Benötigen Sie wirklich ein Basis -Modell?

Sind überall – aber sind sie immer die richtige Wahl? In der heutigen KI -Welt scheint es, als ob jeder Fundamentmodelle und Agenten verwenden möchte.

Von GPT über Clip bis Sam rennen Unternehmen, um Anwendungen rund um große allgemeine Modelle zu erstellen. Und aus gutem Grund: Diese Modelle sind leistungsstark, flexibel und oft leicht zu prototypisieren. Aber brauchst du wirklich einen?

In vielen Fällen-insbesondere in Produktionsszenarien-kann ein einfacheres, benutzerdefiniertes Modell genauso intestine, wenn nicht sogar besser funktionieren. Mit geringeren Kosten, niedrigerer Latenz und mehr Kontrolle.

Dieser Artikel soll Ihnen helfen, diese Entscheidung zu navigieren, indem Sie abdecken:

• Welche Grundmodelle sind und ihre Vor- und Nachteile
• Welche benutzerdefinierten Modelle sind und ihre Vor- und Nachteile
• So wählen Sie den richtigen Ansatz basierend auf Ihren Bedürfnissen, mit Beispielen in realer Welt
• Ein visueller Entscheidungsrahmen, um alles abzuwickeln

Lassen Sie uns darauf eingehen.

Fundamentmodelle

Ein Fundamentmodell ist ein großes, vorgezogenes Modell, das auf massiven Datensätzen in mehreren Domänen ausgebildet ist. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie flexibel genug sind, um eine Vielzahl von nachgeschalteten Aufgaben mit wenig oder keinem zusätzlichen Coaching zu lösen. Sie können als allgemeine Modelle angesehen werden.

Sie kommen in verschiedenen Typen:

• LLMs (große Sprachmodelle) wie GPT-4, Claude, Gemini, Lama, Mistral … wir hören seit dem Begin von Chatgpt viel über sie.
• VLMs (Imaginative and prescient-Sprache-Modelle) wie Clip, Flamingo, Gemini Imaginative and prescient… sie werden jetzt in der Regel immer mehr verwendet, selbst in Lösungen wie Chatgpt.
• Visionspezifische Modelle wie Sam, Dino, stabile Diffusion, Fluss. Sie sind etwas spezialisierter und meist von Praktizierenden verwendet und dennoch äußerst mächtig.
• Video-spezifische Modelle Wie Runwayml, Sora, Veo… Dieses Feld hat in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte erzielt und erzielt nun beeindruckende Ergebnisse.

Die meisten sind über APIs oder Open-Supply-Bibliotheken zugänglich, und viele unterstützen Null-Shot- oder wenige Lernen.

Diese Modelle werden normalerweise in einer Skala geschult, die von den meisten Unternehmen nicht erreichbar ist, sowohl in Bezug auf Daten als auch in Bezug auf die Rechenleistung. Das macht sie aus vielen Gründen wirklich attraktiv:

• Allgemein und vielseitig: Ein Modell kann viele verschiedene Aufgaben angehen.
• Schnell zu Prototypen mit: Sie sind kein eigener Datensatz oder Ihre eigene Trainingspipeline erforderlich.
• Vorbereitet über riesige, vielfältige Daten: Sie kodieren Weltwissen und allgemeines Denken.
• Null/wenige Funktionen: Sie arbeiten einigermaßen intestine aus der Schachtel.
• Multimodal und flexibel: Sie können manchmal Textual content, Bilder, Code, Audio und mehr umgehen, was für kleine Groups schwer zu reproduzieren ist.

Während sie mächtig sind, haben sie einige Nachteile und Einschränkungen:

• Hohe Betriebskosten: Inferenz ist teuer, insbesondere im Maßstab.
• Undurchsichtiges Verhalten: Die Ergebnisse können schwer zu debuggen oder zu erklären sein.
• Latenzbeschränkungen: Diese Modelle sind in der Regel sehr groß und haben eine hohe Latenz, was möglicherweise nicht perfect für Echtzeitanwendungen ist.
• Datenschutz- und Compliance -Bedenken: Daten müssen häufig an APIs von Drittanbietern gesendet werden.
• Mangel an Kontrolle: Für bestimmte Anwendungsfälle schwierig zu optimieren oder zu optimieren, manchmal nicht einmal eine Choice.

Zusammenfassend sind Fundamentmodelle sehr leistungsfähig: Sie werden auf massiven Datensätzen geschult, können Textual content, Bild, Video und mehr verarbeiten. Sie müssen nicht nach Ihren Daten geschult werden, um zu arbeiten. Sie sind jedoch normalerweise nicht kostengünstig, haben möglicherweise eine hohe Latenz und müssen möglicherweise Ihre Daten an Dritte senden.

Die Different besteht darin, benutzerdefinierte Modelle zu verwenden. Lassen Sie uns nun sehen, was das bedeutet.

Benutzerdefinierte Modelle

Ein benutzerdefiniertes Modell ist ein Modell, das speziell für eine definierte Aufgabe mit eigenen Daten erstellt und trainiert wird. Dies kann so einfach sein wie eine logistische Regression oder so komplex wie eine tiefe Lernarchitektur, die auf Ihr einzigartiges Drawback zugeschnitten ist.

Sie benötigen oft mehr Vorabarbeiten, bieten jedoch eine größere Kontrolle, niedrigere Kosten und eine bessere Leistung bei engen Aufgaben. Viele leistungsstarke und geschäftsbetriebliche Modelle sind tatsächlich benutzerdefinierte Modelle, einige berühmte und weit verbreitete Modelle. Einige befassen sich mit wirklich Nischenproblemen:

• Die Empfehlungsmotor von Netflix, die von Milliarden verwendet wird, ist ein benutzerdefiniertes Modell
• Die meisten Vorhersagemodelle für Abwanderung, die in vielen abonnementbasierten Unternehmen häufig verwendet werden, sind benutzerdefinierte Modelle (manchmal nur eine intestine abgestimmte logistische Regression)
• Kreditbewertungsmodelle

Wenn Sie benutzerdefinierte Modelle verwenden, beherrschen Sie jeden einzelnen Schritt und machen sie aus mehreren Gründen wirklich leistungsfähig:

• Aufgabenspezifisch und optimiert: Sie steuern das Modell, die Trainingsdaten und die Bewertung.
• Niedrigere Latenz und Kosten: Benutzerdefinierte Modelle sind normalerweise kleiner und günstiger. Es ist entscheidend für Umgebungen in Rand oder Echtzeit.
• Vollständige Kontrolle und Erklärung: Sie sind leichter zu debuggen, zu übertragen und zu überwachen.
• Besser für tabellarische oder strukturierte Daten: Basis -Modelle zeichnen sich mit unstrukturierten Daten aus. Benutzerdefinierte Modelle machen bei tabellarischen Daten tendenziell besser.
• Verbessertes Knowledge PrivacY: Sie müssen keine Daten an externe APIs senden.

Auf der anderen Seite müssen Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle selbst trainieren und bereitstellen, um den geschäftlichen Wert aus ihnen zu erhalten. Es kommt mit einigen Nachteilen:

• Beschriftete Daten können erforderlich sein: Das kann teuer oder zeitaufwändig sein.
• Langsamer zu entwickeln: Brauch Modelle erfordern Schulungen ein Modell, implementieren Pipelines, bereitet und warten. Dies ist zeitaufwändig.
• Qualifizierte Ressourcen benötigt: Inhouse ML-Experience ist ein Muss.

Fühlen Sie sich frei, sich mit Bereitstellungsstrategien zu befassen und den besten Ansatz in diesem Artikel auszuwählen:

In einem Wort geben benutzerdefinierte Modelle mehr Kontrolle und sind in der Regel weniger teuer in der Skalierung. Aber es gilt für eine teurere und längere Entwicklungsphase – ganz zu schweigen von den Fähigkeiten. Wie kann man dann mit Bedacht wählen, ob Sie ein benutzerdefiniertes Modell oder ein Fundamentmodell verwenden sollen? Versuchen wir, diese Frage zu beantworten.

Basis -Modell oder benutzerdefiniertes Modell: Wie wähle ich aus?

Wann wählen Sie ein benutzerdefiniertes Modell aus

Ich würde sagen, dass ein benutzerdefiniertes Modell insgesamt die Standardauswahl sein muss. Aber um fairer zu sein, sehen wir in welchen spezifischen Fällen es eindeutig eine bessere Lösung als ein Fundamentmodell. Es kommt ein paar Anforderungen an:

• Groups & Ressourcen: Sie haben einen Ingenieur oder ein Knowledge -Workforce für maschinelles Lernen, können Trainingsdaten kennzeichnen oder generieren und in der Lage sind, Zeit zu trainieren und Ihr Modell zu optimieren
• Geschäft: Entweder Sie haben einen wirklich spezifischen Fall zu lösen, Sie haben Datenschutzanforderungen, Sie benötigen niedrige Infra -Kosten oder Sie benötigen eine geringe Latenz- oder sogar Kantenbereitstellung
• Langfristige Ziele: Sie möchten die Kontrolle und Sie möchten sich nicht auf APIs von Drittanbietern verlassen

Wenn Sie sich in einer oder mehreren dieser Situationen befinden, ist ein benutzerdefiniertes Modell möglicherweise die beste Choice. Einige typische Beispiele, mit denen ich in meiner Karriere konfrontiert battle, waren zum Beispiel in dieser State of affairs:

• Erstellen eines internen, benutzerdefinierten Prognosemodells für YouTube-Videoeinnahmen: Sie können keine Kompromisse bei der Privatsphäre beeinträchtigen, und kein Basis-Modell ist für solche spezifischen Anwendungsfälle intestine genug.
• Bereitstellung von Videolösung in Echtzeit auf Smartphone: Wenn Sie bei mehr als 30 Bildern professional Sekunde arbeiten müssen, kann noch kein VLM die Aufgabe erledigen
• Gutschrift für eine Financial institution: Sie können die Privatsphäre nicht Kompromisse eingehen und Lösungen von Drittanbietern nicht verwenden

Wenn Sie sich darauf einlassen möchten, finden Sie hier einen Artikel darüber, wie Sie YouTube -Videoeinnahmen prognostizieren:

Wie Jellysmack YouTube -Movies mit prädiktiven Algorithmen monetisierte
Eine revolutionäre Idee in der Schöpferwirtschaft

Trotzdem sind wir in einigen Fällen Fundamentmodelle nicht die Lösung, aber sehen wir, wann sie tatsächlich eine praktikable Choice sind.

Wann wählen Sie ein Fundamentmodell aus

Lassen Sie uns die äquivalente Übung für Basis -Modelle durchführen: Überprüfen Sie zunächst die Anforderungen, die sie zu einer guten Choice machen, und schauen wir uns einige typische Geschäftsfälle an, in denen sie gedeihen würden:

• Workforce & Ressourcen: Sie haben nicht unbedingt Daten oder ML -Ingenieure oder Datenwissenschaftler gekennzeichnet, aber Sie verfügen über KI- oder Software program -Ingenieure
• Geschäft: Sie möchten eine Idee schnell testen oder ein MVP versenden. Sie können externe APIs verwenden, und Latenz- oder Skalierungskosten sind keine wichtigen Bedenken
• Aufgabenmerkmale: Ihre Aufgabe ist offen oder erforscht einen neuartigen oder kreativen Problemraum

Hier sind einige typische Beispiele, in denen sich Fundamentmodelle als wertvoll erwiesen haben

• Prototyping eines Chatbots für interne Unterstützung oder Wissensmanagement: Sie haben eine offene Aufgabe mit geringen Anforderungen an Latenz und Skala
• Viele MVPs im Frühstadium ohne langfristige Infra-Bedenken sind gute Kandidaten

Ab sofort sind Fundamentmodelle sehr beliebt, wenn sich viele MVPs um Textual content und Bild drehen, während benutzerdefinierte Modelle in vielen Geschäftsfällen ihren Wert bewiesen haben. Aber warum nicht beide kombinieren? In einigen Fällen ist es möglich, die besten Lösungen mit hybriden Ansätzen zu erhalten. Mal sehen, was das bedeutet.

Wann ist hybride Lösungen zu verwenden

In vielen realen Workflows ist die beste Antwort a Kombination von beiden Ansätzen. Zum Beispiel finden Sie einige häufige Hybridmuster, die das Beste aus beiden Welten nutzen können

• Basis -Modell als Etikettierwerkzeug: Verwenden Sie SAM oder GPT, um beschriftete Daten zu erstellen und dann ein kleineres Modell zu trainieren.
• Wissensdestillation: trainieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell, um die Ausgaben eines Fundamentmodells nachzuahmen.
• Bootstrapping: Beginnen Sie mit dem Basis -Modell zum Testen und wechseln Sie später zu Customized.
• Function -Extraktion: Verwenden Sie Clip- oder GPT -Einbettungen als Eingabe in ein einfacheres nachgeschaltetes Modell.

Ich habe in meiner Karriere einige dieser Ansätze in früheren Projekten verwendet, und manchmal ermöglichen sie, hochmoderne Lösungen zu erhalten, wobei die allgemeine Kraft von Fundamentmodellen und die Flexibilität und Skalierbarkeit von benutzerdefinierten Modellen verwendet werden.

• In Pc Imaginative and prescient -Projekten habe ich eine stabile Diffusion verwendet, um verschiedene und realistische Datensätze sowie SAM zu erstellen, um Daten schnell und effizient zu kommentieren
• Kleine Sprachmodelle erhalten Traktion und erzielen manchmal die Destillation der Wissensdestillation, um das Beste aus LLMs herauszuholen, während sie kleiner, spezialisierter und skalierbarer bleiben
• Man kann auch Instruments wie ChatGPT verwenden, um Daten im Maßstab leicht zu kommentieren, bevor benutzerdefinierte Modelle trainieren

Hier ist ein konkretes Beispiel für die Verwendung von Grundmodellen in Hybridlösungen für Pc Imaginative and prescient:

In vielen Fällen kann in vielen Fällen unstrukturierte Daten ein hybrider Ansatz leistungsfähig sein und das Beste aus beiden Welten geben.

Schlussfolgerung: Entscheidungsrahmen

Lassen Sie uns nun mit einem Entscheidungsdiagramm zusammengefasst, wann ein Basis -Modell vorgenommen wird, wann Sie sich für ein benutzerdefiniertes Modell entscheiden und wann Sie einen hybriden Ansatz erforschen müssen.

In wenigen Worten kommt alles auf das Projekt und das Bedürfnis an. Sicher, Fundamentmodelle summten gerade und sie stehen im Mittelpunkt der aktuellen Agentenrevolution. Dennoch können viele sehr wertvolle Geschäftsprobleme mit benutzerdefinierten Modellen angegangen werden, während sich Fundamentmodelle in vielen unstrukturierten Datenproblemen als leistungsfähig erwiesen. Um mit Bedacht zu wählen, bleibt eine ordnungsgemäße Analyse der Bedürfnisse und Anforderungen bei Stakeholdern und Ingenieuren sowie einem Entscheidungsrahmen eine gute Lösung.

Was ist mit Ihnen: Haben Sie sich einer State of affairs ausgesetzt, in der die beste Lösung nicht das ist, was Sie vielleicht denken?

Referenzen

• Erwähnte LLMs: Gpt von openai, Claude durch anthropisch, Lama von meta, Zwillinge von Google, und wir konnten mehr zitieren, wie z. MistralAnwesend Deepseekusw…
• Sichtbedingte Modelle: Sam von meta, Clip von openai, Dino durch meta, stablediffusion von StabilitätAnwesend FLUSS von Schwarzwaldlabors
• Video-spezifische Modelle: Veo von Google, RunwaymlAnwesend Sora von openai…