Jak działają modele sztucznej inteligencji?

W najprostszym ujęciu model sztucznej inteligencji to system, który odbiera dane wejściowe, przetwarza je w oparciu o wyuczone wzorce wewnętrzne i generuje dane wyjściowe. Danymi wejściowymi może być zdanie, obraz, fragment dźwięku, wiersz kodu, wiersz tabeli lub polecenie użytkownika.

Wynik zależy od zadania. Model może przewidzieć następne słowo w zdaniu, sklasyfikować obraz, polecić produkt, streścić dokument, przetłumaczyć tekst, napisać kod, rozpoznać mowę lub wygenerować nowy obraz. Ta sama ogólna zasada powtarza się w wielu systemach sztucznej inteligencji: dane wejściowe, model, wynik.

Nie oznacza to, że model rozumie świat w taki sam sposób jak człowiek. Oznacza to, że model nauczył się na podstawie przykładów użytecznych zależności statystycznych i potrafi zastosować je do nowych danych wejściowych.

Zanim model sztucznej inteligencji będzie mógł się przydać, trzeba go najpierw wytrenować. Trening polega na przedstawieniu modelowi wielu przykładów i wielokrotnym dostosowywaniu go, tak aby jego wyniki coraz bardziej zbliżały się do pożądanego rezultatu.

Model językowy można trenować na dużych zbiorach tekstów i kodu. Model obrazowy można trenować na obrazach i podpisach. Model mowy można trenować na nagraniach audio i transkrypcjach. We wszystkich tych przykładach model uczy się zależności między danymi wejściowymi a wyjściowymi, a nie tylko zapamiętuje listę odpowiedzi.

To rozróżnienie ma znaczenie. Wyszkolony model to nie tylko baza danych z funkcją wyszukiwania. Potrafi on uogólniać wnioski wyciągnięte z danych szkoleniowych na nowe sytuacje, ale to uogólnienie jest niedoskonałe i w dużym stopniu zależy od jakości, różnorodności oraz struktury danych wykorzystanych podczas szkolenia.

Wiedza zawarta w modelu sztucznej inteligencji jest reprezentowana przez parametry. Parametry to wewnętrzne wartości liczbowe, które są dostosowywane podczas uczenia. To właśnie one określają, w jaki sposób model przekształca dane wejściowe w dane wyjściowe.

Nie trzeba znać matematyki, żeby zrozumieć tę koncepcję. Parametr to coś w rodzaju drobnego ustawienia w obrębie bardzo dużego systemu. Trening zmienia wiele z tych ustawień, dzięki czemu model lepiej radzi sobie z przewidywaniem, klasyfikowaniem lub generowaniem użytecznych wyników.

Duże modele sztucznej inteligencji mogą zawierać miliardy, a nawet biliony parametrów. Większa liczba parametrów niekoniecznie oznacza, że model jest lepszy, ale w połączeniu z wysokiej jakości danymi, odpowiednimi metodami uczenia i oceną może zapewnić modelowi większą zdolność do odwzorowywania złożonych wzorców.

Po zakończeniu uczenia model można wdrożyć. Inferencja to etap, w którym wytrenowany model otrzymuje nowe dane wejściowe i generuje odpowiedź, prognozę lub wynik.

Każda odpowiedź ChatGPT, wygenerowany przez sztuczną inteligencję obraz, wynik rekomendacji, odpowiedź asystenta wyszukiwania czy transkrypcja mowy wymaga przeprowadzenia wnioskowania. Model nie jest za każdym razem w pełni ponownie trenowany. Zastosowuje on to, czego już się nauczył, do nowego zapytania.

Wykonywanie wnioskowania nadal wymaga mocy obliczeniowej. Duże modele mogą wymagać procesorów graficznych (GPU) lub innych akceleratorów sztucznej inteligencji, aby zapewnić szybką odpowiedź, zwłaszcza gdy miliony użytkowników wysyłają zapytania jednocześnie.

Modele sztucznej inteligencji mogą popełniać błędy, ponieważ opierają się na wyuczonych wzorcach, a nie na niepodważalnej prawdzie. Jeśli dane szkoleniowe są niekompletne, obciążone błędem systematycznym, nieaktualne lub niejednoznaczne, model może wygenerować odpowiedź, która brzmi wiarygodnie, ale jest błędna.

Modele językowe mogą „halucynować”, generując płynny tekst bez wiarygodnego uzasadnienia faktycznego. Modele klasyfikacyjne mogą popełniać błędy w przypadku przykładów, które różnią się od danych szkoleniowych. Systemy rekomendacyjne mogą wzmacniać wzorce obecne w dotychczasowych zachowaniach, które jednak nie są faktycznie przydatne dla każdego użytkownika.

Problemy te nie sprawiają, że sztuczna inteligencja staje się bezużyteczna, ale wyjaśniają, dlaczego tak ważne są ocena, weryfikacja przez człowieka, ugruntowanie, wyszukiwanie, testy bezpieczeństwa oraz jasno określone granice zastosowania produktu. Przydatny model to nie tylko model o dużej mocy obliczeniowej; to także model przetestowany pod kątem kontekstu, w którym będzie wykorzystywany.

Nie każdy model sztucznej inteligencji to chatbot. Modele językowe przetwarzają tekst i kod. Modele obrazowe generują lub klasyfikują treści wizualne. Modele osadzania przekształcają tekst, obrazy lub inne dane w reprezentacje liczbowe, które można przeszukiwać lub porównywać.

Modele klasyfikacyjne przypisują etykiety. Modele rekomendacyjne ustalają ranking opcji. Modele multimodalne łączą tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Modele specjalistyczne mogą być dostosowane do potrzeb medycyny, finansów, robotyki, tłumaczeń, kontroli przemysłowej lub obsługi klienta.

Architektura i cel szkolenia mają wpływ na to, w czym model się specjalizuje. Dlatego właśnie ekosystem sztucznej inteligencji obejmuje wiele różnych modeli, a nie jeden uniwersalny system, który najlepiej sprawdzałby się w każdym zadaniu.

Zrozumienie zasad działania modeli sztucznej inteligencji ułatwia zrozumienie infrastruktury, która za nimi stoi. Trenowanie dużych modeli wymaga zbiorów danych, procesorów graficznych (GPU), centrów danych, zasilania, systemów chłodzenia oraz procedur oceny. Uruchamianie modeli dla użytkowników wymaga infrastruktury do wnioskowania, która potrafi reagować szybko i niezawodnie.

Pomaga to również wyjaśnić, dlaczego jakość danych, projekt modelu i wybory dotyczące wdrożenia mają znaczenie. Mniejszy, wyspecjalizowany model może być tańszy i bardziej niezawodny niż bardzo duży, ogólny model przeznaczony do wąskiego zadania. Słabo zweryfikowany model może stwarzać ryzyko, nawet jeśli w prezentacjach wygląda imponująco.

W praktyce nie chodzi tylko o to, czy model potrafi wygenerować odpowiedź. Chodzi o to, czy odpowiedź ta jest użyteczna, wiarygodna, wydajna i odpowiednia do danego zadania. Właśnie dlatego modele, uczenie, wnioskowanie, procesory graficzne (GPU) i centra danych stanowią część tej samej historii dotyczącej infrastruktury sztucznej inteligencji.