译者 | 布加迪
审校 | 重楼
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
- 拿大规模无监督数据进行预训练：基础模型一开始从大量无监督数据中学习，比如来自互联网的文本或一大堆图像。这个预训练阶段使模型能够掌握数据中的底层结构、模式以及关系，帮助它们构建强大的知识库。
- 拿针对特定任务的标记数据进行微调：在预训练之后，使用针对特定任务（比如情感分析或对象检测）定制的更小标记数据集对基础模型进行微调。这个微调过程允许模型磨练技能，并针对目标任务提供高性能。
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
- NLP中的Transformer（比如GPT-3和BERT）：Transformer通过其创新的架构彻底改变了自然语言处理（NLP），这种架构允许高效灵活地处理语言数据。典型的NLP基础模型包括GPT-3（擅长生成连贯一致的文本）和BERT（在处理各种语言理解任务时表现出色）。
- 视觉Transformer和多模态模型（比如CLIP和DALL-E）：在计算机视觉领域，视觉Transformer已经成为处理图像数据的一种高效方法。CLIP是一种典型的多模态基础模型，它能够理解图像和文本。另一种多模态模型DALL-E展示了从文本描述生成图像的能力，表明了基础模型结合NLP和计算机视觉技术的潜力。
三、基础模型的应用
自然语言处理
- 情感分析：事实已证明，基础模型可以高效处理情感分析任务。它们基于情感对文本进行分类，比如积极的、消极的或中立的情感。该功能已被广泛应用于社交媒体监控、客户反馈分析和市场研究等领域。
- 文本摘要：这些模型还可以生成长篇文档或文章的简明摘要，使用户更容易快速掌握要点。文本摘要应用广泛，包括新闻聚合、内容管理和研究协助。
计算机视觉
- 对象检测：基础模型擅长识别和定位图像中的对象。这种能力在自动驾驶汽车、安全和监控系统以及机器人等应用领域尤其有价值，精确的实时对象检测在这类应用领域至关重要。
- 图像分类：另一种常见的应用是图像分类，即基础模型根据内容对图像进行分类。该功能已应用于各种领域，从组织庞大的照片库到使用医学成像数据诊断疾病，不一而足。
多模态任务
- 图像字幕：通过对文本和图像的理解，多模态基础模型可以为图像生成描述性字幕。图像字幕在面向视障用户、内容管理系统和教学材料的可访问性工具中具有潜在的用途。
- 视觉问题回答：基础模型还可以处理视觉问题回答任务，其中它们提供关于图像内容的问题的答案。这种能力为客户支持、交互式学习环境和智能搜索引擎等应用带来了新的可能性。
未来展望及发展
- 模型压缩和效率方面的进展：随着基础模型变得越来越庞大、越来越复杂，研究人员在探索压缩和优化模型的方法，以便能够部署在资源有限的设备上，并减少能耗。
- 解决偏误和公平问题的改良版技术：解决基础模型中的偏误对于确保公平、道德的AI应用至关重要。未来研究可能会侧重于研发识别、测量和减少训练数据和模型行为中偏误的方法。
- 开源基础模型的协作努力：AI社区越来越多地加强合作，以创建开源基础模型，促进协作、知识共享和广泛获取尖端AI技术。
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
