Inteligenţă artificială. Prezentare generală

Modele deschise de Inteligență Artificială

Inteligenţă artificială. Soluții cu Sursă Deschisă

Componentele cheie ale aplicațiilor AI

Companiile pot colecta date din surse interne și externe. Succesul oricărei aplicații AI depinde de calitatea datelor. Aplicațiile AI produc, în general, cele mai bune rezultate atunci când seturile de date subiacente sunt mari, valide, actuale și substanțiale.

• Colectare de date

• Stocare a datelor

• Prelucrarea datelor și analiză

• Raportare și ieșire de date

• Algoritmi

• Interacțiune umană

Modele de bază ale inteligenței artificiale

Modelele de bază (Foundation Models, (FM) sunt modele de învățare automată instruite pe o gamă largă de date generalizate și neetichetate. Sunt capabili să îndeplinească multe sarcini comune.

Modelele de bază sunt rezultatul celor mai recente progrese tehnologice care au evoluat de-a lungul deceniilor. De obicei, FM folosește modele și relații învățate pentru a prezice următorul element dintr-o secvență.

De exemplu, atunci când o imagine este creată, modelul o analizează și creează o versiune mai clară și mai clară. În mod similar, în cazul textului, modelul prezice următorul cuvânt dintr-un șir de text pe baza cuvintelor anterioare și a contextului acestora. Apoi selectează următorul cuvânt folosind metode de distribuție a probabilității.

Modele lingvistice mari

Modele lingvistice mari (Large Language Model, LLM) sunt una dintre clasele de modele de bază. LLM-urile sunt axate în mod special pe sarcini lingvistice, cum ar fi rezumarea, generarea de text, clasificarea, conversația deschisă și regăsirea informațiilor.

De ce sunt importante Modele lingvistice mari?

Modele lingvistice mari sunt incredibil de flexibile. Un model poate îndeplini sarcini complet diferite, cum ar fi răspunsul la întrebări, rezumarea documentelor, traducerile în limbi și scrierea propozițiilor. LLM-urile pot avea un impact dramatic asupra creării de conținut și asupra utilizării de către oameni a motoarelor de căutare și a asistenților virtuali.

Deși LLM-urile nu sunt perfecte, ele demonstrează capacitatea de a face predicții precise pe baza unui număr relativ mic de indicii sau intrări. LLM poate fi folosit pentru inteligența artificială generativă pentru a crea conținut bazat pe sugestii de intrare în limbaj natural.

LLM-urile sunt mari, foarte mari. Ele pot lua în considerare miliarde de parametri și pot fi utilizate pentru multe sarcini.

Modele lingvistice mari exemple

• Modelul GPT-3 Open AI are 175 de miliarde de parametri. Vărul său, ChatGPT, poate identifica modele din date și poate genera rezultate naturale, lizibile. Deși nu cunoaștem dimensiunea lui Claude 2, acesta poate accepta până la 100 de mii de jetoane per cerere și, în consecință, poate lucra cu sute de pagini de documentație tehnică sau chiar o carte întreagă.
• Modelul Jurassic-1 al AI21 Labs are 178 de miliarde de parametri, un vocabular de 250.000 de cuvinte și capacități conversaționale similare.
• Modelul Cohere Command are capabilități similare și poate funcționa în mai mult de 100 de limbi diferite.
• LightOn Paradigm oferă modele de bază cu capabilități revendicate care le depășesc pe cele ale GPT-3. Toate aceste LLM-uri vin cu API-uri care permit dezvoltatorilor să creeze aplicații AI generative unice.