Искусственный интеллект. Обзор

Открытые модели Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект. Решения с открытым исходным кодом

Ключевые компоненты приложений искусственного интеллекта

Предприятия могут собирать данные из внутренних и внешних источников. Успех любого приложения искусственного интеллекта зависит от качества его данных. Приложения искусственного интеллекта обычно дают наилучшие результаты, когда базовые наборы данных большие, достоверные, актуальные и существенные.

• Сбор данных

• Хранилище данных

• Обработка данных и аналитика

• Отчетность и вывод данных

• Алгоритмы

• Взаимодействие с человеком

Базовые модели Искуственного Интеллекста

Базовые модели (Foundation Models, FM) – это модели машинного обучения, обученные на широком спектре обобщенных и немаркированных данных. Они способны выполнять множество общих задач.

Базовые модели – это результат последних достижений в технологии, которая развивалась десятилетиями. Как правило, FM использует изученные закономерности и взаимосвязи для прогнозирования следующего элемента последовательности.

Например, при создании изображения модель его анализирует и создает более резкую и четкую версию. Аналогично, в случае с текстом модель предсказывает следующее слово в текстовой строке на основе предыдущих слов и их контекста. Затем она выбирает следующее слово, используя методы вероятностного распределения.

Большие языковые модели

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) – это один из классов базовых моделей. LLM специально ориентированы на языковые задачи, такие как обобщение, генерация текста, классификация, открытая беседа и извлечение информации.

Почему большие языковые модели важны?

Большие языковые модели невероятно гибкие. Одна модель может выполнять совершенно разные задачи, такие как ответы на вопросы, обобщение документов, языковые переводы и составление предложений. LLM могут кардинально повлиять на создание контента и использованию людьми поисковых систем и виртуальных помощников.

Хотя LLM и не идеальны, они демонстрируют способность делать точные прогнозы на основе относительно небольшого количества подсказок или входных данных. LLM можно использовать для генеративного искусственного интеллекта для создания контента на основе подсказок к вводу на естественном языке.

LLM большие, очень большие. Они могут учитывать миллиарды параметров и применяться для множества задач.

Большие языковые модели — Примеры

• Модель GPT-3 Open AI имеет 175 миллиардов параметров. Ее «двоюродный брат», ChatGPT, может определять закономерности на основе данных и генерировать естественные и удобочитаемые выходные данные. Хотя нам неизвестен размер Claude 2, он может принимать на входе до 100 тысяч токенов в каждом запросе и, соответственно, работать с сотнями страниц технической документации или даже целой книгой.
• Модель Jurassic-1 от AI21 Labs имеет 178 миллиардов параметров, словарный запас из 250 000 слов и аналогичные разговорные возможности.
• Модель Cohere Command обладает аналогичными возможностями и может работать более чем на 100 разных языках.
• Компания LightOn Paradigm предлагает базовые модели с заявленными возможностями, превосходящими возможности GPT-3. Все эти LLM поставляются с API, которые позволяют разработчикам создавать уникальные приложения для генеративного искусственного интеллекта.