Ce înseamnă Model AI
Un model AI este partea antrenată a unui sistem de inteligență artificială: o structură matematică (arhitectura) plus o mulțime de numere învățate din date (parametrii). Primește o intrare, cum ar fi un text sau o imagine, și produce o ieșire: un răspuns, o etichetă, o predicție sau o imagine nouă.
Practic, un model este adesea un fișier care conține parametrii, de la câțiva megaocteți pentru un model mic până la sute de gigaocteți pentru un model de limbaj mare. Ca să-l folosești, ai nevoie și de un program care face calculele descrise de arhitectură.
Cuvântul vine din statistică, unde un model este o reprezentare simplificată a realității, care surprinde tiparele importante din date. GPT, Claude, Gemini, Llama sau Stable Diffusion sunt nume de modele sau de familii de modele.
Cum funcționează
Viața unui model are două etape. La antrenare, modelul vede multe exemple și își ajustează parametrii. La inferență, parametrii rămân ficși, iar modelul este folosit pentru a răspunde la cereri noi.
Modelul nu este același lucru cu aplicația pe care o folosești. ChatGPT, de exemplu, este o aplicație care are în spate unul sau mai multe modele, plus interfața, istoricul conversațiilor, filtre de siguranță și alte unelte.
Pe înțelesul tuturor
Un model este ca un student după sesiune: ce a învățat e „fixat” în minte, iar acum poate răspunde la întrebări noi. Arhitectura este felul în care îi e organizat creierul, iar parametrii sunt cunoștințele acumulate.
Exemplu
Pe platforma Hugging Face poți descărca gratuit mii de modele: unul care traduce din engleză în română, altul care recunoaște obiecte în imagini, altul care transcrie înregistrări audio. Fiecare este, în esență, un fișier cu parametri, pe care îl rulezi pe calculatorul tău sau pe un server.
De reținut
- Un model înseamnă arhitectură plus parametri învățați.
- Se antrenează o dată (scump), apoi se folosește de foarte multe ori (inferență).
- Aplicația (de exemplu ChatGPT) și modelul din spatele ei (de exemplu GPT) sunt lucruri diferite.
Nu confunda
- Model vs. algoritm: algoritmul de învățare este metoda după care se antrenează; modelul este ce rezultă din antrenare.
- Model vs. produs: Gemini este numele unei familii de modele, dar și al aplicației Google; contextul arată la care se referă cineva.
Termeni înrudiți
- Parametri (ponderi): Numerele învățate de un model în timpul antrenării, în care este stocat tot ce „știe” acesta; modelele mari au miliarde.
- Antrenarea unui model: Procesul prin care un model AI învață din date, ajustându-și parametrii pas cu pas, ca să greșească tot mai puțin.
- Inferență: Folosirea unui model deja antrenat pentru a răspunde la cereri noi; fiecare răspuns al unui chatbot este o inferență.
- Algoritm: O succesiune clară de pași care rezolvă o problemă; în AI, algoritmii de învățare stabilesc cum învață un model din date.
- LLM (model lingvistic mare): Model AI antrenat pe cantități uriașe de text, care înțelege și generează limbaj; stă în spatele ChatGPT, Claude sau Gemini.
- Model fundamental (foundation model): Model AI mare, antrenat pe date foarte variate, care poate fi adaptat la multe sarcini diferite; GPT, Claude, Gemini sau Llama sunt astfel de modele.