Przewodnik po modelach AI

Modele sztucznej inteligencji (AI) dynamicznie się rozwijają, wykraczając daleko poza znane nazwy dominujące w wiadomościach i mediach społecznościowych. Obecnie krajobraz AI obejmuje setki modeli, w tym inicjatywy open-source, systemy własnościowe i oferty gigantów technologicznych, takich jak Gemini, Claude, OpenAI, Grok i Deepseek. Modele te, w swojej istocie, są sieciami neuronowymi starannie trenowanymi na ogromnych zbiorach danych, co umożliwia im rozpoznawanie skomplikowanych wzorców. Obecna era stwarza wyjątkową możliwość wykorzystania tych postępów do różnorodnych celów, od zastosowań biznesowych po osobistą pomoc i kreatywne wspomaganie. Ten przewodnik ma na celu zapewnienie nowicjuszom w dziedzinie AI podstawowej wiedzy, umożliwiającej im efektywne korzystanie z tej technologii. Celem jest umożliwienie użytkownikom budowania z AI, a nie jedynie na niej, z naciskiem na zrozumienie podstawowych koncepcji, praktycznych zastosowań i metod oceny dokładności.

Ten przewodnik obejmie następujące kluczowe aspekty:

• Kategoryzacja modeli AI
• Dopasowywanie modeli do konkretnych zadań
• Zrozumienie konwencji nazewnictwa modeli
• Ocena dokładności działania modeli
• Wykorzystanie punktów odniesienia

Należy pamiętać, że nie istnieje pojedynczy, uniwersalny model AI zdolny do obsługi każdego możliwego zadania. Zamiast tego różne modele są dostosowane do konkretnych zastosowań.

Kategorie modeli AI

Modele AI można ogólnie podzielić na cztery główne kategorie:

• Przetwarzanie języka naturalnego (ogólne)
• Generatywne (obraz, wideo, audio, tekst, kod)
• Dyskryminacyjne (widzenie komputerowe, analiza tekstu)
• Uczenie przez wzmacnianie

Podczas gdy wiele modeli specjalizuje się w jednej kategorii, inne wykazują możliwości multimodalne z różnym stopniem dokładności. Każdy model przechodzi szkolenie na określonych zbiorach danych, co umożliwia mu wykonywanie zadań związanych z danymi, na które został wystawiony. Poniższa lista przedstawia typowe zadania związane z każdą kategorią.

Przetwarzanie języka naturalnego

Ta kategoria koncentruje się na umożliwieniu komputerom interpretowania, rozumienia i generowania języka ludzkiego za pomocą tokenizacji i modeli statystycznych. Chatboty są tego doskonałym przykładem, a ChatGPT, skrót od ‘Generative Pre-trained Transformer’, jest godną uwagi ilustracją. Większość z tych modeli opiera się na wstępnie wytrenowanych architekturach transformatorowych. Modele te doskonale radzą sobie z rozumieniem kontekstu, niuansów i subtelności w języku ludzkim, dzięki czemu idealnie nadają się do zastosowań wymagających interakcji w języku naturalnym. Można ich używać do zadań takich jak:

• Analiza sentymentu: Określanie emocjonalnego tonu tekstu, co jest przydatne do zrozumienia opinii klientów lub oceny opinii publicznej.
• Streszczanie tekstu: Kondensowanie dużych ilości tekstu w krótsze, bardziej zarządzalne streszczenia, oszczędzając czas i wysiłek w przetwarzaniu informacji.
• Tłumaczenie maszynowe: Automatyczne tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny, ułatwiając komunikację ponad barierami językowymi.
• Odpowiadanie na pytania: Udzielanie odpowiedzi na pytania zadawane w języku naturalnym, umożliwiając użytkownikom szybki i łatwy dostęp do informacji.
• Generowanie treści: Tworzenie oryginalnych treści tekstowych, takich jak artykuły, posty na blogach lub aktualizacje w mediach społecznościowych.

Podstawowa technologia modeli przetwarzania języka naturalnego obejmuje złożone algorytmy, które analizują strukturę i znaczenie języka. Algorytmy te uczą się z ogromnych zbiorów danych tekstowych i kodowych, co pozwala im identyfikować wzorce i relacje między słowami i wyrażeniami. Modele wykorzystują następnie tę wiedzę do generowania nowego tekstu lub zrozumienia znaczenia istniejącego tekstu.

Modele generatywne

Modele generatywne, w tym te, które generują obrazy, wideo, audio, tekst i kod, często wykorzystują generatywne sieci przeciwstawne (GAN). GAN składają się z dwóch podmodeli: generatora i dyskryminatora. Modele te mogą generować realistyczne obrazy, audio, tekst i kod na podstawie obszernych danych, na których zostały wytrenowane. Stabilna dyfuzja jest powszechną techniką generowania obrazów i filmów. Modele te mogą być wykorzystywane do:

• Generowanie obrazów: Tworzenie realistycznych lub artystycznych obrazów na podstawie opisów tekstowych lub innych danych wejściowych.
• Generowanie wideo: Tworzenie krótkich filmów na podstawie podpowiedzi tekstowych lub innych danych wejściowych.
• Generowanie audio: Generowanie muzyki, mowy lub innych rodzajów audio na podstawie opisów tekstowych lub innych danych wejściowych.
• Generowanie tekstu: Tworzenie oryginalnych treści tekstowych, takich jak wiersze, scenariusze lub kod.
• Generowanie kodu: Automatyczne generowanie kodu na podstawie opisów w języku naturalnym żądanej funkcjonalności.

Podmodel generatora w GAN jest odpowiedzialny za tworzenie nowych próbek danych, podczas gdy podmodel dyskryminatora próbuje odróżnić rzeczywiste próbki danych od tych generowanych przez generator. Oba podmodele są trenowane w sposób antagonistyczny, przy czym generator próbuje oszukać dyskryminatora, a dyskryminator próbuje poprawnie zidentyfikować rzeczywiste próbki danych. Proces ten powoduje, że generator staje się coraz bardziej zdolny do generowania realistycznych próbek danych.

Modele dyskryminacyjne

Modele dyskryminacyjne, stosowane w widzeniu komputerowym i analizie tekstu, wykorzystują algorytmy zaprojektowane do uczenia się odrębnych klas ze zbiorów danych w celu podejmowania decyzji. Przykłady obejmują analizę sentymentu, optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) i klasyfikację obrazów. Modele te są przeznaczone do rozróżniania różnych kategorii danych, co czyni je użytecznymi w szerokim zakresie zastosowań. Można ich używać do:

• Klasyfikacja obrazów: Identyfikowanie obiektów lub scen obecnych na obrazie.
• Wykrywanie obiektów: Lokalizowanie i identyfikowanie określonych obiektów na obrazie lub filmie.
• Analiza sentymentu: Określanie emocjonalnego tonu tekstu.
• Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): Konwertowanie obrazów tekstu na tekst czytelny maszynowo.
• Wykrywanie oszustw: Identyfikowanie fałszywych transakcji lub działań.

Algorytmy stosowane w modelach dyskryminacyjnych uczą się identyfikować cechy, które są najważniejsze dla rozróżniania różnych klas danych. Cechy te można wykorzystać do stworzenia modelu, który może dokładnie klasyfikować nowe próbki danych.

Uczenie przez wzmacnianie

Modele uczenia przez wzmacnianie wykorzystują metody prób i błędów oraz dane wejściowe od ludzi, aby osiągnąć wyniki zorientowane na cel, na przykład w robotyce, grach i autonomicznym prowadzeniu pojazdów. Podejście to obejmuje agenta uczącego się podejmowania decyzji w środowisku w celu maksymalizacji nagrody. Agent otrzymuje informacje zwrotne w postaci nagród lub kar, których używa do dostosowania swojego zachowania. Proces ten pozwala agentowi nauczyć się optymalnych strategii osiągania swoich celów. Uczenie przez wzmacnianie można wykorzystać do:

• Robotyka: Trenowanie robotów do wykonywania złożonych zadań, takich jak chodzenie, chwytanie przedmiotów lub nawigacja po środowisku.
• Gry: Opracowywanie agentów AI, którzy potrafią grać w gry na wysokim poziomie.
• Autonomiczna jazda: Trenowanie samochodów autonomicznych do poruszania się po drogach i unikania przeszkód.
• Zarządzanie zasobami: Optymalizacja alokacji zasobów, takich jak energia lub przepustowość.
• Spersonalizowane rekomendacje: Dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji użytkownikom na podstawie ich wcześniejszych zachowań.

Proces prób i błędów pozwala agentowi odkrywać różne strategie i uczyć się, które z nich są najbardziej skuteczne. Stosowanie nagród i kar zapewnia informacje zwrotne, które kierują agenta w stronę optymalnego zachowania.

Zrozumienie konwencji nazewnictwa modeli

Gdy zrozumiesz już różne typy modeli AI i ich odpowiednie zadania, następnym krokiem jest ocena ich jakości i wydajności. Zaczyna się to od zrozumienia sposobu nazywania modeli. Chociaż nie istnieje oficjalna konwencja nazewnictwa modeli AI, popularne modele zazwyczaj mają prostą nazwę, po której następuje numer wersji (np. ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Mniejsze, otwarte i specyficzne dla zadań modele często mają bardziej szczegółowe nazwy. Nazwy te, często spotykane na platformach takich jak huggingface.co, zazwyczaj zawierają nazwę organizacji, nazwę modelu, rozmiar parametru i rozmiar kontekstu.

Oto kilka przykładów, aby to zilustrować:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: Organizacja odpowiedzialna za opracowanie modelu.
• Mistral-small: Nazwa samego modelu.
• 3.1: Numer wersji modelu.
• 24b-instruct: Liczba parametrów, wskazująca, że model został wytrenowany na 24 miliardach punktów danych i jest przeznaczony do zadań związanych z przestrzeganiem instrukcji.
• 2053: Rozmiar kontekstu lub liczba tokenów, reprezentująca ilość informacji, którą model może przetwarzać jednocześnie.

Google/Gemma-3-27b

• Google: Organizacja stojąca za modelem.
• Gemma: Nazwa modelu.
• 3: Numer wersji.
• 27b: Rozmiar parametru, wskazujący, że model został wytrenowany na 27 miliardach punktów danych.

Kluczowe kwestie

Zrozumienie konwencji nazewnictwa zapewnia cenne informacje na temat możliwości modelu i jego zamierzonego zastosowania. Nazwa organizacji wskazuje źródło i wiarygodność modelu. Nazwa modelu pomaga rozróżnić różne modele opracowane przez tę samą organizację. Numer wersji oznacza poziom rozwoju i udoskonalenia. Rozmiar parametru daje przybliżone wskazanie złożoności modelu i jego zdolności do uczenia się. Rozmiar kontekstu określa długość danych wejściowych, które model może skutecznie przetwarzać.

Dodatkowe szczegóły, które możesz napotkać, obejmują format kwantyzacji w bitach. Wyższe formaty kwantyzacji wymagają więcej pamięci RAM i pamięci komputerowej do działania modelu. Formaty kwantyzacji są często reprezentowane w notacji zmiennoprzecinkowej, takiej jak 4, 6, 8 i 16. Inne formaty, takie jak GPTQ, NF4 i GGML, wskazują na użycie dla określonych konfiguracji {hardware}.

• Kwantyzacja: Odnosi się to do techniki zmniejszania precyzji liczb używanych do reprezentowania parametrów modelu. Może to znacznie zmniejszyć rozmiar i zapotrzebowanie na pamięć modelu, ułatwiając jego wdrożenie na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Kwantyzacja może jednak prowadzić do niewielkiego spadku dokładności.

• Uwagi dotyczące sprzętu: Różne konfiguracje sprzętowe mogą być lepiej dostosowane do różnych formatów kwantyzacji. Na przykład niektóre urządzenia mogą być zoptymalizowane pod kątem kwantyzacji 4-bitowej, podczas gdy inne mogą być lepiej dostosowane do kwantyzacji 8-bitowej lub 16-bitowej.

Ocena dokładności modelu

Chociaż nagłówki wiadomości o nowych wersjach modeli mogą być ekscytujące, należy podchodzić do deklarowanych wyników wydajności z ostrożnością. Krajobraz wydajności AI jest wysoce konkurencyjny, a firmy czasami zawyżają wskaźniki wydajności w celach marketingowych. Bardziej niezawodnym sposobem oceny jakości modelu jest zbadanie wyników i tabel liderów ze standardowych testów.

Chociaż kilka testów twierdzi, że są standardowe, ocena modeli AI pozostaje trudna ze względu na ‘czarną skrzynkę’ tych systemów i liczne zmienne. Najbardziej niezawodnym podejściem jest weryfikacja odpowiedzi i wyników AI w odniesieniu do faktów i źródeł naukowych.

Witryny internetowe z tabelami liderów oferują rankingi z możliwością sortowania z głosami i wynikami przedziału ufności, często wyrażanymi w procentach. Typowe testy porównawcze obejmują wprowadzanie pytań do modelu AI i mierzenie dokładności jego odpowiedzi. Testy te obejmują:

• AI2 Reasoning Challenge (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Opisy testów porównawczych

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): Zestaw 7787 pytań wielokrotnego wyboru z zakresu nauk ścisłych, przeznaczonych dla uczniów szkół podstawowych. Test ten sprawdza zdolność modelu do rozumowania na temat koncepcji naukowych i rozwiązywania problemów.

• HellaSwag: Test porównawczy, który ocenia rozumowanie oparte na zdrowym rozsądku poprzez ćwiczenia uzupełniania zdań. Test ten stawia przed modelem wyzwanie, aby zrozumieć kontekst zdania i wybrać najbardziej logiczne zakończenie.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Test ten sprawdza zdolność modelu do rozwiązywania problemów w szerokim zakresie zadań, wymagając szerokiego zrozumienia języka. Zadania obejmują różnorodne tematy, w tym matematykę, historię, naukę i prawo.

• TruthfulQA: Test ten ocenia uczciwość modelu, karząc fałszywe informacje i zniechęcając do wymijających odpowiedzi, takich jak ‘Nie jestem pewien’. Test ten zachęca model do udzielania dokładnych i uczciwych odpowiedzi.

• Winogrande: Wyzwanie oparte na schemacie Winograda, zawierające dwa prawie identyczne zdania, które różnią się w zależności od słowa wyzwalającego. Test ten sprawdza zdolność modelu do zrozumienia subtelnych różnic w znaczeniu i rozwiązywania niejednoznaczności.

• GSM8K: Zbiór danych 8000 pytań matematycznych dla uczniów szkół podstawowych. Test ten sprawdza zdolność modelu do rozwiązywania problemów matematycznych i wykonywania obliczeń.

• HumanEval: Test ten mierzy zdolność modelu do generowania poprawnego kodu Python w odpowiedzi na 164 wyzwania. Test ten sprawdza umiejętności kodowania modelu oraz jego zdolność do rozumienia i wdrażania koncepcji programowania.

Dzięki dokładnemu zbadaniu tych testów porównawczych i weryfikacji odpowiedzi AI w odniesieniu do źródeł faktograficznych można uzyskać dokładniejsze zrozumienie możliwości i ograniczeń modelu. Informacje te można następnie wykorzystać do podejmowania świadomych decyzji dotyczących tego, które modele są najlepiej dostosowane do konkretnych potrzeb.