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一文看懂基础模型的定义和工作原理

2023-07-07  51CTO  
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译者 | 布加迪

一、基础模型的定义

基础模型是立足于大量数据上的预训练机器学习模型。这是人工智能AI)领域的突破性进展。由于能够从大量数据中学习并适应各种任务,因此基础模型充当了各种AI应用的基石。这些模型是拿庞大的数据集预先训练的,经过微调后可以执行特定的任务,从而使它们具有用途广、效率高的优点。

典型的基础模型包括用于自然语言处理的GPT-3和用于计算机视觉的CLIP。我们在这篇文章中将探讨基础模型是什么、它们如何工作以及它们对不断发展的AI领域的影响。

二、基础模型如何工作?

GPT-4之类的基础模型的工作原理是,拿庞大的数据资料库预训练一个大型的神经网络,然后针对特定任务对模型进行微调,使它们能够用针对特定任务的少量训练数据执行广泛的语言任务。

预训练和微调

迁移学习和零样本学习能力

基础模型在迁移学习方面表现出色,这是指它们能够将从一个任务中获得的知识运用到新的相关任务。一些模型甚至展示出零样本学习能力,这意味着它们可以在未经任何微调的情况下处理任务,完全依赖在预训练期间获得的知识。

模型架构和技术

三、基础模型的应用

自然语言处理

计算机视觉

多模态任务

未来展望及发展

四、结论

基础模型是AI领域的重大进步,它带来了能够运用于各个领域的多用途高性能模型,比如NLP、计算机视觉和多模态任务。

随着基础模型不断发展,它们可能会重塑AI研究,并推动众多领域的创新。它们在支持新应用和解决复杂问题方面大有潜力,未来AI会越来越融入到我们的生活当中。

原文标题:What Are Foundation Models and How Do They Work?,作者:Saturn Cloud

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