Prethodno obučeni UI modeli

Home /

Prethodno obučeni AI modeli nude rješenje za složene probleme učenja strojeva.

Zamislimo da pokušavamo naučiti stroj što je jednorog. Gdje početi?

Prethodno obučeni AI modeli su duboko učeni modeli koji su obučeni na velikim skupovima podataka kako bi postigli određeni zadatak.

Mogu se koristiti takvi kakvi jesu ili se dalje prilagoditi da bi odgovarali specifičnim potrebama aplikacije.

Zašto se koriste prethodno obučeni AI modeli? Umjesto izrade AI modela od nule, programeri mogu koristiti prethodno obučene modele i prilagoditi ih svojim potrebama, odnosno potrebama klijenta

Izrada takvog modela od nule zahtijeva ogromne skupove podataka, često s milijardama redaka podataka.

Ti podaci mogu biti skupi i prije svega izazovni za dobivanje, isto tako i kompromis na podacima može dovesti do loših performansi modela.

Prethodno izračunate probabilističke reprezentacije – poznate kao težine (weight) štede vrijeme, novac i napor. Prethodno obučeni model već je izgrađen i obučen s tim težinama.

Dakl svi modeli s kojima razgovarate ChatGPT, Bing AI (u suštini modificiran GPT), Claude 2 i ostali su predefinirani da vam ne troše vrijeme i novac.

Stoga i naši botovi, odnosno virtualni asistenti prelaze odmah na dijelo.

Prethodno obučeni AI modeli često se koriste za transferno učenje i mogu se temeljiti na nekoliko vrsta arhitekture modela.

Jedan popularan tip arhitekture je transformer model, neuronska mreža koja uči kontekst i značenje prateći odnose u sekvencijalnim podacima.

Prema Alfredu Ramosu, starijem potpredsjedniku AI platforme u tvrtki Clarifai, prethodno obučeni modeli mogu smanjiti vrijeme razvoja AI aplikacija za do godinu dana i dovesti do uštede stotina tisuća dolara.

Prethodno obučeni modeli napreduju u različitim područjima, uključujući obradu prirodnog jezika, govor, računalni vid, zdravstvo, kibernetičku sigurnost te umjetničke i kreativne radne tokove.

Tvrtke poput Googlea, Mete, Microsofta i NVIDIA-e proizvode napredne arhitekture modela i okvire za izgradnju budući AI modela.

Ti se modeli ponekad objavljuju na model hubovima ili kao open source, omogućujući programerima da fino podešavaju prethodno obučene AI modele, poboljšavaju njihovu točnost i proširuju repozitorije modela.

NVIDIA NGC – hub za GPU-optimizirani AI softver, modele i primjere Jupyter Notebooka – uključuje prethodno obučene modele, kao i AI benchmarkove i recepte za obuku optimizirane za upotrebu s NVIDIA AI platformom.

Važno je da se prethodno obučeni modeli obuče koristeći etičke podatke koji su transparentni i objašnjivi, u skladu s privatnošću, i dobiveni s pristankom i bez pristranosti.