Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne?

Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne?

Bersiva kurt: Modelên bingehîn modelên AI yên mezin û bi armanca giştî ne ku li ser setên daneyan ên berfireh û berfireh têne perwerdekirin, dûv re bi rêya teşwîqkirin, sererastkirin, amûran, an vegerandinê ji bo gelek karan (nivîsandin, lêgerîn, kodkirin, wêne) têne adaptekirin. Ger hûn hewceyê bersivên pêbawer in, wan bi bingehkirinê (wek RAG), sînorkirinên zelal, û kontrolên hevber bikin, li şûna ku hûn bihêlin ew îmrovîze bikin.

Xalên sereke:

Pênasîn : Modelek bingehîn a berfireh ku di gelek karan de ji nû ve tê bikar anîn, ne yek kar ji bo her modelekê.

Adaptasyon : Ji bo rêvebirina tevgerê teşwîqkirin, mîhengkirina baş, LoRA/adapter, RAG, û amûran bikar bîne.

Lihevhatina hilberîner : Ew hêza çêkirina nivîs, wêne, deng, kod û naveroka pirmodal peyda dikin.

Sînyalên kalîteyê : Pêşîniyê bidin kontrolkirin, kêmtir halûsînasyon, şiyana pirmodal, û texmînkirina bi bandor.

Kontrolên rîskê : Plan ji bo halûsînasyon, xapandin, rijandina nepenîtiyê, û derzîkirina bilez bi rêya rêveberî û ceribandinê.

Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne? Infografîk

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Kompaniyeke AI çi ye?
Fêm bikin ka şîrketên AI çawa berhem, tîm û modelên dahatê ava dikin.

🔗 Koda AI çawa xuya dike
Nimûneyên koda AI, ji modelên Python bigire heya API-yan bibînin.

🔗 Algorîtmaya AI çi ye?
Fêr bibin ka algorîtmayên AI çi ne û ew çawa biryaran didin.

🔗 Teknolojiya AI çi ye?
Teknolojiyên bingehîn ên AI-ê yên ku otomasyon, analîtîk û sepanên jîr hêzdar dikin, keşif bikin.

1) Modelên bingehê - pênaseyeke bê mij 🧠

Modela bingehîn modelek AI ya mezin û mebest-giştî ye ku li ser daneyên berfireh (bi gelemperî gelek daneyên wê) tê perwerdekirin, ji ber vê yekê ew dikare ji bo gelek karan were adaptekirin, ne tenê ji bo yekê ( NIST , Stanford CRFM ).

Li şûna avakirina modelek cuda ji bo:

  • nivîsandina e-nameyan

  • bersivdayîna pirsan

  • kurtkirina PDF-an

  • çêkirina wêneyan

  • dabeşkirina bilêtên piştgiriyê

  • wergerandina zimanan

  • pêşniyarên kodê çêdikin

...hûn modelek bingehîn a mezin perwerde dikin ku "cîhanê fêr dibe" bi awayekî statîstîkî ya nezelal, dûv re hûn wê bi pêşniyaran, sererastkirinên baş, an amûrên zêdekirî li gorî karên taybetî diguncînin Bommasani et al., 2021 ).

Bi gotineke din: ew motoreke gelemperî ye ku hûn dikarin wê bi rê ve bibin.

Û erê, peyva sereke "giştî" ye. Hemû hîle ev e.

2) Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne? (Ew çawa bi taybetî li hev tên) 🎨📝

Ji ber vê yekê, Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne? Ew modelên bingehîn in ku pergalên ku dikarin çêbikin - nivîs, wêne, deng, kod, vîdyo, û her ku diçe… tevliheviyên van hemûyan ( NIST , Profîla AI-ya Afirîner a NIST ) hêzdar dikin.

AI-ya afirîner ne tenê pêşbînîkirina etîketên wekî "spam / ne spam" e. Ew li ser hilberîna encamên ku xuya dikin ku ji hêla kesekî ve hatine çêkirin e.

  • paragraf

  • helbest

  • danasînên berheman

  • nîgar

  • melodiyên

  • prototîpên sepanê

  • dengên sentetîk

  • û carinan bêwateyiyên bi baweriyeke bêbawer 🙃

Modelên bingehê bi taybetî baş in ji ber ku:

  • wan şêwazên berfireh ji setên daneyan ên mezin wergirtine ( Bommasani et al., 2021 )

  • ew dikarin ji bo pêşniyarên nû (heta yên ecêb jî) giştî bikin ( Brown et al., 2020 )

  • ew dikarin ji bo bi dehan encaman bêyî ku ji sifirê ve ji nû ve werin perwerdekirin ji nû ve werin bikar anîn ( Bommasani et al., 2021 )

Ew "qata bingehîn" in - mîna hevîrê nan. Hûn dikarin wê bikin baget, pîzza, an jî nanê darçîn… ne metaforeke bêkêmahî ye, lê hûn min fêm dikin 😄

3) Çima wan her tişt guherand (û çima mirov dev ji axaftina li ser wan bernadin) 🚀

Berî modelên bingehîn, gelek ji AI-ê li gorî peywirê bûn:

  • modelek ji bo analîza hestan perwerde bikin

  • yekî din ji bo wergerandinê perwerde bike

  • yekî din ji bo dabeşkirina wêneyan perwerde bike

  • ji bo naskirina saziya bi navkirî yekî din perwerde bike

Ew kar dikir, lê hêdî, biha, û hinekî… şikestî bû.

Modelên bingehîn ew zivirandin:

  • carekê pêş-perwerdekirin (hewldanek mezin)

  • li her deverê ji nû ve bikar bînin (berdêlek mezin) ( Bommasani et al., 2021 )

Ew ji nû ve bikaranîn pirzêdeker e. Şîrket dikarin 20 taybetmendiyan li ser yek malbateke modelan ava bikin, li şûna ku çerxê 20 caran ji nû ve îcad bikin.

Her weha, ezmûna bikarhêner xwezayîtir bû:

  • hûn "dabeşkerek bikar naynin"

  • Tu bi modelê re diaxivî mîna ku ew hevkarekî alîkar be ku qet ranazê ☕🤝

Carinan ew jî mîna hevkarekî ye ku bi bawerî her tiştî şaş fam dike, lê hey. Mezinbûn.

4) Fikra bingehîn: pêşperwerde + adaptasyon 🧩

Hema bêje hemû modelên bingehîn qalibek dişopînin ( Stanford CRFM , NIST ):

Pêşperwerdekirin (qonaxa "mijandina înternetê") 📚

Model li ser setên daneyan ên mezin û berfireh bi karanîna fêrbûna xwe-çavdêrîkirî ( NIST ) tê perwerdekirin. Ji bo modelên ziman, ev bi gelemperî tê wateya pêşbînîkirina peyvên wenda an nîşaneya din ( Devlin et al., 2018 , Brown et al., 2020 ).

Mesele ne ew e ku meriv tenê peywirekê fêrî wê bike. Mesele ew e ku meriv temsîlên giştî :

  • rêziman

  • rastiyên (cure)

  • qalibên aqilmendiyê (carinan)

  • şêwazên nivîsandinê

  • avahiya kodê

  • niyeta hevpar a mirovan

Adaptasyon (qonaxa "bicîhkirina wê ya pratîkî") 🛠️

Dûv re hûn wê bi karanîna yek an çend ji van diguhezînin:

  • teşwîqkirin (talîmatên bi zimanekî sade)

  • mîhengkirina rêwerzan (perwerdekirina wê ji bo şopandina rêwerzan) ( Wei et al., 2021 )

  • başkirin (perwerde li ser daneyên domaina we)

  • LoRA / adapter (rêbazên mîhengkirina sivik) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (nifşa zêdekirî ya vegerandinê - model bi belgeyên we re şêwir dike) ( Lewis et al., 2020 )

  • bikaranîna amûran (gazîkirina fonksiyonan, gerandina pergalên navxweyî, hwd.)

Ji ber vê yekê ye ku heman modela bingehîn dikare dîmenek evînî binivîse… dûv re pênc saniye şûnda alîkariya debugkirina pirsek SQL bike 😭

5) Çi modelek bingehê guhertoyek baş dike? ✅

Ev ew beş e ku mirov ji bîr dikin, û paşê poşman dibin.

Modelek bingehek "baş" ne tenê "mezintir" e. Bê guman, mezintir dibe alîkar... lê ne tenê ev e. Guhertoyek baş a modelek bingehek bi gelemperî ev tişt hene:

Giştîkirineke xurt 🧠

Ew di gelek karan de bêyî ku hewcedariya wê bi perwerdehiyek taybetî ya peywirê hebe, baş dixebite ( Bommasani et al., 2021 ).

Rêveberî û kontrolkirin 🎛️

Ew dikare bi ewlehî rêwerzên mîna van bişopîne:

  • "kurt be"

  • "xalên guleyan bi kar bîne"

  • "Bi dengekî dostane binivîse"

  • "Agahiyên nepenî eşkere nekin"

Hin model jîr in lê şemitok in. Mîna girtina sabûnekê di serşokê de. Alîkar e, lê ne rêkûpêk e 😅

Meyla halûsînasyona kêm (an jî qet nebe nezelaliya eşkere) 🧯

Ti modelek ji halûsînasyonan bêpar nîne, lê yên baş:

  • kêmtir halûsînasyon

  • bêbaweriyê pir caran qebûl bikin

  • dema ku hûn vegerandinê bikar tînin, nêzîkî çarçoveya peydakirî bimînin ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 )

Qabiliyeta baş a pirmodal (dema ku pêwîst be) 🖼️🎧

Eger hûn alîkarên ku wêneyan dixwînin, nexşeyan şîrove dikin, an deng fam dikin ava dikin, multimodal pir girîng e ( Radford et al., 2021 ).

Tesbîtkirina bi bandor ⚡

Derengî û lêçûn girîng in. Modelek xurt lê hêdî mîna otomobîlek werzîşê ya ku lastîkek wê teqiyaye ye.

Rêbazên ewlehî û lihevhatinê 🧩

Ne tenê "her tiştî red bike", lê:

  • ji rêwerzên zirardar dûr bisekinin

  • meyldariyê kêm bike

  • bi baldarî li ser mijarên hesas biaxive

  • li hember hewldanên jailbreak ên bingehîn li ber xwe bide (hinekî…) ( NIST AI RMF 1.0 , Profîla AI ya Generative NIST )

Belgekirin + ekosîstem 🌱

Ev hişk xuya dike, lê rast e:

  • amûrkirin

  • kemberên nirxandinê

  • vebijarkên bicihkirinê

  • kontrolên pargîdaniyê

  • piştgiriya mîhengkirina hûr

Belê, "ekosîstem" peyveke nezelal e. Ez jî jê nefret dikim. Lê girîng e.

6) Tabloya Berawirdkirinê - vebijarkên modela bingehê yên hevpar (û ew ji bo çi baş in) 🧾

Li jêr tabloyeke berawirdkirinê ya pratîkî û hinekî ne temam heye. Ew ne "lîsteya yekane ya rastîn" e, ew bêtir dişibihe: tiştê ku mirov di xwezayê de hildibijêrin.

cureyê amûr / modelê binêrevan bihayekî çima ew dixebite
LLM-ya Taybet (bi şêwaza sohbetê) tîmên ku dixwazin lez + cil bikin li ser bingeha bikaranînê / abonetiyê Rênimayên pir baş bişopînin, performansa giştî ya baş, bi gelemperî çêtirîn "ji qutiyê der" e 😌
LLM-ya bi giraniya vekirî (xwe-mêvandar) avakerên ku dixwazin kontrol bikin lêçûna binesaziyê (û serêş) Xwesazkirî ye, nepenîtiyê dostane ye, dikare li herêmî bixebite… heke hûn ji lîstina nîvê şevê hez dikin
Çêkerê wêneya belavbûnê afirîner, tîmên sêwiranê ji belaş ber bi dayînê ve Senteza wêneyan a hêja, cûrbecûr şêwaz, herikînên xebatê yên dubarekirî (her wiha: dibe ku tiliyên we ne li cihê xwe bin) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Modela "zimanê dîtinê" ya pirmodal sepanên ku wêne + nivîsê dixwînin li ser bingeha bikaranînê Dihêle hûn li ser wêne, dîmenên ekranê, diyagraman pirsan bipirsin - bi awayekî ecêb bikêrhatî ye ( Radford et al., 2021 )
Modela bingehîn a bicihkirinê lêgerîn + pergalên RAG lêçûnek kêm ji bo her bangekê Nivîsê vediguherîne vektoran ji bo lêgerîna semantîk, komkirin, pêşniyarkirinê - enerjiya MVP ya bêdeng ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Modela bingehîn a vegotin-bo-nivîsê navendên bangê, afirîner li ser bingeha bikaranînê / herêmî Nivîsandina bilez, piştgiriya pirzimanî, ji bo dengên bi deng têra xwe baş e (bi gelemperî) 🎙️ ( Whisper )
Modela bingehîn a nivîsandin-bi-axaftinê tîmên hilberê, medyayê li ser bingeha bikaranînê Hilberîna dengê xwezayî, şêwazên deng, vegotin - dikarin bibin rastîyek tirsnak ( Shen et al., 2017 )
LLM-ya li ser kodê-navendî pêşdebiran li ser bingeha bikaranînê / abonetiyê Di şablonên kodê, debugging, refactoring de çêtir e… dîsa jî ne xwendevanek hişê ye 😅

Bala xwe bidinê ku "modela bingehîn" ne tenê tê wateya "chatbot". Modelên bicihkirin û axaftinê jî dikarin wekî bingeh bin, ji ber ku ew berfireh in û di nav karan de ji nû ve têne bikar anîn ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Nirxandinek ji nêz ve: modelên bingeha ziman çawa fêr dibin (guhertoya vibe) 🧠🧃

Modelên bingeha ziman (ku pir caran wekî LLM têne binavkirin) bi gelemperî li ser berhevokên mezin ên nivîsê têne perwerdekirin. Ew bi pêşbînîkirina nîşanekan fêr dibin ( Brown et al., 2020 ). Bes e. Ne tozek veşartî ye.

Lê efsûn ew e ku pêşbînîkirina nîşanekan modelê neçar dike ku avahiyê fêr bibe ( CSET ):

  • rêziman û rêziman

  • têkiliyên mijarê

  • qalibên mîna aqil (carinan)

  • rêzikên hevpar ên ramanê

  • çawa mirov tiştan rave dikin, nîqaş dikin, lêborînê dixwazin, danûstandinan dikin, fêr dikin

Ew mîna fêrbûna teqlîdkirina bi mîlyonan axaftinan e bêyî ku "fêm"kirina awayê ku mirov dikin. Ku xuya dike ku divê nexebite… û dîsa jî ew dixebite.

Zêdegotinek sivik: ew bi bingehîn mîna pêçandina nivîsên mirovan di mejiyek îhtimalî ya mezin de ye.
Lê dîsa jî, ew metafor hinekî lanetkirî ye. Lê em diçin 😄

8) Nirxandinek ji nêz ve: modelên belavbûnê (çima wêne bi awayekî cuda dixebitin) 🎨🌀

Modelên bingeha wêneyan pir caran belavbûnê ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Fikra serrast:

  1. deng li wêneyan zêde bikin heta ku ew bi bingehîn wekî TV statîk bibin

  2. modelek perwerde bike da ku gav bi gav wî dengî berevajî bike

  3. di dema nifşê de, bi deng dest pê bikin û "dengê jê bikin" û bikin wêneyek ku ji hêla pêşniyarekê ve tê rêvebirin ( Ho et al., 2020 )

Ji ber vê yekê çêkirina wêneyan wekî "pêşvebirina" wêneyekê xuya dike, lê wêne ejderhayekî ye ku li korîdoreke supermarketê pêlavên werzişî li xwe kiriye 🛒🐉

Modelên belavbûnê ji ber vê yekê baş in:

  • ew dîmenên bi kalîte bilind çêdikin

  • ew dikarin bi awayekî xurt ji hêla nivîsê ve werin rêber kirin

  • ew piştgiriyê didin rafinandina dubarekirî (guhertoy, boyaxkirina hundirîn, bilindkirina pîvanê) ( Rombach et al., 2021 )

Ew carinan jî bi van pirsgirêkan re rû bi rû dimînin:

  • renderkirina nivîsê di hundurê wêneyan de

  • hûrguliyên anatomiya hûr

  • nasnameya karakterê ya domdar li seranserê dîmenan (ew baştir dibe, lê dîsa jî)

9) Nirxandinek ji nêz ve: modelên bingehîn ên pirmodal (nivîs + wêne + deng) 👀🎧📝

Modelên bingehîn ên pirmodal armanc dikin ku li ser gelek celebên daneyan fam bikin û çêbikin:

Çima ev di jiyana rast de girîng e:

  • piştgiriya xerîdar dikare dîmenên ekranê şîrove bike

  • amûrên gihîştinê dikarin wêneyan rave bikin

  • sepanên perwerdehiyê dikarin nexşeyan rave bikin

  • afirîner dikarin formatan zû ji nû ve mix bikin

  • Amûrên karsaziyê dikarin dîmenderek ji panela kontrolê "bixwînin" û wê kurt bikin

Di bin kapûtê de, pergalên pirmodal pir caran temsîlan li hev dikin:

  • wêneyekê veguherîne nav embeddingan

  • nivîsê veguherîne navgînan

  • cihekî hevpar fêr bibin ku tê de "pisîk" bi pîkselên pisîkê re li hev tê 😺 ( Radford et al., 2021 )

Her tim ne xweşik e. Carinan wekî pêlavekê bi hev re tê dirûtin. Lê dixebite.

10) Mîhengkirina baş li hember teşwîqkirinê li hember RAG (çawa hûn modela bingehîn diguherînin) 🧰

Eger hûn hewl didin ku modelek bingehîn ji bo qadeke taybetî (qanûnî, bijîşkî, karûbarê xerîdar, zanîna navxweyî) pratîk bikin, çend rêbazên we hene:

Hîşyarkirin 🗣️

Zûtirîn û sadetirîn.

  • erênî: perwerdehiyek sifir, dubarekirina tavilê

  • dezavantaj: dikare nelihevhatî be, sînordarkirina çarçovê, lawazbûna bilez

Mîhengkirina baş 🎯

Modelê li ser mînakên xwe bêtir perwerde bikin.

  • erênî: tevgerînek domdartir, zimanek domainê ya çêtir, dikare dirêjahiya fermanê kêm bike

  • dezavantaj: lêçûn, pêdiviyên kalîteya daneyan, xetera zêde-siwarbûnê, parastin

Mîhengkirina sivik (LoRA / adapter) 🧩

Guhertoyek bikêrtir a mîhengkirina hûr ( Hu et al., 2021 ).

  • erênî: erzantir, moduler, guheztina hêsantir

  • nerênî: hîn jî hewceyê lûleya perwerdehiyê û nirxandinê ye

RAG (nifşa zêdekirî ya vegerandinê) 🔎

Model belgeyên têkildar ji bingeha zanîna we digire û bi karanîna wan bersiv dide ( Lewis et al., 2020 ).

  • erênî: zanîna nûjen, îqtibasên navxweyî (eger hûn bicîh bînin), kêmtir perwerdehiya ji nû ve

  • nerênî: kalîteya vegerandinê dikare wê çêbike an jî têk bibe, pêdivî bi perçekirinek baş + bicihkirin heye

Gotûbêja rastîn: gelek pergalên serkeftî pêşniyarkirin + RAG-ê li hev dicivînin. Mîhengkirina baş bi hêz e, lê ne her gav pêwîst e. Mirov pir zû dest pê dikin ji ber ku ew balkêş xuya dike 😅

11) Rîsk, sînor, û beşa "ji kerema xwe vê yekê bi korî bikar neynin" 🧯😬

Modelên bingehîn bihêz in, lê ew ne wekî nermalava kevneşopî sabît in. Ew bêtir dişibin… stajyerekî jêhatî yê bi pirsgirêka baweriyê.

Sînorkirinên sereke yên ji bo plansazkirinê:

Halucînasyon 🌀

Model dikarin îcad bikin:

  • çavkaniyên sexte

  • rastiyên xelet

  • gavên maqûl lê xelet ( Ji et al., 2023 )

Kêmkirin:

  • RAG bi çarçoveyek bingehîn ( Lewis et al., 2020 )

  • derketinên bi sînor (şêma, bangên amûran)

  • talîmateke eşkere ya "texmîn neke"

  • qatên verastkirinê (qaîde, kontrolên xaçerêyî, nirxandina mirovî)

Xemsarî û şêwazên zirardar ⚠️

Ji ber ku daneyên perwerdeyê mirovan nîşan didin, hûn dikarin van bi dest bixin:

Kêmkirin:

Nepenî û belavbûna daneyan 🔒

Eger hûn daneyên nepenî têxin nav xala dawî ya modelekê, divê hûn bizanin:

  • çawa tê hilanîn

  • gelo ew ji bo perwerdeyê tê bikar anîn

  • çi tomarkirin heye

  • çi hewcehiyên rêxistina we kontrol dike ( NIST AI RMF 1.0 )

Kêmkirin:

Derzîkirina bilez (bi taybetî bi RAG) 🕳️

Ger model nivîsek ne pêbawer bixwîne, ew nivîs dikare hewl bide ku wê manîpule bike:

Kêmkirin:

  • rêwerzên sîstemê yên îzolekirî

  • naveroka wergirtî paqij bike

  • polîtîkayên li ser bingeha amûran bikar bînin (ne tenê fermanan)

  • ceribandin bi têketinên dijber ( OWASP Cheat Sheet , NIST Generative AI Profile )

Naxwazim te bitirsînim. Tenê… çêtir e ku tu bizanî texteyên erdê li ku derê diqîrin.

12) Meriv çawa modelek bingehê ji bo rewşa karanîna xwe hildibijêre 🎛️

Eger hûn modelek bingehê hildibijêrin (an jî li ser yekê ava dikin), bi van serişteyan dest pê bikin:

Diyar bike ka tu çi diafirînî 🧾

  • tenê nivîs

  • wêne

  • deng

  • pirmodal a tevlihev

Astê rastiya xwe destnîşan bike 📌

Eger hûn hewceyê rastbûnek bilind bin (darayî, tenduristî, yasayî, ewlehî):

  • hûn ê RAG bixwazin ( Lewis et al., 2020 )

  • hûn ê piştrastkirinê bixwazin

  • hûn ê bixwazin ku nirxandina mirovî di çerxê de hebe (bi kêmanî carinan) ( NIST AI RMF 1.0 )

Hedefa latency-ya xwe diyar bike ⚡

Sohbet tavilê ye. Kurteya komî dikare hêdîtir be.
Ger hûn bersiveke tavilê hewce bikin, mezinahiya model û mêvandariyê girîng in.

Pêdiviyên nepenîtiyê û pabendbûna nexşeyê 🔐

Hin tîmên ku hewce ne:

Budceya hevseng - û sebir ops 😅

Xwe-mazûvanîkirin kontrolê dide lê tevliheviyê zêde dike.
API-yên birêvebirî hêsan in lê dikarin biha bin û kêmtir xwerûkirî bin.

Serişteyek piçûk a pratîkî: pêşî prototîpek bi tiştek hêsan çêbikin, paşê hişk bikin. Destpêkirina bi sazkirina "bêkêmasî" bi gelemperî her tiştî hêdî dike.

13) Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne? (Modela Zîhnî ya Bilez) 🧠✨

Werin em wê vegerînin. Modelên Bingehîn di AI-ya Afirîner de çi ne?

Ew hene:

  • modelên mezin û giştî yên li ser daneyên berfireh hatine perwerdekirin ( NIST , Stanford CRFM )

  • şiyana çêkirina naverokê (nivîs, wêne, deng, hwd.) heye ( Profîla AI ya Generative NIST )

  • bi rêya pêşniyaran, sererastkirin û vegerandinê ji bo gelek karan adapteyî ye ( Bommasani et al., 2021 )

  • qata bingehîn ku piraniya hilberên AI-ê yên hilberîner ên nûjen hêzdar dike

Ew ne yek mîmarî an marqeyek yekane ne. Ew kategoriyek modelan in ku mîna platformekê tevdigerin.

Modela bingehîn kêmtir dişibihe hesabkerekê û bêtir dişibihe metbexê. Hûn dikarin gelek xwarinan tê de çêkin. Heke hûn bala xwe nedinê, hûn dikarin tostê jî bişewitînin… lê metbex dîsa jî pir bikêrhatî ye 🍳🔥

14) Kurtebirkirin û xwarin ✅🙂

Modelên bingehîn motorên ji nû ve bikarhatî yên AI-ya afirîner in. Ew bi berfirehî têne perwerdekirin, dûv re bi rêya teşwîqkirin, mîhengkirina baş û vegerandinê ( NIST , Stanford CRFM ) ji bo karên taybetî têne adaptekirin. Ew dikarin ecêb, bêserûber, bi hêz, û carinan jî bêaqil bin - hemî di carekê de.

Kurte:

Eger hûn bi AI-ya afirîner tiştekî ava dikin, fêmkirina modelên bingehê ne vebijarkî ye. Avahî li ser tevahiya qatê ye… û erê, carinan erd hinekî diheje 😅

Pirsên Pir tên Pirsîn

Modelên bingehîn, bi gotinên hêsan

Modela bingehîn modelek AI ya mezin û mebest-giştî ye ku li ser daneyên berfireh tê perwerdekirin, da ku ew ji bo gelek karan ji nû ve were bikar anîn. Li şûna ku hûn ji bo her karî modelek ava bikin, hûn bi modelek "bingehîn" a bihêz dest pê dikin û wê li gorî hewcedariyê diguherînin. Ew adaptasyon pir caran bi rêya teşwîqkirin, mîhengkirina baş, vegerandinê (RAG), an amûran çêdibe. Fikra navendî firehî û rêvebirin e.

Çawa modelên bingehîn ji modelên AI yên kevneşopî yên taybetî yên peywirê cuda dibin

AI-ya kevneşopî pir caran ji bo her peywirekê modelek cuda perwerde dike, mîna analîza hestan an wergerandinê. Modelên bingehîn wê qalibê berevajî dikin: carekê pêş-perwerde bikin, dûv re di gelek taybetmendî û hilberan de ji nû ve bikar bînin. Ev dikare hewldana dubare kêm bike û radestkirina şiyanên nû bileztir bike. Bazirganî ev e ku ew dikarin ji nermalava klasîk kêmtir pêşbînîkirî bin heya ku hûn sînorkirin û ceribandinê lê zêde nekin.

Modelên bingehîn di AI-ya afirîner de

Di AI-ya afirîner de, modelên bingehîn pergalên bingehîn in ku dikarin naveroka nû wekî nivîs, wêne, deng, kod, an derketinên pirmodal hilberînin. Ew bi tenê bi etîketkirin an dabeşkirinê ve sînordar nînin; ew bersivên ku dişibin xebata mirovan çêdikin. Ji ber ku ew di dema pêşperwerdeyê de qalibên berfireh fêr dibin, ew dikarin gelek celeb û formatên pêşniyaran birêve bibin. Ew "qata bingehîn" a li pişt piraniya ezmûnên afirîner ên nûjen in.

Modelên bingehîn çawa di dema pêş-perwerdeyê de fêr dibin

Piraniya modelên bingeha ziman bi pêşbînîkirina nîşaneyan, wek peyva din an jî peyvên winda di nivîsê de, fêr dibin. Ev armanca hêsan wan dixe ber bi hundirînkirina avahiyên wek rêziman, şêwaz û qalibên hevpar ên ravekirinê. Ew dikarin gelek zanîna cîhanê jî bihelînin, her çend ne her tim bi awayekî pêbawer be jî. Encam temsîliyetek giştî ya bihêz e ku hûn dikarin paşê ber bi xebateke taybetî ve bibin.

Cûdahiya di navbera teşwîqkirin, baş-mîhengkirin, LoRA, û RAG de

Bi karanîna rêwerzan, teşwîqkirin rêya herî bilez e ji bo rêvebirina tevgerê, lê ew dikare nazik be. Mîhengkirina baş modelê li ser mînakên we ji bo tevgerînek domdartir perwerde dike, lê ew lêçûn û parastinê zêde dike. LoRA/adapter rêbazek mîhengkirina baş a siviktir in ku pir caran erzantir û modulertir in. RAG belgeyên têkildar digire û bersiva modelê bi karanîna wê çarçoveyê peyda dike, ku ji bo nûbûn û bingehbûnê dibe alîkar.

Kengê RAG li şûna sererastkirina baş bikar bînin

RAG pir caran bijarteyeke baş e dema ku hûn hewceyê bersivên li ser bingeha belgeyên we yên heyî an bingeha zanîna navxweyî ne. Ew dikare "texmînkirinê" kêm bike bi dabînkirina çarçoveya têkildar di dema çêkirinê de ji modelê re. Mîhengkirina baş çêtir e dema ku hûn hewceyê şêwazek domdar, hevokên domainê, an tevgerên ku teşwîqkirin nikare bi pêbawerî hilberîne bin. Gelek pergalên pratîkî berî ku bigihîjin mîhengkirina baş, teşwîqkirin + RAG li hev dicivînin.

Meriv çawa halûsînasyonan kêm dike û bersivên pêbawertir werdigire

Rêbazek hevpar ew e ku model bi vegerandinê (RAG) were bingehkirin da ku ew nêzîkî çarçoveya peydakirî bimîne. Her weha hûn dikarin derketinê bi şemayan sînordar bikin, ji bo gavên sereke bangên amûran hewce bikin, û rêwerzên eşkere yên "texmîn nekin" lê zêde bikin. Qatên verastkirinê jî girîng in, wekî kontrolên qaîdeyan, kontrolkirina xaçerêyî, û nirxandina mirovî ji bo rewşên karanîna yên bi xetereyên bilindtir. Modelê wekî alîkarek îhtimalî, ne wekî çavkaniyek rastiyê bi xweberî derman bikin.

Xetereyên herî mezin bi modelên bingehîn re di hilberînê de

Rîskên hevpar halûsînasyon, qalibên alîgir an zirardar ji daneyên perwerdeyê, û rijandina nepenîtiyê heke daneyên hesas bi awayekî xirab werin bikar anîn. Sîstem dikarin ji derzîkirina bilez re jî xeternak bin, nemaze dema ku model nivîsa ne pêbawer ji belgeyan an naveroka malperê dixwîne. Kêmkirinan bi gelemperî rêveberî, tîmîkirina sor, kontrolên gihîştinê, qalibên teşwîqkirinê yên ewletir, û nirxandina strukturkirî vedihewîne. Ji bo van rîskan zû plan bikin li şûna ku paşê patch bikin.

Derzîkirina bilez û çima di pergalên RAG de girîng e

Derzîkirina bilez ew dem e ku nivîsa ne pêbawer hewl dide ku rêwerzan derbas bike, mîna "rêwerzên berê paşguh bike" an "razên eşkere bike". Di RAG de, belgeyên hatine vegerandin dikarin wan rêwerzên xerab dihewînin, û model dikare wan bişopîne heke hûn baldar nebin. Rêbazek hevpar ew e ku rêwerzên pergalê werin veqetandin, naveroka hatî vegerandin were paqij kirin, û li şûna tenê rêwerzan, li ser polîtîkayên li ser bingeha amûran were sekinandin. Ceribandina bi têketinên dijber re dibe alîkar ku xalên qels werin eşkere kirin.

Meriv çawa ji bo rewşa karanîna xwe modelek bingehîn hildibijêre

Bi destnîşankirina tiştên ku hûn hewce ne ku çêbikin dest pê bikin: nivîs, wêne, deng, kod, an derketinên pirmodal. Dûv re pîvana rastiya xwe destnîşan bikin - domainên rastbûna bilind pir caran hewceyê erdnigarî (RAG), pejirandin, û carinan nirxandina mirovî ne. Latency û lêçûnê bifikirin, ji ber ku modelek bihêz a ku hêdî an biha ye dikare dijwar be ku were şandin. Di dawiyê de, nepenî û hewcedariyên lihevhatinê bi vebijark û kontrolên bicihkirinê ve girêdin.

Referans

  1. Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - Modela Bingehê (Terma Ferhengê) - csrc.nist.gov

  2. Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - NIST AI 600-1: Profîla AI ya Afirîner - nvlpubs.nist.gov

  3. Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - NIST AI 100-1: Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. Navenda Lêkolînê ya Stanfordê li ser Modelên Bingehîn (CRFM) - Rapor - crfm.stanford.edu

  5. arXiv - Li Ser Derfet û Rîskên Modelên Weqfê (Bommasani et al., 2021) - arxiv.org

  6. arXiv - Modelên Zimanî Fêrbûnên Kêm-Qat in (Brown et al., 2020) - arxiv.org

  7. arXiv - Hilberîna Zêdekirî ya Vegerandinê ji bo Karên NLP yên Zanîna Zêde (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA: Adaptasyona Pileya Kêm a Modelên Zimanên Mezin (Hu et al., 2021) - arxiv.org

  9. arXiv - BERT: Pêş-perwerdekirina Veguherînerên Kûr ên Dualî ji bo Fêmkirina Ziman (Devlin et al., 2018) - arxiv.org

  10. arXiv - Modelên Zimanî yên Hûrkirî Fêrbûyên Sifir-Şot in (Wei et al., 2021) - arxiv.org

  11. Pirtûkxaneya Dîjîtal a ACM - Lêkolîna li ser Halucînasyonê di Çêkirina Zimanê Xwezayî de (Ji et al., 2023) - dl.acm.org

  12. arXiv - Fêrbûna Modelên Dîtbarî yên Veguhêzbar ji Çavdêriya Zimanê Xwezayî (Radford et al., 2021) - arxiv.org

  13. arXiv - Modelên Îhtimalî yên Belavbûna Dengî (Ho et al., 2020) - arxiv.org

  14. arXiv - Senteza Wêneyê ya Çareseriya Bilind bi Modelên Belavbûna Latent (Rombach et al., 2021) - arxiv.org

  15. arXiv - Vegerandina Beşa Kûr ji bo Bersivdayîna Pirsên Domaina Vekirî (Karpukhin et al., 2020) - arxiv.org

  16. arXiv - Pirtûkxaneya Faiss (Douze et al., 2024) - arxiv.org

  17. OpenAI - Pêşkêşkirina Whisper - openai.com

  18. arXiv - Senteza TTS ya Xwezayî bi Merckirina WaveNet li ser Pêşbîniyên Spectrograma Mel (Shen et al., 2017) - arxiv.org

  19. Navenda Ewlehî û Teknolojiya Pêşketî (CSET), Zanîngeha Georgetown - Hêza ecêb a pêşbîniya peyva din: modelên zimanên mezin hatine ravekirin (beşa 1) - cset.georgetown.edu

  20. USENIX - Derxistina Daneyên Perwerdehiyê ji Modelên Zimanên Mezin (Carlini et al., 2021) - usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Derzîkirina Bilez - genai.owasp.org

  22. arXiv - Ji ya ku we xwestiye zêdetir: Analîzek Berfireh a Gefên Nû yên Derzîkirina Bilez li ser Modelên Zimanên Mezin ên Entegrasyona Serlêdanê (Greshake et al., 2023) - arxiv.org

  23. Rêzeya Sheetên Xapandinê yên OWASP - Sheeta Xapandinê ya Pêşîlêgirtina Derzîkirina Bilez a LLM - cheatsheetseries.owasp.org

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava

Vegere blogê