Jak trenuje się model sztucznej inteligencji

Trenowanie modeli sztucznej inteligencji stanowi jedno z najbardziej złożonych wyzwań we współczesnym rozwoju technologicznym. To znacznie więcej niż kwestia algorytmiczna – skuteczne trenowanie modelu wymaga metodycznego, multidyscyplinarnego podejścia, które łączy dane, naukę o danych, wiedzę dziedzinową i inżynierię oprogramowania. Jak podkreśla James Luke w swojej fundamentalnej publikacji "Beyond Algorithms: Delivering AI for Business", sukces wdrożenia AI zależy w znacznie większym stopniu od zarządzania danymi i projektowania systemowego niż od samych algorytmów. Krajobraz zmienia się szybko, a innowacje takie jak model DeepSeek-R1 na nowo definiują koszty i dostępność.

Podstawa: gromadzenie danych i zarządzanie nimi

Jakość zamiast ilości

Wbrew temu, co się często sądzi, ilość danych nie zawsze jest czynnikiem decydującym o sukcesie. Jakość i reprezentatywność danych są znacznie ważniejsze. W tym kontekście kluczowe znaczenie ma integracja różnych źródeł:

• Dane własne: Zbierane i anonimizowane w sposób etyczny z istniejących wdrożeń
• Dane licencjonowane: Pochodzące od zaufanych dostawców spełniających rygorystyczne standardy jakości
• Otwarte zbiory danych: Dokładnie zweryfikowane pod kątem różnorodności i dokładności
• Dane syntetyczne: Sztucznie generowane w celu wypełnienia luk i rozwiązania problemów związanych z prywatnością

Ta integracja tworzy kompleksową bazę szkoleniową, która obejmuje rzeczywiste scenariusze przy jednoczesnym zachowaniu standardów etycznych i prywatności.

Wyzwanie związane z przygotowaniem danych

Proces "porządkowania danych" stanowi do 80 procent wysiłku wymaganego w projektach sztucznej inteligencji. Faza ta obejmuje:

• Czyszczenie danych: Eliminacja niespójności, duplikatów i wartości odstających
• Transformacja danych: Konwersja do formatów odpowiednich do przetwarzania
• Integracja danych: Łączenie różnych źródeł, które często korzystają z niekompatybilnych schematów i formatów
• Zarządzanie brakującymi danymi: Strategie takie jak imputacja statystyczna lub wykorzystanie danych zastępczych

Jak podkreśliła Hilary Packer, CTO American Express: "Naszym momentem olśnienia, szczerze mówiąc, były dane. Możesz mieć najlepszy dobór modelu na świecie... ale to dane są kluczem. Walidacja i dokładność to obecnie świętym graalem w tej fazie generatywnej AI."

Architektura modelu: właściwy dobór rozmiaru

Wybór architektury modelu musi być podyktowany specyfiką rozwiązywanego problemu, a nie osobistymi tendencjami czy preferencjami. Różne rodzaje problemów wymagają różnych podejść:

• Modele językowe oparte na transformerach do zadań wymagających głębokiego rozumienia języka
• Konwolucyjne sieci neuronowe do rozpoznawania obrazów i wzorców
• Grafowe sieci neuronowe do analizy złożonych relacji między encjami
• Uczenie ze wzmocnieniem do problemów optymalizacji i podejmowania decyzji
• Architektury hybrydowe łączące wiele podejść w złożonych przypadkach użycia

Optymalizacja architektury wymaga systematycznej oceny różnych konfiguracji, z naciskiem na zrównoważenie wydajności i wymagań obliczeniowych, co stało się jeszcze bardziej istotne wraz z pojawieniem się modeli takich jak DeepSeek-R1, które oferują zaawansowane możliwości rozumowania przy znacznie niższych kosztach.

Zaawansowane metodologie szkoleniowe

Model destylacji

Destylacja stała się szczególnie potężnym narzędziem w obecnym ekosystemie sztucznej inteligencji. Proces ten umożliwia tworzenie mniejszych, bardziej szczegółowych modeli, które dziedziczą możliwości rozumowania większych, bardziej złożonych modeli, takich jak DeepSeek-R1.

Jak pokazuje przypadek DeepSeek, firma przeprowadziła destylację swoich zdolności rozumowania do kilku mniejszych modeli, w tym modeli open source z rodziny Llama firmy Meta i rodziny Qwen firmy Alibaba. Te mniejsze modele mogą być następnie dostrajane do konkretnych zadań, przyspieszając trend w kierunku szybkich, wyspecjalizowanych modeli.

Sam Witteveen, programista uczenia maszynowego, zauważa: "Zaczynamy wkraczać w świat, w którym ludzie używają wielu modeli. Nie używają tylko jednego modelu przez cały czas". Obejmuje to niedrogie modele zamknięte, takie jak Gemini Flash i GPT-4o Mini, które "działają bardzo dobrze w 80% przypadków użycia".

Uczenie wielozadaniowe

Zamiast trenować oddzielne modele dla powiązanych umiejętności, uczenie wielozadaniowe pozwala modelom dzielić się wiedzą między różnymi funkcjami:

• Modele optymalizują jednocześnie kilka powiązanych ze sobą celów
• Podstawowe funkcjonalności korzystają z szerszej ekspozycji na różne zadania
• Wydajność poprawia się we wszystkich zadaniach, szczególnie tych z ograniczoną ilością danych
• Efektywność obliczeniowa wzrasta dzięki współdzieleniu komponentów

Nadzorowane dostrajanie (SFT)

W przypadku firm działających w bardzo specyficznych dziedzinach, w których informacje nie są powszechnie dostępne w Internecie lub w książkach zwykle używanych do szkolenia modeli językowych, skuteczną opcją jest nadzorowane dostrajanie (SFT).

DeepSeek pokazał, że możliwe jest osiągnięcie dobrych wyników z "tysiącami" zbiorów danych pytań i odpowiedzi. Na przykład inżynier IBM Chris Hay pokazał, jak skonfigurował mały model przy użyciu własnych zestawów danych matematycznych i uzyskał niezwykle szybkie odpowiedzi, które przekroczyły wydajność modelu o1 OpenAI w tych samych zadaniach.

Uczenie ze wzmocnieniem (RL)

Firmy, które chcą trenować model z dalszym dostosowaniem do określonych preferencji - na przykład, aby chatbot obsługi klienta był empatyczny, ale zwięzły - będą chciały wdrożyć techniki uczenia ze wzmocnieniem (RL). Podejście to jest szczególnie przydatne, jeśli firma chce, aby jej chatbot dostosowywał swój ton i zalecenia w oparciu o opinie użytkowników.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Dla większości firm Retrieval-Augmented Generation (RAG) jest najprostszą i najbezpieczniejszą drogą. Jest to stosunkowo prosty proces, który pozwala organizacjom zakotwiczyć swoje modele z zastrzeżonymi danymi zawartymi w ich bazach danych, zapewniając, że wyniki są dokładne i specyficzne dla domeny.

To podejście pomaga również przeciwdziałać niektórym problemom z halucynacjami związanym z modelami takimi jak DeepSeek, które obecnie halucynują w 14% przypadków w porównaniu do 8% w przypadku modelu o3 firmy OpenAI, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Vectara.

Połączenie destylacji modeli i RAG jest magiczne dla większości firm, ponieważ stało się niezwykle łatwe do wdrożenia, nawet dla osób o ograniczonych umiejętnościach w zakresie nauki o danych lub programowania.

Ocena i udoskonalanie: poza wskaźnikami dokładności

Skuteczna sztuczna inteligencja jest mierzona nie tylko pod względem surowej dokładności, ale wymaga kompleksowych ram oceny, które uwzględniają:

• Dokładność funkcjonalna: Częstotliwość, z jaką model produkuje poprawne wyniki
• Odporność: Spójność wydajności przy zmiennych danych wejściowych i warunkach
• Sprawiedliwość: Spójna wydajność w różnych grupach użytkowników i scenariuszach
• Kalibracja: Zgodność między wynikami pewności a rzeczywistą dokładnością
• Efektywność: Wymagania obliczeniowe i pamięciowe
• Wyjaśnialność: Przejrzystość procesów decyzyjnych – aspekt, w którym destylowane modele DeepSeek celują, pokazując swój proces rozumowania

Wpływ krzywej kosztów

Najbardziej bezpośrednim skutkiem premiery DeepSeek jest agresywna obniżka cen. Branża technologiczna spodziewała się, że koszty spadną z czasem, ale niewielu przewidywało, jak szybko to nastąpi. DeepSeek pokazał, że potężne, otwarte modele mogą być zarówno tanie, jak i wydajne, tworząc możliwości dla szeroko zakrojonych eksperymentów i opłacalnych wdrożeń.

Amr Awadallah, dyrektor generalny Vectara, podkreślił ten punkt, zauważając, że prawdziwym punktem krytycznym jest nie tylko koszt szkolenia, ale także koszt wnioskowania, który w przypadku DeepSeek wynosi około 1/30 kosztu wnioskowania OpenAI o1 lub o3 na token. "Marże, które OpenAI, Anthropic i Google Gemini były w stanie uchwycić, będą teraz musiały zostać zmniejszone o co najmniej 90 procent, ponieważ nie mogą pozostać konkurencyjne przy tak wysokich cenach" - powiedział Awadallah.

Co więcej, koszty te będą nadal spadać. Dyrektor generalny Anthropic, Dario Amodei, stwierdził niedawno, że koszty opracowywania modeli nadal spadają w tempie około czterokrotności każdego roku. W rezultacie stawka, jaką dostawcy LLM pobierają za ich wykorzystanie, również będzie nadal spadać.

"W pełni spodziewam się, że koszt spadnie do zera", powiedział Ashok Srivastava, CDO Intuit, firmy, która mocno postawiła na AI w swoich rozwiązaniach podatkowo-księgowych, takich jak TurboTax i Quickbooks. "...a opóźnienie spadnie do zera. Staną się po prostu podstawowymi możliwościami, z których będziemy mogli korzystać."

Podsumowanie: Przyszłość firmowej AI jest otwarta, tania i oparta na danych

DeepSeek i Deep Research firmy OpenAI to coś więcej niż tylko nowe narzędzia w arsenale sztucznej inteligencji - to oznaki głębokiej zmiany, w której firmy będą wdrażać masy specjalnie zbudowanych modeli, które są niezwykle opłacalne, kompetentne i zakorzenione we własnych danych i podejściu firmy.

Dla firm przesłanie jest jasne: narzędzia do budowania potężnych, dziedzinowych aplikacji AI są w zasięgu ręki. Istnieje ryzyko pozostania w tyle, jeśli się z nich nie skorzysta. Ale prawdziwy sukces zależeć będzie od tego, jak dbamy o dane, wykorzystujemy techniki takie jak RAG i destylacja oraz innowujemy poza fazą wstępnego trenowania.

Jak ujął to Packer z AmEx: firmy, które prawidłowo zarządzają swoimi danymi, będą tymi, które poprowadzą kolejną falę innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji.