Изкуствените интелектуални модели се разпространяват бързо, надхвърляйки добре познатите имена, доминиращи в новините и социалните медии. AI пейзажът вече е населен със стотици модели, обхващащи инициативи с отворен код, патентовани системи и предложения от технологични гиганти като Gemini, Claude, OpenAI, Grok и Deepseek. Тези модели, в основата си, са невронни мрежи, щателно обучени върху огромни набори от данни, позволяващи им да разпознават сложни модели. Настоящата ера представлява уникална възможност да се използват тези постижения за разнообразни цели, вариращи от бизнес приложения до лична помощ и творческо разширяване. Това ръководство има за цел да предостави на новодошлите в областта на AI фундаментално разбиране, овластяващо ги да използват ефективно тази технология. Целта е да се даде възможност на потребителите да изграждат с AI, а не просто върху него, като се фокусира върху разбирането на основните концепции, практическите приложения и методите за оценка на точността.
Това ръководство ще обхване следните ключови аспекти:
- Категоризация на AI моделите
- Съпоставяне на модели със специфични задачи
- Разбиране на конвенциите за именуване на модели
- Оценка на точността на модела
- Използване на референтни показатели
От решаващо значение е да се осъзнае, че не съществува единен, универсален AI модел, способен да се справи с всяка възможна задача. Вместо това, различните модели са пригодени за специфични приложения.
Категории AI модели
AI моделите могат да бъдат широко класифицирани в четири основни категории:
- Чиста езикова обработка (Обща)
- Генеративни (Изображения, Видео, Аудио, Текст, Код)
- Дискриминативни (Компютърно зрение, Текстов анализ)
- Обучение с подсилване
Въпреки че много модели са специализирани в една категория, други проявяват мултимодални възможности с различна степен на точност. Всеки модел преминава обучение върху специфични набори от данни, което му позволява да изпълнява задачи, свързани с данните, на които е бил изложен. Следващият списък очертава общите задачи, свързани с всяка категория.
Чиста езикова обработка
Тази категория се фокусира върху даването на възможност на компютрите да интерпретират, разбират и генерират човешки език, използвайки токенизация и статистически модели. Чатботите са отличен пример, като ChatGPT, съкратено от ‘Generative Pre-trained Transformer,’ е забележителна илюстрация. По-голямата част от тези модели са базирани на предварително обучени трансформаторни архитектури. Тези модели превъзхождат разбирането на контекст, нюанси и тънкости в човешкия език, което ги прави идеални за приложения, изискващи взаимодействие на естествен език. Те могат да се използват за задачи като:
- Анализ на настроенията: Определяне на емоционалния тон на даден текст, което е полезно за разбиране на отзивите на клиентите или преценка на общественото мнение.
- Обобщаване на текст: Кондензиране на големи количества текст в по-кратки, по-управляеми резюмета, спестявайки време и усилия при обработката на информация.
- Машинен превод: Автоматично превеждане на текст от един език на друг, улесняващ комуникацията през езикови бариери.
- Отговаряне на въпроси: Предоставяне на отговори на въпроси, зададени на естествен език, позволяващо на потребителите да имат достъп до информация бързо и лесно.
- Генериране на съдържание: Създаване на оригинално текстово съдържание, като статии, публикации в блогове или актуализации в социалните медии.
Основната технология зад моделите за чиста езикова обработка включва сложни алгоритми, които анализират структурата и значението на езика. Тези алгоритми се учат от масивни набори от данни от текст и код, което им позволява да идентифицират модели и взаимоотношения между думи и фрази. След това моделите използват тези знания, за да генерират нов текст или да разберат значението на съществуващ текст.
Генеративни модели
Генеративните модели, включително тези, които произвеждат изображения, видео, аудио, текст и код, често използват генеративни състезателни мрежи (GANs). GANs се състоят от два подмодела: генератор и дискриминатор. Тези модели могат да произвеждат реалистични изображения, аудио, текст и код въз основа на обширните данни, на които са били обучени. Стабилната дифузия е често срещана техника за генериране на изображения и видеоклипове. Тези модели могат да се използват за:
- Генериране на изображения: Създаване на реалистични или артистични изображения от текстови описания или други входове.
- Генериране на видео: Производство на кратки видеоклипове от текстови подкани или други входове.
- Генериране на аудио: Генериране на музика, реч или други видове аудио от текстови описания или други входове.
- Генериране на текст: Създаване на оригинално текстово съдържание, като стихотворения, сценарии или код.
- Генериране на код: Автоматично генериране на код от описания на естествен език на желаната функционалност.
Подмоделът на генератора в GAN е отговорен за създаването на нови мостри от данни, докато подмоделът на дискриминатора се опитва да различи между реални мостри от данни и тези, генерирани от генератора. Двата подмодела са обучени по състезателен начин, като генераторът се опитва да заблуди дискриминатора, а дискриминаторът се опитва правилно да идентифицира реални мостри от данни. Този процес води до това, че генераторът става все по-способен да произвежда реалистични мостри от данни.
Дискриминативни модели
Дискриминативните модели, използвани в компютърното зрение и текстовия анализ, използват алгоритми, предназначени да научат различни класове от набори от данни за вземане на решения. Примерите включват анализ на настроенията, оптично разпознаване на символи (OCR) и класификация на изображения. Тези модели са предназначени да правят разлика между различните категории данни, което ги прави полезни за широк спектър от приложения. Те могат да се използват за:
- Класификация на изображения: Идентифициране на обектите или сцените, присъстващи в изображение.
- Откриване на обекти: Намиране и идентифициране на специфични обекти в рамките на изображение или видео.
- Анализ на настроенията: Определяне на емоционалния тон на даден текст.
- Оптично разпознаване на символи (OCR): Преобразуване на изображения на текст в машинно четим текст.
- Откриване на измами: Идентифициране на измамни транзакции или дейности.
Алгоритмите, използвани в дискриминативните модели, се научават да идентифицират характеристиките, които са най-важни за разграничаване между различните класове данни. Тези характеристики могат да се използват за създаване на модел, който може точно да класифицира нови мостри от данни.
Обучение с подсилване
Моделите за обучение с подсилване използват методи на проби и грешки и човешки принос за постигане на резултати, ориентирани към целта, като например в роботиката, игрите и автономното шофиране. Този подход включва агент, който се научава да взема решения в среда, за да увеличи максимално наградата. Агентът получава обратна връзка под формата на награди или наказания, които използва, за да коригира поведението си. Този процес позволява на агента да научи оптимални стратегии за постигане на своите цели. Обучението с подсилване може да се използва за:
- Роботика: Обучение на роботи да изпълняват сложни задачи, като ходене, хващане на обекти или навигиране в среда.
- Игри: Разработване на AI агенти, които могат да играят игри на високо ниво.
- Автономно шофиране: Обучение на самоуправляващи се автомобили да навигират по пътищата и да избягват препятствия.
- Управление на ресурси: Оптимизиране на разпределението на ресурси, като енергия или честотна лента.
- Персонализирани препоръки: Предоставяне на персонализирани препоръки на потребителите въз основа на тяхното минало поведение.
Процесът на проби и грешки позволява на агента да изследва различни стратегии и да научи кои са най-ефективни. Използването на награди и наказания осигурява обратна връзка, която насочва агента към оптимално поведение.
Разбиране на конвенциите за именуване на модели
След като разберете различните видове AI модели и съответните им задачи, следващата стъпка включва оценка на тяхното качество и производителност. Това започва с разбирането как се именуват моделите. Въпреки че не съществува официална конвенция за именуване на AI модели, популярните модели обикновено имат просто име, последвано от номер на версията (напр. ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).
По-малките, с отворен код, специфични за задачите модели често имат по-подробни имена. Тези имена, често срещани на платформи като huggingface.co, обикновено включват името на организацията, името на модела, размера на параметрите и размера на контекста.
Ето няколко примера, за да илюстрираме това:
MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053
- Mistralai: Организацията, отговорна за разработването на модела.
- Mistral-small: Името на самия модел.
- 3.1: Номерът на версията на модела.
- 24b-instruct: Броят на параметрите, показващ, че моделът е обучен върху 24 милиарда точки от данни и е предназначен за задачи, следващи инструкции.
- 2053: Размерът на контекста или броят на токените, представляващ количеството информация, което моделът може да обработва наведнъж.
Google/Gemma-3-27b
- Google: Организацията зад модела.
- Gemma: Името на модела.
- 3: Номерът на версията.
- 27b: Размерът на параметрите, показващ, че моделът е обучен върху 27 милиарда точки от данни.
Ключови съображения
Разбирането на конвенциите за именуване предоставя ценна информация за възможностите и предназначението на модела. Името на организацията показва източника и надеждността на модела. Името на модела помага да се разграничат различните модели, разработени от една и съща организация. Номерът на версията показва нивото на разработка и усъвършенстване. Размерът на параметрите предоставя груба индикация за сложността и капацитета на модела за обучение. Размерът на контекста определя дължината на входа, който моделът може ефективно да обработва.
Допълнителни подробности, които може да срещнете, включват формата за квантуване в битове. По-високите формати на квантуване изискват повече RAM и компютърно хранилище за работа с модела. Форматите на квантуване често са представени в нотация с плаваща запетая, като 4, 6, 8 и 16. Други формати, като GPTQ, NF4 и GGML, показват използване за специфични {хардуерни} конфигурации.
**Квантуване:**Това се отнася до техниката за намаляване на точността на числата, използвани за представяне на параметрите на модела. Това може значително да намали размера и паметта на модела, което улеснява разгръщането му на устройства с ограничени ресурси. Квантуването обаче може също да доведе до леко намаляване на точността.
Хардуерни съображения: Различните хардуерни конфигурации може да са по-подходящи за различни формати на квантуване. Например, някои хардуерни устройства може да са оптимизирани за 4-битово квантуване, докато други може да са по-подходящи за 8-битово или 16-битово квантуване.
Оценка на точността на модела
Въпреки че новините за нови версии на модели могат да бъдат вълнуващи, важно е да се подхожда към заявените резултати от производителността с повишено внимание. AI пейзажът на производителността е изключително конкурентен и компаниите понякога завишават данните за производителността за маркетингови цели. По-надежден начин за оценка на качеството на модела е да се изследват резултатите и класациите от стандартизирани тестове.
Въпреки че няколко теста твърдят, че са стандартизирани, оценката на AI моделите остава предизвикателство поради природата на ‘черна кутия’ на тези системи и многобройните участващи променливи. Най-надеждният подход е да се проверят отговорите и изходите на AI спрямо фактически и научни източници.
Уебсайтовете с класации предлагат сортируеми класации с гласове и резултати от доверителни интервали, често изразени като проценти. Общите показатели включват подаване на въпроси към AI модела и измерване на точността на неговите отговори. Тези показатели включват:
- AI2 Reasoning Challenge (ARC)
- HellaSwag
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
- TruthfulQA
- Winogrande
- GSM8K
- HumanEval
Описания на показателите
AI2 Reasoning Challenge (ARC): Набор от 7787 въпроса с множествен избор за наука, предназначени за ученици от началното училище. Този показател тества способността на модела да разсъждава за научни концепции и да решава проблеми.
HellaSwag: Показател, който оценява разсъжденията на здравия разум чрез упражнения за завършване на изречения. Този показател предизвиква модела да разбере контекста на изречение и да избере най-логичния завършек.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Този показател тества способността на модела да решава проблеми в широк спектър от задачи, изискващи обширно разбиране на езика. Задачите обхващат разнообразен набор от теми, включително математика, история, наука и право.
TruthfulQA: Този показател оценява истинността на модела, наказвайки неверните твърдения и обезсърчавайки уклончиви отговори като ‘Не съм сигурен.’ Този показател насърчава модела да предоставя точни и честни отговори.
Winogrande: Предизвикателство, базирано на Winograd schema, включващо две почти идентични изречения, които се различават въз основа на дума-тригер. Този показател тества способността на модела да разбира фини разлики в значението и да разрешава двусмислици.
GSM8K: Набор от данни от 8000 математически въпроса от основното училище. Този показател тества способността на модела да решава математически проблеми и да извършва изчисления.
HumanEval: Този показател измерва способността на модела да генерира правилен код на Python в отговор на 164 предизвикателства. Този показател тества уменията за кодиране на модела и способността му да разбира и прилага програмни концепции.
Чрез внимателно разглеждане на тези показатели и проверка на отговорите на AI спрямо фактически източници, можете да придобиете по-точно разбиране на възможностите и ограниченията на модела. След това тази информация може да се използва за вземане на информирани решения относно кои модели са най-подходящи за вашите специфични нужди.