Kuidas tehisintellekti mudelid töötavad?

Kõige lihtsamal tasandil on tehisintellekti mudel süsteem, mis võtab vastu sisendi, töötleb seda õpitud sisemiste mustrite abil ja genereerib väljundi. Sisendiks võib olla lause, pilt, helilõik, koodirida, tabeli rida või kasutaja sisestus.

Väljund sõltub ülesandest. Mudel võib ennustada lause järgmist sõna, klassifitseerida pilti, soovitada toodet, koostada dokumendi kokkuvõtte, tõlkida teksti, kirjutada koodi, tuvastada kõnet või luua uut pilti. Paljudes tehisintellekti süsteemides on kasutatud sama üldist põhimõtet: sisend, mudel, väljund.

See ei tähenda, et mudel mõistaks maailma samamoodi nagu inimene. See tähendab, et mudel on näidete põhjal õppinud ära kasulikke statistilisi seoseid ja oskab neid seoseid uute sisendite puhul rakendada.

Enne kui tehisintellekti mudel saab kasulikuks, tuleb seda treenida. Treenimine tähendab mudelile paljude näidete näitamist ja selle korduvat kohandamist, et mudeli väljundid läheneksid soovitud tulemusele.

Keelemudelit võib treenida suurte teksti- ja koodikogumite põhjal. Pildimudelit võib treenida piltide ja pildiallkirjade põhjal. Kõnemudelit võib treenida helifailide ja transkriptsioonide põhjal. Kõigi nende näidete puhul õpib mudel sisendi ja väljundi vahelisi seoseid, mitte lihtsalt vastuste nimekirja salvestamist.

See vahe on oluline. Treenitud mudel ei ole lihtsalt otsitav andmebaas. See suudab treeningandmete põhjal teha järeldusi uute olukordade kohta, kuid need järeldused ei ole täiuslikud ja sõltuvad suuresti treeningu käigus kasutatud andmete kvaliteedist, mitmekesisusest ja struktuurist.

Tehisintellekti mudeli sisemised teadmised väljenduvad parameetrite kaudu. Parameetrid on sisemised numbrilised väärtused, mida treenimise käigus kohandatakse. Need määravad, kuidas mudel teisendab sisendi väljundiks.

Selle idee mõistmiseks ei ole vaja matemaatikat. Parameeter on nagu väike seadistus väga suure süsteemi sees. Õppimise käigus muudetakse paljusid neist seadistustest, nii et mudel suudab paremini ennustada, klassifitseerida või genereerida kasulikke tulemusi.

Suured tehisintellekti mudelid võivad sisaldada miljardeid või isegi triljoneid parameetreid. Parameetrite suurem arv ei tee mudelit automaatselt paremaks, kuid koos tugeva andmebaasi, õppemeetodite ja hindamisega võib see anda mudelile suurema võime kujutada keerukaid mustreid.

Pärast treenimist saab mudeli kasutusele võtta. Järeldamine on etapp, kus treenitud mudel võtab vastu uue sisendi ja annab vastuse, prognoosi või genereeritud väljundi.

Iga ChatGPT vastus, tehisintellekti poolt loodud pilt, soovituse tulemus, otsingumootori vastus või kõne transkriptsioon eeldab järeldamist. Mudelit ei koolitata iga kord täielikult uuesti. See rakendab uuele päringule seda, mida on juba õppinud.

Järelduste tegemine nõuab ikkagi arvutusvõimsust. Suured mudelid võivad vajada GPU-sid või muid tehisintellekti kiirendajaid, et vastata kiiresti, eriti kui miljonid kasutajad saadavad päringuid üheaegselt.

Tehisintellekti mudelid võivad teha vigu, sest need tuginevad õpitud mustritele, mitte kindlale tõele. Kui õppimisandmed on puudulikud, eelarvamuslikud, aegunud või mitmeti mõistetavad, võib mudel anda vastuse, mis kõlab usutavalt, kuid on vale.

Keelemudelid võivad tekitada „hallutsinatsioone“, kui nad genereerivad sujuvat teksti, millel puudub usaldusväärne faktiline alus. Klassifitseerimismudelid võivad ebaõnnestuda näidete puhul, mis erinevad nende õppimisandmetest. Soovitussüsteemid võivad võimendada mustreid, mis on küll varasemas käitumises esinenud, kuid ei ole tegelikult iga kasutaja jaoks kasulikud.

Need probleemid ei muuda tehisintellekti kasutuks, kuid selgitavad, miks on olulised hindamine, inimese poolt läbivaatamine, kontekstiga seostamine, andmete otsimine, ohutuskatsetused ja toote selged piirid. Kasulik mudel ei ole mitte ainult võimas, vaid seda on ka testitud just selles kontekstis, kus seda kasutama hakatakse.

Mitte iga tehisintellekti mudel ei ole vestlusrobot. Keelemudelid töötlevad teksti ja koodi. Pildimudelid loovad või liigitavad visuaalset sisu. Sissekodeerimismudelid teisendavad teksti, pilte või muid andmeid numbrilisteks esitusviisideks, mida saab otsida või võrrelda.

Klassifitseerimismudelid omistavad märgistusi. Soovitamismudelid järjestavad valikuvõimalusi. Multimodaalsed mudelid ühendavad teksti, pilte, heli või videot. Spetsialiseeritud mudeleid võib kohandada meditsiini, rahanduse, robootika, tõlkimise, tööstusliku kontrolli või klienditoe jaoks.

Arhitektuur ja õppimise eesmärk mõjutavad seda, milles mudel on tugev. Seetõttu sisaldab tehisintellekti ökosüsteem palju erinevaid mudeleid, mitte üht universaalset süsteemi, mis sobiks kõigile ülesannetele kõige paremini.

Tehisintellekti mudelite toimimise mõistmine aitab paremini aru saada nende taga olevast infrastruktuurist. Suurte mudelite treenimiseks on vaja andmekogusid, graafikaprotsessoreid (GPU), andmekeskusi, elektrit, jahutust ja hindamist. Mudelite kasutajate jaoks käitamiseks on vaja järeldusinfrastruktuuri, mis suudab reageerida kiiresti ja usaldusväärselt.

See aitab ka selgitada, miks andmete kvaliteet, mudeli ülesehitus ja kasutuselevõtu valikud on olulised. Kitsa ülesande jaoks võib väiksem spetsialiseeritud mudel olla odavam ja usaldusväärsem kui väga suur üldine mudel. Halvasti hinnatud mudel võib tekitada riski isegi siis, kui see demo-esitlustes muljetavaldav tundub.

Praktiline küsimus ei ole mitte ainult selles, kas mudel suudab vastust genereerida, vaid selles, kas vastus on kasulik, usaldusväärne, tõhus ja ülesandele sobiv. Seetõttu moodustavad mudelid, õppimine, järeldamine, GPU-d ja andmekeskused kõik osa samast tehisintellekti infrastruktuuri tervikust.