Почему существует так много моделей фундамента ИИ?

Мир искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой быстро развивающуюся среду, в которой с головокружительной скоростью появляются новые модели и методы ИИ. Одним из наиболее значительных событий последних лет стало появление моделей фундаментов . Эти крупномасштабные нейронные сети , обученные на огромных объемах данных, служат основой для различных приложений, предлагая уровень универсальности и адаптируемости, который произвел революцию в этой области. Но почему этих моделей так много и зачем они нам нужны?

Чтобы понять распространение базовых моделей, важно понять их функцию и концепцию трансферного обучения, которая лежит в их основе. Базовые модели предварительно обучаются на больших наборах данных, что позволяет им изучать закономерности и структуры данных. Этот этап предварительного обучения позволяет моделям применять полученную информацию в новых, различных ситуациях . Этот процесс известен как трансферное обучение. Эта адаптируемость является одной из ключевых причин, почему существует так много моделей фундаментов: каждую из них можно настроить для конкретной задачи, что делает их невероятно универсальными.

Почему существует так много моделей фундамента ИИ?

Одним из наиболее убедительных примеров этой универсальности является использование моделей фундамента при анализе данных НАСА по наукам о Земле. НАСА располагает около 70 петабайтами данных по наукам о Земле, полученными со спутников, и ожидается, что к 2030 году эта цифра достигнет 300 петабайт. Анализ этого огромного количества данных традиционно требует, чтобы эксперты-люди аннотировали особенности, а это трудоемкий и трудоемкий процесс. Однако базовые модели могут ускорить этот процесс, извлекая структуру необработанных естественных изображений, что значительно сокращает ручные усилия, необходимые для анализа данных.

В сотрудничестве с IBM НАСА создало модель AI Foundation для наблюдений Земли, известную как « Геопространственная модель IBM NASA ». Эта модель, доступная с открытым исходным кодом на Hugging Face, использует архитектуру преобразователя ИИ для преобразования необработанных данных в сжатое представление, отражающее базовую структуру данных. Геопространственная модель IBM NASA была точно настроена для отображения масштабов прошлых наводнений и лесных пожаров в США, предоставляя ценные данные, которые можно использовать для прогнозирования будущих областей риска.

Универсальность геопространственной модели IBM NASA на этом не заканчивается. При дополнительной точной настройке модель можно повторно использовать для таких задач, как отслеживание вырубки лесов, прогнозирование урожайности или мониторинг парниковых газов. Эта адаптивность не уникальна для геопространственной модели IBM NASA; это особенность моделей фундаментов в целом. Университет Кларка, например, адаптирует геопространственную модель IBM NASA для других приложений, включая временные ряды, сегментацию и поиск по сходству.

Тысячи моделей фундаментов с открытым исходным кодом, доступные на таких платформах, как Hugging Face, обучены и настроены на широком спектре данных, что позволяет адаптировать их для удовлетворения конкретных потребностей. Такая адаптивность многократно увеличивает полезность данных, например, данных НАСА, позволяя адаптировать эти модели к новым сценариям использования.

Причина, по которой существует так много базовых моделей, заключается в том, что они предлагают уровень универсальности и адаптируемости, не имеющий аналогов в области ИИ. Используя концепцию трансферного обучения, эти модели можно точно настроить для конкретных задач, что делает их невероятно полезными в широком спектре приложений. Будь то анализ крупномасштабных наборов данных, таких как данные НАСА, или адаптация к новым сценариям использования, базовые модели являются свидетельством силы и потенциала ИИ.