基礎模型

基礎模型是 AI 的轉型方法。這並非單一技術，而是包含設計和建立 AI 模型的全面流程。這些預先訓練的模型是多功能的基礎，讓組織能夠更有效率地開發各種 AI 和機器學習應用。

透過使用基礎模型，組織可以加速 AI 計畫，並在各個領域進行創新。探索基礎模型如何運作，或與我們的銷售支援團隊聯繫，討論我們可以如何協助您。

什麼是基礎模型？

基礎模型的定義：基礎模型是 AI 技術的關鍵面向，能夠運用既有的知識和架構，快速開發新的 AI 模型。

組織可以大幅降低成本，調整預先訓練的基礎模型，而不是投入大量的時間和資源，從零開始建立和訓練 AI 模型。

基礎模型是以深度學習原則為基礎，並經過大量資料集的訓練，因此模型可以應用於各種資料類型。透過使用基礎模型應用程式，組織可以促進不同領域的創新和效率。

基礎模型如何運作？

基礎模型可以呈現多種形式，可說是此類模型的統稱，能夠調整並應用於更具體的用途。雖然其構造可能有所不同以滿足不同的需求和應用，但它們具有某些特徵，例如主要基於透過互連節點模擬人類思維的神經網路。

神經網路經過資料集和深度學習技術的訓練，能夠處理各種資料集，以量化、分類和產生預測結果。

基礎模型的神經網路經過訓練，可辨識資料集內的模式和關係。基礎模型可以尋找可能在各種資料類型中重複的模式，而不是只用來識別資料的某些屬性。

基礎模型的歷史是什麼？

基礎模型具有相對較短的技術歷史。AI 領域的持續升溫與相關研究的累積，促成了這類模型的誕生。隨著 AI 越來越普遍，設計與打造 AI 模型需要更有效率。

基礎模型的最初亮點是在 2010 年代晚期，當時深度學習變得複雜，足以促進基礎 AI 模型的發展。

有了足夠的 AI 模型學習和迭代，資料工程師便能夠挑選出個別模型中最成功的元素，以建立更通用的基礎。

基礎模型的關鍵類型是什麼？

基礎模型具有廣泛的特性，能夠為各種應用程式提供 AI 。有些比其他更常見，而且可以細分為這些類別。

• 大型語言模型可應用於大型的使用案例，因為其受過語言內容訓練，以識別語言和文法的特定元素。透過此訓練，它們可以為翻譯和文字產生等應用建立基礎模型。改編自基礎模型的大型語言模型範例之一是 Google 的 BERT。
• 視覺模型的運作方式與語言模型相似，但將這種方法應用於視覺媒體。視覺模型是處理視覺資料的電腦演算法。這些模型的基本訓練可以廣泛應用於影像分類和物體偵測模型。以基礎模型為基礎的視覺模型的一個例子是 DALL-E。
• 多模態模型是經過多個資料集訓練的 AI 模型，提供多元的適應性。基礎模型可以採用這種形式。主要優點是多模態基礎模型已經過訓練，因此能夠處理多種資料類型，提供更簡單的資料輸入。

如何使用基礎模型？

基礎模型是所有產業廣泛適用的技術，為高度適應性的 AI 應用程式奠定基礎。

如 OpenAI 的 AI 聊天機器人 ChatGPT 所示，基於語言處理的基礎模型具有適應性和強大的功能，能夠處理和產生語言。其具備在語言之間翻譯文字、總結語言意義、根據提示產生新的文字內容等的訓練。生成式 AI 是這些模型的子集，以其創造新內容的能力、推動各種領域的創新而尤其顯著。

基礎模型產生文字內容，並提供視覺 AI 的基礎。這為電腦視覺提供動力，允許物體識別和影像分類，其具有快速、簡化的跨行業流程，例如安全和醫學。