Mik az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában?

Mik az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában?

Rövid válasz: Az alapmodellek nagyméretű, általános célú MI-modellek, amelyeket hatalmas, széleskörű adathalmazokon képeztek ki, majd számos feladathoz (írás, keresés, kódolás, képek) igazítottak promptok, finomhangolás, eszközök vagy visszakeresés segítségével. Ha megbízható válaszokra van szüksége, párosítsa őket megalapozottsággal (mint például az RAG), egyértelmű korlátozásokkal és ellenőrzésekkel, ahelyett, hogy hagyná, hogy improvizáljanak.

Főbb tanulságok:

Definíció : Egyetlen, széles körben betanított alapmodellt használnak újra számos feladatban, nem pedig modellenként egy feladatot.

Alkalmazkodás : Használjon felszólítást, finomhangolást, LoRA-t/adaptereket, RAG-ot és eszközöket a viselkedés irányítására.

Generatív illesztés : Szöveg, kép, hang, kód és multimodális tartalom generálását teszik lehetővé.

Minőségi jelek : A kontrollálhatóság, a kevesebb hallucináció, a multimodális képesség és a hatékony következtetés előtérbe helyezése.

Kockázatkezelés : Tervezzen a hallucinációk, az elfogultság, az adatvédelmi szivárgás kezelésére, és azonnali injekciót végezzen irányítás és tesztelés révén.

Mik az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában? Infografika

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Mi az a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat?
Értsd meg, hogyan építenek mesterséges intelligencia alapú cégek termékeket, csapatokat és bevételi modelleket.

🔗 Hogyan néz ki a mesterséges intelligencia által generált kód?
Tekints meg MI-kód példákat, a Python modellektől az API-kig.

🔗 Mi az a mesterséges intelligencia algoritmus?
Ismerd meg a mesterséges intelligencia algoritmusait és azok döntéshozatali módszereit.

🔗 Mi az a mesterséges intelligencia technológia?
Fedezze fel az automatizálást, az elemzést és az intelligens alkalmazásokat működtető alapvető mesterséges intelligencia technológiákat.

1) Alapozó modellek - ködmentes definíció 🧠

Az alapmodell egy nagyméretű, általános célú MI-modell, amelyet széleskörű (általában rengeteg) adaton képeztek ki, így számos feladathoz adaptálható, nem csak egyre ( NIST , Stanford CRFM ).

Ahelyett, hogy külön modellt építene a következőkhöz:

  • e-mailek írása

  • kérdések megválaszolása

  • PDF-ek összefoglalása

  • képek generálása

  • támogatási jegyek osztályozása

  • nyelvek fordítása

  • kódjavaslatok készítése

...egy nagy alapmodellt képezel ki, amely fuzzy statisztikai módon „tanulja meg a világot”, majd azt adaptálod adott feladatokhoz promptokkal, finomhangolással vagy hozzáadott eszközökkel ( Bommasani et al., 2021 ).

Más szóval: ez egy általános motor, amit lehet kormányozni.

És igen, a kulcsszó az „általános”. Ez a lényeg.

2) Mik az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában? (Hogyan illeszkednek konkrétan) 🎨📝

Szóval, mik azok az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában? Ezek azok az alapvető modellek, amelyek működtetik azokat a rendszereket, amelyek új tartalmat – szöveget, képeket, hangot, kódot, videót és egyre inkább… ezek keverékeit – generálni NIST , NIST Generative AI Profile ).

A generatív mesterséges intelligencia nem csak a „spam / nem spam” címkék előrejelzéséről szól, hanem olyan kimenetek előállításáról is, amelyek úgy néznek ki, mintha egy személy készítette volna őket.

  • bekezdések

  • versek

  • termékleírások

  • illusztrációk

  • dallamok

  • alkalmazásprototípusok

  • szintetikus hangok

  • és néha hihetetlenül magabiztos ostobaságok 🙃

Az alapmodellek különösen jók itt, mert:

  • hatalmas adathalmazokból vontak ki széleskörű mintázatokat ( Bommasani et al., 2021 )

  • általánosíthatók új promptokra (akár furcsa promptokra is) ( Brown et al., 2020 )

  • Több tucatnyi kimenethez újra felhasználhatók anélkül, hogy a nulláról kellene újratanítani őket ( Bommasani et al., 2021 )

Ők az „alapréteg” – mint a kenyértészta. Sütheted belőle bagettet, pizzát vagy fahéjas csigát… nem tökéletes metafora, de érted, mire gondolok 😄

3) Miért változtattak meg mindent (és miért nem hagyják abba az emberek a róluk való beszélgetést) 🚀

Az alapmodellek előtt a mesterséges intelligencia nagy része feladatspecifikus volt:

  • modell betanítása az érzelemelemzéshez

  • fordítónak betanítani

  • betanít egy másikat a képosztályozásra

  • betanít egy másikat a megnevezett entitások felismerésére

Ez működött, de lassú, drága és valahogy… törékeny volt.

Az alapmodellek megfordították:

  • egyszeri előképzés (nagy erőfeszítés)

  • újrahasználat mindenhol (nagy nyereség) ( Bommasani et al., 2021 )

Ez az újrafelhasználás a szorzó. A vállalatok 20 funkciót építhetnek egyetlen modellcsaládra, ahelyett, hogy 20-szor újra feltalálnák a spanyolviaszt.

A felhasználói élmény is természetesebbé vált:

  • nem „használsz osztályozót”

  • Úgy beszélsz a modellel, mintha egy segítőkész, sosem alvó munkatárs lenne ☕🤝

Néha olyan is, mint egy kolléga, aki magabiztosan félreért mindent, de hát ez van. Fejlődés.

4) Az alapötlet: előképzés + alkalmazkodás 🧩

Szinte az összes alapmodell egy mintát követ ( Stanford CRFM , NIST ):

Előképzés (az „internet-elsajátítási” fázis) 📚

A modellt hatalmas, széleskörű adathalmazokon tanítják önfelügyelt tanulás ( NIST ) segítségével. Nyelvi modellek esetében ez általában hiányzó szavak vagy a következő token előrejelzését jelenti ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Nem az a lényeg, hogy egyetlen feladatot tanítsunk meg neki. A lényeg az, hogy általános reprezentációkat :

  • nyelvtan

  • tények (valamilyen)

  • érvelési minták (néha)

  • írási stílusok

  • kódszerkezet

  • közös emberi szándék

Alkalmazkodás (a „gyakorlatiassá tétel” fázisa) 🛠️

Ezután a következők egyikével vagy többjével módosíthatja:

  • felszólítás (egyszerű nyelven adott utasítások)

  • utasításhangolás (utasítások követésére való betanítás) ( Wei et al., 2021 )

  • finomhangolás (a domainadatokon végzett betanítás)

  • LoRA / adapterek (könnyű hangolási módszerek) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (lekérdezéssel kiegészített generálás – a modell konzultál a dokumentációiddal) ( Lewis et al., 2020 )

  • eszközhasználat (függvények meghívása, belső rendszerek böngészése stb.)

Ezért képes ugyanaz az alapmodell romantikus jeleneteket írni... majd öt másodperccel később hibakeresni egy SQL lekérdezést 😭

5) Mitől lesz egy alapmodell jó? ✅

Ez az a rész, amit az emberek kihagynak, és később megbánnak.

Egy „jó” alapmodell nem csak „nagyobb”. A nagyobb persze segít… de nem ez az egyetlen dolog. Egy jó alapmodell általában a következőket tartalmazza:

Erős általánosítás 🧠

Számos feladatban jól teljesít anélkül, hogy feladatspecifikus átképzésre lenne szükség ( Bommasani et al., 2021 ).

Kormányzás és irányíthatóság 🎛️

Megbízhatóan képes követni az olyan utasításokat, mint:

  • „Légy tömör”

  • „Használjon felsoroláspontokat”

  • „Barátságos hangnemben írj”

  • „Ne adj ki bizalmas információkat”

Vannak modellek, amik okosak, de csúszósak. Olyanok, mintha egy szappant próbálnék a zuhany alatt tartani. Hasznosak, de kiszámíthatatlanok 😅

Alacsony hallucinációs hajlam (vagy legalábbis őszinte bizonytalanság) 🧯

Egyetlen modell sem immunis a hallucinációkra, de a jók:

  • kevesebb hallucinál

  • gyakrabban ismerem el a bizonytalanságot

  • a visszakeresés során maradjunk közelebb a megadott kontextushoz ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Jó multimodális képesség (szükség esetén) 🖼️🎧

Ha olyan asszisztenseket építesz, amelyek képeket olvasnak, diagramokat értelmeznek vagy hangot értenek, a multimodalitás nagyon fontos ( Radford et al., 2021 ).

Hatékony következtetés ⚡

A késleltetés és a költség számít. Egy erős, de lassú modell olyan, mint egy defektes sportkocsi.

Biztonsági és igazodási viselkedés 🧩

Nem csak „mindent visszautasítani”, hanem:

  • kerüld a káros utasításokat

  • csökkenteni az elfogultságot

  • kényes témákat körültekintően kezelje

  • ellenáll az alapvető jailbreak kísérleteknek (némileg…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentáció + ökoszisztéma 🌱

Ez szárazon hangzik, de mégis igaz:

  • szerszámozás

  • értékelő hám

  • telepítési lehetőségek

  • vállalati ellenőrzések

  • finomhangoló támogatás

Igen, az „ökoszisztéma” egy homályos szó. Én is utálom. De számít.

6) Összehasonlító táblázat - gyakori alapmodell-opciók (és mire jók) 🧾

Az alábbiakban egy praktikus, kissé tökéletlen összehasonlító táblázat látható. Ez nem az „egyetlen igaz lista”, hanem inkább az, hogy mit választanak az emberek a vadonban.

szerszám/modell típusa közönség drága miért működik
Saját LLM (csevegés stílusú) csapatok, akik sebességet és csiszolást akarnak használatalapú / előfizetéses Nagyszerű utasításkövetés, erős általános teljesítmény, általában a legjobb azonnal 😌
Nyílt súlyú LLM (önkiszolgáló) építők, akik irányítani akarják infra költség (és fejfájás) Testreszabható, adatvédelmi szempontból is biztonságos, helyben futtatható… ha szeretsz éjfélkor bütykölni
Diffúziós képgenerátor kreatív szakemberek, tervezőcsapatok ingyenestől fizetősig Kiváló képfeldolgozás, stílusváltozatosság, iteratív munkafolyamatok (és: lehet, hogy nem megy a dolog) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Multimodális „vízió-nyelv” modell képeket és szöveget olvasó alkalmazások használatalapú Lehetővé teszi a képek, képernyőképek és diagramok kérdéseinek feltevését - meglepően hasznos ( Radford et al., 2021 )
Beágyazási alapmodell keresés + RAG rendszerek alacsony hívásköltség Szöveget vektorokká alakít szemantikus kereséshez, klaszterezéshez, ajánláshoz - csendes MVP energia ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Beszédből szöveggé alakítás alapmodellje call centerek, alkotók használatalapú / helyi Gyors átírás, többnyelvű támogatás, zajos hangokhoz is elég jó (általában) 🎙️ ( Whisper )
Szövegfelolvasó alapmodell termékcsapatok, média használatalapú Természetes hangképzés, hangstílusok, narráció – kísértetiesen valóságossá válhatnak ( Shen et al., 2017 )
Kódközpontú LLM fejlesztők használatalapú / előfizetéses Jobb vagyok a kódmintákban, a hibakeresésben, a refaktorálásban... bár még mindig nem vagyok gondolatolvasó 😅

Figyeljük meg, hogy az „alapmodell” nem csak a „chatbotot” jelenti. A beágyazások és a beszédmodellek is lehetnek alapmodellek, mivel széleskörűek és újrafelhasználhatók több feladatban ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Közelebbről: hogyan tanulnak a nyelvi alapmodellek (a hangulatváltozat) 🧠🧃

A nyelvi alapmodelleket (gyakran LLM-eknek nevezik) jellemzően hatalmas szöveggyűjteményeken képezik. Tokenek előrejelzésével tanulnak ( Brown et al., 2020 ). Ennyi. Nincsenek titkos tündérporok.

De a varázslat az, hogy a tokenek előrejelzése arra kényszeríti a modellt, hogy megtanulja a struktúrát ( CSET ):

  • nyelvtan és szintaxis

  • témakapcsolatok

  • érvelésszerű minták (néha)

  • gyakori gondolatmenetek

  • hogyan magyaráznak el dolgokat, vitatkoznak, bocsánatot kérnek, tárgyalnak, tanítanak az emberek

Olyan ez, mintha több millió beszélgetést utánoznánk anélkül, hogy „megértenénk”, ahogy az emberek teszik. Ami úgy hangzik, mintha nem kellene működnie... mégis működik.

Egy enyhe túlzás: gyakorlatilag olyan, mintha emberi írást sűrítenénk egy óriási valószínűségi agyba.
De hát ez a metafora egy kicsit elátkozott. De haladunk 😄

8) Közelebbről: diffúziós modellek (miért működnek másképp a képek) 🎨🌀

A képalapú modellek gyakran diffúziós módszereket alkalmaznak ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

A durva elképzelés:

  1. zajt ad a képekhez, amíg gyakorlatilag statikussá nem válnak a tévében

  2. betaníts egy modellt, hogy lépésről lépésre megfordítsa ezt a zajt

  3. a generálás során zajjal kezdjük, és egy prompt segítségével „zajmentesítsük” a képet ( Ho et al., 2020 )

Ezért olyan a képalkotás, mint egy fotó „előhívása”, azzal a különbséggel, hogy a képen egy sárkány látható tornacipőben egy szupermarket folyosóján 🛒🐉

A diffúziós modellek azért jók, mert:

  • kiváló minőségű vizuális megjelenítést generálnak

  • erősen irányítható szöveggel

  • támogatják az iteratív finomítást (variációk, átfestés, felskálázás) ( Rombach et al., 2021 )

Időnként a következőkkel is küzdenek:

  • szövegmegjelenítés képekben

  • finom anatómiai részletek

  • következetes karakteridentitás a jelenetek között (javulóban van, de még mindig)

9) Közelebbről: multimodális alapmodellek (szöveg + képek + hanganyag) 👀🎧📝

A multimodális alapmodellek célja, hogy több adattípuson keresztül megértsék és generálják azokat:

Miért fontos ez a való életben:

  • Az ügyfélszolgálat képes értelmezni a képernyőképeket

  • Az akadálymentesítési eszközök képesek leírni a képeket

  • Az oktatási alkalmazások el tudják magyarázni az ábrákat

  • az alkotók gyorsan remixelhetik a formátumokat

  • az üzleti eszközök képesek „olvasni” egy irányítópult képernyőképét és összefoglalni azt

A motorháztető alatt a multimodális rendszerek gyakran összehangolják a reprezentációkat:

  • kép beágyazása

  • szöveg beágyazása

  • Tanulj meg egy közös teret, ahol a „macska” és a macskapixelek egyeznek 😺 ( Radford et al., 2021 )

Nem mindig elegáns. Néha úgy van összevarrva, mint egy takaró. De működik.

10) Finomhangolás vs. felszólítás vs. RAG (hogyan adaptálod az alapmodellt) 🧰

Ha egy adott területre (jog, orvosi, ügyfélszolgálat, belső tudás) vonatkozó alapmodellt próbálsz megvalósítani, van néhány eszközöd:

Sugalmazás 🗣️

Leggyorsabb és legegyszerűbb.

  • előnyök: nulla betanítás, azonnali iteráció

  • hátrányok: következetlen lehet, kontextuskorlátok, sérülékenységet okozhat

Finomhangolás 🎯

Tanítsd tovább a modellt a példáid alapján.

  • előnyök: következetesebb viselkedés, jobb domain nyelvezet, csökkentheti a prompt hosszát

  • hátrányok: költség, adatminőségi követelmények, túlilleszthetőség kockázata, karbantartás

Könnyű hangolás (LoRA / adapterek) 🧩

A finomhangolás egy hatékonyabb változata ( Hu et al., 2021 ).

  • Előnyök: olcsóbb, moduláris, könnyebben cserélhető

  • hátrányok: továbbra is képzési folyamatra és értékelésre van szükség

RAG (visszakereséssel kiterjesztett generáció) 🔎

A modell releváns dokumentumokat kér le a tudásbázisból, és azok felhasználásával válaszol ( Lewis et al., 2020 ).

  • előnyök: naprakész tudás, belső hivatkozások (ha bevezeted), kevesebb átképzés

  • hátrányok: a visszakeresés minősége eldöntheti a dolgot, jó darabolást és beágyazást igényel

Komolyan mondom: sok sikeres rendszer kombinálja a felszólítást + a rugalmas hangerőszabályozást. A finomhangolás hatékony, de nem mindig szükséges. Az emberek túl gyorsan ráugranak, mert lenyűgözően hangzik 😅

11) Kockázatok, korlátok és a „kérlek, ne alkalmazd ezt vakon” rész 🧯😬

Az alapmodellek hatékonyak, de nem olyan stabilak, mint a hagyományos szoftverek. Inkább olyanok, mint… egy tehetséges gyakornok önbizalomhiánnyal küzdve.

Főbb korlátozások, amelyekre érdemes odafigyelni:

Hallucinációk 🌀

A modellek feltalálhatnak:

  • hamis források

  • helytelen tények

  • hihető, de hibás lépések ( Ji et al., 2023 )

Enyhítések:

  • RAG földelt kontextussal ( Lewis et al., 2020 )

  • korlátozott kimenetek (sémák, eszközhívások)

  • explicit „ne találgass” utasítás

  • ellenőrzési rétegek (szabályok, keresztellenőrzések, emberi felülvizsgálat)

Előítéletek és káros minták ⚠️

Mivel a betanítási adatok embereket tükröznek, a következőket kaphatja:

Enyhítések:

  • biztonsági hangolás

  • vörös csapatépítés

  • tartalomszűrők

  • gondos tartománykorlátozások ( NIST Generatív MI Profil )

Adatvédelem és adatszivárgás 🔒

Ha bizalmas adatokat adsz meg egy modell végpontjának, akkor a következőket kell tudnod:

  • hogyan tárolják

  • hogy edzésre használják-e

  • milyen naplózás létezik

  • mi szabályozza a szervezet igényeit ( NIST AI RMF 1.0 )

Enyhítések:

Azonnali injekció (különösen RAG esetén) 🕳️

Ha a modell nem megbízható szöveget olvas, akkor a szöveg megpróbálhatja manipulálni azt:

Enyhítések:

  • rendszer elkülönítési utasításai

  • fertőtlenítse a lekért tartalmat

  • eszközalapú szabályzatokat használjon (ne csak promptokat)

  • teszt ellenséges bemenetekkel ( OWASP Cheat Sheet , NIST Generative AI Profile )

Nem akarlak megijeszteni. Csak… jobb tudni, hol nyikorognak a padlódeszkák.

12) Hogyan válasszunk alapmodellt a felhasználási esetünkhöz 🎛️

Ha alapmodellt választasz (vagy egyre építesz), kezdd ezekkel a javaslatokkal:

Definiáld, mit generálsz 🧾

  • csak szöveg

  • képek

  • hang-

  • vegyes multimodális

Állítsd magad elé a tényszerűség lécét 📌

Ha nagy pontosságra van szüksége (pénzügy, egészségügy, jog, biztonság):

Határozza meg a késleltetési célt ⚡

A chat azonnali. A kötegelt összesítés lassabb lehet.
Ha azonnali válaszra van szüksége, a modell mérete és a tárhelyszolgáltatás számít.

Adatvédelmi és megfelelőségi igények térképezése 🔐

Néhány csapatnak szüksége van:

Egyensúlyozott költségvetés - és türelmes üzemeltetés 😅

Az önálló tárhelyszolgáltatás kontrollt biztosít, de bonyolultabbá teszi a dolgokat.
A felügyelt API-k egyszerűek, de drágák és kevésbé testreszabhatók lehetnek.

Egy kis gyakorlati tipp: először valami könnyűvel készíts prototípust, majd csak utána keményítsd meg. A „tökéletes” beállítással való kezdés általában mindent lelassít.

13) Mik azok az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában? (A gyors mentális modell) 🧠✨

Térjünk vissza a témához. Mik az alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában?

Ők a következők:

  • nagy, általános modellek, széleskörű adatokon betanítva ( NIST , Stanford CRFM )

  • képes tartalom (szöveg, kép, hanganyag stb.) generálására ( NIST Generatív AI Profil )

  • számos feladathoz adaptálható promptok, finomhangolás és előhívás segítségével ( Bommasani et al., 2021 )

  • a legtöbb modern generatív mesterséges intelligencia termék alapját képező réteg

Nem egyetlen architektúrát vagy márkát képviselnek. Olyan modellek kategóriáját alkotják, amelyek platformként viselkednek.

Egy alapmodell kevésbé hasonlít egy számológépre, inkább egy konyhára. Sokféle ételt elkészíthetsz benne. A pirítóst is megégetheted, ha nem figyelsz... de a konyha így is elég praktikus 🍳🔥

14) Összefoglaló és elvihető ✅🙂

Az alapmodellek a generatív mesterséges intelligencia újrafelhasználható motorjai. Széles körben betanítják őket, majd utasítások, finomhangolás és visszakeresés révén adott feladatokhoz igazítják ( NIST , Stanford CRFM ). Lehetnek lenyűgözőek, rendetlenek, erőteljesek, és néha nevetségesek – mindezt egyszerre.

Újrafutóz:

  • Alapmodell = általános célú alapmodell ( NIST )

  • Generatív MI = tartalomkészítés, nem csak osztályozás ( NIST Generatív MI Profil )

  • Az adaptációs módszerek (sürgetés, RAG, hangolás) praktikussá teszik ( Lewis et al., 2020 , Hu et al., 2021 )

  • A modell kiválasztása kompromisszumokról szól: pontosság, költség, késleltetés, adatvédelem, biztonság ( NIST AI RMF 1.0 )

Ha generatív mesterséges intelligenciával építesz valamit, az alapmodellek megértése nem opcionális. Ez az egész padló, amelyen az épület áll... és igen, néha a padló kicsit billeg 😅

GYIK

Alapmodellek, egyszerűen fogalmazva

Az alapmodell egy nagyméretű, általános célú MI-modell, amelyet széleskörű adatokon képeztek ki, így számos feladathoz újra felhasználható. Ahelyett, hogy feladatonként egy modellt építene, egy erős „alap” modellel kezd, és szükség szerint adaptálja. Ez az adaptáció gyakran utasítások, finomhangolás, visszakeresés (RAG) vagy eszközök segítségével történik. A központi gondolat a szélesség és az irányíthatóság.

Miben különböznek az alapmodellek a hagyományos, feladatspecifikus MI-modellektől?

A hagyományos mesterséges intelligencia gyakran minden egyes feladathoz, például az érzelemelemzéshez vagy a fordításhoz, külön modellt tanít be. Az alapmodellek ezt a mintát megfordítják: egyszer előtanítják, majd számos funkció és termék között újra felhasználják. Ez csökkentheti a duplikált erőfeszítéseket és felgyorsíthatja az új képességek bevezetését. A kompromisszum az, hogy kevésbé kiszámíthatóak lehetnek, mint a klasszikus szoftverek, hacsak nem adnak hozzá korlátozásokat és tesztelést.

Alapmodellek a generatív mesterséges intelligenciában

A generatív mesterséges intelligenciában az alapmodellek azok az alaprendszerek, amelyek új tartalmakat, például szöveget, képeket, hanganyagokat, kódot vagy multimodális kimeneteket tudnak előállítani. Nem korlátozódnak a címkézésre vagy az osztályozásra; olyan válaszokat generálnak, amelyek hasonlítanak az ember alkotta munkára. Mivel az előtanítás során széles mintákat tanulnak meg, számos prompttípust és formátumot képesek kezelni. Ezek a legtöbb modern generatív élmény mögött álló „alapréteget” alkotják.

Hogyan tanulnak az alapmodellek az előképzés során

A legtöbb nyelvi alapmodell zsetonok, például a következő szó vagy a szövegben hiányzó szavak előrejelzésével tanul. Ez az egyszerű cél arra ösztönzi őket, hogy internalizálják az olyan struktúrákat, mint a nyelvtan, a stílus és a gyakori magyarázati minták. Emellett rengeteg világismeretet is képesek elsajátítani, bár nem mindig megbízhatóan. Az eredmény egy erős általános reprezentáció, amelyet később konkrét munkák felé irányíthatunk.

A különbség a felszólítás, a finomhangolás, a LoRA és a RAG között

A viselkedés utasításokkal történő irányításának leggyorsabb módja a promptolás, de ez törékeny lehet. A finomhangolás a példákon tovább képezi a modellt a konzisztensebb viselkedés érdekében, de költségeket és karbantartást igényel. A LoRA/adapterek egy könnyebb finomhangolási megközelítés, amely gyakran olcsóbb és modulárisabb. A RAG lekéri a releváns dokumentumokat, és a modell válaszát az adott kontextus felhasználásával kapja meg, ami segít a frissesség és a megalapozottság megőrzésében.

Mikor használjunk RAG-ot finomhangolás helyett?

A RAG gyakran jó választás, ha a jelenlegi dokumentumokon vagy a belső tudásbázison alapuló válaszokra van szüksége. Csökkentheti a „találgatást” azáltal, hogy releváns kontextust biztosít a modellnek a generáláskor. A finomhangolás jobban illeszkedik, ha következetes stílusra, szakterületi megfogalmazásra vagy olyan viselkedésre van szüksége, amelyet a promptálás nem tud megbízhatóan előállítani. Sok gyakorlati rendszer kombinálja a promptálást és a RAG-ot, mielőtt a finomhangoláshoz nyúlna.

Hogyan csökkenthetjük a hallucinációkat és kaphatunk megbízhatóbb válaszokat?

Egy gyakori megközelítés a modell lekérésével (RAG) történő megalapozása, hogy az közel maradjon a megadott kontextushoz. A kimeneteket sémákkal is korlátozhatjuk, eszközhívásokat írhatunk elő a kulcsfontosságú lépésekhez, és explicit „ne találgass” utasításokat adhatunk hozzá. Az ellenőrzési rétegek is fontosak, mint például a szabályellenőrzések, a keresztellenőrzések és az emberi felülvizsgálat a nagyobb téttel járó használati eseteknél. A modellt valószínűségi segítőként kezeljük, ne pedig alapértelmezett igazságforrásként.

Az alapmodellek gyártásának legnagyobb kockázatai

Gyakori kockázatok közé tartoznak a hallucinációk, a betanítási adatokból származó elfogult vagy káros minták, valamint az adatvédelmi szivárgás, ha az érzékeny adatokat nem megfelelően kezelik. A rendszerek sebezhetőek lehetnek a prompt injektálással szemben is, különösen akkor, ha a modell nem megbízható szöveget olvas be dokumentumokból vagy webes tartalmakból. Az enyhítő intézkedések jellemzően magukban foglalják az irányítást, a red teaminget, a hozzáférés-vezérlést, a biztonságosabb prompt mintákat és a strukturált értékelést. Ezeket a kockázatokat érdemes időben megtervezni, ahelyett, hogy később javítanánk ki őket.

Azonnali befecskendezés és miért fontos a RAG rendszerekben

A prompt injektálás az, amikor egy nem megbízható szöveg megpróbálja felülírni az utasításokat, például az „előző utasítások figyelmen kívül hagyása” vagy a „titkok felfedése” utasításokat. Az RAG-ban a lekért dokumentumok tartalmazhatják ezeket a rosszindulatú utasításokat, és a modell követheti azokat, ha nem vigyázunk. Egy gyakori megközelítés a rendszer utasításainak elkülönítése, a lekért tartalom fertőtlenítése és az eszközalapú szabályzatokra való támaszkodás a pusztán promptok helyett. A támadó bemenetekkel történő tesztelés segít feltárni a gyenge pontokat.

Hogyan válasszunk alapmodellt az adott felhasználási esethez?

Kezd azzal, hogy meghatározod, mit kell generálnod: szöveget, képeket, hangot, kódot vagy multimodális kimeneteket. Ezután tűzd ki a tényszerűségi lécet – a nagy pontosságú domainek gyakran földelést (RAG), validációt és néha emberi felülvizsgálatot igényelnek. Vedd figyelembe a késleltetést és a költségeket, mert egy lassú vagy drága erős modell nehezen szállítható. Végül képezd le az adatvédelmi és megfelelőségi igényeket a telepítési lehetőségekhez és a vezérlőkhöz.

Referenciák

  1. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) - Alapmodell (szószedet) - csrc.nist.gov

  2. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) - NIST AI 600-1: Generatív MI profil - nvlpubs.nist.gov

  3. Nemzeti Szabványügyi és Technológiai Intézet (NIST) - NIST AI 100-1: MI kockázatkezelési keretrendszer (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford Alapítványmodell-kutató Központ (CRFM) - Jelentés - crfm.stanford.edu

  5. arXiv – Az alapozási modellek lehetőségeiről és kockázatairól (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv - A nyelvi modellek kevés esélyt kapnak a tanulásra (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Visszakereséssel kiterjesztett generálás tudásintenzív NLP feladatokhoz (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Nagy nyelvi modellek alacsony rangú adaptációja (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Mély kétirányú transzformátorok előtanítása a nyelvi megértéshez (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - A finomhangolt nyelvi modellek nulla esélyű tanulók (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. ACM Digitális Könyvtár - Hallucinációk vizsgálata természetes nyelvi generálás során (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Átvihető vizuális modellek tanulása természetes nyelvi szupervízióból (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Zajcsökkentő diffúziós valószínűségi modellek (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Nagy felbontású képszintézis látens diffúziós modellekkel (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Sűrű szövegrészek visszakeresése nyílt tartományú kérdések megválaszolásához (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv – A Faiss-könyvtár (Douze et al., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI - Bemutatkozik a Whisper - openai.com

  18. arXiv - Természetes TTS szintézis a WaveNet Mel-spektrogram-előrejelzésekre való kondicionálásával (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Biztonsági és Feltörekvő Technológiai Központ (CSET), Georgetown Egyetem - A következő szó predikciójának meglepő ereje: nagy nyelvi modellek magyarázata (1. rész) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Tanítási adatok kinyerése nagy nyelvi modellekből (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Azonnali injekciózás - genai.owasp.org

  22. arXiv - Több, mint amit kértél: Átfogó elemzés az alkalmazásintegrált nagynyelvi modelleket fenyegető új, gyorsbefecskendezéses fenyegetésekről (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. OWASP puskalap sorozat - LLM azonnali injekciómegelőzési puskalap - cheatsheetseries.owasp.org

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk

Vissza a bloghoz