Wat is een foundation model?

Het concept voor de modelcode kwam voort uit ontwikkelingen in deep learning-modellen, met name in intelligentiearchitecturen zoals Transformers, die uitzonderlijk effectief zijn gebleken bij het vastleggen van complexe patronen en relaties binnen enorme datasets.

In plaats van voor elke specifieke AI-taak een geheel nieuw model te trainen (zoals gevoelsanalyse, taalvertaling of afbeeldingsondertiteling) — waarbij vaak verschillende algoritmen betrokken zijn, zoals lineaire regressie voor voorspellingstaken of kronkelende netwerken voor specifieke beeldherkenningstaken, die elk aangepaste gelabelde gegevens vereisen — biedt een basismodel een krachtige, vooraf getrainde basis.

Dit basismodel heeft al een grondige kennis van de taal, afbeeldingen of andere gegevensmodaliteiten die tijdens de uitgebreide initiële trainingsfase zijn geleerd.

Belang van basismodellen

Het gebruik van basismodellen markeert een aanzienlijke paradigmaverschuiving in de ontwikkeling van AI. Het belang ervan is te danken aan verschillende belangrijke factoren:

• Efficiëntie en schaalbaarheid: Ze reduceren drastisch de behoefte aan taakspecifieke gegevens en computerbronnen voor veel toepassingen. In plaats van bij nul te beginnen, kunnen ontwikkelaars gebruikmaken van de reeds bestaande kennis binnen het basismodel, waardoor de ontwikkeling van nieuwe AI-capaciteiten sneller en efficiënter wordt.
   
• Veelzijdigheid en aanpasbaarheid : Een enkele set code voor een basismodel kan dienen als de backbone voor talrijke verschillende toepassingen op verschillende domeinen. Dit aanpassingsvermogen maakt hen aantrekkelijke hulpmiddelen voor het aanpakken van diverse problemen.
   
• Performance doorbraken : Door hun schaal en de enorme hoeveelheid gegevens waarop ze zijn getraind, leveren funderingsmodellen vaak geavanceerde prestaties bij talrijke benchmarktaken en verleggen ze de grenzen van wat AI kan bereiken.
   
• Democratisering en gebruik : Hoewel het bouwen van basismodellen immense resources vereist, kan het gebruik ervan (via API’s of fijnafstemming) de toegangsdrempel voor het ontwikkelen van geavanceerde AI-applicaties mogelijk verlagen, waardoor geavanceerde mogelijkheden toegankelijk worden voor een breder scala aan gebruikers en organisaties.

Dus foundation-modellen vertegenwoordigen een stap in de richting van het gebruik van meer algemene artificiële intelligentiesystemen die naar behoefte kunnen worden gespecialiseerd, waardoor de manier waarop AI wordt gebouwd en geïmplementeerd fundamenteel verandert.

Het concept van foundation-modellen verscheen niet van de ene op de andere dag; het is het hoogtepunt van jaren van onderzoek en ontwikkeling in machine learning en AI. Vroege voorlopers zijn grote taalmodellen die zijn getraind op belangrijke tekstcorpora, maar de echte paradigmaverschuiving kwam in een stroomversnelling met belangrijke verbeteringen:

• Het architectuurgebruik van de transformator : De in 2017 geïntroduceerde generatieve transformatorarchitectuur, met zijn mechanisme voor zelfaandacht, bleek zeer effectief in het vastleggen van afhankelijkheden op lange afstand in sequentiële gegevens, met name tekst. Dit werd de dominante architectuur voor de grote taalmodellen achter tekstgeneratieve AI.
   
• Self-supervised learning : Technieken zoals gemaskeerde taalmodellering (het voorspellen van verborgen woorden in een zin) maakten het mogelijk voor modellen om rijke voorstellingen te leren van grote hoeveelheden ongelabelde gegevens, wat de afhankelijkheid van dure gelabelde datasets voor voortraining drastisch verminderde.
   
• Scaling law : Onderzoek heeft een voorspelbare relatie aangetoond tussen modelgrootte, gegevenssetgrootte en rekenkracht, waaruit blijkt dat het vergroten van deze factoren vaak leidde tot betere prestaties en meer algemene mogelijkheden. Dit stimuleerde de trend om steeds grotere modellen te bouwen.
   
• Multimodality : Recenter hebben de inspanningen zich gericht op trainingsmodellen op meerdere gegevenstypen tegelijkertijd (bijvoorbeeld tekst en afbeeldingen), wat heeft geleid tot basismodellen die in staat zijn om content op verschillende modaliteiten te begrijpen en te genereren.

Deze intelligentie-evolutie weerspiegelt een verschuiving van taakspecifieke modellen naar bredere, meer aanpasbare generatieve AI-systemen voor tekst, afbeeldingen en andere zakelijke inputs, aangedreven door architecturale innovaties, nieuwe trainingsmethodologieën en de beschikbaarheid van enorme datasets en computerbronnen.

Foundation Modellen in De Wereld

De veelzijdigheid van deze generatie funderingsmodellen opent wegen voor het versnellen van wetenschappelijke ontdekkingen, het vergroten van creativiteit, het verbeteren van toegankelijkheid en het automatiseren van complexe taken in verschillende bedrijfstakken.

Ze dienen als krachtige leer- en cognitieve partners, die het menselijk intellect vergroten door grote hoeveelheden informatie snel te verwerken en te synthetiseren, subtiele patronen te identificeren die onzichtbaar zijn voor het menselijk oog en nieuwe hypothesen of creatieve concepten te genereren.

De kracht van AI benutten voor menselijke vooruitgang

Onderzoekers kunnen deze modellen bijvoorbeeld gebruiken om massale wetenschappelijke literatuurdatabases te doorzoeken, waardoor het ontdekkingstempo wordt versneld op gebieden als geneeskunde (bijvoorbeeld het identificeren van potentiële drugskandidaten) en materiaalwetenschap (bijvoorbeeld het voorspellen van de eigenschappen van nieuwe verbindingen).

Creatieve professionals kunnen ze gebruiken als brainstormpartners, tekenassistenten of tools voor het genereren van unieke visuele of muzikale elementen, en zelfs generatieve AI GPT gebruiken voor natuurlijk klinkende tekst.

Bovendien bevorderen open basismodellen de vooruitgang door gepersonaliseerd onderwijs mogelijk te maken dat is afgestemd op individuele leerstijlen, ondersteunende technologieën te ondersteunen die de toegankelijkheid voor mensen met een handicap verbeteren en complexe logistieke, financiële en energiebeheersystemen te optimaliseren.

Van artistieke expressie tot complexe engineeringuitdagingen: deze modellen bieden tools om menselijke vaardigheden te versterken en vooruitgang op talloze gebieden te stimuleren. Effectief gebruik maken van deze macht vereist een zorgvuldige afweging van ethische implicaties en het zorgen voor een billijke toegang tot de voordelen.

Oplossingen bieden voor complexe uitdagingen

Het vermogen van funderingsmodellen om ingewikkelde, grootschalige datasets te analyseren positioneert ze als onschatbare hulpmiddelen voor het aanpakken van enkele van de belangrijkste mondiale uitdagingen van de mensheid.

Veel dringende kwesties die menselijke intelligentie vereisen, van klimaatverandering tot volksgezondheidscrises en economische instabiliteit, worden gekenmerkt door complexe, onderling verbonden variabelen en grote hoeveelheden gegevens die traditionele analyse tarten.

Wanneer ze juist zijn afgestemd, kunnen ze diverse datastreams verwerken - satellietbeelden, sensorgegevens, economische indicatoren, wetenschappelijke literatuur en sociale mediatrends - om nauwkeurigere voorspellingsmodellen te bouwen, complexe scenario's te simuleren en potentiële interventiepunten te identificeren.

In een klimaatwetenschapsmodel kunnen ze de nauwkeurigheid van langetermijnklimaatprognoses verbeteren, de impact van extreme weersomstandigheden met grotere granulariteit modelleren, ontbossingspatronen analyseren of optimale locaties voor de inzet van hernieuwbare energie identificeren door geografische, meteorologische en infrastructurele gegevens te integreren.

Voor de gezondheidszorg kunnen basismodellen de diagnose van ziekten versnellen door medische beelden (röntgenfoto's, MRI's) te analyseren of complexe genomische gegevens te interpreteren om predisposities of vroege tekenen van ziekte te identificeren. Ze kunnen ook helpen bij het ontdekken van medicijnen door moleculaire interacties te voorspellen of resultaten van klinische proeven te simuleren, wat mogelijk de ontwikkelingstijd en -kosten vermindert.

Door een generatie modellen mogelijk te maken met diepere intelligentie, inzichten en meer verfijnde modellering van deze complexe systemen, bieden basismodellen niet alleen analytische kracht, maar het potentieel om nieuwe oplossingen te ontdekken en effectievere, op gegevens gebaseerde beleidsregels en interventies te informeren die eerder buiten bereik waren.

Het landschap van artificiële intelligentie vormgeven

De opkomst van basistaalmodellen is niet alleen maar een incrementele vooruitgang in computerintelligentie; het vertegenwoordigt een fundamentele hervorming van het hele artificiële intelligentie-ecosysteem, met gevolgen voor onderzoek, ontwikkeling, implementatie en menselijke interactie met technologie. Deze paradigmaverschuiving vereist een proactief en kritisch onderzoek van de bredere implicaties ervan.

• Routebeschrijving : De focus in AI-onderzoek verschuift steeds meer van het ontwikkelen van zeer gespecialiseerde modellen voor beperkte taken naar het begrijpen van de eigenschappen, mogelijkheden, beperkingen en maatschappelijke impact van grote, voorgetrainde modellen. De evaluatie van deze grote modellen vereist ook nieuwe benchmarks en methodologieën die verder gaan dan traditionele taakspecifieke maatstaven.
   
• Application development use : Workflows voor ontwikkeling veranderen. Ontwikkelaars hoeven niet meer helemaal nieuwe modellen te maken, maar maken steeds vaker gebruik van vooraf getrainde basismodellen via API’s of fijnafstemming, waardoor prototypen en implementatiecycli aanzienlijk worden versneld. De vaardigheden die vereist zijn voor AI-beoefenaars ontwikkelen zich ook, met een grotere nadruk op het cureren van gegevens, het verfijnen van strategieën en een snel ontwerp.
   
• Human-AI interactie : Foundation-modellen worden gebruikt om computerintelligentie te verbeteren, waardoor natuurlijkere, intuïtievere en krachtigere interacties tussen mensen en AI mogelijk worden. Conversatie-interfaces, AI-aangedreven creatieve tools en AI-assistenten die in verschillende software zijn geïntegreerd, worden steeds gebruikelijker en capabeler. Deze nauwere integratie vereist een zorgvuldig ontwerp om controle, transparantie en vertrouwen van de gebruiker te garanderen.
   
• Ethisch en maatschappelijk gebruik : De schaal en invloed van basismodellen versterken bestaande ethische zorgen en introduceren nieuwe bij gebruik. Om deze problemen aan te pakken is interdisciplinaire samenwerking vereist tussen AI-onderzoekers, ethici, sociale wetenschappers, beleidsmakers en het publiek.

Naarmate open funderingsmodellen dieper verankerd raken in kritieke infrastructuur en effecten genereren in het dagelijks leven, is het vaststellen van robuuste best practices, ethische richtlijnen en aanpasbare governancekaders niet alleen belangrijk, maar ook essentieel.

Dit zorgt ervoor dat het gebruik en traject van AI-ontwikkeling, die significant door deze krachtige modellen wordt gevormd, aansluit op menselijke waarden en positief en billijk bijdraagt aan de toekomst. De voortdurende evolutie in deze ruimte belooft verdere doorbraken, maar vereist voortdurende waakzaamheid en doordachte navigatie van de complexe technische en maatschappelijke uitdagingen die hierbij komen kijken.

Uitdagingen en ethische overwegingen

Ondanks hun opmerkelijke capaciteiten en intelligentie worstelen stichtingsmodellen met aanzienlijke inherente uitdagingen met betrekking tot de kwaliteit, eerlijkheid en betrouwbaarheid van hun outputs. Omdat ze leren van grote, vaak ongefilterde internetdatasets, absorberen deze modellen onvermijdelijk maatschappelijke vooroordelen die te maken hebben met ras, geslacht, cultuur en andere kenmerken, en kunnen deze voortzetten.

Dit brengt het risico van discriminerende resultaten met zich mee, wanneer het wordt toegepast in gevoelige contexten uit de praktijk. Dit komt bovenop de tendens voor modellen om te "hallucineren"—waarbij met vertrouwen gefabriceerde of feitelijk onjuiste informatie wordt gepresenteerd—waardoor hun betrouwbaarheid wordt ondermijnd en het waarborgen van betrouwbare prestaties, met name in kritieke toepassingen, een hardnekkig probleem is dat voortdurende waakzaamheid en mitigatiestrategieën vereist.

Afgezien van de resultaten zelf, roept de ontwikkeling en het gebruik van stichtingsmodellen meer algemene zorgen op. Het trainen van deze enorme systemen vereist immense computerkracht, wat leidt tot een substantieel energieverbruik en een aanzienlijke ecologische voetafdruk.