Навигация в мире AI-моделей: Практическое руководство

В настоящее время искусственный интеллект (AI) быстро развивается, и количество моделей AI растет экспоненциально. Ландшафт AI-моделей теперь включает сотни опций, от инициатив с открытым исходным кодом до проприетарных систем и предложений от технологических гигантов, таких как Gemini, Claude, OpenAI, Grok и Deepseek. В основе этих моделей лежат нейронные сети, тщательно обученные на огромных наборах данных, что позволяет им распознавать сложные закономерности. Современная эпоха предоставляет уникальную возможность использовать эти достижения для различных целей, от бизнес-приложений до личных помощников и расширения возможностей творчества.

Цель этого руководства - предоставить новичкам в области AI базовое понимание, чтобы они могли эффективно использовать эту технологию. Цель состоит в том, чтобы пользователи работали с AI, а не просто на нем, уделяя особое внимание пониманию основных концепций, практическим приложениям и методам оценки точности.

Это руководство охватывает следующие ключевые аспекты:

• Категоризация AI-моделей
• Сопоставление моделей с конкретными задачами
• Понимание соглашений об именах моделей
• Оценка производительности точности моделей
• Использование эталонных тестов (бенчмарков)

Важно понимать, что единой универсальной AI-модели, способной справиться с любой мыслимой задачей, не существует. Вместо этого разные модели адаптированы для конкретных приложений.

Категории AI-моделей

AI-модели можно условно разделить на четыре основные категории:

• Чистая обработка естественного языка (Общая)
• Генеративные (Изображение, Видео, Аудио, Текст, Код)
• Дискриминативные (Компьютерное зрение, Текстовая аналитика)
• Обучение с подкреплением

Хотя многие модели специализируются в одной категории, другие демонстрируют мультимодальные возможности с разной степенью точности. Каждая модель проходит обучение на определенных наборах данных, что позволяет ей выполнять задачи, связанные с данными, с которыми она была ознакомлена. В следующем списке представлены общие задачи, связанные с каждой категорией.

Чистая обработка естественного языка

Эта категория фокусируется на том, чтобы компьютеры могли интерпретировать, понимать и генерировать человеческий язык с использованием токенизации и статистических моделей. Чат-боты являются ярким примером, ChatGPT, сокращение от ‘Generative Pre-trained Transformer’, является яркой иллюстрацией. Большинство этих моделей основаны на предварительно обученных архитектурах transformer. Эти модели превосходно понимают контекст, нюансы и тонкости человеческого языка, что делает их идеальными для приложений, требующих взаимодействия на естественном языке. Их можно использовать для таких задач, как:

• Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски текста, что полезно для понимания отзывов клиентов или оценки общественного мнения.
• Суммирование текста: Сжатие больших объемов текста в более короткие, более управляемые резюме, экономя время и усилия при обработке информации.
• Машинный перевод: Автоматический перевод текста с одного языка на другой, облегчая общение через языковые барьеры.
• Ответы на вопросы: Предоставление ответов на вопросы, заданные на естественном языке, что позволяет пользователям быстро и легко получать доступ к информации.
• Генерация контента: Создание оригинального текстового контента, такого как статьи, сообщения в блогах или обновления в социальных сетях.

В основе технологии, лежащей в основе моделей чистой обработки языка, лежат сложные алгоритмы, которые анализируют структуру и значение языка. Эти алгоритмы учатся на огромных наборах текстовых и кодовых данных, позволяя им выявлять закономерности и взаимосвязи между словами и фразами. Затем модели используют эти знания для создания нового текста или понимания значения существующего текста.

Генеративные модели

Генеративные модели, в том числе те, которые производят изображения, видео, аудио, текст и код, часто используют генеративные состязательные сети (GAN). GAN состоят из двух подмоделей: генератора и дискриминатора. Эти модели могут создавать реалистичные изображения, аудио, текст и код на основе обширных данных, на которых они были обучены. Стабильная диффузия - распространенный метод создания изображений и видео. Эти модели можно использовать для:

• Генерация изображений: Создание реалистичных или художественных изображений из текстовых описаний или других входных данных.
• Генерация видео: Создание коротких видеороликов из текстовых запросов или других входных данных.
• Генерация аудио: Создание музыки, речи или других типов аудио из текстовых описаний или других входных данных.
• Генерация текста: Создание оригинального текстового контента, такого как стихи, сценарии или код.
• Генерация кода: Автоматическое создание кода из описаний на естественном языке желаемой функциональности.

Подмодель генератора в GAN отвечает за создание новых образцов данных, в то время как подмодель дискриминатора пытается различать реальные образцы данных и образцы, созданные генератором. Две подмодели обучаются в состязательной манере, при этом генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается правильно идентифицировать реальные образцы данных. Этот процесс приводит к тому, что генератор становится все более способным создавать реалистичные образцы данных.

Дискриминативные модели

Дискриминативные модели, используемые в компьютерном зрении и текстовой аналитике, используют алгоритмы, предназначенные для изучения различных классов из наборов данных для принятия решений. Примеры включают анализ тональности, оптическое распознавание символов (OCR) и классификацию изображений. Эти модели предназначены для различения различных категорий данных, что делает их полезными для широкого спектра приложений. Их можно использовать для:

• Классификация изображений: Идентификация объектов или сцен, представленных на изображении.
• Обнаружение объектов: Обнаружение и идентификация конкретных объектов на изображении или видео.
• Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски текста.
• Оптическое распознавание символов (OCR): Преобразование изображений текста в машиночитаемый текст.
• Обнаружение мошенничества: Выявление мошеннических транзакций или действий.

Алгоритмы, используемые в дискриминативных моделях, учатся определять признаки, которые наиболее важны для различения различных классов данных. Эти признаки можно использовать для создания модели, которая может точно классифицировать новые образцы данных.

Обучение с подкреплением

Модели обучения с подкреплением используют методы проб и ошибок и ввод данных человеком для достижения целевых результатов, например, в робототехнике, играх и автономном вождении. Этот подход включает в себя обучение агента принимать решения в среде для максимизации вознаграждения. Агент получает обратную связь в форме вознаграждений или штрафов, которые он использует для корректировки своего поведения. Этот процесс позволяет агенту изучать оптимальные стратегии для достижения своих целей. Обучение с подкреплением можно использовать для:

• Робототехника: Обучение роботов выполнению сложных задач, таких как ходьба, захват объектов или навигация по окружающей среде.
• Игры: Разработка AI-агентов, которые могут играть в игры на высоком уровне.
• Автономное вождение: Обучение автомобилей с автоматическим управлением навигации по дорогам и избежанию препятствий.
• Управление ресурсами: Оптимизация распределения ресурсов, таких как энергия или пропускная способность.
• Персонализированные рекомендации: Предоставление пользователям персонализированных рекомендаций на основе их прошлого поведения.

Процесс проб и ошибок позволяет агенту изучать различные стратегии и узнавать, какие из них наиболее эффективны. Использование вознаграждений и штрафов обеспечивает обратную связь, которая направляет агента к оптимальному поведению.

Понимание соглашений об именах моделей

Как только вы поймете различные типы AI-моделей и их соответствующие задачи, следующим шагом будет оценка их качества и производительности. Это начинается с понимания того, как называются модели. Хотя официального соглашения об именах AI-моделей не существует, популярные модели обычно имеют простое имя, за которым следует номер версии (например, ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Меньшие, с открытым исходным кодом, модели, ориентированные на конкретные задачи, часто имеют более подробные имена. Эти имена, часто встречающиеся на платформах, таких как huggingface.co, обычновключают название организации, название модели, размер параметра и размер контекста.

Вот несколько примеров для иллюстрации этого:

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

• Mistralai: Организация, ответственная за разработку модели.
• Mistral-small: Название самой модели.
• 3.1: Номер версии модели.
• 24b-instruct: Количество параметров, указывающее на то, что модель была обучена на 24 миллиардах точек данных и предназначена для задач следования инструкциям.
• 2053: Размер контекста, или количество токенов, представляющее объем информации, который модель может обработать за один раз.

Google/Gemma-3-27b

• Google: Организация, стоящая за моделью.
• Gemma: Название модели.
• 3: Номер версии.
• 27b: Размер параметра, указывающий на то, что модель была обучена на 27 миллиардах точек данных.

Ключевые соображения

Понимание соглашений об именах дает ценную информацию о возможностях модели и предполагаемом использовании. Название организации указывает на источник и достоверность модели. Название модели помогает различать разные модели, разработанные одной и той же организацией. Номер версии указывает на уровень разработки и доработки. Размер параметра дает приблизительное представление о сложности модели и способности к обучению. Размер контекста определяет длину входных данных, которые модель может эффективно обрабатывать.

Дополнительные сведения, которые вы можете встретить, включают формат квантования в битах. Более высокие форматы квантования требуют больше оперативной памяти и компьютерной памяти для работы модели. Форматы квантования часто представлены в нотации с плавающей запятой, например, 4, 6, 8 и 16. Другие форматы, такие как GPTQ, NF4 и GGML, указывают на использование для конкретных {аппаратных} конфигураций.

• Квантование: Это относится к технике снижения точности чисел, используемых для представления параметров модели. Это может значительно уменьшить размер модели и объем занимаемой памяти, что упрощает развертывание на устройствах с ограниченными ресурсами. Однако квантование также может привести к небольшому снижению точности.

• Аппаратные соображения: Различные аппаратные конфигурации могут лучше подходить для различных форматов квантования. Например, некоторое оборудование может быть оптимизировано для 4-битного квантования, в то время как другое может лучше подходить для 8-битного или 16-битного квантования.

Оценка точности модели

Хотя новости о выпуске новых моделей могут быть захватывающими, важно с осторожностью подходить к заявленным результатам производительности. Среда производительности AI является очень конкурентной, и компании иногда завышают показатели производительности в маркетинговых целях. Более надежным способом оценки качества модели является изучение оценок и таблиц лидеров из стандартизированных тестов.

Хотя несколько тестов претендуют на стандартизацию, оценка AI-моделей остается сложной задачей из-за характера этих систем как ‘черного ящика’ и многочисленных переменных, связанных с этим. Самый надежный подход - проверить ответы и результаты AI на соответствие фактическим и научным источникам.

Веб-сайты с таблицами лидеров предлагают сортируемые рейтинги с голосами и оценками доверительного интервала, часто выражаемыми в процентах. Общие тесты включают передачу вопросов в AI-модель и измерение точности ее ответов. Эти тесты включают в себя:

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

Описание тестов

• AI2 Reasoning Challenge (ARC): Набор из 7787 вопросов по естествознанию с несколькими вариантами ответов, предназначенный для учащихся начальной школы. Этот тест проверяет способность модели рассуждать о научных концепциях и решать задачи.

• HellaSwag: Тест, который оценивает здравый смысл посредством упражнений по завершению предложений. Этот тест заставляет модель понимать контекст предложения и выбирать наиболее логичное окончание.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Этот тест проверяет способность модели решать задачи по широкому кругу задач, требующих обширного понимания языка. Задачи охватывают широкий круг тем, включая математику, историю, науку и право.

• TruthfulQA: Этот тест оценивает правдивость модели, наказывая за ложь и не поощряя уклончивые ответы, такие как ‘Я не уверен’. Этот тест побуждает модель предоставлять точные и честные ответы.

• Winogrande: Задача, основанная на схеме Винограда, содержащая два почти идентичных предложения, которые различаются в зависимости от слова-триггера. Этот тест проверяет способность модели понимать тонкие различия в значении и устранять неоднозначность.

• GSM8K: Набор данных из 8000 математических вопросов для школьников. Этот тест проверяет способность модели решать математические задачи и выполнять вычисления.

• HumanEval: Этот тест измеряет способность модели генерировать правильный код Python в ответ на 164 задачи. Этот тест проверяет навыки программирования модели и ее способность понимать и реализовывать концепции программирования.

Тщательно изучив эти тесты и проверив ответы AI на соответствие фактическим источникам, вы можете получить более точное представление о возможностях и ограничениях модели. Затем эту информацию можно использовать для принятия обоснованных решений о том, какие модели лучше всего подходят для ваших конкретных потребностей.