Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
แบบจำลองรากฐาน (foundation model) เป็นแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกโดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านการเรียนรู้แบบสอนตัวเองหรือการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน และสามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ แยกตามกรณีการใช้งานได้ แบบจำลองรากฐานได้ปฏิวัติวิธีการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์รวมถึงการขับเคลื่อนจักรกลสนทนายอดนิยม และปัญญาประดิษฐ์อื่น ๆ ที่ต้องต่อประสานกับผู้ใช้ ศูนย์วิจัยแบบจำลองรากฐาน (CRFM) ที่สถาบันปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางของสแตนฟอร์ด (HAI) เป็นผู้ริเริ่มและเผยแผ่การใช้ชื่อเรียกนี้
ตัวอย่างเบื้องต้นของแบบจำลองรากฐานคือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า (LLM) รวมถึง ของกูเกิลและแบบจำลองรากฐาน GPT ในยุคแรก ๆ ต่าง ๆ (โดยเฉพาะซีรีส์ "GPT-n" ของ OpenAI)
คำนิยาม
ศูนย์วิจัยแบบจำลองรากฐาน (CRFM) ที่สถาบันปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางของสแตนฟอร์ด (HAI) ได้ประกาศใช้คำว่า "แบบจำลองรากฐาน" (foundation model) ในเดือนสิงหาคม 2021 โดยอธิบายว่าเป็น "แบบจำลองที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลขอบเขตกว้างขวางและนำไปปรับเพื่อใช้ในงานต่าง ๆ ได้หลากหลาย" ความหมายไม่จำเป็นต้องจำกัดอยู่แค่การใช้งานในด้านภาษาเหมือนอย่างคำว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
งานเฉพาะที่ใช้แบบจำลองที่ได้จากการนำแบบจำลองรากฐานมาปรับ (เช่น ด้วยการปรับละเอียด) อาจเรียกว่า "ภารกิจปลายน้ำ" (downstream task)
ประวัติศาสตร์
ในเดือนธันวาคม 2023 กูเกิลได้ประกาศแบบจำลองรากฐานตัวใหม่ เจมินี โดยระบุว่าเจมินีเป็นแบบจำลองรากฐานที่เหมาะสมสำหรับงานทั่วไป ดีกว่าความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ และยังสามารถวิเคราะห์วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ได้
อ้างอิง
- "Introducing the Center for Research on Foundation Models (CRFM)". Stanford HAI. สืบค้นเมื่อ 11 June 2022.
- Goldman, Sharon (2022-09-13). "Foundation models: 2022's AI paradigm shift". VentureBeat (ภาษาอังกฤษแบบอเมริกัน). สืบค้นเมื่อ 2022-10-24.
- Rogers, Anna; Kovaleva, Olga. "A Primer in BERTology: What we know about how BERT works". :2002.12327 [cs.CL].
- Steinberg, Ethan; Jung, Ken; Fries, Jason A.; Corbin, Conor K.; Pfohl, Stephen R.; Shah, Nigam H. (January 2021). "Language models are an effective representation learning technique for electronic health record data". Journal of Biomedical Informatics. 113: 103637. doi:10.1016/j.jbi.2020.103637. ISSN 1532-0480. PMC 7863633. PMID 33290879.
- Bommasani, Rishi (2022-07-12). "On the Opportunities and Risks of Foundation Models". :2108.07258 [cs.LG].
- "Reflections on Foundation Models". Stanford HAI. 18 October 2021. สืบค้นเมื่อ 22 May 2023.
- "Gemini - Google DeepMind". deepmind.google (ภาษาอังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2023-12-09.
wikipedia, แบบไทย, วิกิพีเดีย, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด, บทความ, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม, มือถือ, โทรศัพท์, Android, iOS, Apple, โทรศัพท์โมบิล, Samsung, iPhone, Xiomi, Xiaomi, Redmi, Honor, Oppo, Nokia, Sonya, MI, PC, พีซี, web, เว็บ, คอมพิวเตอร์
aebbcalxngrakthan foundation model epnaebbcalxngpyyapradisthkhnadihythiidrbkarfukodyichkhxmulcanwnmhasalphankareriynruaebbsxntwexnghruxkareriynruaebbkungmiphusxn aelasamarthnaipichinngantang aeyktamkrnikarichnganid aebbcalxngrakthanidptiwtiwithikarsrangrabbpyyapradisthrwmthungkarkhbekhluxnckrklsnthnayxdniym aelapyyapradisthxun thitxngtxprasankbphuich sunywicyaebbcalxngrakthan CRFM thisthabnpyyapradisththiennmnusyepnsunyklangkhxngsaetnfxrd HAI epnphurierimaelaephyaephkarichchuxeriykni twxyangebuxngtnkhxngaebbcalxngrakthankhuxaebbcalxngphasakhnadihythiphankarfuklwnghna LLM rwmthung khxngkuekilaelaaebbcalxngrakthan GPT inyukhaerk tang odyechphaasiris GPT n khxng OpenAI khaniyamsunywicyaebbcalxngrakthan CRFM thisthabnpyyapradisththiennmnusyepnsunyklangkhxngsaetnfxrd HAI idprakasichkhawa aebbcalxngrakthan foundation model ineduxnsinghakhm 2021 odyxthibaywaepn aebbcalxngthiidrbkarfukdwykhxmulkhxbekhtkwangkhwangaelanaipprbephuxichinngantang idhlakhlay khwamhmayimcaepntxngcakdxyuaekhkarichnganindanphasaehmuxnxyangkhawaaebbcalxngphasakhnadihy nganechphaathiichaebbcalxngthiidcakkarnaaebbcalxngrakthanmaprb echn dwykarprblaexiyd xaceriykwa pharkicplayna downstream task prawtisastrineduxnthnwakhm 2023 kuekilidprakasaebbcalxngrakthantwihm ecmini odyrabuwaecminiepnaebbcalxngrakthanthiehmaasmsahrbnganthwip dikwakhwamkhidehnkhxngphuechiywchay aelayngsamarthwiekhraahwrrnkrrmthangwithyasastridxangxing Introducing the Center for Research on Foundation Models CRFM Stanford HAI subkhnemux 11 June 2022 Goldman Sharon 2022 09 13 Foundation models 2022 s AI paradigm shift VentureBeat phasaxngkvsaebbxemrikn subkhnemux 2022 10 24 Rogers Anna Kovaleva Olga A Primer in BERTology What we know about how BERT works 2002 12327 cs CL Steinberg Ethan Jung Ken Fries Jason A Corbin Conor K Pfohl Stephen R Shah Nigam H January 2021 Language models are an effective representation learning technique for electronic health record data Journal of Biomedical Informatics 113 103637 doi 10 1016 j jbi 2020 103637 ISSN 1532 0480 PMC 7863633 PMID 33290879 Bommasani Rishi 2022 07 12 On the Opportunities and Risks of Foundation Models 2108 07258 cs LG Reflections on Foundation Models Stanford HAI 18 October 2021 subkhnemux 22 May 2023 Gemini Google DeepMind deepmind google phasaxngkvs subkhnemux 2023 12 09