Як працюють моделі штучного інтелекту?

У найпростішому розумінні модель штучного інтелекту — це система, яка отримує вхідні дані, обробляє їх за допомогою засвоєних внутрішніх шаблонів і генерує вихідні дані. Вхідними даними можуть бути речення, зображення, звуковий фрагмент, рядок коду, рядок таблиці або запит користувача.

Результат залежить від завдання. Модель може передбачити наступне слово в реченні, класифікувати зображення, порекомендувати товар, узагальнити документ, перекласти текст, написати код, розпізнати мовлення або створити нове зображення. У багатьох системах штучного інтелекту простежується одна й та сама загальна схема: вхідні дані, модель, результат.

Це не означає, що модель розуміє світ так само, як людина. Це означає, що модель на основі прикладів засвоїла корисні статистичні закономірності й може застосовувати їх до нових вхідних даних.

Перш ніж модель штучного інтелекту зможе стати корисною, її потрібно навчити. Навчання полягає в тому, щоб показати моделі багато прикладів і неодноразово коригувати її, щоб її результати ставали все ближчими до бажаного результату.

Модель мови можна навчати на великих масивах тексту та коду. Модель зображень можна навчати на зображеннях та підписах до них. Модель мовлення можна навчати на аудіозаписах та їх транскрипціях. У всіх цих прикладах модель вивчає взаємозв’язки між вхідними даними та результатами, а не просто запам’ятовує список відповідей.

Це розрізнення має значення. Навчена модель — це не просто база даних, у якій можна здійснювати пошук. Вона здатна узагальнювати дані навчання та застосовувати їх до нових ситуацій, але таке узагальнення є недосконалим і значною мірою залежить від якості, різноманітності та структури даних, використаних під час навчання.

Знання, що містяться в моделі штучного інтелекту, представлені у вигляді параметрів. Параметри — це внутрішні числові значення, які коригуються під час навчання. Саме вони визначають, як модель перетворює вхідні дані на вихідні.

Щоб зрозуміти цю ідею, не потрібно знати математику. Параметр — це ніби невелике налаштування всередині дуже великої системи. Під час навчання багато з цих налаштувань змінюються, завдяки чому модель починає краще прогнозувати, класифікувати або генерувати корисні результати.

Великі моделі штучного інтелекту можуть містити мільярди або навіть трильйони параметрів. Більша кількість параметрів не робить модель кращою автоматично, але в поєднанні з якісними даними, методами навчання та оцінювання вона може надати моделі більшу здатність відображати складні закономірності.

Після навчання модель можна розгорнути. Інференція — це етап, на якому навчена модель отримує нові вхідні дані та видає відповідь, прогноз або згенерований результат.

Кожна відповідь ChatGPT, генерація зображень за допомогою ШІ, результат рекомендації, відповідь пошукового помічника або транскрипція голосу вимагають інференції. Модель не перенавчається повністю щоразу. Вона застосовує те, чого вже навчилася, до нового запиту.

Для інференції все одно потрібні обчислювальні ресурси. Великим моделям можуть знадобитися графічні процесори (GPU) або інші прискорювачі штучного інтелекту, щоб швидко надавати відповіді, особливо коли мільйони користувачів одночасно надсилають запити.

Моделі штучного інтелекту можуть припускатися помилок, оскільки вони базуються на засвоєних закономірностях, а не на беззаперечній істині. Якщо навчальні дані є неповними, упередженими, застарілими або неоднозначними, модель може дати відповідь, яка звучить правдоподібно, але є неправильною.

Мовні моделі можуть «галюцинувати», коли генерують плавний текст без надійної фактичної основи. Моделі класифікації можуть давати помилки при обробці прикладів, які відрізняються від даних, на яких вони навчалися. Системи рекомендацій можуть підсилювати закономірності, що спостерігалися в минулій поведінці, але насправді не є корисними для кожного користувача.

Ці проблеми не роблять ШІ марним, але вони пояснюють, чому так важливі оцінка, перевірка людиною, прив’язка до контексту, пошук даних, тестування безпеки та чіткі межі продукту. Корисна модель — це не лише потужна модель; це також модель, яка пройшла тестування саме в тому контексті, де вона буде використовуватися.

Не кожна модель штучного інтелекту є чат-ботом. Моделі обробки мови працюють із текстом і кодом. Моделі обробки зображень генерують або класифікують візуальний контент. Моделі вбудовування перетворюють текст, зображення чи інші дані на числові представлення, які можна шукати або порівнювати.

Моделі класифікації присвоюють мітки. Моделі рекомендацій ранжують варіанти. Мультимодальні моделі поєднують текст, зображення, аудіо або відео. Спеціалізовані моделі можуть бути налаштовані для застосування в медицині, фінансах, робототехніці, перекладі, промисловому контролі або службі підтримки клієнтів.

Архітектура та мета навчання визначають, у чому модель є найефективнішою. Саме тому екосистема штучного інтелекту налічує безліч різних моделей, а не одну універсальну систему, яка б найкраще підходила для виконання будь-якого завдання.

Розуміння принципів роботи моделей штучного інтелекту допомагає краще усвідомити інфраструктуру, на якій вони базуються. Для навчання великих моделей потрібні набори даних, графічні процесори (GPU), центри обробки даних, електроенергія, системи охолодження та засоби оцінки. Для роботи моделей у інтересах користувачів необхідна інфраструктура для інференції, здатна швидко та надійно реагувати на запити.

Це також допомагає зрозуміти, чому якість даних, структура моделі та вибір способу її впровадження мають таке велике значення. Для виконання вузькоспеціалізованого завдання менша спеціалізована модель може виявитися дешевшою та надійнішою, ніж дуже велика універсальна модель. Недостатньо перевірена модель може становити ризик, навіть якщо під час демонстрацій вона виглядає вражаюче.

Практичне питання полягає не лише в тому, чи може модель генерувати відповідь. Воно полягає в тому, чи є ця відповідь корисною, надійною, ефективною та відповідною до поставленого завдання. Саме тому моделі, навчання, інференція, графічні процесори та центри обробки даних — все це є частиною єдиної інфраструктури штучного інтелекту.