Почему существует так много базовых моделей искусственного интеллекта? Мир искусственного интеллекта (ИИ) — это быстро развивающийся ландшафт, в котором новые модели и методы ИИ появляются с головокружительной скоростью.
Одним из наиболее значительных событий последних лет стало появление моделей фундаментов. Эти крупномасштабные нейронные сети, обученные на огромных объемах данных, служат основой для различных приложений, предлагая уровень универсальности и адаптивности, который произвел революцию в этой области. Но почему существует так много этих моделей и зачем они нам нужны?
- Читайте также: Игровой контроллер Atom для iPhone от Turtle Beach
Чтобы понять распространение базовых моделей, важно понять их функции и концепцию трансферного обучения, лежащую в их основе. Базовые модели предварительно обучаются на больших наборах данных, что позволяет им изучать закономерности и структуры в данных. Этот этап предварительного обучения позволяет моделям применять полученную информацию к новым, различным ситуациям — процесс, известный как трансферное обучение. Эта адаптивность является одной из ключевых причин, по которой существует так много базовых моделей – каждая из них может быть точно настроена для конкретной задачи, что делает их невероятно универсальными.
Почему существует так много базовых моделей искусственного интеллекта?
Одним из наиболее убедительных примеров такой универсальности является использование базовых моделей при анализе научных данных НАСА о Земле. НАСА располагает примерно 70 петабайтами научных данных о Земле, полученных со спутниковых снимков, и ожидается, что к 2030 году эта цифра достигнет 300 петабайт. Анализ этого огромного объема данных традиционно требует от специалистов-людей аннотирования объектов, что является длительным и трудоемким процессом.
Однако базовые модели могут ускорить этот процесс, извлекая структуру необработанных естественных изображений, что значительно сокращает ручные усилия, необходимые при анализе данных. В сотрудничестве с IBM НАСА создало базовую модель искусственного интеллекта для наблюдений за Землей, известную как “Геопространственная модель IBM NASA”.
Эта модель, которая доступна с открытым исходным кодом на Hugging Face, использует архитектуру искусственного интеллекта transformer для преобразования необработанных данных в сжатое представление, которое отражает базовую структуру данных. Геопространственная модель IBM NASA была точно настроена для отображения масштабов прошлых наводнений и лесных пожаров в США, предоставляя ценные данные, которые можно использовать для прогнозирования будущих зон риска.
Универсальность геопространственной модели IBM NASA на этом не заканчивается. При дополнительной тонкой настройке модель может быть повторно использована для таких задач, как отслеживание обезлесения, прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур или мониторинг парниковых газов. Такая адаптивность присуща не только геопространственной модели IBM NASA; это характеристика базовых моделей в целом. Университет Кларка, например, адаптирует геопространственную модель IBM NASA для других приложений, включая временные ряды, сегментацию и поиск сходства.
Тысячи моделей foundation с открытым исходным кодом, доступных на таких платформах, как Hugging Face, обучаются и настраиваются на основе широкого спектра данных, что позволяет адаптировать их к конкретным потребностям. Такая адаптивность увеличивает полезность данных, таких как данные НАСА, позволяя адаптировать эти модели к новым вариантам использования.
Причина, по которой существует так много базовых моделей, заключается в том, что они обеспечивают уровень универсальности и адаптивности, не имеющий аналогов в области искусственного интеллекта. Используя концепцию трансферного обучения, эти модели можно точно настроить для конкретных задач, что делает их невероятно полезными в широком спектре приложений. Независимо от того, идет ли речь об анализе крупномасштабных наборов данных, подобных данным НАСА, или об адаптации к новым вариантам использования, базовые модели являются свидетельством мощи и потенциала искусственного интеллекта.
