Базовые модели: узнайте, на чем построен ИИ

Говоря более понятным языком, врач пойдет в медицинскую школу и будет обучаться медицинским процедурам. Для доктора ИИ этот опыт станет базовой моделью. Если бы вам нужен ИИ карате, данные о тренировках врача были бы бесполезны. Вместо этого он будет тренироваться в технике боевых искусств, чтобы создать свою базовую модель. Базовая модель является результатом обработки больших объемов данных и значительного машинного обучения, проведенного на этих данных.

Для реального ИИ базовые модели обычно состоят из данных, которые немного легче ввести в компьютер, чем медицинские методы или удары с разворота. На обучение ИИ для создания базовой модели уходит огромное количество текста. Вместо текста можно использовать языки программирования для создания базовых моделей, способных программировать. Изображения и звук также были популярны для базовых моделей, что позволяет создавать инструменты искусственного интеллекта, которые могут создавать новые изображения, распознавать или генерировать речь или создавать новую музыку.

Однако создание фундамента модели (Foundation) – непростая задача. Помимо огромных объемов данных, которые ИИ должен изучить, необходимы невероятные вычислительные мощности для обработки машинного обучения, которое происходит с этими данными. Это часть того, что делает базовые модели настолько важными, поскольку было бы неэффективно создавать новую модель для каждого нового применения ИИ. Вместо этого популярные и мощные модели фундаментов могут быть адаптированы для различных применений.

Что касается текста, то Gemma, Mistral и Llama 2 — одни из самых популярных моделей для текстовой генерации. Некоторые модели, такие как Kosmos 2, являются многомодельными и могут обрабатывать несколько типов данных, что позволяет им понимать изображения и текст.

Модели Foundation могут показаться далекими от пользователей, но на самом деле они стали доступны благодаря недавнему появлению большего количества компьютеров с искусственным интеллектом, способных запускать эти модели на специальном оборудовании. Графические процессоры NVIDIA RTX оснащены именно таким типом оборудования: тензорными ядрами, специально разработанными для повышения производительности искусственного интеллекта.

С помощью приложения NVIDIA ChatRTX вы можете довольно просто запустить базовые модели Mistral и Llama 2 на ПК и ноутбуках с Windows, оснащенных оборудованием NVIDIA RTX. С помощью генерации с расширенным поиском (RAG) вы даже можете ввести некоторые свои собственные данные в большую языковую модель, чтобы она могла предоставить релевантные ответы. Например, вы можете передать ему заметки к научно-фантастическому роману, который вы пишете, и запрашивать подробности каждый раз, когда вы их забудете. Ответы быстрые, поскольку модель запускается локально, без задержек при отправке ее для облачной обработки, и, тем самым, ваши данные более безопасны, поскольку их не нужно отправлять с вашего компьютера.

Понимая базовые модели, вы сможете лучше найти правильный инструмент для работы при поиске приложений искусственного интеллекта, которые могут вам помочь. Для получения дополнительной информации о последних разработках в области искусственного интеллекта и простых для понимания объяснений посетите серию блогов NVIDIA AI Decoded с еженедельными обновлениями и советами по инструментам искусственного интеллекта, которые вы можете увидеть в действии.