簡介
全球AI市場到2030年可能達到 近兩兆美元。
由 Bergur Thormundsson 發布
這項統計凸顯了人工智慧（AI）的快速成長，其中基礎模型與大型語言模型扮演關鍵角色。這些模型經過大量文本與程式碼數據集的訓練，可執行文字生成、語言翻譯、創意內容創作等多種功能。Gartner 預測到 2024 年，40% 的企業應用將整合對話式 AI，因此掌握這些模型的重要性對數據科學與機器學習從業者來說至關重要。
這篇詳細的部落格將深入探討基礎模型與大型語言模型的複雜性，闡明它們的定義、相似處、差異以及實際應用。讓我們一起踏上基礎模型與大型語言模型的終極對決之旅！
基礎模型 vs. 大型語言模型——定義
想像一下，與一個 AI 驅動的語言模型互動，它能創作出媲美莎士比亞的詩歌，或像經驗豐富的脫口秀喜劇演員一樣編織笑話。這些非凡的語言能力源自兩類主要的生成式 AI 模型：基礎模型與大型語言模型。
什麼是生成式 AI 中的基礎模型？
大型語言模型作為基礎模型，經過大量文本數據集的專門訓練。這些模型通常規模龐大，擁有數十億甚至數兆個參數。這種巨大的容量使它們能夠掌握複雜的語言模式，並執行小型模型難以或無法完成的任務。它們擅長辨識單詞與短語間的統計關聯，從而能夠生成語法正確且語義連貫的文字。
基礎模型的特性
基礎模型具備幾個關鍵特徵，包括：
- 規模：基礎模型的力量來自三個實現規模化的必要元素：
- 傳統訓練：基礎模型採用傳統的機器學習訓練方法，包括無監督學習、監督學習或基於人類回饋的強化學習。
- 遷移學習：利用從一項任務中獲得的知識並應用於另一項任務，模型在針對特定目標進行微調之前，先對替代任務進行遷移學習。預訓練是遷移學習的一種形式，應用於 GPT-n 系列等模型。
- 湧現：模型行為是誘發而非顯式建構的，產生的結果不直接與模型內任何單一機制相關聯。
- 同質化：單一通用學習演算法驅動多種應用，促進同質化。根據 Stanford Institute HAI 的論文，許多最先進的自然語言處理（NLP）模型都是少數基礎模型的改編版。
什麼是生成式 AI 中的大型語言模型？
基礎模型，即所謂的大型語言模型，經過大量文本數據集的專門訓練。它們通常規模龐大，擁有數十億甚至數兆個參數。這種廣泛的容量使它們能夠掌握高度複雜的語言模式，並執行小型模型難以或無法完成的任務。它們擅長辨識單詞與短語間的統計關聯，能夠生成語法正確且語義連貫的文字。
如果你對生成式 AI 感到困惑，可以在我們的部落格中查看詳細資訊：LLM 與生成式 AI：有何不同
基礎模型 vs. 大型語言模型——相似之處
基礎模型與大型語言模型在生成式 AI 中扮演獨特角色，但它們展現出有趣的相似之處，突顯了自然語言處理的進步與複雜性。這些共享特徵強調了基礎模型與大型語言模型在語言處理影響上的相互關聯。讓我們深入探討這些 AI 模型之間的共同點。
捕捉語義關係
兩類模型都具備理解單詞間語義關係的能力。例如，Word2Vec 作為基礎模型，通過將單詞表示為語義空間中的向量來解讀有意義的單詞聯繫。同樣地，GPT-3 作為大型語言模型，展現了對句子上下文與意義的理解，能夠生成連貫且上下文合適的回應。
在語言翻譯中，基礎模型與大型語言模型都利用語義關係準確地將短語從一種語言翻譯成另一種語言，提供無縫且符合語境的翻譯。
情緒分析的進展
基礎模型開創了情緒分析，判斷文字是否傳達正面、負面或中性情緒。而大型語言模型則將情緒分析提升到更高層次，能夠準確檢測喜悅、諷刺等情緒，甚至複雜的情緒。
例如，社交媒體監控利用這兩種模型來衡量公眾對產品、品牌或事件的情緒。基礎模型對一般情緒進行分類，而大型語言模型則更深入，辨別情緒反應的細微變化。
賦能聊天機器人的語言理解能力
基礎模型與大型語言模型在增強聊天機器人能力方面都發揮關鍵作用。基礎模型為聊天機器人建立框架，用以處理使用者輸入並擷取相關資訊。而大型語言模型則為聊天機器人提供更自然、更像人類對話的回應，從而提升對話體驗。
例如，一個最初由基礎模型驅動的客戶支援聊天機器人，可以通過大型語言模型進行改進。這種改進使聊天機器人更富有同理心、更具上下文意識，並能處理複雜的查詢，最終實現高度互動的客戶互動。
基礎模型 vs. 大型語言模型——差異
基礎模型與大型語言模型是具有不同優勢與劣勢的 AI 模型。基礎模型通常更通用且需要較少數據，而大型語言模型則更專業且需要大量數據集。為特定任務選擇最佳模型取決於其具體需求。讓我們更深入地探討它們的主要差異。
基礎模型提供通用性
基礎模型比大型語言模型更具通用性，可以應用於更廣泛的任務範圍。例如，基礎模型可用於從建立聊天機器人到語言翻譯和創作創意內容等任務。相反，大型語言模型通常專門於一或兩項特定任務，例如文字生成或語言翻譯。
大型語言模型擅長語言訓練
大型語言模型接受語言數據的專門訓練，使其對語言細微差別有更深入的理解。這種熟練度使它們能夠生成語法正確且語義連貫的文字。例如，大型語言模型可以生成既具創意又資訊豐富的文字。相比之下，基礎模型可能在生成語法正確的文字方面表現出較低的熟練度，因為它們並非專門針對語言數據進行訓練。
基礎模型正在發展中
基礎模型仍處於發展階段，而大型語言模型更成熟且被廣泛採用。因此，基礎模型有更大的改進潛力，但可能產生較不可靠的結果。另一方面，大型語言模型穩定可靠，但可能缺乏基礎模型所擁有的創新與尖端能力。
基礎模型 vs. 大型語言模型——範例
讓我們探討幾個對比基礎模型與大型語言模型的範例，以更好地理解這兩種模型及其各自的適用場景。
基礎模型範例
以下是幾個基礎模型範例：
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GPT-3
由 OpenAI 開發的 GPT-3 是一個卓越的基礎語言模型，以其生成真實且富有想像力文字的能力而聞名。從建立能進行人類般對話的聊天機器人到創作詩歌和編寫程式碼，GPT-3 在各個領域都表現出色。想像一下與一個逼真到難以與真人區分的聊天機器人互動。GPT-3 展現了一個世界，它分享事實、創作詩歌、編寫程式碼、劇本、音樂、電子郵件等等。 -
Jurassic-1 Jumbo
Jurassic-1 Jumbo 由 Google AI 創造，是一個致力於掌握自然語言理解的語言專家。它是 Google 搜尋背後驅動引擎，使其能無與倫比地理解使用者查詢並提供精確結果。Jurassic-1 Jumbo 善於駕馭語言的複雜性，提升搜尋體驗，確保結果符合使用者意圖。告別語言歧義——這個模型能輕鬆駕馭人類語言的細微差別。 -
PaLM（Pathways Language Model）
認識來自 Google AI 的 PaLM，語言處理領域的強大存在。PaLM 不僅龐大，而且是目前最強大的基礎模型之一。PaLM 能輕鬆生成文字，擅長語言翻譯，並展現創作能力。PaLM 能力的一個引人注目的展示是，將整本書從英文即時翻譯成法文，法文版本無縫地反映原文。PaLM 成為革新語言處理範式的文字大師。
大型語言模型範例
以下是幾個大型語言模型範例：
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Dolly
由 Google AI 開發的 Dolly 是一個熟練的大型語言模型，致力於理解單詞與短語之間的統計關係。它是驅動高度準確機器翻譯並增強使用者互動的動力。Dolly 擁有獨特的能力，能掌握單詞與短語的上下文，即使在不確定或模糊情境下也能確保精確翻譯。這個語言巨頭正在革新翻譯領域，促進更順暢的數位互動。 -
XLNet
認識由卡內基梅隆大學打造的 XLNet，一個擅長建立單詞之間精妙關聯的大型語言模型。XLNet 在問答任務中表現出色，並能熟練處理使用者查詢。憑藉其對更廣泛上下文的內在理解，XLNet 能輕鬆應對即使是最複雜的問題，無需使用者費力處理複雜查詢。這個語言大師簡化了問答過程，讓使用者輕鬆自如。 -
Llama 2/3
模型詳情 Meta 開發並發布了 Meta Llama 3 系列大型語言模型（LLM），包括 8B 和 70B 參數規模的預訓練與指令微調生成式文字模型集合。
novita.ai 已配備 Llama 2 與 Llama 3 系列模型：
你也可以應用 novita.ai LLM API 來使用 Llama 2/3：
為何選擇 novita.ai LLM API？
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效能與可擴展性：哪種模型適合何處？
AI 模型的效能與可擴展性在決定其對特定任務的適用性方面扮演重要角色。以下是基礎模型與大型語言模型（LLM）在效能與可擴展性上的比較：
在基礎模型與大型語言模型之間選擇取決於具體任務與可用的計算資源。基礎模型為各種任務提供堅實的基礎，而大型語言模型在語言相關任務上表現出色。可擴展性則取決於訓練與部署這些模型時的計算能力與資源。
基礎模型與大型語言模型的機會與風險
應用這些模型架構可以帶來多種優勢，包括：
- 降低成本與人力。
- 提高生產力並節省任務執行時間。
- 提高準確性。
- 量身定制的客戶互動與隨需支援。
然而，在將這些模型部署於敏感應用時，必須考慮法律與道德影響。
基礎模型的進一步發展可能影響廣泛的應用，包括內容創作、文字生成/摘要、虛擬助理、機器翻譯、電腦科學程式碼生成、詐欺檢測等等。讓我們探討影像分割、標註與醫療保健行業的具體使用案例。
SAM 互動式分割
Meta 開發的 Segment Anything Model（SAM）是一個專為影像分割任務設計的可提示基礎模型。它可以達到與全監督深度神經網路相當的零樣本表現。探索如何將 SAM 整合到你的程式碼工作流程中，以利於建立分割遮罩。
此外，SAM 可以簡化標註流程，尤其是與 Kili 等全面的數據標註解決方案整合時。探索實作教學，利用 SAM 進行自動化標註的能力。
醫療保健行業的 LLM
基礎模型與負責任開發的大型語言模型（LLM）在醫療保健領域具有重要影響，影響多種應用，包括：
- 遠距醫療的虛擬助理
- 醫學翻譯
- 疾病監測
- 臨床試驗招募
- 患者分流
- 改進醫學教育
- 遠程患者監控
- 藥物發現
這些進步有潛力革新醫療服務的提供，並改善患者結果。
結論
總而言之，理解基礎模型與大型語言模型間的差異對於有效利用 AI 進步至關重要。每種模型在醫療保健、客戶服務與教育等行業中具有獨特功能與應用。雖然機會眾多，但必須解決道德與技術挑戰，以確保負責任的 AI 部署。通過擁抱最佳實踐並預測未來方向，組織可以在 AI 驅動的環境中發揮兩種模型的潛力，提升生產力與效率。
關於基礎模型 vs. 大型語言模型的常見問題
1. 大型語言模型與基礎模型有何不同？
大型語言模型與基礎模型的主要區別在於其全面的語言理解能力。基礎模型專注於基本語言關係與詞嵌入，而像 GPT-3 和 BERT 這樣的 LLM 則擁有更廣泛、更深入的語言理解。它們在上下文理解方面表現出色，能夠生成連貫、類人的文字，並更有效地執行複雜的語言任務。
2. 為什麼大型語言模型被稱為基礎模型？
大型語言模型之所以被稱為「基礎模型」，是因為它們作為眾多自然語言處理任務的基礎構建塊。它們通過大量文字數據集的廣泛訓練，具備對語言的深刻理解，能夠以更高的準確性和效率執行各種語言相關任務。
3. 基礎模型與大型語言模型在詞嵌入方法上有何不同？
基礎模型使用傳統技術如 Word2Vec 和 GloVe 處理詞嵌入，將單詞轉換為固定的數值向量。而大型語言模型則利用複雜的神經網路架構，並在大型語料庫上進行預訓練，以生成上下文相關的詞嵌入。
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