生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？

生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？

簡而言之：基礎模型是大型通用人工智慧模型，它們基於龐大的資料集進行訓練，然後透過提示、微調、工具或檢索等方式適應多種任務（寫作、搜尋、編碼、圖像處理）。如果您需要可靠的答案，請為它們提供基礎（例如紅綠燈）、明確的約束和檢查，而不是讓它們自行發揮。

重點總結：

定義：一個經過廣泛訓練的基礎模型可重複用於多個任務，而不是每個模型對應一個任務。

適應：使用提示、微調、LoRA/適配器、RAG和工具來引導行為。

生成式適配：它們支援文字、圖像、音訊、程式碼和多模態內容的生成。

品質訊號：優先考慮可控性、較少的幻覺、多模態能力和高效的推理能力。

風險控制：透過治理和測試，制定應對幻覺、偏見、隱私洩漏和快速注射的計畫。

生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？資訊圖

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1）基礎模型－清晰明確的定義🧠

基礎模型是一個大型的、通用的 AI 模型，它基於廣泛的資料（通常是大量資料）進行訓練，因此可以適應許多任務，而不僅僅是一個任務（ NIST ，史丹佛 CRFM ）。

而不是為以下情況建立單獨的模型：

  • 撰寫電子郵件

  • 回答問題

  • 摘要 PDF

  • 產生影像

  • 支援工單分類

  • 翻譯語言

  • 提出代碼建議

…你訓練一個以模糊統計方式「學習世界」的大型基礎模型，然後透過提示、微調或添加工具將其調整 Bommasani 等人，2021 ）。

換句話說：它是一款你可以操控的通用引擎

沒錯，關鍵字是「通用」。這就是訣竅所在。.

2）生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？ （它們具體是如何應用的）🎨📝

那麼，生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？它們是驅動系統生成新內容（文字、圖像、音訊、程式碼、視頻，以及越來越多地…所有這些內容的混合）的底層模型（ NIST ， NIST 生成式人工智慧概況）。

生成式人工智慧不僅僅是預測「垃圾郵件/非垃圾郵件」之類的標籤，它還能產生看起來像是人創作的內容。.

  • 段落

  • 詩歌

  • 產品描述

  • 插圖

  • 旋律

  • 應用原型

  • 合成語音

  • 有時還會說出一些自信得令人難以置信的蠢話🙃

基礎模型尤其適用，因為：

它們是“基礎層”——就像麵包麵團一樣。你可以把它烤成法國棍、披薩或肉桂捲……雖然這個比喻不太貼切，但你明白我的意思😄

3）他們為何改變了一切（以及人們為何對他們津津樂道）🚀

在基礎模型出現之前，許多人工智慧都是針對特定任務的：

  • 訓練情緒分析模型

  • 再培訓一個人做翻譯

  • 訓練另一個用於影像分類的模型

  • 訓練另一個用於命名實體識別

這方法確實有效，但是速度慢、成本高，而且有點……脆弱。.

基礎模型顛覆了這個模式：

這種重複利用具有倍增效應。企業可以在一個車型系列的基礎上開發 20 個新功能，而不是重複發明輪子 20 次。.

此外，使用者體驗也變得更加自然：

  • 你不用「使用分類器」。

  • 你跟模特兒說話就像跟一個不知疲倦、樂於助人的同事說話一樣☕🤝

有時候，它也像那種自信滿滿卻總是誤解一切的同事，但沒辦法，這就是成長。.

4）核心理念：預訓練 + 適應🧩

幾乎所有基礎模型都遵循某種模式（史丹佛大學 CRFM 、 NIST ）：

預備階段（「吸收網路資訊」階段）📚

該模型使用自監督學習（ NIST ）在大規模、廣泛的資料集上進行訓練。對於語言模型而言，這通常意味著預測缺失的單字或下一個詞元（ Devlin等人，2018 ； Brown等人，2020 ）。

重點不在於教會它一項任務，而在於教會它一般的表徵方式：

  • 文法

  • 事實（某種程度上）

  • 推理模式（有時）

  • 寫作風格

  • 程式碼結構

  • 人類共同意圖

適應階段（「使其實用化」階段）🛠️

然後，您可以使用以下一種或多種方法來調整它：

  • 提示（以淺顯易懂的語言提供的說明）

  • 指示調整（訓練它遵循指示）（ Wei等人，2021 ）

  • 微調（使用您的領域資料進行訓練）

  • LoRA/轉接器（輕量級調優方法）（ Hu等人，2021 ）

  • RAG （檢索增強生成－模型查閱您的文件）（ Lewis 等人，2020 ）

  • 工具使用（呼叫函數、瀏覽內部系統等）

這就是為什麼同一個基礎模型既可以編寫浪漫場景…五秒鐘後又能幫助調試 SQL 查詢😭

5）一個好的基礎模型應該具備哪些要素？ ✅

這是人們經常跳過，然後事後又會後悔的部分。.

一個「好的」基礎模型並非只是「更大」。當然，更大肯定有幫助……但這並非唯一要素。一個好的基礎模型通常具備以下特點：

強泛化🧠

它在許多任務中表現良好，無需針對特定任務進行重新訓練（ Bommasani 等人，2021 ）。

轉向和操控性🎛️

它可以可靠地執行諸如以下的指令：

  • “簡潔明了”

  • “使用項目符號”

  • “請用友善的語氣寫作”

  • “不要洩露機密資訊”

有些型號很智能，但很滑。就像在淋浴時試圖握住一塊肥皂一樣。雖然有用，但不太穩定😅

幻覺傾向低（或至少坦誠表示不確定）🧯

沒有哪個模特兒能完全免疫幻覺，但優秀的模特兒除外：

良好的多模態能力（必要時）🖼️🎧

如果你正在建立能夠讀取圖像、解釋圖表或理解音訊的助手，那麼多模態就非常重要（ Radford 等人，2021 ）。

高效推理⚡

延遲和成本都很重要。性能強大但運行緩慢的車型就像一輛爆胎的跑車。.

安全與規範行為🧩

不僅僅是“拒絕一切”，而是：

文件 + 生態系 🌱

聽起來很枯燥，但卻是事實：

  • 工具

  • 評估線束

  • 部署選項

  • 企業控制

  • 微調支持

是的，「生態系統」這個詞很模糊。我也很討厭它。但它很重要。.

6) 對比表 - 常見基礎模型選項（及其適用範圍）🧾

以下是一個實用但略有不完整的比較表。它並非“唯一真理”，更像是：人們在實際生活中會做出的選擇。.

工具/模型類型 觀眾 價格適中 為什麼有效
專有LLM（聊天式） 既追求速度又注重細節的團隊 按使用量付費/訂閱 指令執行力強，整體表現出色，通常「開箱即用」效果最佳😌
開放式LLM（可自架） 想要掌控一切的建築商 基礎設施成本（以及由此帶來的麻煩） 可自訂、注重隱私、可本地運行…如果你喜歡在午夜搗鼓的話
擴散影像產生器 創意人員、設計團隊 免費或半免費到付費 優秀的影像合成、風格多樣性、迭代工作流程（另外：手指可能不在）✋😬（ Ho et al., 2020 ， Rombach et al., 2021 ）
多模態「視覺語言」模型 能夠讀取圖像和文字的應用程式 基於使用情況 讓您詢問有關圖像、螢幕截圖、圖表的問題——非常方便（ Radford 等人，2021 年）
嵌入基礎模型 搜尋 + RAG 系統 每次通話成本低 將文字轉換為用於語意搜尋、聚類、建議的向量－靜謐的MVP能量（ Karpukhin等人，2020 ； Douze等人，2024 ）
語音轉文字基礎模型 呼叫中心、創作者 基於使用情況/本地 快速轉錄，支援多語言，即使在嘈雜的音訊環境下也能流暢播放（通常情況下）🎙️（ Whisper ）
文字轉語音基礎模型 產品團隊、媒體 基於使用情況 自然語音生成、語音風格、旁白－可以達到逼真到令人毛骨悚然的效果（ Shen et al., 2017 ）
以代碼為中心的法學碩士 開發者 按使用量付費/訂閱 程式碼模式、調試和重構方面都進步了…不過還是不會讀心術😅

請注意，「基礎模型」不僅僅指「聊天機器人」。嵌入和語音模型也可以是基礎模型，因為它們具有廣泛的適用性和跨任務的可重用性（ Bommasani 等人，2021 年， NIST ）。

7) 深入了解：語言基礎模型如何學習（Vibe 版本）🧠🧃

語言基礎模型（通常稱為LLM）通常使用海量文字資料集進行訓練。它們透過預測詞元來學習（ Brown等人，2020 ）。就是這樣。沒有什麼秘訣。

但神奇之處在於，預測標記迫使模型學習結構（ CSET ）：

  • 語法和句法

  • 主題關係

  • 類似推理的模式（有時）

  • 常見的思考過程

  • 人們如何解釋事物、爭論、道歉、談判、教學

這就像學習模仿數百萬次對話，卻不去「理解」人類的對話方式。聽起來似乎行不通……但它卻一直奏效。.

稍微誇張一點：這基本上就像是把人類的文字壓縮成一個巨大的機率腦。
不過，這個比喻有點怪。但我們繼續前進😄

8) 深入探究：擴散模型（為什麼影像效果不同）🎨🌀

影像基礎模型通常使用擴散方法（ Ho et al., 2020 ， Rombach et al., 2021 ）。

大致思路：

  1. 給影像添加噪聲，直到它們看起來像電視雪花屏一樣。

  2. 訓練一個模型來逐步消除噪音

  3. 在生成時，從雜訊開始，並根據提示進行“去雜訊”，得到影像（ Ho et al., 2020 ）。

這就是為什麼圖像生成感覺像是在「沖洗」照片，只不過照片是一條穿著運動鞋的龍在超市過道裡🛒🐉

擴散模型之所以好，是因為：

  • 它們能生成高品質的視覺效果

  • 他們可以受到文本的強烈指導。

  • 它們支援迭代改進（變體、圖像修復、放大）（ Rombach 等人，2021 ）

他們有時也會遇到以下問題：

  • 影像內部的文字渲染

  • 精細的解剖細節

  • 不同場景中角色形象的一致性（雖然有所改進，但仍有不足）

9) 深入了解：多模態基礎模型（文字+圖像+音訊）👀🎧📝

多模態基礎模型旨在理解和產生多種資料類型：

這在現實生活中為何重要：

  • 客服人員可以解讀螢幕截圖。

  • 輔助工具可以描述影像

  • 教育類應用程式可以解釋圖表

  • 創作者可以快速地對格式進行混音。

  • 商業工具可以「讀取」儀錶板截圖並進行概括。

在底層，多模態系統通常會對各種表徵進行對齊：

  • 將影像轉換為嵌入

  • 將文字轉換為嵌入

  • 學習一個共享空間，其中“貓”與貓像素相匹配😺（ Radford等人，2021 ）

它並不總是那麼優雅。有時它像拼布被子一樣縫縫補補。但它確實有效。.

10）微調、提示和 RAG（如何調整基礎模型）🧰

如果你想讓基礎模型適用於特定領域（法律、醫療、客戶服務、內部知識），你可以採取以下幾個措施：

提示🗣️

最快、最簡單。.

  • 優點：無需培訓，即時迭代

  • 缺點：可能不一致，受上下文限制，容易變得脆弱

微調🎯

使用您的範例進一步訓練模型。.

  • 優點：行為更一致，領域語言更規範，可以縮短提示訊息長度

  • 缺點：成本、資料品質需求、過度擬合風險、維護

輕量級調優（LoRa/轉接器）🧩

更有效率的微調版本（ Hu 等人，2021 ）。

  • 優點：價格更低、模組化、易於更換

  • 缺點：仍需完善訓練流程與評估機制

RAG（檢索增強生成）🔎

該模型從您的知識庫中獲取相關文檔，並使用這些文檔給出答案（ Lewis 等人，2020 ）。

  • 優點：掌握最新知識，內部引用（如果實施），減少再培訓

  • 缺點：檢索品質至關重要，需要良好的分塊和嵌入。

說實話：許多成功的系統都結合了提示和紅黃綠（RAG）評分。微調固然強大，但並非總是必要。人們往往因為覺得微調很厲害就急於求成😅

11）風險、限制以及「請勿盲目部署」部分🧯😬

基礎模型功能強大，但不如傳統軟體穩定。它們更像是……一個缺乏自信的優秀實習生。.

需要規劃的關鍵限制因素：

幻覺🌀

模型可能會發明：

  • 假消息來源

  • 錯誤事實

  • 看似合理但卻是錯誤的步驟（ Ji et al., 2023 ）

緩解措施：

  • 基於脈絡的 RAG（ Lewis 等人，2020 ）

  • 受限輸出（方案、工具呼叫）

  • 明確的“不要猜測”指示

  • 驗證層（規則、交叉檢查、人工審核）

偏見和有害模式⚠️

因為訓練資料反映的是人類的情況，所以你可以得到：

緩解措施：

資料隱私與外洩🔒

如果您要將機密資料輸入到模型端點，則需要了解：

  • 它是如何儲存的

  • 無論是否用於訓練

  • 現有的日誌記錄

  • 控制您組織需求的因素（ NIST AI RMF 1.0 ）

緩解措施：

及時注射（尤其是使用 RAG 時）🕳️

如果模型讀取了不受信任的文本，該文本可能會嘗試篡改模型：

緩解措施：

我不是想嚇唬你。只是……最好還是知道地板哪裡會發出吱吱聲。.

12) 如何為您的用例選擇基礎模型🎛️

如果您正在選擇基礎模型（或在其基礎上進行建置），請從以下提示開始：

明確你正在生成什麼🧾

  • 純文字

  • 圖片

  • 聲音的

  • 混合多模態

設定事實標準📌

如果您需要高精度（金融、醫療、法律、安全領域）：

確定您的延遲目標 ⚡

聊天即時回應。批量匯總可能較慢。
如果您需要即時回复，模型大小和託管服務至關重要。

地圖隱私和合規性需求🔐

部分團隊要求：

平衡預算－以及營運耐心😅

自託管雖然能提供控制權，但也增加了複雜性。
託管 API 雖然方便，但價格可能較高，而且可自訂性較差。

一個小技巧：先用簡單的方案做原型，然後再逐步完善。一開始就追求「完美」的方案通常會拖慢整個流程。.

13）什麼是生成式人工智慧中的基礎模型？ （快速理解模型）🧠✨

讓我們回到正題。生成式人工智慧中的基礎模型是什麼？

它們是：

它們並非單一的架構或品牌，而是一類運作方式類似平台的模型。.

基礎型模型與其說像是計算器，不如說更像廚房。你可以用它烹飪很多美食。當然，如果你不注意，也可能把吐司烤焦……不過，這個廚房還是很實用的🍳🔥

14）總結與重點 ✅🙂

基礎模型是生成式人工智慧的可重複使用引擎。它們經過廣泛訓練，然後透過提示、微調和檢索等方式適應特定任務（ NIST ，史丹佛大學 CRFM ）。它們可能既令人驚嘆，又雜亂無章，既強大無比，有時甚至荒謬可笑——所有這些特質同時存在。

摘要：

如果你要用生成式人工智慧建構任何東西，理解基礎模型就不可或缺。它就像建築物的地基……而且，有時候地基還會有點晃動😅

常問問題

基金會模型，簡而言之

基礎模型是一個大型的通用人工智慧模型，它基於廣泛的資料集進行訓練，因此可以重複用於多種任務。與為每個任務建立一個單獨的模型不同，基礎模型是一個強大的「基礎」模型，您可以根據需要進行調整。這種調整通常透過提示、微調、檢索（RAG）或工具來實現。其核心思想是兼顧廣度和可控性。.

基礎模型與傳統特定任務人工智慧模型有何不同

傳統人工智慧通常為每個任務（例如情緒分析或翻譯）訓練一個單獨的模型。基礎模型則反其道而行：只需預訓練一次，即可在多個功能和產品中重複使用。這可以減少重複工作，並加快新功能的交付速度。但缺點是，除非添加限制和測試，否則它們的性能可能不如傳統軟體那樣可預測。.

生成式人工智慧中的基礎模型

在生成式人工智慧中，基礎模型是能夠產生文字、圖像、音訊、程式碼或多模態輸出等新內容的底層系統。它們不僅限於標註或分類，還能產生類似人類創作的回應。由於它們在預訓練期間學習了廣泛的模式，因此可以處理多種提示類型和格式。它們是大多數現代生成式體驗背後的「基礎層」。.

基礎模型在預訓練期間如何學習

大多數語言基礎模型透過預測詞元（例如文本中的下一個單字或缺少的單字）來進行學習。這種簡單的目標促使它們內化語法、風格和常見的解釋模式等結構。它們也能吸收大量的世界知識，儘管並非總是可靠。最終得到的是一個強大的通用表示，您可以將其應用於後續的特定工作。.

提示、微調、LoRa 和 RAG 之間的區別

提示是引導行為最快的方法，但效果可能不理想。微調會根據範例進一步訓練模型，以獲得更一致的行為，但這會增加成本和維護工作。 LoRa/轉接器是一種更輕量級的微調方法，通常更便宜且模組化程度更高。 RAG 會檢索相關文檔，並讓模型根據這些上下文做出回答，這有助於保持模型的新鮮度和穩定性。.

何時使用 RAG 而不是微調

當您需要基於現有文件或內部知識庫的答案時，RAG（紅綠燈）通常是一個不錯的選擇。它透過在產生答案時為模型提供相關上下文來減少「猜測」。如果您需要一致的風格、領域術語或提示無法可靠產生的行為，則微調更為合適。許多實際系統在進行微調之前，會先結合提示和 RAG。.

如何減少幻覺並獲得更可靠的答案

一種常見的做法是利用檢索（RAG）來建立模型，使其與提供的上下文保持緊密聯繫。你也可以使用模式來約束輸出，要求在關鍵步驟中呼叫工具，並加入明確的「不要猜測」指令。驗證層也很重要，例如規則檢查、交叉檢查以及針對高風險用例的手動審核。將模型視為機率輔助工具，而不是預設的真理來源。.

生產中基礎模型的最大風險

常見風險包括幻覺、訓練資料中存在的偏差或有害模式，以及敏感資料處理不當導致的隱私外洩。系統也可能容易受到提示注入攻擊，尤其是在模型讀取文件或網頁內容中不受信任的文字時。緩解措施通常包括治理、紅隊演練、存取控制、更安全的提示模式和結構化評估。應儘早規劃應對這些風險，而不是事後修補。.

快速注射及其在 RAG 系統中的重要性

提示注入是指不受信任的文字試圖覆蓋指令，例如「忽略先前的指令」或「洩漏秘密」。在 RAG 中，檢索到的文件可能包含這些惡意指令，如果不加註意，模型可能會執行這些指令。常見的做法是隔離系統指令，清理檢索到的內容，並依賴基於工具的策略，而不是只依賴提示。使用對抗性輸入進行測試有助於發現弱點。.

如何為您的用例選擇基礎模型

首先，先明確你需要產生的內容：文字、圖像、音訊、程式碼或多模態輸出。然後，設定事實準確性標準——高精度領域通常需要基礎驗證（RAG）、資訊核實，有時還需要手動審核。考慮延遲和成本，因為速度慢或成本高的強大模型難以部署。最後，將隱私和合規性需求與部署選項和控制措施相匹配。.

參考

  1. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) -基礎模型（術語表） - csrc.nist.gov

  2. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) - NIST AI 600-1：生成式人工智慧規格- nvlpubs.nist.gov

  3. 美國國家標準與技術研究院 (NIST) - NIST AI 100-1：人工智慧風險管理架構 (AI RMF 1.0) - nvlpubs.nist.gov

  4. 史丹佛大學基金會模式研究中心 (CRFM) -報告- crfm.stanford.edu

  5. arXiv -論基礎模型的機會與風險（Bommasani 等人，2021） - arxiv.org

  6. arXiv -語言模型是少樣本學習者（Brown等人，2020） - arxiv.org

  7. arXiv -知識密集自然語言處理任務的檢索增強生成（Lewis 等人，2020） - arxiv.org

  8. arXiv - LoRA：大型語言模式的低秩自適應（Hu等人，2021） - arxiv.org

  9. arXiv - BERT：用於語言理解的深度雙向Transformer預訓練（Devlin等人，2018） - arxiv.org

  10. arXiv -微調語言模型是零樣本學習器（Wei 等人，2021） - arxiv.org

  11. ACM數位圖書館-自然語言生成中的幻覺調查（Ji等人，2023） - dl.acm.org

  12. arXiv -從自然語言監督中學習可遷移的視覺模型（Radford 等人，2021） - arxiv.org

  13. arXiv -擴散機率模型去噪 (Ho 等人，2020) - arxiv.org

  14. arXiv -基於潛在擴散模型的高解析度影像合成（Rombach 等人，2021） - arxiv.org

  15. arXiv -用於開放域問答的密集段落檢索（Karpukhin 等人，2020） - arxiv.org

  16. arXiv - Faiss 庫（Douze 等人，2024） - arxiv.org

  17. OpenAI - Whisper 簡介- openai.com

  18. arXiv -基於梅爾頻譜圖預測的 WaveNet 條件化實現自然 TTS 合成 (Shen 等人，2017) - arxiv.org

  19. 喬治城大學安全與新興科技中心 ​​(CSET) -下一個字預測的驚人威力：大型語言模型詳解（第一部分） - cset.georgetown.edu

  20. USENIX -從大型語言模型中提取訓練資料（Carlini 等人，2021） - usenix.org

  21. OWASP - LLM01：快速注入- genai.owasp.org

  22. arXiv -超越您的預期：針對應用整合大型語言模型的新型提示注入威脅的全面分析（Greshake 等人，2023） - arxiv.org

  23. OWASP 速查表系列- LLM 提示注入預防速查表- cheatsheetseries.owasp.org

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