जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत?

जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत?

थोडक्यात उत्तर: फाउंडेशन मॉडेल्स हे मोठे, सामान्य हेतूचे एआय मॉडेल्स आहेत जे विस्तृत, विस्तृत डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जातात, नंतर प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग, टूल्स किंवा रिट्रीव्हलद्वारे अनेक कामांसाठी (लेखन, शोध, कोडिंग, प्रतिमा) अनुकूलित केले जातात. जर तुम्हाला विश्वासार्ह उत्तरे हवी असतील, तर त्यांना सुधारू देण्याऐवजी ग्राउंडिंग (जसे की RAG), स्पष्ट मर्यादा आणि तपासणीसह जोडा.

महत्वाचे मुद्दे:

व्याख्या : एका व्यापकपणे प्रशिक्षित बेस मॉडेलचा वापर अनेक कामांमध्ये केला जातो, प्रति मॉडेल एक काम नाही.

अनुकूलन : वर्तन नियंत्रित करण्यासाठी प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग, LoRA/अ‍ॅडॉप्टर, RAG आणि साधने वापरा.

जनरेटिव्ह फिट : ते मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ, कोड आणि मल्टीमॉडल सामग्री निर्मितीला चालना देतात.

गुणवत्ता सिग्नल : नियंत्रणक्षमता, कमी भ्रम, बहुआयामी क्षमता आणि कार्यक्षम अनुमान यांना प्राधान्य द्या.

जोखीम नियंत्रणे : प्रशासन आणि चाचणीद्वारे भ्रम, पूर्वाग्रह, गोपनीयता गळती आणि त्वरित इंजेक्शनसाठी योजना.

जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत? इन्फोग्राफिक

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय कंपनी म्हणजे काय?
एआय कंपन्या उत्पादने, संघ आणि महसूल मॉडेल कसे तयार करतात ते समजून घ्या.

🔗 एआय कोड कसा दिसतो?
पायथॉन मॉडेल्सपासून ते एपीआय पर्यंत एआय कोडची उदाहरणे पहा.

🔗 एआय अल्गोरिथम म्हणजे काय?
एआय अल्गोरिदम काय आहेत आणि ते निर्णय कसे घेतात ते जाणून घ्या.

🔗 एआय तंत्रज्ञान म्हणजे काय?
ऑटोमेशन, विश्लेषणे आणि बुद्धिमान अॅप्सना शक्ती देणारे मुख्य एआय तंत्रज्ञान एक्सप्लोर करा.

१) फाउंडेशन मॉडेल्स - धुक्याशिवाय व्याख्या 🧠

फाउंडेशन मॉडेल हे एक मोठे, सामान्य-उद्देशीय एआय मॉडेल आहे जे ब्रॉड डेटावर प्रशिक्षित केले जाते (सहसा ते भरपूर असते) जेणेकरून ते फक्त एकच नाही तर अनेक कार्यांसाठी अनुकूलित केले जाऊ शकते ( NIST , Stanford CRFM ).

यासाठी वेगळे मॉडेल तयार करण्याऐवजी:

  • ईमेल लिहिणे

  • प्रश्नांची उत्तरे देणे

  • पीडीएफ सारांशित करणे

  • प्रतिमा तयार करणे

  • सपोर्ट तिकिटांचे वर्गीकरण

  • भाषांचे भाषांतर करणे

  • कोड सूचना करणे

…तुम्ही एका मोठ्या बेस मॉडेलला प्रशिक्षित करता जे "जगाला अस्पष्ट सांख्यिकीय पद्धतीने शिकते", नंतर तुम्ही ते प्रॉम्प्ट, फाइन-ट्यूनिंग किंवा जोडलेल्या साधनांसह विशिष्ट कामांमध्ये जुळवून घेता बोम्मासानी आणि इतर, २०२१ ).

दुसऱ्या शब्दांत सांगायचे तर: हे एक सामान्य इंजिन जे तुम्ही चालवू शकता.

आणि हो, कीवर्ड "सामान्य" आहे. हीच संपूर्ण युक्ती आहे.

२) जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत? (ते विशेषतः कसे बसतात) 🎨📝

तर, जनरेटिव्ह एआय मधील फाउंडेशन मॉडेल्स म्हणजे काय? ते असे अंतर्निहित मॉडेल आहेत जे नवीन सामग्री - मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ, कोड, व्हिडिओ आणि वाढत्या प्रमाणात ... या सर्वांचे मिश्रण ( एनआयएसटी , एनआयएसटी जनरेटिव्ह एआय प्रोफाइल निर्माण .

जनरेटिव्ह एआय म्हणजे फक्त "स्पॅम / स्पॅम नाही" सारख्या लेबल्सचा अंदाज लावणे नाही. ते असे आउटपुट तयार करण्याबद्दल आहे जे एखाद्या व्यक्तीने बनवल्यासारखे दिसतात.

  • परिच्छेद

  • कविता

  • उत्पादन वर्णन

  • चित्रे

  • गाणी

  • अ‍ॅप प्रोटोटाइप

  • कृत्रिम आवाज

  • आणि कधीकधी अविश्वसनीयपणे आत्मविश्वासपूर्ण मूर्खपणा 🙃

फाउंडेशन मॉडेल्स विशेषतः चांगले आहेत कारण:

ते "बेस लेयर" आहेत - ब्रेडच्या पिठासारखे. तुम्ही ते बॅगेट, पिझ्झा किंवा दालचिनी रोलमध्ये बेक करू शकता... हे परिपूर्ण रूपक नाही, पण तुम्ही मला समजावून सांगितले 😄

३) त्यांनी सर्वकाही का बदलले (आणि लोक त्यांच्याबद्दल बोलणे का थांबवत नाहीत) 🚀

फाउंडेशन मॉडेल्सच्या आधी, बरेच एआय कार्य-विशिष्ट होते:

  • भावना विश्लेषणासाठी एक मॉडेल प्रशिक्षित करा

  • दुसऱ्याला भाषांतरासाठी प्रशिक्षित करा

  • प्रतिमा वर्गीकरणासाठी दुसऱ्याला प्रशिक्षण द्या

  • नामांकित अस्तित्व ओळखण्यासाठी दुसऱ्याला प्रशिक्षण द्या

ते काम करत होते, पण ते हळू, महाग आणि थोडेसे... ठिसूळ होते.

फाउंडेशन मॉडेल्सनी ते उलट केले:

तो पुनर्वापर हा गुणक आहे. कंपन्या २० वेळा चाक पुन्हा शोधण्याऐवजी एका मॉडेल कुटुंबाच्या वर २० वैशिष्ट्ये तयार करू शकतात.

तसेच, वापरकर्ता अनुभव अधिक नैसर्गिक झाला:

  • तुम्ही "वर्गीकरणकर्ता वापरत नाही"

  • तुम्ही मॉडेलशी असे बोलता जसे ती एक मदतगार सहकारी आहे जी कधीही झोपत नाही ☕🤝

कधीकधी ते एखाद्या सहकाऱ्यासारखे असते जो आत्मविश्वासाने सर्वकाही चुकीचा समजतो, पण अरे. वाढ.

४) मूळ कल्पना: पूर्वप्रशिक्षण + अनुकूलन 🧩

जवळजवळ सर्व फाउंडेशन मॉडेल्स एका पॅटर्नचे अनुसरण करतात ( स्टॅनफोर्ड सीआरएफएम , एनआयएसटी ):

पूर्वप्रशिक्षण ("इंटरनेटसारखे आत्मसात करणे" टप्पा) 📚

NIST वापरून मोठ्या, विस्तृत डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते . भाषा मॉडेल्ससाठी, याचा अर्थ सहसा गहाळ शब्द किंवा पुढील टोकनचा अंदाज लावणे असा होतो ( डेव्हलिन एट अल., २०१८ , ब्राउन एट अल., २०२० ).

मुद्दा त्याला एकच काम शिकवण्याचा नाही. मुद्दा त्याला सामान्य प्रतिनिधित्व :

  • व्याकरण

  • तथ्ये (काही प्रकारची)

  • तर्क करण्याच्या पद्धती (कधीकधी)

  • लेखन शैली

  • कोड रचना

  • सामान्य मानवी हेतू

अनुकूलन ("ते व्यावहारिक बनवा" हा टप्पा) 🛠️

नंतर तुम्ही खालीलपैकी एक किंवा अधिक वापरून ते अनुकूलित करा:

  • सूचना (सोप्या भाषेत सूचना)

  • सूचना ट्यूनिंग (सूचनांचे पालन करण्यास प्रशिक्षण देणे) ( वेई आणि इतर, २०२१ )

  • फाइन-ट्यूनिंग (तुमच्या डोमेन डेटाचे प्रशिक्षण)

  • LoRA / अडॅप्टर (हलके ट्यूनिंग पद्धती) ( हू आणि इतर, २०२१ )

  • आरएजी (पुनर्प्राप्ती-संवर्धित पिढी - मॉडेल तुमच्या कागदपत्रांचा सल्ला घेते) ( लुईस आणि इतर, २०२० )

  • साधनांचा वापर (कॉलिंग फंक्शन्स, अंतर्गत सिस्टम ब्राउझिंग इ.)

म्हणूनच तेच बेस मॉडेल एक प्रेमकथा लिहू शकते... आणि नंतर पाच सेकंदांनंतर SQL क्वेरी डीबग करण्यास मदत करू शकते 😭

५) फाउंडेशन मॉडेलची चांगली आवृत्ती कशामुळे बनते? ✅

हा तो भाग आहे जो लोक वगळतात आणि नंतर पश्चात्ताप करतात.

"चांगले" फाउंडेशन मॉडेल फक्त "मोठे" नसते. मोठे फाउंडेशन मदत करते, नक्कीच... पण ते एकमेव गोष्ट नाही. फाउंडेशन मॉडेलच्या चांगल्या आवृत्तीमध्ये सहसा हे असते:

मजबूत सामान्यीकरण 🧠

ते कार्य-विशिष्ट पुनर्प्रशिक्षणाची आवश्यकता न पडता अनेक कामांमध्ये चांगले काम करते ( बोम्मासानी आणि इतर, २०२१ ).

स्टीअरिंग आणि नियंत्रणक्षमता 🎛️

ते खालील सूचनांचे विश्वसनीयरित्या पालन करू शकते:

  • "संक्षिप्त रहा"

  • "बुलेट पॉइंट्स वापरा"

  • "मैत्रीपूर्ण स्वरात लिहा"

  • "गोपनीय माहिती उघड करू नका"

काही मॉडेल्स स्मार्ट असतात पण निसरड्या असतात. जसे शॉवरमध्ये साबणाचा तुकडा धरण्याचा प्रयत्न करणे. उपयुक्त, पण अनियमित 😅

कमी भ्रम प्रवृत्ती (किंवा किमान स्पष्ट अनिश्चितता) 🧯

कोणताही मॉडेल भ्रमापासून मुक्त नाही, परंतु चांगले मॉडेल:

चांगली मल्टीमोडल क्षमता (गरज असेल तेव्हा) 🖼️🎧

जर तुम्ही असे सहाय्यक तयार करत असाल जे प्रतिमा वाचतात, चार्टचा अर्थ लावतात किंवा ऑडिओ समजतात, तर मल्टीमॉडल खूप महत्त्वाचे आहे ( रॅडफोर्ड आणि इतर, २०२१ ).

कार्यक्षम अनुमान ⚡

विलंब आणि खर्च महत्त्वाचा आहे. मजबूत पण हळू चालणारे मॉडेल हे टायर फ्लॅट असलेल्या स्पोर्ट्स कारसारखे असते.

सुरक्षितता आणि संरेखन वर्तन 🧩

फक्त "सर्वकाही नाकारा" असे नाही तर:

  • हानिकारक सूचना टाळा

  • पक्षपात कमी करा

  • संवेदनशील विषय काळजीपूर्वक हाताळा

  • मूलभूत जेलब्रेक प्रयत्नांना विरोध करा (काहीसे...) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल )

दस्तऐवजीकरण + इकोसिस्टम 🌱

हे कोरडे वाटते, पण ते खरे आहे:

  • साधने

  • इव्हल हार्नेस

  • तैनाती पर्याय

  • एंटरप्राइझ नियंत्रणे

  • फाइन-ट्यूनिंग सपोर्ट

हो, "परिसंस्था" हा शब्द अस्पष्ट आहे. मलाही तो आवडत नाही. पण तो महत्त्वाचा आहे.

६) तुलना सारणी - सामान्य फाउंडेशन मॉडेल पर्याय (आणि ते कशासाठी चांगले आहेत) 🧾

खाली एक व्यावहारिक, किंचित अपूर्ण तुलना सारणी आहे. ती "एकमेव खरी यादी" नाही, तर ती अशी आहे: लोक जंगलात काय निवडतात.

साधन / मॉडेल प्रकार प्रेक्षक महागडा ते का काम करते?
प्रोप्रायटरी एलएलएम (चॅट-स्टाईल) वेग + पॉलिश हवे असलेले संघ वापर-आधारित / सदस्यता उत्तम सूचनांचे पालन, उत्तम एकूण कामगिरी, सहसा सर्वोत्तम "आउट ऑफ बॉक्स" 😌
ओपन-वेट एलएलएम (स्वयं-होस्ट करण्यायोग्य) नियंत्रण हवे असलेले बांधकाम व्यावसायिक पायाभूत सुविधांचा खर्च (आणि डोकेदुखी) जर तुम्हाला मध्यरात्री छेडछाड करायला आवडत असेल तर कस्टमाइझ करण्यायोग्य, गोपनीयतेसाठी अनुकूल, स्थानिक पातळीवर चालू शकते
प्रसार प्रतिमा जनरेटर क्रिएटिव्ह, डिझाइन टीम्स मोफत ते पैसे देऊन उत्कृष्ट प्रतिमा संश्लेषण, शैलीतील विविधता, पुनरावृत्ती होणारे कार्यप्रवाह (हे देखील: बोटे बंद असू शकतात) ✋😬 ( हो एट अल., २०२० , रोम्बाच एट अल., २०२१ )
बहुआयामी "दृष्टी-भाषा" मॉडेल प्रतिमा + मजकूर वाचणारे अॅप्स वापर-आधारित तुम्हाला प्रतिमा, स्क्रीनशॉट, आकृत्या याबद्दल प्रश्न विचारू देते - आश्चर्यकारकपणे सुलभ ( रॅडफोर्ड आणि इतर, २०२१ )
एम्बेडिंग फाउंडेशन मॉडेल शोध + आरएजी सिस्टम्स प्रति कॉल कमी खर्च सिमेंटिक सर्च, क्लस्टरिंग, शिफारस - शांत एमव्हीपी एनर्जीसाठी मजकूराला वेक्टरमध्ये रूपांतरित करते ( कारपुखिन एट अल., २०२० , डोझ एट अल., २०२४ )
स्पीच-टू-टेक्स्ट फाउंडेशन मॉडेल कॉल सेंटर्स, निर्माते वापर-आधारित / स्थानिक जलद ट्रान्सक्रिप्शन, बहुभाषिक समर्थन, गोंगाट करणाऱ्या ऑडिओसाठी पुरेसे चांगले (सहसा) 🎙️ ( कुजबुज )
टेक्स्ट-टू-स्पीच फाउंडेशन मॉडेल उत्पादन संघ, मीडिया वापर-आधारित नैसर्गिक आवाज निर्मिती, आवाजाच्या शैली, कथन - भयानक-वास्तविक होऊ शकते ( शेन आणि इतर, २०१७ )
कोड-केंद्रित एलएलएम डेव्हलपर वापर-आधारित / सदस्यता कोड पॅटर्न, डीबगिंग, रिफॅक्टरमध्ये चांगले... तरीही माइंड-रीडर नाही 😅

"फाउंडेशन मॉडेल" चा अर्थ फक्त "चॅटबॉट" असा होत नाही हे लक्षात घ्या. एम्बेडिंग आणि स्पीच मॉडेल्स देखील फाउंडेशनसारखे असू शकतात, कारण ते विस्तृत आहेत आणि सर्व कार्यांमध्ये पुन्हा वापरता येतात ( बोम्मासानी आणि इतर, २०२१ , एनआयएसटी ).

७) जवळून पाहणे: भाषा पायाभूत मॉडेल कसे शिकतात (व्हिब आवृत्ती) 🧠🧃

भाषा पायाभूत मॉडेल्स (ज्यांना बहुतेकदा LLM म्हणतात) सामान्यतः मोठ्या प्रमाणात मजकूर संग्रहांवर प्रशिक्षित केले जातात. ते टोकन भाकित करून शिकतात ( ब्राउन आणि इतर, २०२० ). बस्स. कोणतीही गुप्त परी धूळ नाही.

पण जादू अशी आहे की टोकन्सचा अंदाज लावल्याने मॉडेलला स्ट्रक्चर ( CSET ) शिकण्यास भाग पाडले जाते:

  • व्याकरण आणि वाक्यरचना

  • विषय संबंध

  • तर्क-सदृश नमुने (कधीकधी)

  • विचारांचे सामान्य क्रम

  • लोक गोष्टी कशा समजावून सांगतात, वाद घालतात, माफी मागतात, वाटाघाटी करतात, शिकवतात

हे जणू काही मानवांसारखे "समजून" न घेता लाखो संभाषणांचे अनुकरण करायला शिकण्यासारखे आहे. जे असे वाटते की ते काम करू नये... आणि तरीही ते काम करत राहते.

एक सौम्य अतिरेकी विधान: ते मुळात मानवी लेखन एका महाकाय संभाव्य मेंदूत दाबण्यासारखे आहे.
आणि पुन्हा, ते रूपक थोडे शापित आहे. पण आपण पुढे जातो 😄

८) जवळून पाहणे: प्रसार मॉडेल्स (प्रतिमा वेगळ्या पद्धतीने का काम करतात) 🎨🌀

प्रसार वापरतात ( हो एट अल., २०२० , रोम्बाच एट अल., २०२१ ).

ढोबळ कल्पना:

  1. प्रतिमांमध्ये आवाज जोडा जोपर्यंत त्या मुळात टीव्हीवर स्थिर नसतात

  2. तो आवाज टप्प्याटप्प्याने उलट करण्यासाठी मॉडेलला प्रशिक्षण द्या

  3. पिढीच्या वेळी, आवाजाने सुरुवात करा आणि प्रॉम्प्टद्वारे निर्देशित प्रतिमेत "नकार द्या" ( हो एट अल., २०२० )

म्हणूनच इमेज जनरेशनला फोटो "डेव्हलप" केल्यासारखे वाटते, फक्त तो फोटो सुपरमार्केटच्या आयलमध्ये स्नीकर्स घातलेल्या ड्रॅगनचा आहे 🛒🐉

प्रसार मॉडेल चांगले आहेत कारण:

  • ते उच्च दर्जाचे दृश्ये तयार करतात

  • त्यांना मजकुराद्वारे जोरदार मार्गदर्शन केले जाऊ शकते

  • ते पुनरावृत्ती सुधारणेला समर्थन देतात (भिन्नता, इनपेंटिंग, अपस्केलिंग) ( रोम्बाच आणि इतर, २०२१ )

त्यांना कधीकधी पुढील गोष्टींशी देखील संघर्ष करावा लागतो:

  • प्रतिमांमधील मजकूर प्रस्तुतीकरण

  • शरीरशास्त्राचे बारीक तपशील

  • दृश्यांमध्ये सुसंगत पात्र ओळख (ते सुधारत आहे, पण तरीही)

९) जवळून पाहणे: मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडेल्स (मजकूर + प्रतिमा + ऑडिओ) 👀🎧📝

मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडेल्सचा उद्देश अनेक डेटा प्रकारांना समजून घेणे आणि जनरेट करणे आहे:

वास्तविक जीवनात हे का महत्त्वाचे आहे:

  • ग्राहक समर्थन स्क्रीनशॉटचा अर्थ लावू शकते

  • प्रवेशयोग्यता साधने प्रतिमांचे वर्णन करू शकतात

  • शैक्षणिक अॅप्स आकृत्या स्पष्ट करू शकतात

  • निर्माते फॉरमॅट जलद रीमिक्स करू शकतात

  • व्यवसाय साधने डॅशबोर्ड स्क्रीनशॉट "वाचू" शकतात आणि त्याचा सारांश देऊ शकतात

हुड अंतर्गत, मल्टीमॉडल सिस्टीम बहुतेकदा प्रतिनिधित्व संरेखित करतात:

  • प्रतिमा एम्बेडिंगमध्ये बदला

  • मजकूर एम्बेडिंगमध्ये बदला

  • "मांजर" मांजरीच्या पिक्सेलशी जुळणारी सामायिक जागा शिका 😺 ( रॅडफोर्ड आणि इतर, २०२१ )

ते नेहमीच शोभिवंत नसते. कधीकधी ते रजाईसारखे शिवलेले असते. पण ते काम करते.

१०) फाइन-ट्यूनिंग विरुद्ध प्रॉम्प्टिंग विरुद्ध आरएजी (तुम्ही बेस मॉडेल कसे जुळवून घेता) 🧰

जर तुम्ही एखाद्या विशिष्ट क्षेत्रासाठी (कायदेशीर, वैद्यकीय, ग्राहक सेवा, अंतर्गत ज्ञान) फाउंडेशन मॉडेल व्यावहारिक बनवण्याचा प्रयत्न करत असाल, तर तुमच्याकडे काही मार्ग आहेत:

सूचना देणारे 🗣️

सर्वात जलद आणि सोपा.

  • फायदे: शून्य प्रशिक्षण, त्वरित पुनरावृत्ती

  • तोटे: विसंगत असू शकते, संदर्भ मर्यादा, त्वरित नाजूकपणा

फाइन-ट्यूनिंग 🎯

तुमच्या उदाहरणांवरून मॉडेलला अधिक प्रशिक्षित करा.

  • फायदे: अधिक सुसंगत वर्तन, चांगली डोमेन भाषा, प्रॉम्प्टची लांबी कमी करू शकते

  • तोटे: किंमत, डेटा गुणवत्तेची आवश्यकता, ओव्हरफिटिंगचा धोका, देखभाल

हलके ट्यूनिंग (LoRA / अडॅप्टर) 🧩

फाइन-ट्यूनिंगची अधिक कार्यक्षम आवृत्ती ( हू एट अल., २०२१ ).

  • फायदे: स्वस्त, मॉड्यूलर, अदलाबदल करण्यास सोपे

  • तोटे: अजूनही प्रशिक्षण पाइपलाइन आणि मूल्यांकन आवश्यक आहे

आरएजी (पुनर्प्राप्ती-संवर्धित पिढी) 🔎

हे मॉडेल तुमच्या ज्ञानाच्या आधारे आणि उत्तरांमधून संबंधित कागदपत्रे मिळवते ( लुईस आणि इतर, २०२० ).

  • फायदे: अद्ययावत ज्ञान, अंतर्गत उद्धरण (जर तुम्ही ते अंमलात आणले तर), कमी पुनर्प्रशिक्षण

  • तोटे: पुनर्प्राप्तीची गुणवत्ता ती बनवू शकते किंवा बिघडू शकते, चांगले चंकिंग + एम्बेडिंग आवश्यक आहे

खरी चर्चा: बऱ्याच यशस्वी सिस्टीममध्ये प्रॉम्प्टिंग + आरएजी एकत्र केले जाते. फाइन-ट्यूनिंग शक्तिशाली असते, परंतु नेहमीच आवश्यक नसते. लोक ते खूप लवकर करतात कारण ते प्रभावी वाटते 😅

११) जोखीम, मर्यादा आणि "कृपया हे आंधळेपणाने वापरू नका" हा विभाग 🧯😬

फाउंडेशन मॉडेल्स शक्तिशाली असतात, पण ते पारंपारिक सॉफ्टवेअरसारखे स्थिर नसतात. ते अधिक... आत्मविश्वासाची समस्या असलेल्या प्रतिभावान इंटर्नसारखे असतात.

नियोजन करण्यासाठी प्रमुख मर्यादा:

भ्रम 🌀

मॉडेल्स शोधू शकतात:

कमी करण्याचे उपाय:

  • ग्राउंडेड संदर्भासह RAG ( लुईस आणि इतर, २०२० )

  • मर्यादित आउटपुट (स्कीमा, टूल कॉल)

  • "अंदाज लावू नका" अशी स्पष्ट सूचना

  • पडताळणी स्तर (नियम, उलटतपासणी, मानवी पुनरावलोकन)

पक्षपातीपणा आणि हानिकारक पद्धती ⚠️

प्रशिक्षण डेटा मानवांना प्रतिबिंबित करतो म्हणून, तुम्ही हे मिळवू शकता:

  • स्टिरियोटाइप्स

  • गटांमध्ये असमान कामगिरी

  • असुरक्षित पूर्णता ( NIST AI RMF 1.0 , Bommasani et al., 2021 )

कमी करण्याचे उपाय:

डेटा गोपनीयता आणि गळती 🔒

जर तुम्ही मॉडेल एंडपॉइंटमध्ये गोपनीय डेटा भरला तर तुम्हाला हे माहित असणे आवश्यक आहे:

  • ते कसे साठवले जाते

  • ते प्रशिक्षणासाठी वापरले जाते का?

  • कोणते लॉगिंग अस्तित्वात आहे?

  • तुमच्या संस्थेच्या गरजा कशा नियंत्रित करतात ( NIST AI RMF 1.0 )

कमी करण्याचे उपाय:

त्वरित इंजेक्शन (विशेषतः RAG सह) 🕳️

जर मॉडेलने अविश्वसनीय मजकूर वाचला, तर तो मजकूर त्यात फेरफार करण्याचा प्रयत्न करू शकतो:

कमी करण्याचे उपाय:

  • आयसोलेट सिस्टम सूचना

  • पुनर्प्राप्त केलेली सामग्री निर्जंतुक करा

  • टूल-आधारित धोरणे वापरा (फक्त प्रॉम्प्ट नाही)

  • अ‍ॅडव्हर्सरियल इनपुटसह चाचणी ( OWASP चीट शीट , NIST जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल )

तुम्हाला घाबरवण्याचा प्रयत्न करत नाहीये. फक्त... फरशीचे बोर्ड कुठे आवाज करतात हे जाणून घेणे चांगले.

१२) तुमच्या वापरासाठी फाउंडेशन मॉडेल कसे निवडावे 🎛️

जर तुम्ही फाउंडेशन मॉडेल निवडत असाल (किंवा त्यावर बांधकाम करत असाल), तर या सूचनांसह सुरुवात करा:

तुम्ही काय निर्माण करत आहात ते परिभाषित करा 🧾

  • फक्त मजकूर

  • प्रतिमा

  • ऑडिओ

  • मिश्रित बहुपद्धती

तुमचा तथ्यात्मकता बार सेट करा 📌

जर तुम्हाला उच्च अचूकता हवी असेल (वित्त, आरोग्य, कायदेशीर, सुरक्षितता):

  • तुम्हाला RAG हवे असेल ( लुईस आणि इतर, २०२० )

  • तुम्हाला प्रमाणीकरण हवे असेल

  • तुम्हाला लूपमध्ये मानवी पुनरावलोकन हवे असेल (किमान कधीकधी) ( NIST AI RMF 1.0 )

तुमचे लेटन्सी लक्ष्य ठरवा ⚡

चॅट त्वरित होते. बॅच सारांशीकरण हळू असू शकते.
जर तुम्हाला त्वरित प्रतिसाद हवा असेल तर मॉडेल आकार आणि होस्टिंग महत्त्वाचे आहे.

नकाशा गोपनीयता आणि अनुपालन गरजा 🔐

काही संघांना आवश्यक असते:

बजेट संतुलित करा - आणि ऑपरेशन्सचा धीर धरा 😅

सेल्फ-होस्टिंग नियंत्रण देते पण गुंतागुंत वाढवते.
व्यवस्थापित API सोपे असतात परंतु महाग आणि कमी कस्टमायझ करण्यायोग्य असू शकतात.

एक छोटीशी व्यावहारिक टीप: प्रथम सोप्या गोष्टीसह प्रोटोटाइप बनवा, नंतर नंतर कडक करा. "परिपूर्ण" सेटअपने सुरुवात केल्याने सहसा सर्वकाही मंदावते.

१३) जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत? (द्रुत मानसिक मॉडेल) 🧠✨

चला ते परत आणूया. जनरेटिव्ह एआय मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स काय आहेत?

ते आहेत:

ते एकच आर्किटेक्चर किंवा ब्रँड नाहीत. ते मॉडेल्सची एक श्रेणी आहे जी एका प्लॅटफॉर्मप्रमाणे वागते.

फाउंडेशन मॉडेल हे कॅल्क्युलेटरसारखे कमी आणि स्वयंपाकघरासारखे जास्त असते. तुम्ही त्यात बरेच जेवण शिजवू शकता. जर तुम्ही लक्ष देत नसाल तर तुम्ही टोस्ट देखील जाळू शकता… पण स्वयंपाकघर अजूनही खूप सोयीस्कर आहे 🍳🔥

१४) रिकॅप आणि टेकअवे ✅🙂

फाउंडेशन मॉडेल्स हे जनरेटिव्ह एआयचे पुनर्वापरयोग्य इंजिन आहेत. त्यांना व्यापकपणे प्रशिक्षित केले जाते, नंतर प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग आणि रिट्रीव्हल ( NIST , स्टॅनफोर्ड CRFM ) द्वारे विशिष्ट कार्यांसाठी अनुकूलित केले जाते. ते आश्चर्यकारक, अस्वच्छ, शक्तिशाली आणि कधीकधी हास्यास्पद असू शकतात - सर्व एकाच वेळी.

संक्षेप:

जर तुम्ही जनरेटिव्ह एआय वापरून काहीही बांधत असाल, तर फाउंडेशन मॉडेल्स समजून घेणे पर्यायी नाही. इमारत ज्या संपूर्ण मजल्यावर उभी आहे तीच ती आहे... आणि हो, कधीकधी मजला थोडासा डळमळीत होतो 😅

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

सोप्या भाषेत सांगायचे तर फाउंडेशन मॉडेल्स

फाउंडेशन मॉडेल हे एक मोठे, सामान्य उद्देशाचे एआय मॉडेल आहे जे ब्रॉड डेटावर प्रशिक्षित केले जाते जेणेकरून ते अनेक कामांसाठी पुन्हा वापरले जाऊ शकते. प्रत्येक कामासाठी एक मॉडेल तयार करण्याऐवजी, तुम्ही एका मजबूत "बेस" मॉडेलने सुरुवात करता आणि आवश्यकतेनुसार ते अनुकूलित करता. ते अनुकूलन बहुतेकदा प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग, रिट्रीव्हल (RAG) किंवा टूल्सद्वारे होते. मध्यवर्ती कल्पना म्हणजे ब्रॉडथ प्लस स्टीअरेबिलिटी.

पारंपारिक कार्य-विशिष्ट एआय मॉडेल्सपेक्षा फाउंडेशन मॉडेल्स कसे वेगळे आहेत

पारंपारिक एआय बहुतेकदा प्रत्येक कामासाठी एक वेगळे मॉडेल प्रशिक्षित करते, जसे की भावना विश्लेषण किंवा भाषांतर. फाउंडेशन मॉडेल्स त्या पॅटर्नला उलट करतात: एकदा प्रीट्रेन करा, नंतर अनेक वैशिष्ट्यांमध्ये आणि उत्पादनांमध्ये पुन्हा वापरा. ​​यामुळे डुप्लिकेट केलेले प्रयत्न कमी होऊ शकतात आणि नवीन क्षमतांच्या वितरणाला गती मिळू शकते. याचा अर्थ असा की जर तुम्ही मर्यादा आणि चाचणी जोडली नाही तर ते क्लासिक सॉफ्टवेअरपेक्षा कमी अंदाजे असू शकतात.

जनरेटिव्ह एआय मधील फाउंडेशन मॉडेल्स

जनरेटिव्ह एआय मध्ये, फाउंडेशन मॉडेल्स ही बेस सिस्टीम असतात जी टेक्स्ट, इमेजेस, ऑडिओ, कोड किंवा मल्टीमॉडल आउटपुट सारखी नवीन सामग्री तयार करू शकतात. ते लेबलिंग किंवा वर्गीकरणापुरते मर्यादित नाहीत; ते मानवनिर्मित कामासारखे प्रतिसाद निर्माण करतात. प्रीट्रेनिंग दरम्यान ते विस्तृत नमुने शिकत असल्याने, ते अनेक प्रॉम्प्ट प्रकार आणि स्वरूपे हाताळू शकतात. बहुतेक आधुनिक जनरेटिव्ह अनुभवांमागील ते "बेस लेयर" आहेत.

प्रशिक्षणपूर्व काळात फाउंडेशन मॉडेल्स कसे शिकतात

बहुतेक भाषा पायाभूत मॉडेल पुढील शब्द किंवा मजकुरातील गहाळ शब्द यासारख्या टोकनचा अंदाज घेऊन शिकतात. ते साधे उद्दिष्ट त्यांना व्याकरण, शैली आणि स्पष्टीकरणाच्या सामान्य नमुन्यांसारख्या रचना आत्मसात करण्यास प्रवृत्त करते. ते जागतिक ज्ञानाचा मोठा भाग देखील आत्मसात करू शकतात, जरी नेहमीच विश्वासार्ह नसले तरी. परिणाम म्हणजे एक मजबूत सामान्य प्रतिनिधित्व जे तुम्ही नंतर विशिष्ट कामाकडे नेऊ शकता.

प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग, LoRA आणि RAG मधील फरक

सूचना वापरून वर्तन नियंत्रित करण्याचा सर्वात जलद मार्ग म्हणजे प्रॉम्प्टिंग, परंतु ते नाजूक असू शकते. फाइन-ट्यूनिंग तुमच्या उदाहरणांवर मॉडेलला अधिक सुसंगत वर्तनासाठी प्रशिक्षित करते, परंतु ते खर्च आणि देखभाल वाढवते. LoRA/अ‍ॅडॉप्टर्स हा एक हलका फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोन आहे जो बर्‍याचदा स्वस्त आणि अधिक मॉड्यूलर असतो. RAG संबंधित कागदपत्रे पुनर्प्राप्त करतो आणि त्या संदर्भाचा वापर करून मॉडेल उत्तर देतो, जे ताजेपणा आणि ग्राउंडिंगमध्ये मदत करते.

फाइन-ट्यूनिंगऐवजी RAG कधी वापरावे

जेव्हा तुम्हाला तुमच्या सध्याच्या कागदपत्रांवर किंवा अंतर्गत ज्ञानाच्या आधारावर उत्तरे हवी असतात तेव्हा RAG हा एक चांगला पर्याय असतो. पिढीच्या वेळी मॉडेलला संबंधित संदर्भ देऊन ते "अंदाज लावणे" कमी करू शकते. जेव्हा तुम्हाला सुसंगत शैली, डोमेन वाक्यांश किंवा वर्तनाची आवश्यकता असते जे प्रॉम्प्टिंग विश्वसनीयरित्या निर्माण करू शकत नाही तेव्हा फाइन-ट्यूनिंग हे अधिक चांगले फिट होते. अनेक व्यावहारिक प्रणाली फाइन-ट्यूनिंग करण्यापूर्वी प्रॉम्प्टिंग + RAG एकत्र करतात.

भ्रम कसे कमी करावे आणि अधिक विश्वासार्ह उत्तरे कशी मिळवावीत

एक सामान्य दृष्टिकोन म्हणजे मॉडेलला पुनर्प्राप्ती (RAG) सह ग्राउंड करणे जेणेकरून ते प्रदान केलेल्या संदर्भाच्या जवळ राहील. तुम्ही स्कीमा वापरून आउटपुट मर्यादित करू शकता, मुख्य चरणांसाठी टूल कॉलची आवश्यकता असू शकते आणि स्पष्ट "अंदाज लावू नका" सूचना जोडू शकता. पडताळणी स्तर देखील महत्त्वाचे आहेत, जसे की नियम तपासणी, क्रॉस-चेकिंग आणि उच्च-स्टेक वापर प्रकरणांसाठी मानवी पुनरावलोकन. मॉडेलला डीफॉल्टनुसार सत्याचा स्रोत म्हणून नव्हे तर संभाव्य मदतनीस म्हणून वागवा.

उत्पादनातील फाउंडेशन मॉडेल्समधील सर्वात मोठे धोके

सामान्य जोखमींमध्ये भ्रम, प्रशिक्षण डेटामधून पक्षपाती किंवा हानिकारक नमुने आणि संवेदनशील डेटा योग्यरित्या हाताळला गेला नाही तर गोपनीयता गळती यांचा समावेश होतो. सिस्टम त्वरित इंजेक्शनसाठी देखील असुरक्षित असू शकतात, विशेषतः जेव्हा मॉडेल दस्तऐवज किंवा वेब सामग्रीमधून अविश्वसनीय मजकूर वाचतो. कमी करण्यामध्ये सामान्यतः प्रशासन, रेड-टीमिंग, प्रवेश नियंत्रणे, सुरक्षित प्रॉम्प्टिंग नमुने आणि संरचित मूल्यांकन यांचा समावेश होतो. या जोखमींसाठी नंतर पॅचिंग करण्याऐवजी लवकर योजना करा.

त्वरित इंजेक्शन आणि ते आरएजी सिस्टीममध्ये का महत्त्वाचे आहे

जेव्हा अविश्वसनीय मजकूर सूचना ओव्हरराइड करण्याचा प्रयत्न करतो, जसे की "मागील निर्देशांकडे दुर्लक्ष करा" किंवा "गुप्ते उघड करा" तेव्हा प्रॉम्प्ट इंजेक्शन होते. RAG मध्ये, पुनर्प्राप्त केलेल्या दस्तऐवजांमध्ये त्या दुर्भावनापूर्ण सूचना असू शकतात आणि जर तुम्ही काळजी घेतली नाही तर मॉडेल त्यांचे अनुसरण करू शकते. एक सामान्य दृष्टिकोन म्हणजे सिस्टम सूचना वेगळे करणे, पुनर्प्राप्त केलेली सामग्री निर्जंतुक करणे आणि केवळ प्रॉम्प्टऐवजी टूल-आधारित धोरणांवर अवलंबून राहणे. प्रतिकूल इनपुटसह चाचणी केल्याने कमकुवत ठिकाणे उघड होण्यास मदत होते.

तुमच्या वापरासाठी फाउंडेशन मॉडेल कसे निवडावे

तुम्हाला काय जनरेट करायचे आहे ते परिभाषित करून सुरुवात करा: मजकूर, प्रतिमा, ऑडिओ, कोड किंवा मल्टीमॉडल आउटपुट. नंतर तुमचा तथ्यात्मकता बार सेट करा - उच्च-अचूकता डोमेनना अनेकदा ग्राउंडिंग (RAG), प्रमाणीकरण आणि कधीकधी मानवी पुनरावलोकनाची आवश्यकता असते. विलंब आणि खर्च विचारात घ्या, कारण एक मजबूत मॉडेल जे मंद किंवा महाग आहे ते पाठवणे कठीण असू शकते. शेवटी, नकाशा गोपनीयता आणि अनुपालनासाठी तैनाती पर्याय आणि नियंत्रणे आवश्यक आहेत.

संदर्भ

  1. राष्ट्रीय मानके आणि तंत्रज्ञान संस्था (NIST) - फाउंडेशन मॉडेल (शब्दकोश संज्ञा) - csrc.nist.gov

  2. नॅशनल इन्स्टिट्यूट ऑफ स्टँडर्ड्स अँड टेक्नॉलॉजी (NIST) - NIST AI 600-1: जनरेटिव्ह AI प्रोफाइल - nvlpubs.nist.gov

  3. राष्ट्रीय मानके आणि तंत्रज्ञान संस्था (NIST) - NIST AI 100-1: AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. स्टॅनफोर्ड सेंटर फॉर रिसर्च ऑन फाउंडेशन मॉडेल्स (CRFM) - अहवाल - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - फाउंडेशन मॉडेल्सच्या संधी आणि धोके (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - भाषा मॉडेल्स कमी शिकणारे असतात (ब्राउन आणि इतर, २०२०) - arxiv.org

  7. arXiv - ज्ञान-गहन NLP कार्यांसाठी पुनर्प्राप्ती-संवर्धित पिढी (लुईस आणि इतर, २०२०) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: मोठ्या भाषा मॉडेल्सचे निम्न-रँक रूपांतर (हू आणि इतर, २०२१) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: भाषा समजून घेण्यासाठी डीप बायडायरेक्शनल ट्रान्सफॉर्मर्सचे पूर्व-प्रशिक्षण (डेव्हलिन आणि इतर, २०१८) - arxiv.org

  10. arXiv - फाइन-ट्यून केलेले भाषा मॉडेल शून्य-शॉट शिकणारे आहेत (वेई आणि इतर, २०२१) - arxiv.org

  11. एसीएम डिजिटल लायब्ररी - नैसर्गिक भाषेच्या निर्मितीतील भ्रमांचे सर्वेक्षण (जी आणि इतर, २०२३) - dl.acm.org

  12. arXiv - नैसर्गिक भाषा देखरेखीतून हस्तांतरणीय दृश्य मॉडेल्स शिकणे (रॅडफोर्ड आणि इतर, २०२१) - arxiv.org

  13. arXiv - ध्वनी प्रसार संभाव्यता मॉडेल्स (हो आणि इतर, २०२०) - arxiv.org

  14. arXiv - सुप्त प्रसार मॉडेल्ससह उच्च-रिझोल्यूशन प्रतिमा संश्लेषण (रोम्बाच आणि इतर, २०२१) - arxiv.org

  15. arXiv - ओपन-डोमेन प्रश्न उत्तरांसाठी घन उतारा पुनर्प्राप्ती (कारपुखिन आणि इतर, २०२०) - arxiv.org

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

  17. ओपनएआय - व्हिस्पर सादर करत आहे - openai.com

  18. arXiv - मेल स्पेक्ट्रोग्राम प्रेडिक्शन्सवर कंडिशनिंग वेव्हनेटद्वारे नैसर्गिक TTS संश्लेषण (शेन आणि इतर, २०१७) - arxiv.org

  19. सेंटर फॉर सिक्युरिटी अँड इमर्जिंग टेक्नॉलॉजी (CSET), जॉर्जटाऊन युनिव्हर्सिटी - पुढील शब्दाच्या भाकिताची आश्चर्यकारक शक्ती: मोठ्या भाषेतील मॉडेल्सचे स्पष्टीकरण (भाग १) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - मोठ्या भाषा मॉडेल्समधून प्रशिक्षण डेटा काढणे (कार्लिनी आणि इतर, २०२१) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन - genai.owasp.org

  22. arXiv - तुम्ही मागितल्यापेक्षा जास्त: अनुप्रयोग-एकात्मिक मोठ्या भाषा मॉडेल्सना नवीन प्रॉम्प्ट इंजेक्शन धोक्यांचे व्यापक विश्लेषण (ग्रीशेक आणि इतर, २०२३) - arxiv.org

  23. OWASP चीट शीट मालिका - LLM प्रॉम्प्ट इंजेक्शन प्रतिबंधक चीट शीट - cheatsheetseries.owasp.org

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत