete kogemuste „aluskiht“.

Kuidas alusmudelid eelkoolituse ajal õpivad

Enamik keele alusmudeleid õpib ennustades märke, näiteks järgmist sõna või tekstis puuduvaid sõnu. See lihtne eesmärk sunnib neid omaks võtma struktuuri nagu grammatika, stiil ja levinud seletusmustrid. Samuti suudavad nad omastada palju maailmateadmisi, kuigi mitte alati usaldusväärselt. Tulemuseks on tugev üldine esitus, mida saate hiljem suunata konkreetse töö juurde.

Erinevus viipamise, peenhäälestamise, LoRA ja RAG vahel

Juhiste abil käitumise suunamiseks on kiireim viis suunamine, kuid see võib olla habras. Peenhäälestus treenib mudelit teie näidete põhjal edasi järjepidevama käitumise saavutamiseks, kuid see lisab kulusid ja hooldust. LoRA/adapterid on kergem peenhäälestamise lähenemisviis, mis on sageli odavam ja moodulilikum. RAG otsib üles asjakohased dokumendid ja saab mudeli vastuse selle konteksti põhjal, mis aitab säilitada värskust ja maandust.

Millal kasutada RAG-i peenhäälestamise asemel?

RAG on sageli hea valik, kui vajate vastuseid, mis põhinevad teie praegustel dokumentidel või sisemisel teadmusbaasil. See aitab vähendada „arvamist“, andes mudelile genereerimise ajal asjakohase konteksti. Peenhäälestus sobib paremini, kui vajate järjepidevat stiili, valdkonnapõhist fraasistamist või käitumist, mida suunamine ei suuda usaldusväärselt luua. Paljud praktilised süsteemid ühendavad suunamise ja RAG-i enne peenhäälestamise juurde asumist.

Kuidas vähendada hallutsinatsioone ja saada usaldusväärsemaid vastuseid

Levinud lähenemisviis on mudeli maandamine otsingu (RAG) abil, et see jääks antud konteksti lähedale. Samuti saate väljundeid skeemidega piirata, nõuda tööriistade kutsumist võtmeetappide jaoks ja lisada selgesõnalisi „ära arva” juhiseid. Olulised on ka verifitseerimiskihid, näiteks reeglite kontrollimine, ristkontrollimine ja inimese poolt ülevaatus suurema panusega kasutusjuhtude puhul. Käsitlege mudelit tõenäosusliku abilisena, mitte vaikimisi tõeallikana.

Suurimad riskid tootmisjärgus olevate vundamendimudelitega

Levinud riskide hulka kuuluvad hallutsinatsioonid, treeningandmetest pärinevad kallutatud või kahjulikud mustrid ja privaatsuse leke, kui tundlikke andmeid halvasti käsitletakse. Süsteemid võivad olla haavatavad ka kiirsüstimise suhtes, eriti kui mudel loeb dokumentidest või veebisisust ebausaldusväärset teksti. Leevendavad meetmed hõlmavad tavaliselt juhtimist, punaste rünnakute kasutamist, juurdepääsu kontrolli, turvalisemaid viipamismustreid ja struktureeritud hindamist. Planeerige neid riske varakult, selle asemel, et hiljem parandusi teha.

Kiire süstimine ja miks see on RAG-süsteemides oluline

Viipasüst toimub siis, kui ebausaldusväärne tekst üritab tühistada juhiseid, näiteks „ignoreeri eelmisi juhiseid” või „paljasta saladusi”. RAG-is võivad hangitud dokumendid sisaldada neid pahatahtlikke juhiseid ja mudel võib neid järgida, kui te pole ettevaatlik. Levinud lähenemisviis on süsteemi juhiste isoleerimine, hangitud sisu puhastamine ja tööriistapõhiste poliitikate, mitte ainult viipade kasutamine. Vastase sisendiga testimine aitab nõrku kohti paljastada.

Kuidas valida oma kasutusjuhtumi jaoks vundamendimudelit

Alustage sellest, et määratlete, mida peate genereerima: tekst, pildid, heli, kood või multimodaalsed väljundid. Seejärel seadke oma faktilisust kinnitavad kriteeriumid – suure täpsusega domeenid vajavad sageli maandust (RAG), valideerimist ja mõnikord ka inimesepoolset ülevaatust. Arvestage latentsuse ja kuludega, sest aeglase või kalli tugeva mudeli tarnimine võib olla keeruline. Lõpuks kaardistage privaatsuse ja vastavuse vajadused juurutamisvõimaluste ja kontrollidega.

Viited

  1. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - Sihtmudel (sõnastik) - csrc.nist.gov

  2. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - NIST AI 600-1: Generatiivse tehisintellekti profiil - nvlpubs.nist.gov

  3. Riiklik Standardite ja Tehnoloogia Instituut (NIST) - NIST AI 100-1: tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanfordi Sihtasutusmudelite Uurimiskeskus (CRFM) - Aruanne - crfm.stanford.edu

  5. arXiv – sihtasutuste mudelite võimaluste ja riskide kohta (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv - Keelemudelid on väheste õppimisvõimalustega (Brown jt, 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - teadmusmahukate NLP-ülesannete otsingu-laiendatud genereerimine (Lewis jt, 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: suurte keelemudelite madala astme kohandamine (Hu jt, 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Sügavate kahesuunaliste transformaatorite eelkoolitus keele mõistmiseks (Devlin jt, 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - peenhäälestatud keelemudelid on nulltasemel õppijad (Wei jt, 2021) - arxiv.org

  11. ACM digitaalraamatukogu - hallutsinatsioonide uuring loomuliku keele genereerimisel (Ji jt, 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Ülekantavate visuaalsete mudelite õppimine loomuliku keele juhendamise abil (Radford jt, 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Müra eemaldavad difusiooni tõenäosuslikud mudelid (Ho jt, 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - kõrgresolutsiooniga piltide süntees latentse difusioonimudeli abil (Rombach jt, 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - tihe lõikude otsing avatud domeeniga küsimustele vastamiseks (Karpukhin jt, 2020) - arxiv.org

  16. arXiv – Faissi raamatukogu (Douze et al., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI - Tutvustame Whisperit - openai.com

  18. arXiv - Loodusliku TTS-i süntees, kohandades WaveNeti Mel-spektrogrammi ennustustele (Shen jt, 2017) - arxiv.org

  19. Turvalisuse ja kujunemisjärgus tehnoloogia keskus (CSET), Georgetowni ülikool - Järgmise sõna ennustamise üllatav jõud: suurte keelemudelite selgitus (1. osa) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Treeningandmete ekstraheerimine suurtest keelemudelitest (Carlini jt, 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Kiire süstimine - genai.owasp.org

  22. arXiv - Rohkem kui olete palunud: Rakendusintegreeritud Suurkeelte Mudelitele avalduvate Uute Prompt Injection Ohtude Põhjalik Analüüs (Greshake jt, 2023) - arxiv.org

  23. OWASP spikrite sari - LLM-i süstimise ennetamise spikker - cheatsheetseries.owasp.org

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

Tagasi blogisse