Modele fundamentalne: ewolucja AI wykraczająca poza wąskie specjalizacje

Wraz z dynamicznym postępem w dziedzinie sztucznej inteligencji, pojawia się nowa kategoria algorytmów, które radykalnie zmieniają sposób, w jaki podchodzimy do projektowania i wdrażania systemów opartych na uczeniu maszynowym. Mowa o modelach fundamentalnych (Foundation Models – FM), które, w przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań, nie są projektowane do jednego, ściśle określonego zadania. Zamiast tego, stanowią wszechstronną bazę, na której można budować szeroki wachlarz aplikacji, znacznie przyspieszając proces rozwoju i obniżając koszty.

Czym są modele fundamentalne?

Modele fundamentalne to duże sieci neuronowe głębokiego uczenia, trenowane na gigantycznych zbiorach danych, zazwyczaj nieoznaczonych. Ich unikalna cecha to zdolność do generalizacji i adaptacji. Nie uczą się one jedynie wąskiej kategorii zadań, ale przyswajają szerokie spektrum zależności i wzorców, co pozwala im wykonywać różnorodne operacje – od rozumienia języka naturalnego, przez generowanie tekstu i obrazów, po prowadzenie konwersacji.

To podejście różni się od tradycyjnych modeli uczenia maszynowego, które są zazwyczaj wyspecjalizowane w jednej funkcji, takiej jak analiza sentymentu tekstu czy klasyfikacja obrazów. FMY, dzięki swojej skali i ogólnemu przeznaczeniu, mogą służyć jako punkty wyjścia do tworzenia bardziej wyspecjalizowanych zastosowań, co znacząco skraca czas i nakład pracy potrzebny na rozwój nowych rozwiązań AI.

Ewolucja i skala

Koncepcja modeli fundamentalnych to efekt ponad dekady pracy i ciągłego wzrostu ich rozmiaru oraz złożoności. Przykładem jest ewolucja od modelu BERT, wydanego w 2018 roku z 340 milionami parametrów, do GPT-4 OpenAI z 2023 roku, który ma skalę 170 bilionów parametrów. Skala wzrostu mocy obliczeniowej potrzebnej do trenowania tych modeli jest oszałamiająca – według OpenAI, od 2012 roku podwaja się ona co około 3,4 miesiąca.

Obecnie dostępne modele, takie jak duże modele językowe (LLM) Claude 2 i Llama 2 czy model tekst-obraz Stable Diffusion, potrafią wykonywać szerokie spektrum zadań „po wyjęciu z pudełka”: od pisania postów na blogach, przez generowanie obrazów, rozwiązywanie problemów matematycznych, po prowadzenie dialogu i odpowiadanie na pytania w oparciu o dostarczone dokumenty. Ich wpływ na cykl życia uczenia maszynowego jest znaczący – choć trenowanie takiego modelu od podstaw jest kosztowne, jego długoterminowe korzyści wynikające z wielokrotnego wykorzystania przewyższają początkowe inwestycje.

Zastosowania i mechanizmy

Modele fundamentalne wpisują się w koncepcję generatywnej sztucznej inteligencji (generative AI), zdolnej do tworzenia nowych treści w odpowiedzi na instrukcje w języku naturalnym. Ich działanie opiera się na złożonych sieciach neuronowych, takich jak Generative Adversarial Networks (GANs), Transformery czy Variational Encoders. Pomimo różnic w architekturze, zasada działania jest podobna: model uczy się wzorców i zależności, aby przewidywać kolejny element w sekwencji – czy to kolejny piksel w obrazie, czy kolejne słowo w tekście.

Kluczową cechą jest zastosowanie uczenia się samonadzorowanego (self-supervised learning), gdzie model samodzielnie generuje etykiety z danych wejściowych. Oznacza to, że nie potrzebuje on wstępnie oznaczonych zbiorów danych treningowych, co stanowi znaczną różnicę w porównaniu do wcześniejszych architektur wymagających uczenia nadzorowanego lub nienadzorowanego. Umożliwia to modelom fundamentalnym kontynuowanie nauki z danych wejściowych nawet po wstępnym trenowaniu, co pozwala na tworzenie bardziej kompleksowych i spersonalizowanych wyników.

Potencjał zastosowań modeli fundamentalnych jest ogromny i obejmuje takie obszary jak obsługa klienta, tłumaczenia językowe, generowanie treści, tworzenie kopii reklamowych, klasyfikację obrazów, edycję zdjęć i filmów, robotykę, opiekę zdrowotną czy autonomiczne pojazdy. Ich zdolność do rozumienia i generowania kodu programistycznego, a także oceniania i debugowania go, otwiera nowe perspektywy w inżynierii oprogramowania.

Wyzwania i przyszłość

Pomimo imponujących możliwości, modele fundamentalne stają przed szeregiem wyzwań. Ogromne wymagania infrastrukturalne, trudności w rozwoju interfejsów użytkownika, potencjalny brak prawdziwej „kompresji” (zrozumienia, a nie tylko korelacji), tendencje do generowania niewiarygodnych odpowiedzi oraz problem stronniczości w danych treningowych to kwestie, które wymagają dalszych badań i rozwoju. Jednakże, rosnąca dostępność usług takich jak Amazon Bedrock, ułatwiających budowanie i skalowanie aplikacji opartych na modelach fundamentalnych, wskazuje na to, że technologia ta ma przed sobą świetlaną przyszłość. Wybór odpowiedniego modelu dla konkretnego zastosowania czy efektywne zarządzanie infrastrukturą stają się kluczowymi aspektami w tej nowej erze AI.