Stiftung Modelle
Analysten glauben, dass wir in das industrielle Zeitalter der künstlichen Intelligenz eintreten. Foundation-Modelle (FMs) - große, vortrainierte KI-Modelle, die leicht an neue Anwendungsfälle angepasst werden können - revolutionieren die kreative Arbeit und werden in den kommenden Jahren voraussichtlich immer mehr Wissensarbeit ergänzen oder übernehmen, da immer mehr Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen von FM-basierter KI angegangen werden. diese Seite bietet eine Einführung in das beeindruckende Potenzial von Foundation-Modellen und beschreibt, wie man sie so einrichtet, dass sie Ihre Aufgaben erfüllen.
Stiftungsmodelle verstehen: Wie funktionieren Stiftungsmodelle?
Foundation Models (FMs) sind da, und sie werden die Landschaft der KI-Systeme nachhaltig verändern. Diese großen vortrainierten KI-Modelle, die leicht an neue Anwendungsfälle angepasst werden können, revolutionieren die kreative Arbeit und werden in den kommenden Jahren voraussichtlich immer mehr Wissensarbeit ergänzen oder übernehmen, wenn Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen angegangen werden.
Im Folgenden konzentrieren wir uns auf Foundation-Modelle im Allgemeinen, über Modalitäten und Anwendungen hinweg. Spezifischere Informationen über Large Language Models (LLMs) - Grundmodelle für natürliche Sprache - finden Sie auf dieser Seite. Mehr zu generativen KI-Anwendungen und Anwendungsfällen finden Sie hier.
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Was sind Stiftungsmodelle?
Basismodelle sind Modelle, die auf großen und vielfältigen Daten in großem Maßstab trainiert werden. Sie können für ein breites Spektrum nachgelagerter Aufgaben verwendet oder angepasst werden und bilden so die "Grundlage" für andere Modelle.
In den letzten Jahren wurden mehrere Dutzend FMs entwickelt, von denen die meisten generative KI-Modelle waren, die von einer Modalität in eine andere "übersetzen", z. B.z. B. Text zu Text(GPT), Text zu Bild(DALL-E), Bild zu Text(BLIP), Sprache zu Text(Whisper), Text zu 3D(DreamFusion), Text zu kurzem Video(Make A Video), Text zu längerem Video(Phenaki), Video zu Video(Gen1) und Text zu 3D-Video(Make a video 3D). Das Verbinden von Text und Bildern(CLIP) und die Segmentierung(SAM) sind zwei Beispiele für andere Aufgaben, die von FMs angegangen wurden.
Foundation-Modelle werden darauf trainiert, eine sehr einfache Aufgabe auszuführen, z. B. ein Bild zu rekonstruieren oder das nächste Wort vorherzusagen. Dennoch entwickeln sie komplexe, unerwartete Verhaltensstrategien, um dies zu erreichen (Emergenz). Sie können auch so gesteuert werden, dass sie eine breite Palette von Aufgaben erfüllen, so dass sie nahezu universell werden (Homogenisierung). Das bedeutet aber auch, dass sie ein unerwartetes Verhalten zeigen können, so dass sie mit den Erwartungen in Einklang gebracht werden müssen.
Es sei darauf hingewiesen, dass sich der Bereich der Stiftungsmodelle rasch weiterentwickelt und dass zum Zeitpunkt der Lektüre dieses Artikels möglicherweise schon neuere und noch fortschrittlichere Modelle verfügbar sind.
Grundlagenmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache
Große Sprachmodelle - Basismodelle, die auf die Ausgabe von Text spezialisiert sind - sind fortschrittliche Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), die die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache revolutioniert haben. Diese Modelle, wie z. B. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) von OpenAI und seine Nachfolger, sind darauf ausgelegt, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, was sie zu leistungsstarken Werkzeugen für eine breite Palette von Anwendungen macht.
Grundlage Modelle für die Bilderzeugung
Basismodelle für die Bilderzeugung sind leistungsstarke KI-Systeme, die in der Lage sind, Bilder auf der Grundlage von Textaufforderungen, anderen Bildern, Bildprimitiven oder anderen Arten von Anleitungen zu erzeugen. Die derzeit populärsten Modelle wie Stable Diffusion, Dall-e 2 oder Midjourney sind Deep-Learning-Modelle, die Bilder auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache (Prompts) erzeugen können, die oft auch auf andere Aufgaben wie Inpainting oder Outpainting angewendet werden können. Die KI-Bilderzeugung hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht, und wir erwarten, dass sich dieser Trend fortsetzen wird. Neue Anwendungen sind im Kommen, zum Beispiel mit verschiedenen Modalitäten wie Text zu 3D-Bild, Text zu Video oder Video zu Video.
Grundlage Modelle für die Computer Vision
Basismodelle für die Computer Vision sind große, leistungsstarke Modelle, die mit großen Datenmengen trainiert wurden. Beispiele hierfür sind Vision Transformer (ViT) zur Bildklassifizierung, You Only Look Once (YOLO) zur Objekterkennung und Segment Anything (SAM) zur Segmentierung. In der Regel wählen Sie eines dieser Modelle auf der Grundlage seiner Leistung bei einer bestimmten Aufgabe aus und nehmen dann eine weitere Feinabstimmung anhand Ihres anwendungsspezifischen Datensatzes vor.
Wie Stiftungsmodelle trainiert werden
Basismodelle werden über einen langen Zeitraum auf großen Datenbeständen trainiert. Während dies früher nur für große Unternehmen mit riesigen Budgets möglich war, ermöglichen innovative Techniken wie Low-Rank-Adaptation und Quantisierung sowie immer leistungsfähigere Hardware das Trainieren von Modellen von Grund auf innerhalb vernünftiger Budgeteinschränkungen. Typischerweise werden Basismodelle in mehreren Stufen mit verschiedenen Datensätzen und unterschiedlichen Verlustfunktionen trainiert (selbstüberwachtes, überwachtes, verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback). Jüngste Erkenntnisse zeigen auch, dass für spezielle Anwendungsfälle die Datenqualität wichtiger ist als die Quantität. Wenn Sie mehr wissen möchten, können Sie sich gerne an uns wenden.
Die Zukunft der Stiftungsmodelle
Foundation-Modelle verfügen über eine nie dagewesene Kreativität, Denkfähigkeit und Problemlösungskompetenz. Sie werden einmal ausgebildet und können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden. Sie bieten einzigartige Möglichkeiten und das Potenzial für positive gesellschaftliche Auswirkungen, wenn sie mit den richtigen ethischen Überlegungen und Sicherheitsvorkehrungen eingesetzt werden. Wir sehen einige wichtige Themen für die Zukunft der Stiftungsmodelle:
Fachwissen
WährendBasismodelle allgemeine Aufgaben sehr gut erfüllen können, werden sie von Expertenmodellen bei spezifischen Aufgaben noch übertroffen. Die nächste große Frage ist, wie man einem Basismodell effizient beibringen kann, ein Experte in einem bestimmten Bereich oder Thema zu sein. Eine Technik zur weiteren Anpassung von Basismodellen ist die Feinabstimmung, bei der das Basismodell mit zusätzlichen Daten und Wissen spezialisiert werden kann oder ihm ein bestimmter Stil der Generierung beigebracht wird.
Multimodalität
Basismodellewerden zunehmend multimodal, d.h. sie behandeln alle Modalitäten von Daten (Text, Bild, Video, Audio,...) auf die gleiche Weise.
Commoditization
AI-Lösungenwerden zunehmend standardisiert und produktiv gemacht, insbesondere traditionelle AI-Aufgaben. Wir gehen davon aus, dass sich dieser Trend fortsetzen und auch auf generative KI ausweiten wird.
Anwendungen des Stiftungsmodells
Von Effizienz- und Produktivitätssteigerungen für Wissensarbeiter über Wachstumschancen in neuen Geschäftsbereichen bis hin zu neuen Anwendungen wie der Arzneimittel- und Materialforschung wird der Aufstieg von Stiftungsmodellen erhebliche Auswirkungen haben.
Kreativer Sektor
Bilderzeugungsmodelle können zu leistungsfähigen Assistenten für Designer werden und einen geschäftlichen Mehrwert schaffen, indem sie Entwürfe auf der Grundlage ihrer Eingaben und ihres Stils vorschlagen. Die Bewältigung einer bestimmten Aufgabe, wie z. B. die Generierung von geführten, realistisch aussehenden Innenraumgestaltungen, erfordert die Leistungsfähigkeit von Basismodellen sowie eine Feinabstimmung auf speziell vorbereiteten Domänendaten.
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Kundenbetreuung
Chatbots und virtuelle Assistenten, die von LLMs angetrieben werden, sind in der Lage, eine breite Palette von Kunden- oder Mitarbeiterfragen zu verstehen und auf eine zugängliche, konversationelle, mehrsprachige und effiziente Weise zu beantworten, was die Zufriedenheit Ihrer Kunden oder die Produktivität Ihrer Mitarbeiter erhöht. Wichtig ist, dass diese virtuellen Assistenten verbessert werden können, indem man ihnen eine bestimmte Datenquelle (z. B. die Wissensdatenbank Ihres Unternehmens) zur Verfügung stellt, um die Genauigkeit der gegebenen Antworten weiter zu erhöhen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogpost.
Rechtliches
Das Verfassen und Überprüfen von Rechtsdokumenten wie Verträgen, Urkunden oder Patenten oder das Zusammenfassen langer Dokumente im Rechtsbereich ist zeit- und ressourcenintensiv. Basismodelle, insbesondere LLMs, können die Prozesse beschleunigen und die Produktivität der Mitarbeiter erhöhen. Diese Modelle können so spezialisiert werden, dass sie juristische Sprache verstehen, was sie zu leistungsstarken Assistenten im juristischen Bereich macht.
Und viele mehr!
Der Bereich der Foundation Models entwickelt sich rasant, und alle zwei Tage entstehen neue Lösungen und Anwendungsfälle. Als führender Anbieter von ML-Dienstleistungen ist ML6 bestrebt, an der Spitze dieser Entwicklungen zu bleiben und ständig neue Wege zur Anwendung von FMs zu erforschen, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.
Typische Herausforderungen LLM: Funktional und technisch
FMOps
Mit dem Eintritt in das Zeitalter der Foundation Models vollzieht sich bei MLOps ein tiefgreifender Wandel, bei dem die Kombination mehrerer aufgabenspezifischer Modelle und Geschäftslogiken im nachgelagerten Bereich einer vorgelagerten intelligenten Datenaufbereitung, Feinabstimmung und Steuerung des entstehenden FM-Verhaltens sowie einer weiteren Nachbearbeitung und Verkettung der Foundation Model-Ausgaben weicht. Foundation Model Ops (FMOps) bezieht sich auf die operativen Fähigkeiten, die für die Anpassung, Bereitstellung, Optimierung und Überwachung von Foundation-Modellen als Teil einer Anwendung erforderlich sind. Die Anpassung, die Feinabstimmung, Anleitung (Prompting), Nachbearbeitung und Verkettung umfasst, ist die radikalste Veränderung bei der Einführung von Stiftungsmodellen im Vergleich zu traditionellen MLOps.
AI-Ausrichtung
Einer der Hauptunterschiede zwischen traditionellen maschinellen Lernmodellen und Stiftungsmodellen ist ihr emergentes Verhalten - d. h. die Tatsache, dass sie komplexe, unerwartete Verhaltensstrategien entwickeln, um die einfache Aufgabe zu erfüllen, für die sie trainiert wurden (z. B. das nächste Wort vorherzusagen). In Zukunft wird eine der größten Herausforderungen für Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens darin bestehen, ein Modell zu lenken und sicherzustellen, dass sein Verhalten nicht nur in Bezug auf die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe, sondern auch in Bezug auf Normen, Werte, menschliche Erwartungen und ethische Grundsätze abgestimmt ist.
Vertrauenswürdige KI
Basismodelle sind mit ethischen Herausforderungen konfrontiert, darunter das Potenzial für Verzerrungen und die Aufrechterhaltung schädlicher Stereotypen aufgrund von verzerrten Trainingsdaten, das Risiko, dass KI-Halluzinationen falsche oder unsinnige Inhalte erzeugen, die böswillig zur Verbreitung von Fehlinformationen ausgenutzt werden könnten, die mangelnde Transparenz der Trainingsdaten, Fragen des Datenschutzes und die mangelnde Kenntnis aktueller Ereignisse oder Fakten. Diese und andere ethische Risiken müssen berücksichtigt und gemildert werden.
Urheberrecht und andere rechtliche Herausforderungen
Die Regulierung hinkt der Innovation oft hinterher, was auch im Bereich der Basismodelle der Fall ist. Im Zusammenhang mit Basismodellen ergeben sich neue rechtliche Fragen, wie z. B. Überlegungen zum Datenschutz und zum Urheberrecht für Trainingsdaten, die zum Trainieren dieser Modelle verwendet werden, sowie zur Gewährleistung von Transparenz und Risikomanagement für nachgelagerte Anwendungsfälle, die Basismodelle als Grundlage verwenden. Der jüngste Entwurf des kommenden EU-KI-Gesetzes hat kürzlich Bestimmungen zu Basismodellen und generativer KI hinzugefügt.
Übersicht über die Lösungen mit LLMs
Foundation Model-Lösungen sind in verschiedenen Formen erhältlich:
Für einige Anwendungsfälle reicht es aus, ein bestehendes Basismodell zu übernehmen.
Für andere Anwendungsfälle ist eine Feinabstimmung eines bestehenden Basismodells erforderlich.
In anderen Szenarien kann jedoch ein von Grund auf neu trainiertes benutzerdefiniertes Modell der richtige Weg sein.
Zu den entscheidenden Schritten beim Aufbau einer Lösung, die auf einem Foundation-Modell basiert, gehören:
Wahl des Stiftungsmodells
Bei der Wahl des richtigen FM für Ihren Anwendungsfall müssen Sie die folgenden Kompromisse berücksichtigen: Open-Source-Modelle vs. kommerzielle Modelle, Selbst-Hosting vs. API-Zugang, erlaubte kommerzielle Nutzung vs. nur für die Forschung, sowie Modellleistung und Latenz, Preisgestaltung und Dateneigentum.
Analyse von Kosten und TCO
Um unangenehme Überraschungen zu vermeiden, sollten Sie bei der Konzeption Ihrer Lösung unbedingt die anfänglichen Investitions- und Betriebskosten berücksichtigen. Je nachdem, wie Sie Ihre Lösung nutzen wollen, sind einige Optionen (z. B. die Verwendung einer Token-basierten API) möglicherweise nicht praktikabel.
Prompt Engineering
Prompt Engineering umfasst die Definition, Verfeinerung und Optimierung einer Prompt-Vorlage, um die genauesten und relevantesten Ergebnisse aus dem Modell zu erhalten. Durch die Bereitstellung zusätzlicher Informationen können Sie das Modell in Bezug auf Inhalt, Unternehmensstil/-ton und Struktur in die gewünschte Richtung lenken.
MLOps/LLMOps/FMOps
Ein entscheidender Teil der Arbeit mit Foundation-Modelllösungen in der Produktion bezieht sich auf Versionskontrolle, Feinabstimmung von Pipelines, Modellauswechselbarkeit, Leistungsüberwachung, ... Um Ihr Modell in die Produktion zu bringen (und zu behalten!), müssen Sie die Feinheiten von MLOps für Foundation-Modelle berücksichtigen - FMOps.
Lesen Sie unseren ausführlichen Experten-Blogpost über Foundation Model Operations ( FMOps), um ein besseres Verständnis von FMOps, Foundation-Modellen und dem Modell zu erhalten.
- Entwicklung von KI-Systemen im Zeitalter der Stiftungsmodelle: Von MLOps zu FMOps [Pt.1]
- Entwicklung von KI-Systemen im Zeitalter der Stiftungsmodelle: Von MLOps zu FMOps [Pt.2]
Datenverarbeitung
Während einige glauben, dass KI ein modellzentrierter Bereich ist, sind wir der Meinung, dass dieser Bereich, insbesondere mit dem Aufkommen von Foundation Models, zunehmend datenzentriert ist. Die Einrichtung der richtigen Prozesse zur Verarbeitung und Speicherung der für Ihren Anwendungsfall relevanten Daten, z. B. Daten von Dritten oder interne Daten, spielt nach wie vor eine entscheidende Rolle.
Prompt-Analysen
Bei der Arbeit mit nicht-deterministischen Systemen ist es von entscheidender Bedeutung, genau zu erfassen, wie Ihre Lösung genutzt wird (sowohl Input als auch Output). So können Sie zum Beispiel die Nutzung Ihrer Lösung überwachen oder sogar die der Lösung bereitgestellten Inhalte untersuchen.
Nehmen Sie Kontakt mit unseren Experten auf
ML6 verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Bereitstellung von kundenspezifischen Lösungen, die Foundation Models zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme einsetzen. Unser Expertenteam kann mit Ihnen zusammenarbeiten, um eine Foundation Model-Lösung zu entwickeln, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist, sei es für die Automatisierung des Kundendienstes oder die Verbesserung der Inhaltserstellung. Foundation Models sind ein entscheidender Faktor für Unternehmen, die innovativ sein und ihre Wettbewerbsposition in ihrer Branche sichern wollen.
