譯者 | 布加迪

一、基礎模型的定義

基礎模型是立足于大量數據上的預訓練機器學習模型。這是人工智能（AI）領域的突破性進展。由于能夠從大量數據中學習并適應各種任務，因此基礎模型充當了各種AI應用的基石。這些模型是拿龐大的數據集預先訓練的，經過微調后可以執行特定的任務，從而使它們具有用途廣、效率高的優點。

典型的基礎模型包括用于自然語言處理的GPT-3和用于計算機視覺的CLIP。我們在這篇文章中將探討基礎模型是什么、它們如何工作以及它們對不斷發展的AI領域的影響。

二、基礎模型如何工作？

GPT-4之類的基礎模型的工作原理是，拿龐大的數據資料庫預訓練一個大型的神經網絡，然后針對特定任務對模型進行微調，使它們能夠用針對特定任務的少量訓練數據執行廣泛的語言任務。

預訓練和微調

拿大規模無監督數據進行預訓練：基礎模型一開始從大量無監督數據中學習，比如來自互聯網的文本或一大堆圖像。這個預訓練階段使模型能夠掌握數據中的底層結構、模式以及關系，幫助它們構建強大的知識庫。
拿針對特定任務的標記數據進行微調：在預訓練之后，使用針對特定任務（比如情感分析或對象檢測）定制的更小標記數據集對基礎模型進行微調。這個微調過程允許模型磨練技能，并針對目標任務提供高性能。

遷移學習和零樣本學習能力

基礎模型在遷移學習方面表現出色，這是指它們能夠將從一個任務中獲得的知識運用到新的相關任務。一些模型甚至展示出零樣本學習能力，這意味著它們可以在未經任何微調的情況下處理任務，完全依賴在預訓練期間獲得的知識。

模型架構和技術

NLP中的Transformer（比如GPT-3和BERT）：Transformer通過其創新的架構徹底改變了自然語言處理（NLP），這種架構允許高效靈活地處理語言數據。典型的NLP基礎模型包括GPT-3（擅長生成連貫一致的文本）和BERT（在處理各種語言理解任務時表現出色）。
視覺Transformer和多模態模型（比如CLIP和DALL-E）：在計算機視覺領域，視覺Transformer已經成為處理圖像數據的一種高效方法。CLIP是一種典型的多模態基礎模型，它能夠理解圖像和文本。另一種多模態模型DALL-E展示了從文本描述生成圖像的能力，表明了基礎模型結合NLP和計算機視覺技術的潛力。

自然語言處理

情感分析：事實已證明，基礎模型可以高效處理情感分析任務。它們基于情感對文本進行分類，比如積極的、消極的或中立的情感。該功能已被廣泛應用于社交媒體監控、客戶反饋分析和市場研究等領域。
文本摘要：這些模型還可以生成長篇文檔或文章的簡明摘要，使用戶更容易快速掌握要點。文本摘要應用廣泛，包括新聞聚合、內容管理和研究協助。

計算機視覺

多模態任務

圖像字幕：通過對文本和圖像的理解，多模態基礎模型可以為圖像生成描述性字幕。圖像字幕在面向視障用戶、內容管理系統和教學材料的可訪問性工具中具有潛在的用途。
視覺問題回答：基礎模型還可以處理視覺問題回答任務，其中它們提供關于圖像內容的問題的答案。這種能力為客戶支持、交互式學習環境和智能搜索引擎等應用帶來了新的可能性。

未來展望及發展

模型壓縮和效率方面的進展：隨著基礎模型變得越來越龐大、越來越復雜，研究人員在探索壓縮和優化模型的方法，以便能夠部署在資源有限的設備上，并減少能耗。
解決偏誤和公平問題的改良版技術：解決基礎模型中的偏誤對于確保公平、道德的AI應用至關重要。未來研究可能會側重于研發識別、測量和減少訓練數據和模型行為中偏誤的方法。
開源基礎模型的協作努力：AI社區越來越多地加強合作，以創建開源基礎模型，促進協作、知識共享和廣泛獲取尖端AI技術。