Apakah Model Asas dalam AI Generatif?

Apakah Model Asas dalam AI Generatif?

Jawapan ringkas: Model asas ialah model AI besar dan tujuan umum yang dilatih pada set data yang luas dan luas, kemudian disesuaikan dengan banyak kerja (menulis, mencari, mengekod, imej) melalui gesaan, penalaan halus, alatan atau pencarian semula. Jika anda memerlukan jawapan yang boleh dipercayai, pasangkannya dengan pembumian (seperti RAG), kekangan yang jelas dan semakan, daripada membiarkannya berimprovisasi.

Kesimpulan utama:

Definisi : Satu model asas yang dilatih secara meluas digunakan semula merentasi banyak tugas, bukan satu tugas setiap model.

Adaptasi : Gunakan gesaan, penalaan halus, LoRA/penyesuai, RAG dan alatan untuk mengarahkan tingkah laku.

Padanan generatif : Ia memperkasakan penjanaan teks, imej, audio, kod dan kandungan multimodal.

Isyarat kualiti : Utamakan kebolehkawalan, kurang halusinasi, keupayaan multimodal dan inferens yang cekap.

Kawalan risiko : Rancang untuk halusinasi, bias, kebocoran privasi dan suntikan segera melalui tadbir urus dan ujian.

Apakah Model Asas dalam AI Generatif? Infografik

Artikel yang mungkin anda ingin baca selepas ini:

🔗 Apakah syarikat AI?
Fahami bagaimana firma AI membina produk, pasukan dan model pendapatan.

🔗 Seperti apa rupa kod AI
Lihat contoh kod AI, daripada model Python hingga API.

🔗 Apakah algoritma AI
Ketahui apa itu algoritma AI dan bagaimana ia membuat keputusan.

🔗 Apakah teknologi AI
Terokai teknologi AI teras yang memperkasakan automasi, analitik dan aplikasi pintar.

1) Model asas - definisi tanpa kabus 🧠

Model asas ialah model AI besar dan tujuan umum yang dilatih menggunakan data luas (biasanya berton-ton) supaya ia boleh disesuaikan dengan banyak tugas, bukan hanya satu ( NIST , Stanford CRFM ).

Daripada membina model berasingan untuk:

  • menulis emel

  • menjawab soalan

  • meringkaskan PDF

  • menjana imej

  • mengklasifikasikan tiket sokongan

  • menterjemah bahasa

  • membuat cadangan kod

...anda melatih satu model asas besar yang "mempelajari dunia" dengan cara statistik kabur, kemudian anda menyesuaikannya dengan kerja tertentu dengan gesaan, penalaan halus atau alat tambahan ( Bommasani et al., 2021 ).

Dalam erti kata lain: ia adalah enjin umum yang boleh anda pandu.

Dan ya, kata kuncinya ialah “umum.” Itulah keseluruhan helahnya.

2) Apakah Model Asas dalam AI Generatif? (Bagaimana ia sesuai secara khusus) 🎨📝

Jadi, Apakah Model Asas dalam AI Generatif? Ia merupakan model asas yang menguasakan sistem yang boleh menjana kandungan baharu - teks, imej, audio, kod, video dan semakin banyak… campuran semua itu ( NIST , Profil AI Generatif NIST ).

AI Generatif bukan sekadar meramalkan label seperti “spam / bukan spam”. Ia adalah tentang menghasilkan output yang kelihatan seperti ia dibuat oleh seseorang.

  • perenggan

  • puisi

  • penerangan produk

  • ilustrasi

  • melodi

  • prototaip aplikasi

  • suara sintetik

  • dan kadangkala karut yang tidak masuk akal 🙃

Model asas amat bagus di sini kerana:

  • mereka telah menyerap corak yang luas daripada set data yang besar ( Bommasani et al., 2021 )

  • mereka boleh membuat generalisasi kepada gesaan baharu (walaupun yang pelik) ( Brown et al., 2020 )

  • ia boleh digunakan semula untuk berpuluh-puluh output tanpa perlu latihan semula dari awal ( Bommasani et al., 2021 )

Ia adalah "lapisan asas" - seperti doh roti. Anda boleh membakarnya menjadi baguette, piza atau gulungan kayu manis… bukan metafora yang sempurna, tetapi anda faham 😄

3) Mengapa mereka mengubah segalanya (dan mengapa orang ramai tidak berhenti bercakap tentang mereka) 🚀

Sebelum model asas, banyak AI adalah khusus untuk tugasan:

  • latih model untuk analisis sentimen

  • latih orang lain untuk terjemahan

  • latih orang lain untuk pengelasan imej

  • latih orang lain untuk pengecaman entiti bernama

Itu berkesan, tetapi ia perlahan, mahal, dan agak… rapuh.

Model asas membalikkannya:

Penggunaan semula itu adalah pengganda. Syarikat boleh membina 20 ciri di atas satu keluarga model, daripada mencipta semula roda sebanyak 20 kali.

Selain itu, pengalaman pengguna menjadi lebih semula jadi:

  • anda tidak "menggunakan pengelas"

  • Anda bercakap dengan model itu seolah-olah ia rakan sekerja yang suka membantu dan tidak pernah tidur ☕🤝

Kadangkala ia juga seperti rakan sekerja yang dengan yakinnya salah faham segala-galanya, tetapi hei. Perkembangan.

4) Idea teras: pralatihan + penyesuaian 🧩

Hampir semua model asas mengikuti corak ( Stanford CRFM , NIST ):

Pralatihan (fasa “menyerap internet”) 📚

Model ini dilatih menggunakan set data yang besar dan luas menggunakan pembelajaran seliaan kendiri ( NIST ). Bagi model bahasa, ini biasanya bermaksud meramalkan perkataan yang hilang atau token seterusnya ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Intinya bukan untuk mengajarnya satu tugasan sahaja. Intinya adalah untuk mengajarnya perwakilan umum :

  • tatabahasa

  • fakta (semacam)

  • corak penaakulan (kadang-kadang)

  • gaya penulisan

  • struktur kod

  • niat manusia biasa

Adaptasi (fasa "jadikannya praktikal") 🛠️

Kemudian anda menyesuaikannya menggunakan satu atau lebih daripada:

  • gesaan (arahan dalam bahasa yang mudah difahami)

  • penalaan arahan (melatihnya untuk mengikuti arahan) ( Wei et al., 2021 )

  • penalaan halus (latihan pada data domain anda)

  • LoRA / penyesuai (kaedah penalaan ringan) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (penjanaan tambahan pengambilan - model merujuk dokumen anda) ( Lewis et al., 2020 )

  • penggunaan alat (memanggil fungsi, melayari sistem dalaman, dll.)

Inilah sebabnya mengapa model asas yang sama boleh menulis babak percintaan… kemudian membantu menyahpepijat pertanyaan SQL lima saat kemudian 😭

5) Apakah yang menjadikan model asas versi yang baik? ✅

Ini bahagian yang orang ramai langkau, dan kemudian menyesal kemudian.

Model asas yang "baik" bukan sekadar "lebih besar". Lebih besar membantu, sudah tentu… tetapi ia bukan satu-satunya perkara. Versi model asas yang baik biasanya mempunyai:

Pengitlakan yang kuat 🧠

Ia berfungsi dengan baik merentasi banyak tugas tanpa memerlukan latihan semula khusus tugas ( Bommasani et al., 2021 ).

Stereng dan kawalan yang baik 🎛️

Ia boleh mengikuti arahan seperti:

  • "ringkaslah"

  • "Gunakan poin-poin penting"

  • "tulis dengan nada mesra"

  • "jangan dedahkan maklumat sulit"

Sesetengah model pintar tetapi licin. Seperti cuba memegang sebatang sabun di dalam bilik mandi. Membantu, tetapi tidak menentu 😅

Kecenderungan halusinasi yang rendah (atau sekurang-kurangnya ketidakpastian yang terus terang) 🧯

Tiada model yang kebal daripada halusinasi, tetapi yang baik:

  • kurang berhalusinasi

  • mengakui ketidakpastian dengan lebih kerap

  • kekal lebih dekat dengan konteks yang dibekalkan apabila menggunakan pencarian semula ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Kebolehan multimodal yang baik (apabila diperlukan) 🖼️🎧

Jika anda merupakan pembantu binaan yang membaca imej, mentafsir carta atau memahami audio, multimodal sangat penting ( Radford et al., 2021 ).

Inferens yang cekap ⚡

Latensi dan kos adalah penting. Model yang kuat tetapi perlahan adalah seperti kereta sport yang tayarnya pancit.

Tingkah laku keselamatan dan penjajaran 🧩

Bukan sahaja "menolak segala-galanya," tetapi:

  • elakkan arahan yang berbahaya

  • mengurangkan berat sebelah

  • kendalikan topik sensitif dengan berhati-hati

  • menentang percubaan jailbreak asas (agak…) ( NIST AI RMF 1.0 , Profil AI Generatif NIST )

Dokumentasi + ekosistem 🌱

Ini kedengaran kering, tetapi ia benar:

  • perkakas

  • abah-abah eval

  • pilihan penggunaan

  • kawalan perusahaan

  • sokongan penalaan halus

Ya, "ekosistem" ialah perkataan yang samar-samar. Saya juga bencinya. Tetapi ia penting.

6) Jadual Perbandingan - pilihan model asas biasa (dan kegunaannya) 🧾

Di bawah ialah jadual perbandingan yang praktikal dan sedikit tidak sempurna. Ia bukan "satu senarai yang benar," ia lebih seperti: apa yang orang pilih di alam liar.

jenis alat / model penonton harganya agak mahal mengapa ia berfungsi
LLM Proprietari (gaya sembang) pasukan mahukan kelajuan + kecekapan berasaskan penggunaan / langganan Arahan yang hebat, prestasi umum yang mantap, biasanya terbaik "di luar kotak" 😌
LLM terbuka (boleh dihoskan sendiri) pembina yang mahukan kawalan kos infrastruktur (dan sakit kepala) Boleh disesuaikan, mesra privasi, boleh dijalankan secara tempatan… jika anda suka bermain-main pada tengah malam
Penjana imej penyebaran kreatif, pasukan reka bentuk percuma ke berbayar Sintesis imej yang sangat baik, kepelbagaian gaya, aliran kerja berulang (juga: jari mungkin tertanggal) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Model "bahasa penglihatan" berbilang modal aplikasi yang membaca imej + teks berasaskan penggunaan Membolehkan anda bertanya soalan tentang imej, tangkapan skrin, gambar rajah - sangat berguna ( Radford et al., 2021 )
Model asas pembenaman sistem carian + RAG kos rendah setiap panggilan Menukar teks kepada vektor untuk carian semantik, pengelompokan, cadangan - tenaga MVP yang senyap ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Model asas pertuturan-ke-teks pusat panggilan, pencipta berasaskan penggunaan / tempatan Transkripsi pantas, sokongan berbilang bahasa, cukup baik untuk audio yang bising (biasanya) 🎙️ ( Bisikan )
Model asas teks-ke-ucapan pasukan produk, media berasaskan penggunaan Penjanaan suara semula jadi, gaya suara, narasi - boleh menjadi seperti menyeramkan ( Shen et al., 2017 )
LLM yang berfokus pada kod pembangun berasaskan penggunaan / langganan Lebih baik dalam corak kod, penyahpepijatan, pemfaktoran semula… masih bukan pembaca minda 😅

Perhatikan bagaimana "model asas" bukan sahaja bermaksud "chatbot". Penyematan dan model pertuturan juga boleh berbentuk asas, kerana ia luas dan boleh diguna semula merentasi tugas ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Pandangan lebih dekat: bagaimana model asas bahasa belajar (versi getaran) 🧠🧃

Model asas bahasa (sering dipanggil LLM) biasanya dilatih menggunakan koleksi teks yang besar. Mereka belajar dengan meramalkan token ( Brown et al., 2020 ). Itu sahaja. Tiada debu pari-pari rahsia.

Tetapi keajaibannya ialah meramalkan token memaksa model untuk mempelajari struktur ( CSET ):

  • tatabahasa dan sintaksis

  • hubungan topik

  • corak seperti penaakulan (kadang-kadang)

  • urutan pemikiran yang lazim

  • bagaimana orang menerangkan sesuatu, berhujah, meminta maaf, berunding, mengajar

Ia seperti belajar meniru berjuta-juta perbualan tanpa "memahami" cara manusia melakukannya. Kedengarannya seperti ia sepatutnya tidak berkesan… namun ia tetap berkesan.

Satu kenyataan yang agak keterlaluan: ia pada asasnya seperti memampatkan tulisan manusia ke dalam otak probabilistik yang gergasi.
Namun begitu, metafora itu agak terkutuk. Tetapi kita akan teruskan 😄

8) Pandangan lebih dekat: model resapan (mengapa imej berfungsi secara berbeza) 🎨🌀

Model asas imej sering menggunakan resapan ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Idea kasarnya:

  1. tambahkan hingar pada imej sehingga ia pada dasarnya statik TV

  2. latih model untuk membalikkan hingar itu langkah demi langkah

  3. pada masa penjanaan, mulakan dengan hingar dan "nyah hingar" menjadi imej yang dipandu oleh gesaan ( Ho et al., 2020 )

Inilah sebabnya mengapa penjanaan imej terasa seperti "membangunkan" foto, kecuali foto itu adalah naga yang memakai kasut sukan di lorong pasar raya 🛒🐉

Model penyebaran adalah baik kerana:

  • mereka menghasilkan visual yang berkualiti tinggi

  • mereka boleh dibimbing dengan kuat oleh teks

  • ia menyokong penghalusan berulang (variasi, pengecatan dalaman, peningkatan skala) ( Rombach et al., 2021 )

Mereka juga kadangkala bergelut dengan:

  • pemaparan teks di dalam imej

  • butiran anatomi halus

  • identiti watak yang konsisten merentasi babak (ia semakin baik, tetapi masih)

9) Pandangan lebih dekat: model asas multimodal (teks + imej + audio) 👀🎧📝

Model asas multimodal bertujuan untuk memahami dan menjana merentasi pelbagai jenis data:

Mengapa ini penting dalam kehidupan sebenar:

  • sokongan pelanggan boleh mentafsir tangkapan skrin

  • alat kebolehcapaian boleh menggambarkan imej

  • aplikasi pendidikan boleh menerangkan gambar rajah

  • pencipta boleh mengadun semula format dengan pantas

  • alat perniagaan boleh "membaca" tangkapan skrin papan pemuka dan meringkaskannya

Di sebalik semua itu, sistem multimodal sering menyelaraskan perwakilan:

  • tukarkan imej menjadi penyematan

  • tukar teks menjadi penyematan

  • pelajari ruang kongsi di mana "kucing" sepadan dengan piksel kucing 😺 ( Radford et al., 2021 )

Ia tidak selalunya elegan. Kadangkala ia dijahit bersama seperti selimut. Tetapi ia berkesan.

10) Penalaan halus vs gesaan vs RAG (cara anda menyesuaikan model asas) 🧰

Jika anda cuba menjadikan model asas praktikal untuk domain tertentu (perundangan, perubatan, khidmat pelanggan, pengetahuan dalaman), anda mempunyai beberapa tuas:

Gesaan 🗣️

Paling cepat dan paling ringkas.

  • kelebihan: tiada latihan, lelaran segera

  • keburukan: boleh menjadi tidak konsisten, had konteks, kerapuhan yang cepat

Penalaan halus 🎯

Latih model dengan lebih lanjut berdasarkan contoh-contoh anda.

  • Kelebihan: tingkah laku yang lebih konsisten, bahasa domain yang lebih baik, boleh mengurangkan panjang gesaan

  • keburukan: kos, keperluan kualiti data, risiko pemasangan berlebihan, penyelenggaraan

Penalaan ringan (LoRA / penyesuai) 🧩

Versi penalaan halus yang lebih cekap ( Hu et al., 2021 ).

  • Kelebihan: lebih murah, modular, lebih mudah ditukar

  • keburukan: masih memerlukan saluran latihan dan penilaian

RAG (penjanaan tambahan pengambilan) 🔎

Model ini mengambil dokumen yang berkaitan daripada pangkalan pengetahuan anda dan jawapan menggunakannya ( Lewis et al., 2020 ).

  • Kelebihan: pengetahuan terkini, petikan dalaman (jika anda melaksanakannya), kurang latihan semula

  • keburukan: kualiti pengambilan boleh menentukan atau memutuskannya, memerlukan pembahagian + penyematan yang baik

Cerita sebenar: banyak sistem yang berjaya menggabungkan gesaan + RAG. Penalaan halus memang berkesan, tetapi tidak selalunya perlu. Orang ramai terlalu cepat melakukannya kerana ia kedengaran mengagumkan 😅

11) Risiko, had dan bahagian “tolong jangan gunakan ini secara membuta tuli” 🧯😬

Model asas memang berkuasa, tetapi ia tidak stabil seperti perisian tradisional. Ia lebih seperti… pelatih berbakat yang mempunyai masalah keyakinan.

Had utama untuk dirancang:

Halusinasi 🌀

Model mungkin mereka-reka:

  • sumber palsu

  • fakta yang salah

  • langkah yang munasabah tetapi salah ( Ji et al., 2023 )

Mitigasi:

  • RAG dengan konteks yang berasas ( Lewis et al., 2020 )

  • output terhad (skema, panggilan alat)

  • arahan "jangan teka" yang jelas

  • lapisan pengesahan (peraturan, semakan silang, semakan manusia)

Bias dan corak berbahaya ⚠️

Oleh kerana data latihan mencerminkan manusia, anda boleh mendapatkan:

Mitigasi:

Privasi dan kebocoran data 🔒

Jika anda memasukkan data sulit ke dalam titik akhir model, anda perlu tahu:

  • bagaimana ia disimpan

  • sama ada ia digunakan untuk latihan

  • pembalakan apa yang wujud

  • apa yang mengawal keperluan organisasi anda ( NIST AI RMF 1.0 )

Mitigasi:

Suntikan segera (terutamanya dengan RAG) 🕳️

Jika model membaca teks yang tidak dipercayai, teks tersebut boleh cuba memanipulasinya:

Mitigasi:

Bukan nak menakutkan awak. Cuma… lebih baik tahu di mana papan lantai itu berbunyi berderit.

12) Cara memilih model asas untuk kes penggunaan anda 🎛️

Jika anda memilih model asas (atau membinanya), mulakan dengan arahan ini:

Tentukan apa yang anda jana 🧾

  • teks sahaja

  • imej

  • audio

  • pelbagai mod campuran

Tetapkan piawaian fakta anda 📌

Jika anda memerlukan ketepatan yang tinggi (kewangan, kesihatan, perundangan, keselamatan):

  • anda pasti mahukan RAG ( Lewis et al., 2020 )

  • anda akan mahukan pengesahan

  • anda pasti mahukan ulasan manusia secara berkala (sekurang-kurangnya kadangkala) ( NIST AI RMF 1.0 )

Tentukan sasaran kependaman anda ⚡

Sembang adalah serta-merta. Ringkasan kelompok boleh menjadi lebih perlahan.
Jika anda memerlukan respons segera, saiz model dan pengehosan adalah penting.

Keperluan privasi dan pematuhan peta 🔐

Sesetengah pasukan memerlukan:

Baki bajet - dan harap bersabar 😅

Pengehosan kendiri memberikan kawalan tetapi menambah kerumitan.
API terurus adalah mudah tetapi boleh menjadi mahal dan kurang boleh disesuaikan.

Petua praktikal yang kecil: prototaip dengan sesuatu yang mudah dahulu, kemudian keraskan kemudian. Bermula dengan persediaan yang "sempurna" biasanya akan memperlahankan semuanya.

13) Apakah Model Asas dalam AI Generatif? (Model mental pantas) 🧠✨

Mari kita kembalikannya. Apakah Model Asas dalam AI Generatif?

Mereka ialah:

  • model besar dan umum yang dilatih berdasarkan data luas ( NIST , Stanford CRFM )

  • mampu menjana kandungan (teks, imej, audio, dll.) ( Profil AI Generatif NIST )

  • boleh disesuaikan dengan banyak tugasan melalui gesaan, penalaan halus dan pencarian semula ( Bommasani et al., 2021 )

  • lapisan asas yang menguasakan kebanyakan produk AI generatif moden

Mereka bukan satu seni bina atau jenama tunggal. Mereka adalah kategori model yang bertindak seperti platform.

Model asas kurang seperti kalkulator dan lebih seperti dapur. Anda boleh memasak banyak hidangan di dalamnya. Anda juga boleh membakar roti bakar jika anda tidak memberi perhatian… tetapi dapur masih agak berguna 🍳🔥

14) Ringkasan dan bawa pulang ✅🙂

Model asas ialah enjin boleh guna semula AI generatif. Ia dilatih secara meluas, kemudian disesuaikan dengan tugasan tertentu melalui gesaan, penalaan halus dan pencarian semula ( NIST , Stanford CRFM ). Ia boleh menjadi menakjubkan, tidak kemas, berkuasa dan kadangkala tidak masuk akal - semuanya sekaligus.

Ringkasan:

Jika anda membina apa-apa sahaja dengan AI generatif, memahami model asas bukanlah satu pilihan. Ia adalah keseluruhan lantai tempat bangunan berdiri… dan ya, kadangkala lantai itu sedikit goyah 😅

Soalan Lazim

Model asas, secara ringkasnya

Model asas ialah model AI besar dan tujuan umum yang dilatih menggunakan data luas supaya ia boleh digunakan semula untuk banyak tugas. Daripada membina satu model bagi setiap kerja, anda bermula dengan model "asas" yang kukuh dan menyesuaikannya mengikut keperluan. Penyesuaian itu selalunya berlaku melalui gesaan, penalaan halus, pencarian semula (RAG) atau alatan. Idea utamanya ialah keluasan serta kebolehkendalian.

Perbezaan model asas daripada model AI khusus tugas tradisional

AI tradisional sering melatih model berasingan untuk setiap tugas, seperti analisis sentimen atau terjemahan. Model asas membalikkan corak tersebut: pralatih sekali, kemudian gunakan semula merentasi banyak ciri dan produk. Ini dapat mengurangkan usaha yang digandakan dan mempercepatkan penyampaian keupayaan baharu. Pertukarannya ialah ia boleh menjadi kurang boleh diramalkan berbanding perisian klasik melainkan anda menambah kekangan dan pengujian.

Model asas dalam AI generatif

Dalam AI generatif, model asas ialah sistem asas yang boleh menghasilkan kandungan baharu seperti teks, imej, audio, kod atau output multimodal. Ia tidak terhad kepada pelabelan atau pengelasan; ia menghasilkan respons yang menyerupai kerja buatan manusia. Oleh kerana ia mempelajari corak yang luas semasa pralatihan, ia boleh mengendalikan pelbagai jenis dan format gesaan. Ia merupakan "lapisan asas" di sebalik kebanyakan pengalaman generatif moden.

Bagaimana model asas belajar semasa pralatihan

Kebanyakan model asas bahasa belajar dengan meramalkan token, seperti perkataan seterusnya atau perkataan yang hilang dalam teks. Objektif mudah itu mendorong mereka untuk menginternalisasi struktur seperti tatabahasa, gaya dan corak penjelasan yang lazim. Mereka juga boleh menyerap banyak pengetahuan dunia, walaupun tidak selalunya boleh dipercayai. Hasilnya adalah perwakilan umum yang kukuh yang kemudiannya boleh anda halakan ke arah kerja tertentu.

Perbezaan antara gesaan, penalaan halus, LoRA dan RAG

Gesaan adalah cara terpantas untuk mengarahkan tingkah laku menggunakan arahan, tetapi ia boleh menjadi rapuh. Penalaan halus melatih model dengan lebih lanjut pada contoh anda untuk tingkah laku yang lebih konsisten, tetapi ia menambah kos dan penyelenggaraan. LoRA/penyesuai adalah pendekatan penalaan halus yang lebih ringan yang selalunya lebih murah dan lebih modular. RAG mendapatkan dokumen yang berkaitan dan mempunyai jawapan model menggunakan konteks tersebut, yang membantu dengan kesegaran dan pembumian.

Bila perlu menggunakan RAG dan bukannya penalaan halus

RAG selalunya merupakan pilihan yang tepat apabila anda memerlukan jawapan yang berasaskan dokumen semasa atau pangkalan pengetahuan dalaman anda. Ia boleh mengurangkan "tekaan" dengan membekalkan model dengan konteks yang berkaitan pada masa penjanaan. Penalaan halus adalah lebih sesuai apabila anda memerlukan gaya, frasa domain atau tingkah laku yang konsisten yang tidak dapat dihasilkan oleh gesaan dengan andal. Banyak sistem praktikal menggabungkan gesaan + RAG sebelum mencapai penalaan halus.

Cara mengurangkan halusinasi dan mendapatkan jawapan yang lebih boleh dipercayai

Pendekatan biasa adalah dengan mengasaskan model dengan pencarian semula (RAG) supaya ia kekal hampir dengan konteks yang disediakan. Anda juga boleh mengehadkan output dengan skema, memerlukan panggilan alat untuk langkah utama dan menambah arahan "jangan teka" yang eksplisit. Lapisan pengesahan juga penting, seperti semakan peraturan, semakan silang dan semakan manusia untuk kes penggunaan yang lebih berisiko. Layan model seperti pembantu kebarangkalian, bukan sumber kebenaran secara lalai.

Risiko terbesar dengan model asas dalam pengeluaran

Risiko biasa termasuk halusinasi, corak berat sebelah atau berbahaya daripada data latihan dan kebocoran privasi jika data sensitif dikendalikan dengan buruk. Sistem juga boleh terdedah kepada suntikan gesaan, terutamanya apabila model membaca teks yang tidak dipercayai daripada dokumen atau kandungan web. Mitigasi biasanya termasuk tadbir urus, red-team, kawalan akses, corak gesaan yang lebih selamat dan penilaian berstruktur. Rancang risiko ini lebih awal daripada menampal kemudian.

Suntikan segera dan mengapa ia penting dalam sistem RAG

Suntikan gesaan berlaku apabila teks yang tidak dipercayai cuba mengatasi arahan, seperti "abaikan arahan sebelumnya" atau "dedahkan rahsia". Dalam RAG, dokumen yang diambil boleh mengandungi arahan berniat jahat tersebut dan model mungkin mengikutinya jika anda tidak berhati-hati. Pendekatan biasa adalah untuk mengasingkan arahan sistem, membersihkan kandungan yang diambil dan bergantung pada dasar berasaskan alat dan bukannya gesaan sahaja. Pengujian dengan input adversarial membantu mendedahkan kelemahan.

Cara memilih model asas untuk kes penggunaan anda

Mulakan dengan menentukan apa yang anda perlukan untuk menjana: teks, imej, audio, kod atau output multimodal. Kemudian tetapkan bar fakta anda - domain ketepatan tinggi selalunya memerlukan pembumian (RAG), pengesahan dan kadangkala semakan manusia. Pertimbangkan kependaman dan kos, kerana model yang kukuh tetapi perlahan atau mahal mungkin sukar untuk dihantar. Akhir sekali, memetakan privasi dan pematuhan perlu kepada pilihan dan kawalan penggunaan.

Rujukan

  1. Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) - Model Asas (Istilah Glosari) - csrc.nist.gov

  2. Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) - NIST AI 600-1: Profil AI Generatif - nvlpubs.nist.gov

  3. Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) - NIST AI 100-1: Rangka Kerja Pengurusan Risiko AI (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Pusat Penyelidikan Stanford mengenai Model Asas (CRFM) - Laporan - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Mengenai Peluang dan Risiko Model Asas (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Model Bahasa adalah Pelajar Sedikit Temujanji (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Penjanaan Tambahan Pengambilan untuk Tugasan NLP Intensif Pengetahuan (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptasi Peringkat Rendah Model Bahasa Besar (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Pra-latihan Transformer Dwiarah Dalam untuk Pemahaman Bahasa (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Model Bahasa yang Diperhalusi adalah Pelajar Zero-Shot (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Perpustakaan Digital ACM - Tinjauan Halusinasi dalam Penjanaan Bahasa Semula Jadi (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Mempelajari Model Visual Boleh Pindah Daripada Penyeliaan Bahasa Semula Jadi (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Model Kebarangkalian Penyahbisingan Difusi (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Sintesis Imej Resolusi Tinggi dengan Model Difusi Laten (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Pengambilan Laluan Padat untuk Menjawab Soalan Domain Terbuka (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Perpustakaan Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Memperkenalkan Whisper - openai.com

  18. arXiv - Sintesis TTS Semula Jadi dengan Mengkondisikan WaveNet pada Ramalan Spektrogram Mel (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Pusat Keselamatan dan Teknologi Baru Muncul (CSET), Universiti Georgetown - Kuasa ramalan perkataan seterusnya yang mengejutkan: penjelasan model bahasa besar (bahagian 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Mengekstrak Data Latihan daripada Model Bahasa Besar (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Suntikan Segera - genai.owasp.org

  22. arXiv - Lebih daripada yang anda minta: Analisis Komprehensif Ancaman Suntikan Segera Novel terhadap Model Bahasa Besar Bersepadu Aplikasi (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Siri Helaian Menipu OWASP - Helaian Menipu Pencegahan Suntikan Segera LLM - cheatsheetseries.owasp.org

Cari AI Terkini di Kedai Pembantu AI Rasmi

Tentang Kami

Kembali ke blog