مدل های پایه: بدانید که هوش مصنوعی بر چه چیزی ساخته شده است

احتمالاً قبلاً برخی از چیزهای خیره‌کننده‌ای را دیده‌اید که هوش مصنوعی توانایی خود را در آن ثابت کرده است – تولید متن در یک لحظه، دادن نکات مد به پاپ، ایجاد ویدیو از هر چیزی یا ارائه کد مفید برای برنامه‌نویسان و غیربرنامه‌نویسان. اما هوش مصنوعی یاد نگرفت که همه این کارها را از ناکجاآباد انجام دهد. هر ابزار هوش مصنوعی بر روی داده های مختلف آموزش دیده است و چیزی را ایجاد می کند که مدل پایه نامیده می شود.

برای بیان آن در اصطلاحات مرتبط تر، یک پزشک به دانشکده پزشکی می رود و در مورد روش های پزشکی آموزش می بیند. برای یک پزشک هوش مصنوعی، این پیشینه مدل پایه آنها خواهد بود. اگر هوش مصنوعی کاراته می خواستید، داده های آموزشی برای پزشک فایده ای نداشت. در عوض، برای ایجاد مدل پایه خود، تکنیک های هنرهای رزمی را آموزش می داد. مدل پایه نتیجه حجم زیاد داده و یادگیری ماشینی قابل توجهی است که بر روی آن داده ها انجام شده است.

برای هوش مصنوعی دنیای واقعی، مدل‌های پایه معمولاً از داده‌هایی تشکیل می‌شوند که کمی راحت‌تر از تکنیک‌های پزشکی یا ضربه‌های دور به رایانه وارد می‌شوند. زبان یک زبان رایج است و مقادیر زیادی متن برای ایجاد یک مدل پایه در آموزش هوش مصنوعی قرار می گیرد. به جای متن، از زبان های برنامه نویسی نیز می توان برای ساخت مدل های بنیادی ماهر در کدنویسی استفاده کرد. تصویرسازی و صدا نیز برای مدل‌های پایه محبوب بوده‌اند و امکان ایجاد ابزارهای هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند که می‌توانند تصاویر جدید ایجاد کنند، گفتار را تشخیص دهند یا تولید کنند، یا موسیقی جدید بسازند.

ایجاد یک مدل فونداسیون کار کوچکی نیست. علاوه بر حجم عظیمی از داده‌هایی که هوش مصنوعی به مطالعه آنها نیاز دارد، برای مدیریت یادگیری ماشینی که با آن داده‌ها ادامه می‌یابد، به مقادیر باورنکردنی قدرت محاسباتی نیاز است. این بخشی از آن چیزی است که مدل های پایه را بسیار مهم می کند، زیرا ساخت یک مدل جدید برای هر کاربرد جدید هوش مصنوعی ناکارآمد است. در عوض، مدل‌های فونداسیون محبوب و قدرتمند می‌توانند برای کاربردهای مختلف مناسب باشند.

احتمالاً قبلاً در مورد چند مدل فونداسیون شنیده اید و ممکن است متوجه نشده باشید که این همان چیزی است که آنها هستند. Stable Diffusion مدل پایه و اساس بسیاری از تصاویر پرطرفدار تولید شده توسط هوش مصنوعی است و به تعدادی از مدل‌های مختلف از جمله Stable Diffusion XL، Stability AI's Stable Diffusion XL (SDXL)، SDXL Turbo گسترش یافته است.

برای متن، Gemma، Mistral و Llama 2 برخی از محبوب ترین مدل های پایه هستند. برخی از مدل‌ها، مانند Kosmos 2، چند مدل هستند و می‌توانند انواع مختلفی از داده‌ها را پردازش کنند و به آن‌ها امکان درک تصاویر و متن را می‌دهند.

مدل های پایه ممکن است به نظر بسیار دور از کاربران باشند، اما در واقع با معرفی اخیر رایانه های شخصی هوش مصنوعی بیشتری که قادر به اجرای این مدل ها با سخت افزار اختصاصی هستند، قابل دسترسی هستند. پردازنده‌های گرافیکی RTX NVIDIA دقیقاً چنین سخت‌افزاری دارند و هسته‌های Tensor مخصوص تسریع عملکرد هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

از طریق برنامه ChatRTX NVIDIA، می‌توانید به سادگی مدل‌های پایه Mistral و Llama 2 را روی رایانه‌های شخصی و لپ‌تاپ‌های ویندوزی با سخت‌افزار NVIDIA RTX اجرا کنید. با تولید افزوده بازیابی (RAG)، حتی می‌توانید برخی از داده‌های خود را به مدل زبان بزرگ وارد کنید، بنابراین می‌تواند پاسخ‌های مرتبط را ارائه دهد. برای مثال، می‌توانید یادداشت‌های رمان علمی تخیلی را که در حال نوشتن آن هستید به او بدهید و هر زمان که آن‌ها را فراموش کردید، جزئیات را از آن بخواهید. پاسخ‌ها سریع هستند زیرا مدل به صورت محلی اجرا می‌شود و هیچ تاخیری از ارسال آن برای پردازش ابری ایجاد نمی‌شود، و به همین ترتیب، داده‌های شما امن‌تر هستند زیرا لازم نیست از دستگاه شما نیز ارسال شوند.

با درک مدل‌های پایه، وقتی به دنبال برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی برای کمک به شما می‌گردید، بهتر می‌توانید ابزار مناسب کار را پیدا کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی و توضیحات آسان، بررسی کنید سری وبلاگ های رمزگشایی شده با هوش مصنوعی NVIDIA با به‌روزرسانی‌های هفتگی و نکاتی در مورد ابزارهای هوش مصنوعی که می‌توانید در عمل مشاهده کنید.

مرجع اخبار سخت افزار کامپیوترایران

تحریریه Techpowerup