مدل بنیادی چیست و چرا استفاده از مدل‌های بنیادی برای سازمان‌ها مفید است؟

مدل بنیادی چیست؟ مدل بنیادی یا Foundation Model نوعی مدل یادگیری ماشینی یا ML است که برای انجام طیف وسیعی از وظایف از قبل آموزش دیده است.تا همین اواخر، سیستم‌های هوش مصنوعی ابزارهایی اختصاصی تلقی می‌شدند، به این معنی که یک مدل ML برای یک کاربرد خاص یا یک استفاده‌ی تک‌موردی آموزش داده می‌شد. اصطلاح مدل بنیادی که  به عنوان مدل پایه نیز شناخته می‌شود زمانی وارد فرهنگ لغت ما شد که کارشناسان متوجه دو روند در زمینه‌ی یادگیری ماشینی ML شدند:

1. تعداد کمی از معماری‌های یادگیری عمیق برای دستیابی به نتایجی برای طیف گسترده‌ای از وظایف استفاده می‌شد.
2. ممکن است مفاهیم جدیدی از یک مدل هوش مصنوعی AI پدیدار شوند که در ابتدا در آموزش آن در نظر گرفته نشده بود.

مدل بنیادی چیست؟ مدل‌های بنیاد طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که با درک زمینه‌ایِ کلی از الگوها، ساختارها و بازنمایی‌ها عمل کنند. این درک بنیادی از نحوه‌ی برقراری ارتباط و شناسایی الگوها، پایه ای از دانش را ایجاد می‌کند که می‌تواند برای انجام وظایف خاصِ تقریباً هر حوزه‌ای در صنعت، اصلاح شده یا به طور دقیق تنظیم شود.

مدل‌های بنیادی چگونه کار می‌کنند؟

دو ویژگی تعیین کننده‌ای که مدل‌های پایه را قادر به کار کردن می‌کند، یادگیری انتقالی و مقیاس‌پذیری است. یادگیری انتقالی به توانایی یک مدل برای اعمال اطلاعات در مورد یک موقعیت در موقعیت دیگر و ایجاد دانش درونی آن اشاره دارد.

مقیاس‌پذیری به سخت‌افزار و به طور خاص، به واحدهای پردازش گرافیکی GPU یا Graphics Processing Units اشاره دارد که به مدل اجازه می‌دهد تا چندین محاسبات را به طور همزمان انجام دهد، که این مدل به عنوان پردازش موازی نیز شناخته می‌شود. پردازنده‌های گرافیکی یا همان  GPUها برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق، از جمله مدل‌های بنیادی، بسیار حیاتی هستند، چراکه توانایی پردازش سریع داده‌ها و انجام محاسبات آماری پیچیده را ارائه می‌دهند.

یادگیری ماشینی چیست؟

ویدیوهای بیشتر درباره ی یادگیری ماشینی

منظور از یادگیری عمیق و مدل بنیادی چیست

بسیاری از مدل‌های بنیادی، به‌ویژه آن‌هایی که در پردازش زبان طبیعی، Natural language processing یا NLP، استفاده می‌شوند، با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق یا deep learning از قبل آموزش داده شده‌اند. یادگیری عمیق فناوری‌ای است که زیربنای بسیاری از مدل‌های بنیادی البته نه همه‌ی آن‌هاست و نیروی محرکه بسیاری از پیشرفت‌ها در این زمینه بوده است. یادگیری عمیق، همچنین به عنوان یادگیری عصبی عمیق یا شبکه‌ی عصبی عمیق نیز شناخته می‌شود، و به رایانه‌ها می‌آموزد که از طریق مشاهده یاد بگیرند، و راه‌های کسب دانش را از انسان تقلید کنند.

ترانسفورماتورها و مدل‌های بنیادی

در حالی که همه‌ی مدل‌های بنیادی از ترانسفورماتور استفاده نمی‌کنند، اما ثابت شده است که معماری ترانسفورماتور روشی محبوب برای ساخت آن مدل‌های بنیادی است که شامل متن‌هایی مانند ChatGPT، BERT و DALL-E 2 است. ترانسفورماتورها توانایی مدل‌های ML را با اجازه دادن به آن‌ها برای ثبت روابط زمینه‌ای یا Contextual و وابستگی‌ بین عناصر در دنباله‌ای از داده‌ها افزایش می‌دهند. ترانسفورماتورها نوعی شبکه‌ی عصبی مصنوعی یا همان Artificial Neural Network یا  ANN هستند و برای مدل‌های NLP استفاده می‌شوند، با این حال، آن‌ها معمولاً در مدل‌های ML، که به‌طور مجزا از مدل‌های بینایی رایانه‌ای یا پردازش گفتار استفاده می‌کنند، استفاده نمی‌شوند.

بیشتر بخوانید: استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تجزیه‌و‌تحلیل داده­ ها

موارد استفاده‌ی مدل‌ های بنیادی

پس از اینکه یک مدل بنیادی آموزش داده شد، برای کمک به حل مشکلات، می‌تواند بر دانش به‌دست‌آمده از مخزن‌های عظیم داده تکیه کند مهارتی که می‌تواند بینش‌ها و مشارکت‌های ارزشمندی را از طرق مختلف به سازمان‌ها ارائه دهد.

وظایف مدل بنیادی چیست

برخی از وظایف کلی که یک مدل بنیادی می‌تواند انجام دهد عبارتند از:

پردازش زبان طبیعی یا NLP

منظور از پردازش زبان طبیعی یا NLP با مدل بنیادی چیست؟ یک مدل بنیادی آموزش دیده در NLP، می‌تواند با شناخت بافت، گرامر و ساختارهای زبانی، اطلاعاتی را از داده‌هایی که با آن‌ها آموزش می‌بیند تولید و استخراج کند. تنظیم دقیق مدل NLP با آموزش آن برای مرتبط کردن متن با احساسات مثبت، منفی، خنثی می‌تواند برای سازمان­هایی که به دنبال تجزیه و تحلیل پیام‌های مکتوب مانند بازخورد کاربر، نظرات آنلاین یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی هستند مفید باشد. این حوزه، یعنی NLP حوزه‌ی گسترده‌تری است که توسعه و کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ، همانlarge language models  یا LLM را در بر می‌گیرد.

بینایی رایانه‌ای یا Computer vision

هنگامی که مدل بتواند اَشکال و ویژگی‌های اصلی را تشخیص دهد، می‌تواند شروع به شناسایی الگوها کند. تنظیم دقیق بیشتر مدل بینایی رایانه‌ای می‌تواند به تعدیل خودکار محتوا، تشخیصِ چهره و طبقه‌بندی تصویر منجر شود. این مدل‌ها همچنین می‌توانند تصاویر جدیدی را بر اساس الگوهای آموخته شده تولید کنند.

پردازش صدا و گفتار

هنگامی که یک مدل بتواند عناصر آوایی را تشخیص دهد، می‌تواند از صدای ما معنا استخراج کند که این امر می‌تواند منجر به ارتباطات کارآمدتر و فراگیرتر شود. دستیاران مجازی، پشتیبانی چند زبانه، فرمان‌های صوتی و ویژگی‌هایی مانند رونویسی دسترسی و بهره‌وری را ارتقا می‌دهند.

با تنظیم دقیق بیشتر، سازمان‌ها می‌توانند سیستم‌های یادگیری ماشینی تخصصی بیشتری را برای رفع نیازهای خاصِ صنعت مانند تشخیص تقلب برای مؤسسات مالی، توالی‌یابی ژن برای مراقبت‌های بهداشتی،  chatbotها برای خدمات کاربری و موارد دیگر طراحی کنند.

چرا استفاده از مدل‌های بنیادی برای سازمان‌ها مفید است؟

مدل‌های بنیادی، دسترسی و سطحی از پیچیدگی را در قلمرو هوش مصنوعی فراهم می‌کنند که بسیاری از سازمان‌ها منابع لازم برای دستیابی به آن را ندارند. با به‌کارگیری و ایجاد مدل‌های بنیادی، شرکت‌ها می‌توانند بر موانع رایج زیر غلبه کنند:

بیشتر بخوانید: بررسی امنیت و ایمنی سیستم‌های هوش مصنوعی

• دسترسی محدود به داده‌های با کیفیت: مدل‌های بنیادی، در واقع، مدلی را ارائه می‌دهند که بر اساس داده‌هایی ساخته شده است که اکثر سازمان‌ها به آن دسترسی ندارند.
• عملکرد و دقت مدل: مدل‌های بنیادی کیفیتی از دقت را به عنوان مبنایی ارائه می‌دهند که اگر خود سازمان بخواهد آن را ایجاد کند ممکن است ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد.
• زمان ارزش‌گذاری: آموزش یک مدل یادگیری ماشینی می‌تواند زمان زیادی طول بکشد و به منابع زیادی نیاز دارد. مدل‌های بنیادی، پایه‌ای از پیش‌آموزش را ارائه می‌کنند که سازمان‌ها می‌توانند از آن برای دستیابی به یک نتیجه‌ی قراردادی، استفاده کنند.
• استعداد محدود: مدل‌های بنیادی راهی را برای سازمان‌ها فراهم می‌کند تا از هوش مصنوعی و یا ML بدون سرمایه‌گذاری هنگفت در منابع علم داده استفاده کنند.
• مدیریت هزینه: استفاده از یک مدل بنیادی، نیاز به سخت‌افزار گران‌قیمت را که برای آموزش اولیه مورد نیاز است، کاهش می‌دهد. در حالی که هنوز هم هزینه‌های مربوط به سرویس و تنظیم دقیق مدل نهایی وجود دارد، این تنها بخشی از هزینه‌ای است که برای آموزش خود مدل بنیادی صرف می‌شود.

برخی از چالش‌ها برای پذیرش مدل‌های بنیادی سازمانی چیست؟

در حالی که کاربردهای هیجان‌انگیز زیادی برای مدل‌های بنیادی وجود دارد، اما تعدادی چالش بالقوه نیز وجود دارد که باید به آنها توجه داشت.

هزینه

مدل‌های بنیادی برای توسعه، آموزش و استقرار، به منابع قابل توجهی نیاز دارند. مرحله اولیه‌ی آموزش مدل‌های بنیادی به مقادیر زیادی از داده‌های عمومی نیاز دارد، ده‌ها هزار GPU مصرف می‌کند و اغلب به یک گروه از مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان داده نیاز دارد.

تفسیرپذیری

«جعبه سیاه» یا «Black box» به مواقعی اشاره دارد که یک برنامه‌ی هوش مصنوعی وظیفه‌ای را در شبکه‌ی عصبی خود انجام می‌دهد اما کار خود را نشان نمی‌دهد. این امر سناریویی را ایجاد می‌کند که در آن هیچ‌کس از جمله متخصصان داده و مهندسانی که الگوریتم را ایجاد کرده‌اند قادر به توضیح دقیق چگونگی رسیدن مدل به یک خروجی خاص نیست. فقدان تفسیرپذیری در مدل‌های جعبه سیاه می‌تواند پیامدهای مضری را هنگام استفاده برای تصمیم‌گیری‌های پرمخاطره، به‌ویژه در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، عدالت کیفری، یا امور مالی ایجاد کند. این اثرِ جعبه سیاه می‌تواند با هر مدل مبتنی بر شبکه عصبی رخ دهد، و صرفاً مختص مدل‌های بنیادی نیست.

حریم خصوصی و امنیت

مدل‌های بنیادی نیاز به دسترسی به اطلاعات زیادی دارند، و گاهی اوقات این اطلاعات شامل اطلاعات کاربر یا داده‌های تجاری اختصاصی می‌شود. اگر این مدل توسط ارائه‌دهندگان شخص ثالث مستقر شده باشد یا به آن دسترسی داشته باشند، باید مورد آن بسیار محتاط بود.

دقت و تبعیض

اگر یک مدلِ یادگیری عمیق بر روی داده‌هایی آموزش داده شود که از نظر آماری سوگیری دارند، و یا نمایشی دقیق از جامعه را ارائه نمی‌دهند، خروجی ممکن است ناقص باشد. متأسفانه، سوگیری انسانی موجود اغلب به هوش مصنوعی نیز منتقل می‌شود، و بنابراین خطر وجود الگوریتم‌ها و خروجی‌های تبعیض‌آمیز را ایجاد می‌کند. از آنجایی که سازمان‌ها به استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود بهره‌وری و عملکرد ادامه می‌دهند، بسیار مهم است که استراتژی‌هایی برای به حداقل رساندن سوگیری در نظر گرفته شود. این کار با فرآیندهای طراحی فراگیر و توجه بیشتر به تنوع نمونه‌ها در داده‌های جمع‌آوری شده آغاز می‌شود.

چگونه Red Hat می‌تواند کمک کند

در مورد مدل‌های بنیادی، تمرکز بر ارائه‌ی زیرساخت های بار کاری اصلی، از جمله محیط برای آموزش، تنظیم سریع و دقیق و ارائه این مدل‌ها است.

پلت‌فرم Red Hat OpenShift، که در میان پلتفرم­های توسعه کانتینر هیبریدی و multicloud پیشرو است، همکاری بین متخصصان داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار را امکان‌پذیر می‌سازد. گسترش برنامه‌های هوشمند را در محیط‌های مبتنی بر cloud هیبریدی، از مرکز داده تا لبه شبکه و cloudهای متعدد، تسریع می‌کند.

اساس و پایه‌ی اثبات شده Red Hat OpenShift AI کاربران را قادر می‌سازد تا با استفاده از ویژگی‌های شتاب‌دهنده GPU بومی OpenShift در محل یا از طریق یک سرویس مبتنی بر cloud، مدل‌های بنیادی را با اطمینان بیشتری مقیاس‌بندی کنند. سازمان‌ها می‌توانند بدون نیاز به طراحی و استقرار زیرساخت‌های Kubernetes به منابع برای توسعه سریع، آموزش، آزمایش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین کانتینری دسترسی داشته باشند.

سرویس Red Hat Ansible® Lightspeed همراه با IBM watsonx Code Assistant یک سرویس هوش مصنوعی مولد است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا محتوای Ansible را با کارایی بیشتری ایجاد کنند. این برنامه انگلیسی ساده‌ی وارد شده توسط کاربر را می‌خواند و سپس با مدل‌های بنیادی watsonx IBM تعامل می‌کند تا توصیه‌هایی را در قالب کد برای وظایف اتوماسیون ایجاد کند که سپس برای ایجاد Ansible Playbooks استفاده می‌شود. شما می‌توانید با به‌کارگیری Ansible Lightspeed در Red Hat Openshift کارهای سخت را در Kubernetes از طریق اتوماسیون و هماهنگ‌سازی هوشمند آسان‌تر کنید.