Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci?

Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci?

Stručná odpověď: Základní modely jsou rozsáhlé, univerzální modely umělé inteligence trénované na rozsáhlých a širokých datových sadách, které jsou poté přizpůsobeny mnoha úkolům (psaní, vyhledávání, kódování, obrázky) pomocí nápověd, jemného doladění, nástrojů nebo vyhledávání. Pokud potřebujete spolehlivé odpovědi, spojte je s uzemněním (jako je RAG), jasnými omezeními a kontrolami, spíše než aby jim bylo dovoleno improvizovat.

Klíčové poznatky:

Definice : Jeden široce trénovaný základní model opakovaně použitý napříč mnoha úlohami, nikoli jeden úkol na model.

Adaptace : K řízení chování používejte podněty, jemné doladění, LoRA/adaptéry, RAG a nástroje.

Generativní přizpůsobení : Pohánějí generování textu, obrázků, zvuku, kódu a multimodálního obsahu.

Signály kvality : Upřednostňovat ovladatelnost, méně halucinací, multimodální schopnosti a efektivní inferenci.

Omezení rizik : Prostřednictvím řízení a testování plánujte halucinace, zkreslení, únik soukromí a rychlou injekci.

Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci? Infografika

Články, které byste si mohli po tomto přečíst:

🔗 Co je to společnost zabývající se umělou inteligencí
Pochopte, jak firmy zabývající se umělou inteligencí vytvářejí produkty, týmy a modely tržeb.

🔗 Jak vypadá kód umělé inteligence
Podívejte se na příklady kódu umělé inteligence, od modelů Pythonu až po API.

🔗 Co je algoritmus umělé inteligence
Zjistěte, co jsou algoritmy umělé inteligence a jak se pomocí nich rozhoduje.

🔗 Co je technologie umělé inteligence
Prozkoumejte klíčové technologie umělé inteligence, které pohánějí automatizaci, analytiku a inteligentní aplikace.

1) Základní modely - definice bez zamlžení 🧠

Základní model je rozsáhlý, univerzální model umělé inteligence trénovaný na širokém množství dat (obvykle tun), takže jej lze přizpůsobit mnoha úkolům, nejen jednomu ( NIST , Stanford CRFM ).

Místo budování samostatného modelu pro:

  • psaní e-mailů

  • odpovídání na otázky

  • shrnující PDF soubory

  • generování obrázků

  • klasifikace tiketů podpory

  • překlad jazyků

  • vytváření návrhů kódu

...trénujete jeden velký základní model, který se „učí svět“ fuzzy statistickým způsobem, a poté ho přizpůsobíte konkrétním úlohám pomocí pokynů, jemného doladění nebo přidaných nástrojů ( Bommasani et al., 2021 ).

Jinými slovy: je to obecný motor , který můžete řídit.

A ano, klíčové slovo je „obecné“. V tom je celý trik.

2) Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci? (Jak konkrétně zapadají) 🎨📝

tedy základní modely v generativní umělé inteligenci? Jsou to podkladové modely, které pohánějí systémy, jež dokáží generovat nový obsah – text, obrázky, zvuk, kód, video a stále častěji… i jejich kombinace ( NIST , profil generativní umělé inteligence NIST ).

Generativní umělá inteligence se neomezuje jen na predikci označení jako „spam / nespam“. Jde o vytváření výstupů, které vypadají, jako by je vytvořil člověk.

  • odstavce

  • básně

  • popisy produktů

  • ilustrace

  • melodie

  • prototypy aplikací

  • syntetické hlasy

  • a někdy až neuvěřitelně sebevědomé nesmysly 🙃

Základové modely jsou obzvláště dobré, protože:

Jsou to „základní vrstva“ – jako těsto na chleba. Můžete z nich upéct bagetu, pizzu nebo skořicové rolky… není to dokonalá metafora, ale chápete mě 😄

3) Proč všechno změnili (a proč o nich lidé nepřestanou mluvit) 🚀

Před založením modelů byla velká část umělé inteligence zaměřena na konkrétní úkoly:

  • trénovat model pro analýzu sentimentu

  • zaškolit dalšího pro překlad

  • trénovat dalšího pro klasifikaci obrázků

  • trénovat dalšího pro rozpoznávání pojmenovaných entit

To fungovalo, ale bylo to pomalé, drahé a tak trochu… křehké.

Modely nadací to obrátily:

  • jednou předtrénovat (velké úsilí)

  • opětovné použití všude (velký přínos) ( Bommasani et al., 2021 )

Toto opětovné použití je multiplikátor. Firmy mohou vytvořit 20 funkcí na jedné modelové řadě, místo aby dvacetkrát znovu vynalézaly kolo.

Uživatelská zkušenost se také stala přirozenější:

  • „nepoužíváte klasifikátor“

  • Mluvíš s modelkou, jako by to byla ochotná kolegyně, která nikdy nespí ☕🤝

Někdy je to také jako s kolegou, který sebevědomě všemu špatně rozumí, ale co už. Růst.

4) Hlavní myšlenka: předtrénink + adaptace 🧩

Téměř všechny modely nadací se řídí určitým vzorem ( Stanford CRFM , NIST ):

Předškolení (fáze „absorbování internetu“) 📚

Model je trénován na rozsáhlých, širokých datových sadách pomocí samoučícího se učení ( NIST ). U jazykových modelů to obvykle znamená predikci chybějících slov nebo dalšího tokenu ( Devlin a kol., 2018 , Brown a kol., 2020 ).

Smyslem není naučit ho jeden úkol. Smyslem je naučit ho obecné reprezentace :

  • gramatika

  • fakta (druh)

  • vzorce uvažování (někdy)

  • styly psaní

  • struktura kódu

  • běžný lidský záměr

Adaptace (fáze „udělej to praktickým“) 🛠️

Pak jej upravíte pomocí jednoho nebo více z následujících:

  • nápověda (pokyny v srozumitelném jazyce)

  • ladění instrukcí (trénování plnění instrukcí) ( Wei a kol., 2021 )

  • doladění (trénování na datech vaší domény)

  • LoRA / adaptéry (odlehčené metody ladění) ( Hu a kol., 2021 )

  • RAG (generování s rozšířeným vyhledáváním - model konzultuje vaši dokumentaci) ( Lewis a kol., 2020 )

  • používání nástrojů (volání funkcí, prohlížení interních systémů atd.)

Proto může stejný základní model napsat romantickou scénu… a pak o pět sekund později pomoci s laděním SQL dotazu 😭

5) Co dělá dobrou verzi modelu nadace? ✅

Tuto sekci lidé přeskakují a později toho litují.

„Dobrý“ model základů není jen „větší“. Větší rozměry jistě pomáhají… ale nejsou tím jediným. Dobrá verze modelu základů má obvykle:

Silné zobecnění 🧠

Dobře zvládá mnoho úkolů, aniž by vyžadoval přeškolení pro konkrétní úkol ( Bommasani a kol., 2021 ).

Řízení a ovladatelnost 🎛️

Dokáže spolehlivě dodržovat pokyny, jako například:

  • „Buďte struční“

  • „používejte odrážky“

  • „Pište přátelským tónem“

  • „Nezveřejňujte důvěrné informace“

Některé modely jsou chytré, ale kluzké. Jako když se snažíte udržet kostku mýdla ve sprše. Užitečné, ale nevyzpytatelné 😅

Nízký sklon k halucinacím (nebo alespoň upřímná nejistota) 🧯

Žádný model není imunní vůči halucinacím, ale ti dobří:

Dobrá multimodální schopnost (v případě potřeby) 🖼️🎧

Pokud vytváříte asistenty, kteří čtou obrázky, interpretují grafy nebo rozumí zvuku, multimodální přístup je velmi důležitý ( Radford a kol., 2021 ).

Efektivní inference ⚡

Záleží na latenci a ceně. Model, který je silný, ale pomalý, je jako sportovní auto s prázdnou pneumatikou.

Bezpečnost a správné zarovnání 🧩

Nejen „odmítnout všechno“, ale:

  • vyhněte se škodlivým pokynům

  • snížit zkreslení

  • zacházejte s citlivými tématy opatrně

  • odolat základním pokusům o jailbreak (do jisté míry…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentace + ekosystém 🌱

Zní to sucho, ale je to pravda:

  • nástroje

  • eval postroje

  • možnosti nasazení

  • podnikové kontroly

  • podpora jemného doladění

Ano, „ekosystém“ je vágní slovo. Taky ho nesnáším. Ale je důležité.

6) Srovnávací tabulka - běžné možnosti modelů základů (a k čemu jsou dobré) 🧾

Níže je uvedena praktická, mírně nedokonalá srovnávací tabulka. Není to „ten jediný pravdivý seznam“, je to spíše: to, co si lidé volí v reálném životě.

typ nástroje / modelu publikum cenově dostupný proč to funguje
Proprietární LLM (ve stylu chatu) týmy, které chtějí rychlost a eleganci na základě užívání / předplatného Skvělé dodržování instrukcí, celkově silný výkon, obvykle nejlepší výsledek „po vybalení“ 😌
LLM s otevřenou váhou (samostatně hostovatelný) stavitelé, kteří chtějí mít kontrolu náklady na infrastrukturu (a bolesti hlavy) Přizpůsobitelné, šetrné k soukromí, lze spustit lokálně… pokud si rádi hrajete o půlnoci
Generátor difúzních obrazů kreativci, designové týmy od bezplatného až po placené Vynikající syntéza obrazu, stylistická rozmanitost, iterativní pracovní postupy (také: prsty mohou být mimo) ✋😬 ( Ho a kol., 2020 , Rombach a kol., 2021 )
Multimodální model „vize a jazyka“ aplikace, které čtou obrázky + text založené na použití Umožňuje klást otázky k obrázkům, snímkům obrazovky a diagramům – překvapivě praktické ( Radford a kol., 2021 )
Model základů pro vkládání vyhledávání + systémy RAG nízké náklady na hovor Převádí text na vektory pro sémantické vyhledávání, shlukování, doporučování - tichá energie MVP ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Základní model převodu řeči na text call centra, tvůrci na základě použití / lokální Rychlý přepis, vícejazyčná podpora, dost dobré i na hlučný zvuk (obvykle) 🎙️ ( Šeptavý )
Základní model převodu textu na řeč produktové týmy, média založené na použití Generování přirozeného hlasu, hlasové styly, vyprávění – může být až strašidelně reálné ( Shen a kol., 2017 )
LLM zaměřený na kód vývojáři na základě užívání / předplatného Lepší v kódových vzorcích, ladění, refaktorování… ale pořád mi to nečte myšlenky 😅

Všimněte si, že „základní model“ neznamená pouze „chatbota“. Vkládání a řečové modely mohou být také základní, protože jsou široké a opakovaně použitelné napříč úkoly ( Bommasani a kol., 2021 , NIST ).

7) Bližší pohled: jak se učí modely jazykových základů (verze Vibe) 🧠🧃

Modely jazykových základů (často nazývané LLM) jsou obvykle trénovány na obrovských sbírkách textu. Učí se predikcí tokenů ( Brown et al., 2020 ). To je vše. Žádný tajný vílí prach.

Ale kouzlo spočívá v tom, že predikce tokenů nutí model učit se strukturu ( CSET ):

  • gramatika a syntax

  • vztahy k tématům

  • vzorce podobné uvažování (někdy)

  • běžné myšlenkové sekvence

  • jak si lidé věci vysvětlují, hádají se, omlouvají se, vyjednávají, učí

Je to jako učit se napodobovat miliony konverzací, aniž byste „chápali“ způsob, jakým je lidé dělají. Což zní, jako by to nemělo fungovat… a přesto to stále funguje.

Jedno mírné nadsázka: je to v podstatě jako stlačit lidské písmo do obřího pravděpodobnostního mozku.
Na druhou stranu, ta metafora je trochu prokletá. Ale my se hýbeme 😄

8) Bližší pohled: difúzní modely (proč obrázky fungují odlišně) 🎨🌀

Modely pro tvorbu obrazových podkladů často používají difúzní metody ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Hrubá představa:

  1. přidat šum do obrazu, dokud se v podstatě nestane statický obraz z televizního vysílání

  2. natrénujte model, aby tento šum krok za krokem zvrátil

  3. v době generování začněte se šumem a „odšumujte“ do obrazu řízeného zadáním ( Ho et al., 2020 )

Proto se generování obrázků podobá „vyvolání“ fotografie, až na to, že na fotce je drak v teniskách v regálu supermarketu 🛒🐉

Difuzní modely jsou dobré, protože:

  • vytvářejí vysoce kvalitní vizuální prvky

  • mohou se silně řídit textem

  • podporují iterativní zdokonalování (variace, inpainting, upscaling) ( Rombach et al., 2021 )

Také někdy bojují s:

  • vykreslování textu uvnitř obrázků

  • jemné anatomické detaily

  • konzistentní identita postav napříč scénami (zlepšuje se, ale přesto)

9) Bližší pohled: multimodální základové modely (text + obrázky + zvuk) 👀🎧📝

Multimodální základové modely se zaměřují na pochopení a generování dat napříč různými typy dat:

Proč je to v reálném životě důležité:

  • zákaznická podpora dokáže interpretovat snímky obrazovky

  • nástroje pro usnadnění přístupu mohou popisovat obrázky

  • vzdělávací aplikace mohou vysvětlovat diagramy

  • tvůrci mohou rychle remixovat formáty

  • Obchodní nástroje dokáží „přečíst“ snímek obrazovky z řídicího panelu a shrnout ho

V podpoře multimodální systémy často zarovnávají reprezentace:

  • převést obrázek na vložené objekty

  • převést text na vložené prvky

  • Naučte se sdílený prostor, kde „kočka“ odpovídá pixelům koček 😺 ( Radford a kol., 2021 )

Není to vždycky elegantní. Někdy je to sešité jako prošívaná deka. Ale funguje to.

10) Doladění vs. pobízení vs. RAG (jak přizpůsobit základní model) 🧰

Pokud se snažíte aplikovat základní model v praxi pro konkrétní oblast (právní, lékařská, zákaznický servis, interní znalosti), máte k dispozici několik možností:

Nabádání 🗣️

Nejrychlejší a nejjednodušší.

  • výhody: nulové zaškolování, okamžitá iterace

  • nevýhody: může být nekonzistentní, omezuje kontext, vyvolává křehkost

Doladění 🎯

Dále trénujte model na vašich příkladech.

  • výhody: konzistentnější chování, lepší jazyk domény, možnost zkrácení délky výzvy

  • nevýhody: náklady, požadavky na kvalitu dat, riziko přeplnění, údržba

Odlehčené ladění (LoRA / adaptéry) 🧩

Efektivnější verze jemného doladění ( Hu a kol., 2021 ).

  • výhody: levnější, modulární, snadnější výměna

  • nevýhody: stále potřebuje školení a hodnocení

RAG (generování rozšířené o vyhledávání) 🔎

Model načítá relevantní dokumenty z vaší znalostní báze a pomocí nich hledá odpovědi ( Lewis a kol., 2020 ).

  • výhody: aktuální znalosti, citace interně (pokud to implementujete), méně rekvalifikací

  • nevýhody: kvalita vyhledávání může být klíčová, vyžaduje dobré rozdělení do bloků a vkládání

Skutečnost: spousta úspěšných systémů kombinuje prompting + RAG. Jemné ladění je sice mocné, ale ne vždy nutné. Lidé se k němu vrhají příliš rychle, protože to zní působivě 😅

11) Rizika, limity a sekce „prosím, nenasazujte to naslepo“ 🧯😬

Základní modely jsou výkonné, ale nejsou stabilní jako tradiční software. Jsou spíš jako… talentovaný stážista s problémem se sebevědomím.

Klíčová omezení, která je třeba naplánovat:

Halucinace 🌀

Modely si mohou vymyslet:

  • falešné zdroje

  • nesprávná fakta

  • věrohodné, ale chybné kroky ( Ji a kol., 2023 )

Zmírnění:

  • RAG s uzemněným kontextem ( Lewis a kol., 2020 )

  • omezené výstupy (schémata, volání nástrojů)

  • explicitní pokyn „nehádejte“

  • ověřovací vrstvy (pravidla, křížové kontroly, lidská kontrola)

Předsudky a škodlivé vzorce ⚠️

Protože tréninková data odrážejí lidská data, můžete získat:

Zmírnění:

Soukromí dat a únik dat 🔒

Pokud do koncového bodu modelu zadáváte důvěrná data, potřebujete vědět:

  • jak je to uloženo

  • zda se používá k tréninku

  • jaké logování existuje

  • co řídí potřeby vaší organizace ( NIST AI RMF 1.0 )

Zmírnění:

Okamžitá injekce (zejména s RAG) 🕳️

Pokud model čte nedůvěryhodný text, může se tento text pokusit o manipulaci s ním:

Zmírnění:

Nechci tě vyděsit. Jen… je lepší vědět, kde vrzají podlahové desky.

12) Jak vybrat model základové desky pro váš případ použití 🎛️

Pokud vybíráte základový model (nebo na něm stavíte), začněte s těmito pokyny:

Definujte, co generujete 🧾

  • pouze text

  • obrázky

  • zvuk

  • smíšený multimodální

Nastavte si laťku faktografie 📌

Pokud potřebujete vysokou přesnost (finance, zdraví, právo, bezpečnost):

Stanovte si cílovou latenci ⚡

Chat je okamžitý. Dávkové shrnutí může být pomalejší.
Pokud potřebujete okamžitou odpověď, záleží na velikosti modelu a hostingu.

Potřeby týkající se ochrany osobních údajů na mapě a dodržování předpisů 🔐

Některé týmy vyžadují:

Vyrovnaný rozpočet - a hlavně trpělivost 😅

Vlastní hosting poskytuje kontrolu, ale zvyšuje složitost.
Spravovaná API jsou jednoduchá, ale mohou být drahá a méně přizpůsobitelná.

Malý praktický tip: nejdříve vytvořte prototyp s něčím jednoduchým a pak ho zdokonalte. Začít s „perfektním“ nastavením obvykle všechno zpomalí.

13) Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci? (Rychlý mentální model) 🧠✨

Vraťme se k tomu. Co jsou základní modely v generativní umělé inteligenci?

Jsou to:

  • rozsáhlé, obecné modely trénované na širokých datech ( NIST , Stanford CRFM )

  • schopný generovat obsah (text, obrázky, zvuk atd.) ( NIST Generative AI Profile )

  • přizpůsobitelné mnoha úkolům pomocí pokynů, jemného doladění a vyhledávání ( Bommasani a kol., 2021 )

  • základní vrstva pohánějící většinu moderních generativních produktů umělé inteligence

Nejedná se o jednu samostatnou architekturu nebo značku. Jsou to kategorie modelů, které se chovají jako platforma.

Základní model je méně jako kalkulačka a spíše jako kuchyň. Můžete v něm uvařit spoustu jídel. Můžete si v něm také připálit toast, pokud nedáte pozor… ale kuchyň je stále docela praktická 🍳🔥

14) Shrnutí a shrnutí ✅🙂

Základní modely jsou opakovaně použitelnými motory generativní umělé inteligence. Jsou široce trénovány a poté se přizpůsobují specifickým úkolům prostřednictvím nabídek, jemného doladění a vyhledávání ( NIST , Stanford CRFM ). Mohou být úžasné, nepřehledné, výkonné a občas směšné – to vše najednou.

Shrnout:

Pokud stavíte něco s generativní umělou inteligencí, pochopení základových modelů není volitelné. Jde o celé patro, na kterém budova stojí… a ano, někdy se podlaha trochu kymácí 😅

Často kladené otázky

Základové modely, zjednodušeně řečeno

Základní model je rozsáhlý, univerzální model umělé inteligence trénovaný na širokém spektru dat, takže jej lze znovu použít pro mnoho úkolů. Místo vytváření jednoho modelu pro každou úlohu začínáte se silným „základním“ modelem a ten upravujete podle potřeby. K tomuto přizpůsobení často dochází pomocí podnětů, doladění, vyhledávání (RAG) nebo nástrojů. Ústřední myšlenkou je šíře a řiditelnost.

Jak se základní modely liší od tradičních modelů umělé inteligence specifických pro dané úkoly

Tradiční umělá inteligence často trénuje samostatný model pro každý úkol, jako je analýza sentimentu nebo překlad. Základní modely tento vzorec obracejí: jednou se předtrénují a poté se znovu používají v mnoha funkcích a produktech. To může snížit duplicitní úsilí a urychlit dodávání nových možností. Nevýhodou je, že mohou být méně předvídatelné než klasický software, pokud nepřidáte omezení a testování.

Základní modely v generativní umělé inteligenci

V generativní umělé inteligenci jsou základní modely základními systémy, které dokáží produkovat nový obsah, jako je text, obrázky, zvuk, kód nebo multimodální výstupy. Nejsou omezeny pouze na označování nebo klasifikaci; generují odpovědi, které se podobají práci vytvořené člověkem. Protože se během předběžného trénování učí široké vzorce, dokáží zpracovat mnoho typů a formátů výzev. Jsou „základní vrstvou“ většiny moderních generativních prostředí.

Jak se základní modely učí během předtréninkového vzdělávání

Většina modelů jazykových základů se učí predikcí tokenů, jako je další slovo nebo chybějící slova v textu. Tento jednoduchý cíl je nutí k internalizaci struktury, jako je gramatika, styl a běžné vzorce vysvětlování. Mohou také absorbovat velké množství znalostí ze světa, i když ne vždy spolehlivě. Výsledkem je silná obecná reprezentace, kterou můžete později nasměrovat ke konkrétní práci.

Rozdíl mezi promptingem, jemným doladěním, LoRA a RAG

Námětování je nejrychlejší způsob, jak řídit chování pomocí instrukcí, ale může být křehké. Jemné ladění dále trénuje model na vašich příkladech pro konzistentnější chování, ale zvyšuje náklady a údržbu. LoRA/adaptéry jsou jednodušší přístup k jemnému ladění, který je často levnější a modulárnější. RAG vyhledává relevantní dokumenty a má modelovou odpověď s využitím daného kontextu, což pomáhá s aktuálností a uzemněním.

Kdy použít RAG místo jemného doladění

RAG je často dobrou volbou, když potřebujete odpovědi založené na vašich aktuálních dokumentech nebo interní znalostní bázi. Může omezit „hádání“ tím, že modelu poskytne relevantní kontext v době generování. Jemné ladění je vhodnější, když potřebujete konzistentní styl, frázování domény nebo chování, které nelze spolehlivě dosáhnout pomocí promptingu. Mnoho praktických systémů kombinuje prompting + RAG, než sáhnou po jemném ladění.

Jak omezit halucinace a získat spolehlivější odpovědi

Běžným přístupem je zakotvení modelu pomocí vyhledávání (RAG), aby zůstal co nejblíže poskytnutému kontextu. Můžete také omezit výstupy pomocí schémat, vyžadovat volání nástrojů pro klíčové kroky a přidat explicitní instrukce „nehádat“. Důležité jsou také ověřovací vrstvy, jako jsou kontroly pravidel, křížové kontroly a lidská kontrola pro případy užití s ​​vyššími sázkami. S modelem zacházejte jako s pravděpodobnostním pomocníkem, nikoli jako se zdrojem pravdy ve výchozím nastavení.

Největší rizika u základových modelů ve výrobě

Mezi běžná rizika patří halucinace, zkreslené nebo škodlivé vzorce z trénovacích dat a únik soukromí, pokud se s citlivými daty zachází špatně. Systémy mohou být také zranitelné vůči vkládání promptů, zejména když model čte nedůvěryhodný text z dokumentů nebo webového obsahu. Mezi opatření ke zmírnění rizik obvykle patří správa a řízení, red-teaming, řízení přístupu, bezpečnější vzorce promptů a strukturované vyhodnocování. Na tato rizika plánujte včas, než je opravujte později.

Okamžité vstřikování a proč je důležité v systémech RAG

K vložení výzvy do systému dochází, když se nedůvěryhodný text pokouší přepsat instrukce, například „ignorovat předchozí pokyny“ nebo „odhalit tajemství“. V RAG mohou načtené dokumenty obsahovat tyto škodlivé instrukce a model se jimi může řídit, pokud nebudete opatrní. Běžným přístupem je izolovat systémové instrukce, dezinfikovat načtený obsah a spoléhat se na zásady založené na nástrojích, nikoli pouze na výzvy. Testování s využitím kontradiktorních vstupů pomáhá odhalit slabá místa.

Jak vybrat model základu pro váš případ použití

Začněte definováním toho, co potřebujete generovat: text, obrázky, zvuk, kód nebo multimodální výstupy. Poté si nastavte laťku faktografie – oblasti s vysokou přesností často vyžadují uzemnění (RAG), validaci a někdy i lidskou kontrolu. Zvažte latenci a náklady, protože silný model, který je pomalý nebo drahý, může být obtížné dodat. Nakonec proveďte mapování soukromí a dodržování předpisů na možnosti nasazení a ovládací prvky.

Reference

  1. Národní institut pro standardy a technologie (NIST) - Základní model (slovníček pojmů) - csrc.nist.gov

  2. Národní institut pro standardy a technologie (NIST) - NIST AI 600-1: Generativní profil umělé inteligence - nvlpubs.nist.gov

  3. Národní institut pro standardy a technologie (NIST) - NIST AI 100-1: Rámec pro řízení rizik umělé inteligence (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanfordské centrum pro výzkum modelů základů (CRFM) - Zpráva - crfm.stanford.edu

  5. arXiv – O příležitostech a rizicích nadačních modelů (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv - Jazykové modely jsou pro ty, kteří se učí jen s malým počtem šancí (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Generování rozšířeného vyhledávání pro znalostně náročné NLP úkoly (Lewis a kol., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptace modelů velkých jazyků na nízké úrovni (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Předtrénování hlubokých obousměrných transformátorů pro porozumění jazyku (Devlin a kol., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Vyladěné jazykové modely jsou pro učení s nulovou pravděpodobností (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Digitální knihovna ACM - Průzkum halucinací při generování přirozeného jazyka (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Učení přenositelných vizuálních modelů z dohledu nad přirozeným jazykem (Radford a kol., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Odšumování difuzních pravděpodobnostních modelů (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Syntéza obrazu s vysokým rozlišením s modely latentní difúze (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Vyhledávání hustých pasáží pro zodpovězení otázek v otevřené doméně (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

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

  17. OpenAI - Představujeme Whisper - openai.com

  18. arXiv - Syntéza přirozených TTS pomocí podmiňování WaveNetu na predikcích Mel spektrogramu (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Centrum pro bezpečnost a vznikající technologie (CSET), Georgetownská univerzita - Překvapivá síla predikce dalšího slova: vysvětlení modelů velkých jazyků (1. část) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Extrakce trénovacích dat z rozsáhlých jazykových modelů (Carlini a kol., 2021) - usenix.org

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

  22. arXiv - Víc, než jste si přáli: Komplexní analýza hrozeb prompt injection pro aplikačně integrované modely velkých jazyků (Greshake a kol., 2023) - arxiv.org

  23. Série taháků OWASP - Tahák pro prevenci promptních injekčních aplikací LLM - cheatsheetséries.owasp.org

Najděte nejnovější AI v oficiálním obchodě s AI asistenty

O nás

Zpět na blog