Wat is fondamentmodelle in generatiewe KI?

Wat is fondamentmodelle in generatiewe KI?

Kort antwoord: Grondslagmodelle is groot, algemene KI-modelle wat op enorme, breë datastelle opgelei word, en dan aangepas word vir baie take (skryf, soek, kodering, beelde) deur middel van aanwysings, fyn afstemming, gereedskap of herwinning. As jy betroubare antwoorde benodig, koppel dit met grondslag (soos RAG), duidelike beperkings en kontroles, eerder as om hulle te laat improviseer.

Belangrike wegneemetes:

Definisie : Een breed opgeleide basismodel wat oor baie take hergebruik word, nie een taak per model nie.

Aanpassing : Gebruik aansporing, fyn afstemming, LoRA/adapters, RAG en gereedskap om gedrag te stuur.

Generatiewe passing : Hulle dryf teks-, beeld-, klank-, kode- en multimodale inhoudgenerering aan.

Kwaliteitsseine : Prioritiseer beheerbaarheid, minder hallusinasies, multimodale vermoë en doeltreffende inferensie.

Risikobeheer : Beplan vir hallusinasies, vooroordeel, privaatheidslekkasie en vinnige inspuiting deur middel van bestuur en toetsing.

Wat is fondamentmodelle in generatiewe KI? Infografika

Artikels wat jy dalk na hierdie een wil lees:

🔗 Wat is 'n KI-maatskappy
Verstaan ​​hoe KI-firmas produkte, spanne en inkomstemodelle bou.

🔗 Hoe lyk KI-kode
Sien voorbeelde van KI-kode, van Python-modelle tot API's.

🔗 Wat is 'n KI-algoritme
Leer wat KI-algoritmes is en hoe hulle besluite neem.

🔗 Wat is KI-tegnologie
Verken kern KI-tegnologieë wat outomatisering, analise en intelligente toepassings aandryf.

1) Fondasiemodelle - 'n geen-mis definisie 🧠

'n Fondasiemodel is 'n groot, algemene KI-model wat op breë data (gewoonlik tonne daarvan) opgelei is, sodat dit vir baie take aangepas kan word, nie net een nie ( NIST , Stanford CRFM ).

In plaas daarvan om 'n aparte model te bou vir:

  • skryf van e-posse

  • beantwoording van vrae

  • opsomming van PDF's

  • genereer beelde

  • klassifisering van ondersteuningskaartjies

  • vertaal tale

  • maak kodevoorstelle

...jy oefen een groot basismodel wat "die wêreld leer" op 'n vae statistiese manier, dan pas dit aan by spesifieke take met aanwysings, fyn afstemming of bygevoegde gereedskap ( Bommasani et al., 2021 ).

Met ander woorde: dis 'n algemene enjin wat jy kan stuur.

En ja, die sleutelwoord is "algemeen." Dis die hele truuk.

2) Wat is Grondslagmodelle in Generatiewe KI? (Hoe hulle spesifiek pas) 🎨📝

So, wat is Grondslagmodelle in Generatiewe KI? Dit is die onderliggende modelle wat stelsels aandryf wat nuwe inhoud kan genereer - teks, beelde, klank, kode, video, en toenemend ... mengsels van al daardie ( NIST , NIST Generatiewe KI-profiel ).

Generatiewe KI gaan nie net oor die voorspelling van etikette soos "strooipos / nie strooipos nie." Dit gaan oor die vervaardiging van uitsette wat lyk asof hulle deur 'n persoon gemaak is.

  • paragrawe

  • gedigte

  • produkbeskrywings

  • illustrasies

  • melodieë

  • toepassing prototipes

  • sintetiese stemme

  • en soms ongelooflik selfversekerde nonsens 🙃

Stigtingmodelle is veral goed hier omdat:

Hulle is die "basislaag" - soos brooddeeg. Jy kan dit in 'n baguette, pizza of kaneelrolletjies bak ... nie 'n perfekte metafoor nie, maar jy verstaan ​​my 😄

3) Hoekom hulle alles verander het (en hoekom mense nie ophou om oor hulle te praat nie) 🚀

Voor grondslagmodelle was baie KI taakspesifiek:

  • lei 'n model op vir sentimentanalise

  • lei 'n ander op vir vertaling

  • lei 'n ander op vir beeldklassifikasie

  • lei 'n ander op vir die herkenning van benoemde entiteite

Dit het gewerk, maar dit was stadig, duur en soort van ... bros.

Stigtingmodelle het dit omgekeer:

Daardie hergebruik is die vermenigvuldiger. Maatskappye kan 20 kenmerke bo-op een modelfamilie bou, eerder as om die wiel 20 keer te heruitvind.

Ook het die gebruikerservaring meer natuurlik geword:

  • jy gebruik nie “’n klassifiseerder” nie

  • Jy praat met die model asof dit 'n behulpsame kollega is wat nooit slaap nie ☕🤝

Soms is dit ook soos 'n kollega wat vol selfvertroue alles verkeerd verstaan, maar siestog. Groei.

4) Die kernidee: vooropleiding + aanpassing 🧩

Byna alle fondamentmodelle volg 'n patroon ( Stanford CRFM , NIST ):

Vooropleiding (die "absorbeer die internet-agtige" fase) 📚

Die model word opgelei op massiewe, breë datastelle met behulp van selftoesighoudende leer ( NIST ). Vir taalmodelle beteken dit gewoonlik die voorspelling van ontbrekende woorde of die volgende teken ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Die punt is nie om dit een taak te leer nie. Die punt is om dit algemene voorstellings :

  • grammatika

  • feite (soort van)

  • redenasiepatrone (soms)

  • skryfstyle

  • kodestruktuur

  • algemene menslike bedoeling

Aanpassing (die "maak dit prakties"-fase) 🛠️

Dan pas jy dit aan deur een of meer van die volgende te gebruik:

  • aanwysings (instruksies in gewone taal)

  • instruksie-afstemming (opleiding daarvan om instruksies te volg) ( Wei et al., 2021 )

  • fyn afstemming (opleiding op jou domeindata)

  • LoRA / adapters (liggewig-afstemmingsmetodes) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (herwinning-aangevulde generasie - die model raadpleeg jou dokumente) ( Lewis et al., 2020 )

  • gereedskapgebruik (funksies oproep, interne stelsels blaai, ens.)

Daarom kan dieselfde basismodel 'n romanse-toneel skryf ... en dan vyf sekondes later help om 'n SQL-navraag te ontfout 😭

5) Wat maak 'n goeie weergawe van 'n fondamentmodel? ✅

Dit is die afdeling waaroor mense oorslaan, en dan later spyt is.

’n “Goeie” fondamentmodel is nie net “groter” nie. Groter help, seker… maar dis nie die enigste ding nie. ’n Goeie weergawe van ’n fondamentmodel het gewoonlik:

Sterk veralgemening 🧠

Dit presteer goed oor baie take sonder dat taakspesifieke heropleiding nodig is ( Bommasani et al., 2021 ).

Stuur en beheerbaarheid 🎛️

Dit kan instruksies soos die volgende betroubaar volg:

  • "wees bondig"

  • "gebruik kolpunte"

  • "skryf in 'n vriendelike toon"

  • "Moenie vertroulike inligting openbaar nie"

Sommige modelle is slim maar glad. Soos om 'n seepstaaf in die stort vas te hou. Nuttig, maar wisselvallig 😅

Lae hallusinasieneiging (of ten minste openhartige onsekerheid) 🧯

Geen model is immuun teen hallusinasies nie, maar die goeies:

Goeie multimodale vermoë (wanneer nodig) 🖼️🎧

As jy assistente bou wat beelde lees, grafieke interpreteer of oudio verstaan, is multimodaal baie belangrik ( Radford et al., 2021 ).

Doeltreffende inferensie ⚡

Latensie en koste maak saak. 'n Model wat sterk maar stadig is, is soos 'n sportmotor met 'n pap band.

Veiligheid en belyningsgedrag 🧩

Nie net “alles weier nie,” maar:

Dokumentasie + ekosisteem 🌱

Dit klink droog, maar dis waar:

  • gereedskap

  • evalueer harnasse

  • ontplooiingsopsies

  • ondernemingskontroles

  • fyn afstemmingsondersteuning

Ja, “ekosisteem” is ’n vae woord. Ek haat dit ook. Maar dit maak saak.

6) Vergelykingstabel - algemene fondamentmodelopsies (en waarvoor hulle goed is) 🧾

Hieronder is 'n praktiese, effens onvolmaakte vergelykingstabel. Dis nie "die een ware lys" nie, dis meer soos: wat mense in die natuur kies.

gereedskap / modeltipe gehoor prys-agtig hoekom dit werk
Eiendoms-LLM (geselsstyl) spanne wat spoed + polering wil hê gebruiksgebaseerd / intekening Goeie instruksie-opvolging, sterk algemene prestasie, gewoonlik die beste "uit die boks" 😌
Oopgewig LLM (self-hostable) bouers wat beheer wil hê infrakoste (en hoofpyn) Aanpasbaar, privaatheidsvriendelik, kan plaaslik loop ... as jy daarvan hou om middernag te peuter
Diffusiebeeldgenerator kreatiewe persone, ontwerpspanne gratis tot betaald Uitstekende beeldsintese, stylverskeidenheid, iteratiewe werkvloeie (ook: vingers mag dalk af wees) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Multimodale “visie-taal”-model programme wat beelde + teks lees gebruiksgebaseerde Laat jou toe om vrae te vra oor beelde, skermkiekies, diagramme - verbasend handig ( Radford et al., 2021 )
Inbedding van fondamentmodel soek + RAG-stelsels lae koste per oproep Verander teks in vektore vir semantiese soektog, groepering, aanbeveling - stil MVP-energie ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Spraak-na-teks-fondasiemodel oproepsentrums, skeppers gebruiksgebaseerd / plaaslik Vinnige transkripsie, veeltalige ondersteuning, goed genoeg vir raserige klank (gewoonlik) 🎙️ ( Fluister )
Teks-na-spraak-fondamentmodel produkspanne, media gebruiksgebaseerde Natuurlike stemgenerering, stemstyle, vertelling - kan spookagtig-werklik raak ( Shen et al., 2017 )
Kode-gefokusde LLM ontwikkelaars gebruiksgebaseerd / intekening Beter met kodepatrone, ontfouting, herfaktorisering… steeds nie 'n gedagteleser nie 😅

Let op hoe "fondasiemodel" nie net "kletsbot" beteken nie. Inbeddings en spraakmodelle kan ook fondament-agtig wees, want hulle is breed en herbruikbaar oor verskeie take ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Nader kyk: hoe taalfondasiemodelle leer (die vibe-weergawe) 🧠🧃

Taalfondasiemodelle (dikwels LLM's genoem) word tipies opgelei op groot versamelings teks. Hulle leer deur tekens te voorspel ( Brown et al., 2020 ). Dis dit. Geen geheime feetjiestof nie.

Maar die towerkrag is dat die voorspelling van tekens die model dwing om struktuur te leer ( CSET ):

  • grammatika en sintaksis

  • onderwerpverwantskappe

  • redenasie-agtige patrone (soms)

  • algemene reekse van gedagtes

  • hoe mense dinge verduidelik, stry, om verskoning vra, onderhandel, onderrig

Dis soos om te leer om miljoene gesprekke na te boots sonder om te “verstaan” hoe mense dit doen. Wat klink asof dit nie behoort te werk nie… en tog hou dit aan werk.

Een effense oordrywing: dis basies soos om menslike skryfwerk in 'n reuse probabilistiese brein saam te pers.
Aan die ander kant is daardie metafoor 'n bietjie vervloek. Maar ons beweeg 😄

8) Nader kyk: diffusiemodelle (hoekom beelde anders werk) 🎨🌀

Beeldfondasiemodelle gebruik dikwels diffusiemetodes ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Die rowwe idee:

  1. voeg geraas by beelde totdat hulle basies TV-staties is

  2. lei 'n model op om daardie geraas stap vir stap om te keer

  3. tydens generasie, begin met geraas en "ontgeraas" in 'n beeld wat deur 'n aanwysing gelei word ( Ho et al., 2020 )

Daarom voel beeldgenerering soos om 'n foto te "ontwikkel", behalwe dat die foto 'n draak is wat tekkies in 'n supermark se gang dra 🛒🐉

Diffusiemodelle is goed omdat:

  • hulle genereer hoë kwaliteit visuele elemente

  • hulle kan sterk deur teks gelei word

  • hulle ondersteun iteratiewe verfyning (variasies, inskildering, opskaling) ( Rombach et al., 2021 )

Hulle sukkel ook soms met:

  • teksweergawe binne beelde

  • fyn anatomie besonderhede

  • konsekwente karakteridentiteit oor tonele heen (dit verbeter, maar steeds)

9) Nader kyk: multimodale fondamentmodelle (teks + beelde + klank) 👀🎧📝

Multimodale fondamentmodelle poog om verskeie datatipes te verstaan ​​en te genereer:

Waarom dit in die werklike lewe saak maak:

  • kliëntediens kan skermkiekies interpreteer

  • toeganklikheidsinstrumente kan beelde beskryf

  • Onderwysprogramme kan diagramme verduidelik

  • skeppers kan formate vinnig remix

  • besigheidsinstrumente kan 'n skermkiekie van 'n dashboard "lees" en dit opsom

Onder die enjinkap belyn multimodale stelsels dikwels voorstellings:

  • verander 'n beeld in inbeddings

  • verander teks in inbeddings

  • leer 'n gedeelde ruimte waar "kat" ooreenstem met katpixels 😺 ( Radford et al., 2021 )

Dis nie altyd elegant nie. Soms word dit soos 'n kwilt aanmekaar gestik. Maar dit werk.

10) Fyn afstemming teenoor aansporing teenoor RAG (hoe jy die basismodel aanpas) 🧰

As jy probeer om 'n fondamentmodel prakties te maak vir 'n spesifieke domein (regs, medies, kliëntediens, interne kennis), het jy 'n paar hefbome:

Aanmoediging 🗣️

Vinnigste en eenvoudigste.

  • voordele: geen opleiding, onmiddellike iterasie

  • nadele: kan teenstrydig wees, konteksbeperkings, vinnige broosheid

Fyn afstemming 🎯

Oefen die model verder op jou voorbeelde.

  • voordele: meer konsekwente gedrag, beter domeintaal, kan die lengte van die prompt verminder

  • nadele: koste, datakwaliteitvereistes, risiko van ooraanpassing, onderhoud

Liggewig-afstemming (LoRA / adapters) 🧩

'n Meer doeltreffende weergawe van fyn afstemming ( Hu et al., 2021 ).

  • voordele: goedkoper, modulêr, makliker om te ruil

  • nadele: benodig steeds opleidingspyplyn en evaluering

RAG (herwinning-vermeerderde generasie) 🔎

Die model haal relevante dokumente uit jou kennisbasis en antwoorde deur hulle te gebruik ( Lewis et al., 2020 ).

  • voordele: opgedateerde kennis, interne aanhalings (as jy dit implementeer), minder heropleiding

  • nadele: herwinningskwaliteit kan dit maak of breek, benodig goeie chunking + inbeddings

Regtig: baie suksesvolle stelsels kombineer aansporing + RAG. Fyn afstemming is kragtig, maar nie altyd nodig nie. Mense spring te vinnig daarna omdat dit indrukwekkend klink 😅

11) Risiko's, limiete en die "moet asseblief nie blindelings ontplooi nie"-afdeling 🧯😬

Stigtingmodelle is kragtig, maar hulle is nie stabiel soos tradisionele sagteware nie. Hulle is meer soos… 'n talentvolle intern met 'n selfvertrouensprobleem.

Belangrike beperkings om voor te beplan:

Hallusinasies 🌀

Modelle mag uitvind:

  • vals bronne

  • verkeerde feite

  • geloofwaardige maar verkeerde stappe ( Ji et al., 2023 )

Versagtingsmaatreëls:

  • RAG met gegronde konteks ( Lewis et al., 2020 )

  • beperkte uitsette (skemas, gereedskapoproepe)

  • eksplisiete "moenie raai nie"-instruksie

  • verifikasielae (reëls, kruiskontroles, menslike hersiening)

Vooroordeel en skadelike patrone ⚠️

Omdat opleidingsdata mense weerspieël, kan jy kry:

Versagtingsmaatreëls:

Dataprivaatheid en -lekkasie 🔒

As jy vertroulike data in 'n model-eindpunt invoer, moet jy weet:

  • hoe dit gestoor word

  • of dit vir opleiding gebruik word

  • watter logging bestaan ​​daar

  • wat jou organisasie se behoeftes beheer ( NIST AI RMF 1.0 )

Versagtingsmaatreëls:

Vinnige inspuiting (veral met RAG) 🕳️

As die model onbetroubare teks lees, kan daardie teks probeer om dit te manipuleer:

Versagtingsmaatreëls:

Ek probeer jou nie bang maak nie. Dis net beter om te weet waar die vloerplanke kraak.

12) Hoe om 'n fondamentmodel vir jou gebruiksgeval te kies 🎛️

As jy 'n fondamentmodel kies (of op een bou), begin met hierdie aanwysings:

Definieer wat jy genereer 🧾

  • slegs teks

  • beelde

  • oudio

  • gemengde multimodale

Stel jou feitelikheidsgrens 📌

As jy hoë akkuraatheid benodig (finansies, gesondheid, regsgeleerdheid, veiligheid):

Besluit jou latensie-teiken ⚡

Klets is onmiddellik. Groepopsommings kan stadiger wees.
As jy onmiddellike reaksie benodig, maak modelgrootte en gasheerdienste saak.

Kaart privaatheid en voldoeningsbehoeftes 🔐

Sommige spanne vereis:

Balanseer begroting - en ops geduld 😅

Selfhosting gee beheer, maar voeg kompleksiteit by.
Bestuurde API's is maklik, maar kan duur en minder aanpasbaar wees.

'n Klein praktiese wenk: prototipe eers met iets makliks, dan verhard dit later. Om met die "perfekte" opstelling te begin, vertraag gewoonlik alles.

13) Wat is Grondslagmodelle in Generatiewe KI? (Die vinnige denkmodel) 🧠✨

Kom ons bring dit terug. Wat is Grondslagmodelle in Generatiewe KI?

Hulle is:

Hulle is nie een enkele argitektuur of handelsmerk nie. Hulle is 'n kategorie modelle wat soos 'n platform optree.

’n Fondasiemodel is minder soos ’n sakrekenaar en meer soos ’n kombuis. Jy kan baie maaltye daarin kook. Jy kan ook die roosterbrood verbrand as jy nie aandag gee nie… maar die kombuis is steeds baie handig 🍳🔥

14) Opsomming en wegneemetes ✅🙂

Fondasiemodelle is die herbruikbare enjins van generatiewe KI. Hulle word breedweg opgelei en dan aangepas vir spesifieke take deur middel van aanwysings, fyn afstemming en herwinning ( NIST , Stanford CRFM ). Hulle kan verstommend, slordig, kragtig en nou en dan belaglik wees – alles tegelyk.

Opsomming:

As jy enigiets met generatiewe KI bou, is die verstaan ​​van fondamentmodelle nie opsioneel nie. Dis die hele vloer waarop die gebou staan… en ja, soms wiebel die vloer 'n bietjie 😅

Gereelde vrae

Stigtingmodelle, in eenvoudige terme

'n Fondasiemodel is 'n groot, algemene KI-model wat op breë data opgelei is sodat dit vir baie take hergebruik kan word. Eerder as om een ​​model per taak te bou, begin jy met 'n sterk "basis"-model en pas dit aan soos nodig. Daardie aanpassing vind dikwels plaas deur middel van aanwysings, fyn afstemming, herwinning (RAG) of gereedskap. Die sentrale idee is breedte plus stuurbaarheid.

Hoe fondamentmodelle verskil van tradisionele taakspesifieke KI-modelle

Tradisionele KI lei dikwels 'n aparte model vir elke taak op, soos sentimentanalise of vertaling. Grondslagmodelle keer daardie patroon om: oefen een keer voor, en hergebruik dit dan oor baie funksies en produkte. Dit kan gedupliseerde pogings verminder en die lewering van nuwe vermoëns versnel. Die afweging is dat hulle minder voorspelbaar kan wees as klassieke sagteware, tensy jy beperkings en toetsing byvoeg.

Grondslagmodelle in generatiewe KI

In generatiewe KI is fondamentmodelle die basisstelsels wat nuwe inhoud soos teks, beelde, klank, kode of multimodale uitsette kan produseer. Hulle is nie beperk tot etikettering of klassifikasie nie; hulle genereer reaksies wat soos mensgemaakte werk lyk. Omdat hulle breë patrone tydens vooropleiding aanleer, kan hulle baie aanwysingstipes en -formate hanteer. Hulle is die "basislaag" agter die meeste moderne generatiewe ervarings.

Hoe fondamentmodelle leer tydens vooropleiding

Die meeste taalbasismodelle leer deur tekens te voorspel, soos die volgende woord of ontbrekende woorde in die teks. Daardie eenvoudige doelwit dryf hulle om struktuur soos grammatika, styl en algemene verduidelikingspatrone te internaliseer. Hulle kan ook 'n groot hoeveelheid wêreldkennis absorbeer, hoewel nie altyd betroubaar nie. Die resultaat is 'n sterk algemene voorstelling wat jy later na spesifieke werk kan stuur.

Die verskil tussen aansporing, fyn afstemming, LoRA en RAG

Aanwysings is die vinnigste manier om gedrag deur instruksies te stuur, maar dit kan broos wees. Fyn afstemming oefen die model verder op jou voorbeelde vir meer konsekwente gedrag, maar dit voeg koste en onderhoud by. LoRA/adapters is 'n ligter fyn afstemmingsbenadering wat dikwels goedkoper en meer modulêr is. RAG haal relevante dokumente op en het die modelantwoord met behulp van daardie konteks, wat help met varsheid en gronding.

Wanneer om RAG te gebruik in plaas van fyn afstemming

RAG is dikwels 'n sterk keuse wanneer jy antwoorde benodig wat gegrond is op jou huidige dokumente of interne kennisbasis. Dit kan "raaiwerk" verminder deur die model van relevante konteks te voorsien tydens generering. Fyn afstemming is 'n beter pasmaat wanneer jy konsekwente styl, domeinfrasering of gedrag benodig wat aanwysings nie betroubaar kan produseer nie. Baie praktiese stelsels kombineer aanwysings + RAG voordat hulle na fyn afstemming streef.

Hoe om hallusinasies te verminder en meer betroubare antwoorde te kry

'n Algemene benadering is om die model met herwinning (RAG) te grond sodat dit naby die gegewe konteks bly. Jy kan ook uitsette met skemas beperk, gereedskapoproepe vir sleutelstappe vereis, en eksplisiete "moenie raai nie"-instruksies byvoeg. Verifikasielae is ook belangrik, soos reëlkontroles, kruiskontrole en menslike hersiening vir gebruiksgevalle met hoër risiko's. Behandel die model soos 'n probabilistiese helper, nie 'n bron van waarheid by verstek nie.

Die grootste risiko's met fondamentmodelle in produksie

Algemene risiko's sluit in hallusinasies, bevooroordeelde of skadelike patrone van opleidingsdata, en privaatheidslekkasie as sensitiewe data swak hanteer word. Stelsels kan ook kwesbaar wees vir vinnige inspuiting, veral wanneer die model onbetroubare teks uit dokumente of webinhoud lees. Versagtingsmaatreëls sluit tipies bestuur, rooi-spanwerk, toegangsbeheer, veiliger aanwysingspatrone en gestruktureerde evaluering in. Beplan vroegtydig vir hierdie risiko's eerder as om later op te laai.

Vinnige inspuiting en hoekom dit saak maak in RAG-stelsels

Vinnige inspuiting is wanneer onbetroubare teks probeer om instruksies te ignoreer, soos "ignoreer vorige aanwysings" of "onthul geheime". In RAG kan herwinbare dokumente daardie kwaadwillige instruksies bevat, en die model kan dit volg as jy nie versigtig is nie. 'n Algemene benadering is om stelselinstruksies te isoleer, herwinbare inhoud te ontsmet en op gereedskapgebaseerde beleide staat te maak eerder as slegs aanwysings. Toetsing met teenstrydige insette help om swak plekke te openbaar.

Hoe om 'n fondamentmodel vir jou gebruiksgeval te kies

Begin deur te definieer wat jy moet genereer: teks, beelde, klank, kode of multimodale uitsette. Stel dan jou feitelikheidsstandaard - domeine met hoë akkuraatheid benodig dikwels gronding (RAG), validering en soms menslike hersiening. Oorweeg latensie en koste, want 'n sterk model wat stadig of duur is, kan moeilik wees om te lewer. Laastens, koppel privaatheid en voldoeningsbehoeftes aan ontplooiingsopsies en -kontroles.

Verwysings

  1. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) - Stigtingmodel (Glossariumterm) - csrc.nist.gov

  2. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) - NIST AI 600-1: Generatiewe KI-profiel - nvlpubs.nist.gov

  3. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) - NIST AI 100-1: KI Risikobestuursraamwerk (KI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford Sentrum vir Navorsing oor Stigtingmodelle (CRFM) - Verslag - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Oor die geleenthede en risiko's van grondslagmodelle (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Taalmodelle is min-skoot leerders (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Herwinning-Augmented Generation vir Kennisintensiewe NLP-take (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Lae-rang aanpassing van groot taalmodelle (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Vooropleiding van Diep Tweerigtingtransformators vir Taalbegrip (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Fynafgestelde Taalmodelle is Nul-Skot Leerders (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. ACM Digitale Biblioteek - Opname van Hallusinasies in Natuurlike Taalgenerering (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Leer van oordraagbare visuele modelle uit natuurlike taaltoesig (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Geraasverwydering van Diffusie Probabilistiese Modelle (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Hoë-resolusie beeldsintese met latente diffusiemodelle (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Herwinning van digte gedeeltes vir die beantwoording van vrae in die oop domein (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

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

  17. OpenAI - Bekendstelling van Whisper - openai.com

  18. arXiv - Natuurlike TTS-sintese deur WaveNet te kondisioneer op Mel-spektrogramvoorspellings (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Sentrum vir Sekuriteit en Opkomende Tegnologie (CSET), Georgetown Universiteit - Die verrassende krag van volgende-woord voorspelling: groot taalmodelle verduidelik (deel 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Onttrekking van opleidingsdata uit groot taalmodelle (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Vinnige Inspuiting - genai.owasp.org

  22. arXiv - Meer as wat jy gevra het: 'n Omvattende Analise van Nuwe Prompt Injection-bedreigings vir Toepassing-geïntegreerde Groot Taalmodelle (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. OWASP-spiekbriefreeks - LLM-spiekbrief vir die voorkoming van vinnige inspuitings - cheatsheetseries.owasp.org

Vind die nuutste KI by die amptelike KI-assistentwinkel

Oor Ons

Terug na blog