Как работают модели искусственного интеллекта?

В самом простом понимании модель искусственного интеллекта — это система, которая принимает входные данные, обрабатывает их с помощью заученных внутренних шаблонов и генерирует выходные данные. Входными данными может быть предложение, изображение, звуковой фрагмент, строка кода, строка таблицы или запрос пользователя.

Результат зависит от поставленной задачи. Модель может предсказать следующее слово в предложении, классифицировать изображение, порекомендовать товар, подготовить краткое изложение документа, перевести текст, написать код, распознать речь или сгенерировать новое изображение. Во многих системах искусственного интеллекта прослеживается одна и та же общая схема: входные данные, модель, результат.

Это не означает, что модель понимает мир так же, как человек. Это означает, что модель на основе примеров выучила полезные статистические закономерности и может применять их к новым входным данным.

Прежде чем модель искусственного интеллекта сможет принести пользу, её необходимо обучить. Обучение заключается в том, чтобы предоставить модели множество примеров и многократно корректировать её, чтобы её результаты становились всё ближе к желаемому результату.

Языковая модель может обучаться на обширных наборах текстов и кода. Модель распознавания изображений может обучаться на изображениях и подписях к ним. Модель распознавания речи может обучаться на аудиозаписях и их транскрипциях. Во всех этих примерах модель изучает взаимосвязи между входными и выходными данными, а не просто запоминает список ответов.

Это различие имеет значение. Обученная модель — это не просто база данных с возможностью поиска. Она способна обобщать знания, полученные на основе обучающих данных, и применять их к новым ситуациям, однако такое обобщение несовершенно и в значительной степени зависит от качества, разнообразия и структуры данных, использованных при обучении.

Знания, заложенные в модели искусственного интеллекта, представлены в виде параметров. Параметры — это внутренние числовые значения, которые корректируются в процессе обучения. Именно они определяют, как модель преобразует входные данные в выходные.

Чтобы понять эту идею, не нужно знать математику. Параметр — это как небольшая настройка внутри очень большой системы. В процессе обучения многие из этих настроек изменяются, благодаря чему модель начинает лучше прогнозировать, классифицировать или генерировать полезные результаты.

Крупные модели искусственного интеллекта могут содержать миллиарды или даже триллионы параметров. Большее количество параметров не всегда автоматически делает модель лучше, но в сочетании с качественными данными, эффективными методами обучения и оценки оно может расширить возможности модели по отображению сложных закономерностей.

После обучения модель можно развернуть. Инференс — это этап, на котором обученная модель получает новые входные данные и выдает ответ, прогноз или сгенерированный результат.

Каждый ответ ChatGPT, каждое изображение, сгенерированное ИИ, каждый результат рекомендации, каждый ответ поискового помощника или каждая транскрипция речи требует выполнения инференции. Модель не проходит полное переобучение каждый раз. Она применяет то, чему уже научилась, к новому запросу.

Для инференса по-прежнему требуются вычислительные ресурсы. Для быстрого получения ответов крупным моделям могут потребоваться графические процессоры (GPU) или другие ускорители искусственного интеллекта, особенно когда миллионы пользователей одновременно отправляют запросы.

Модели искусственного интеллекта могут допускать ошибки, поскольку они опираются на выученные закономерности, а не на достоверные факты. Если обучающие данные являются неполными, предвзятыми, устаревшими или неоднозначными, модель может дать ответ, который звучит правдоподобно, но на самом деле является неправильным.

Языковые модели могут «галлюцинировать», генерируя беглый текст без надёжной фактической основы. Классификационные модели могут давать ошибочные результаты при обработке примеров, которые отличаются от данных, использованных для их обучения. Системы рекомендаций могут усиливать закономерности, присутствующие в прошлом поведении пользователей, но на самом деле не полезные для каждого пользователя.

Эти проблемы не делают ИИ бесполезным, но они объясняют, почему так важны оценка, проверка человеком, привязка к реальности, поиск информации, тестирование на безопасность и четкие границы применения продукта. Полезная модель — это не только мощная модель; это также модель, прошедшая тестирование именно в том контексте, в котором она будет использоваться.

Не каждая модель искусственного интеллекта является чат-ботом. Языковые модели работают с текстом и кодом. Модели обработки изображений генерируют или классифицируют визуальный контент. Модели встраивания преобразуют текст, изображения или другие данные в числовые представления, по которым можно осуществлять поиск или сравнивать данные.

Модели классификации присваивают метки. Модели рекомендаций ранжируют варианты. Мультимодальные модели объединяют текст, изображения, аудио или видео. Специализированные модели могут быть настроены для применения в медицине, финансах, робототехнике, переводе, промышленном контроле или обслуживании клиентов.

Архитектура и цель обучения определяют, в чём модель наиболее эффективна. Именно поэтому экосистема искусственного интеллекта включает в себя множество различных моделей, а не одну универсальную систему, которая была бы оптимальной для всех задач.

Понимание принципов работы моделей искусственного интеллекта помогает лучше понять инфраструктуру, лежащую в их основе. Для обучения крупных моделей требуются наборы данных, графические процессоры (GPU), центры обработки данных, электропитание, системы охлаждения и средства оценки. Для работы моделей в интересах пользователей необходима инфраструктура инференса, способная быстро и надежно реагировать на запросы.

Это также помогает понять, почему качество данных, структура модели и выбор способа внедрения имеют такое большое значение. Для решения узкой задачи небольшая специализированная модель может оказаться дешевле и надежнее, чем очень большая универсальная модель. Плохо протестированная модель может создавать риски, даже если в демонстрационных версиях она выглядит впечатляюще.

Практический вопрос заключается не только в том, способна ли модель сгенерировать ответ. Речь идет о том, является ли этот ответ полезным, надежным, эффективным и подходящим для поставленной задачи. Именно поэтому модели, обучение, вывод, графические процессоры и центры обработки данных — все это составляющие одной и той же инфраструктуры искусственного интеллекта.