Basismodellen bij generatieve AI maken het mogelijk voor organisaties om een breed scala aan taken aan te pakken met behulp van één aanpasbaar framework. Deze modellen zijn gebouwd om te generaliseren tussen toepassingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van extreem grote gegevenssets en geavanceerde trainingstechnieken. Enkele belangrijke kenmerken die basismodellen definiëren en onderscheiden van traditionele AI-systemen zijn:

• Schaalbaar ontwerp

  Basismodellen maken gebruik van hardwareontwikkelingen zoals GPU's met hoge doorvoercapaciteit, de efficiënte transformatiearchitectuur en de overvloed aan ongestructureerde gegevens ter ondersteuning van hun ontwikkeling en prestaties.

• Traditionele trainingsmethoden

  Een combinatie van leren zonder toezicht, leren onder toezicht en technieken zoals versterkend leren met behulp van menselijke feedback (RLHF) helpt hun uitvoer te verfijnen.

• Overdraagbare leermogelijkheden

  De kennis die is opgedaan tijdens de voortraining over algemene gegevens, is afgestemd op specifieke taken, waardoor deze modellen op efficiënte wijze diverse toepassingen kunnen verwerken.

• Opkomend gedrag

  Basismodellen laten complex gedrag zien dat voortkomt uit hun trainingsgegevens in plaats van expliciet te worden geprogrammeerd, waardoor verrassende en geavanceerde uitvoer mogelijk is.

• Gehomogeniseerde toepassing

  Eén basismodel kan dienen als basis voor meerdere toepassingen, waardoor de ontwikkeling wordt gestroomlijnd met een universele leerbenadering.

• Veelzijdige functionaliteit

  Basismodellen zijn zodanig gestructureerd dat ze meerdere gegevenstypen (tekst, afbeeldingen en code) binnen hetzelfde framework kunnen verwerken, waardoor hun use cases aanzienlijk worden uitgebreid.

Basismodellen variëren sterk in hun mogelijkheden, toepassingen en uitvoer. Sommige zijn ontworpen voor taken zoals natuurlijke taalverwerking, terwijl andere gericht zijn op het genereren van afbeeldingen of het ondersteunen van softwareontwikkeling. Hieronder vind je enkele van de meest opvallende basismodellen en platforms, die elk hun eigen kenmerken en sterke punten hebben:

• GPT

  De Generative Pre-trained Transformer (GPT)-serie is ontwikkeld door OpenAI en behoort tot de meest bekende basismodellen. Met iteraties als GPT-3 en GPT-4 kunnen deze modellen tools zoals ChatGPT aansturen, met geavanceerde mogelijkheden voor het genereren van tekst, samenvattingen en het beantwoorden van vragen.

• Stabiele diffusie

  Dit tekst-naar-beeld-model genereert hoogwaardige visuals met behulp van ruis- en ruisverwijderingstechnieken. Dit model staat bekend om zijn efficiëntie en vereist minimale rekenkracht in vergelijking met concurrenten, en kan worden uitgevoerd op apparaten zoals smartphones.

• BERT

  Bidirectional Encoder Representations from Transformers is de afkorting voor BERT, een vroege mijlpaal op het gebied van basismodellen. Het is uitgebracht in 2018 en blinkt uit in het begrijpen van context binnen tekst, en wordt gebruikt voor taken zoals het beantwoorden van vragen en tekstclassificatie.

• Claude

  Antropische Claude-modellen (waaronder Claude 3.5 Sonnet, Opus en Haiku) bieden uitgebreide natuurlijke taalmogelijkheden. Ze zijn ontworpen voor taken zoals het automatiseren van workflows, het modereren van content en het versnellen van onderzoek, met een focus op gebruiksvriendelijke en snelle reacties.

• AI21 Jurassic-serie

  AI21 Labs' Jurassic-1 en Jurassic-2 zijn gespecialiseerd in het genereren van menselijke tekst en het oplossen van complexe taaltaken. De Jurassic-serie is qua functionaliteit vergelijkbaar met GPT en staat bekend om zijn geavanceerde instructiefuncties.

• Amazon Titan

  Amazon's Titan-modellen ondersteunen een scala aan taken, van tekstgeneratie en -samenvatting tot semantisch zoeken door insluitingen. Deze modellen kunnen worden afgestemd op specifieke use cases, waardoor meer flexibiliteit wordt geboden.

• Cohere

  Cohere biedt zowel generatie- als representatiemodellen. Hoewel het kleiner is dan sommige concurrenten, blinkt het uit in taalbegrip en semantische analyse.

• BLOOM

  BLOOM is een meertalig model dat in samenwerking met meerdere onderzoekers is ontwikkeld en tekst kan genereren in 46 talen en code in 13 programmeertalen. De efficiëntie en het open ontwerp maken het tot een uitblinker in collaboratieve AI-ontwikkeling.

 

 

De primaire waarde van basismodellen bij GenAI ligt in hun veelzijdigheid. Deze modellen zijn geschikt voor een breed scala aan taken in diverse branches. Dit omvat (maar is niet beperkt tot):

Taalverwerking

Basismodellen blinken uit in natuurlijke taalverwerking (NLP), waardoor mogelijkheden als vertaling, sentimentanalyse en geautomatiseerde contentcreatie mogelijk zijn. Ze kunnen coherente tekst genereren, documenten samenvatten en complexe vragen beantwoorden, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor taken zoals klantcommunicatie en kennisbeheer.

Visueel begrip

Basismodellen kunnen visuele gegevens analyseren en genereren (belangrijke elementen in computervisie). Ze kunnen objecten identificeren, patronen detecteren en afbeeldingen maken op basis van tekstprompts; mogelijkheden die kunnen worden toegepast op autonome voertuigen, medische beeldvorming, contentmoderatie en meer.

Codegeneratie

Door het concept van no-code en low-code ontwikkeling tot zijn logische conclusie door te voeren, kunnen deze modellen natuurlijke taalprompts vertalen naar functionele programmeertalen, waardoor de tijd en moeite die nodig is om softwaretoepassingen te bouwen, wordt verminderd. Naast het maken van code kunnen ze fouten opsporen en bestaande programma's optimaliseren, waardoor ontwikkelaars beschikken over krachtige tools voor automatisering en innovatie.

Menselijke betrokkenheid

Basismodellen zijn zeer effectief in het verbeteren van menselijke besluitvorming en interactie in alles van klinische diagnostiek tot AI-chatbots voor klantenservice en ondersteuning. Door te leren van menselijke invoer kunnen deze modellen hun voorspellingen en reacties voortdurend verfijnen.

Spraak naar tekst

Met hun geavanceerde mogelijkheden op het gebied van taalkennis kunnen basismodellen audio omzetten in tekst in toepassingen voor ondertiteling van video, transcriptie van dialogen en realtime taalinterpretatie.

Simpel gezegd veranderen basismodellen de manier waarop organisaties artificial intelligence gebruiken. Door te dienen als krachtige voorgetrainde modellen, elimineren ze de noodzaak om gespecialiseerde AI-systemen te bouwen. Tegelijkertijd stelt hun veelzijdigheid bedrijven in staat AI toe te passen in een breder scala van taken en branches. Dit biedt enkele belangrijke voordelen, zoals:

Betere efficiëntie en productiviteit

Basismodellen optimaliseren activiteiten door repetitieve en tijdrovende taken te automatiseren. Ze kunnen bijvoorbeeld gegevens classificeren, vragen van klanten doorsturen en rapporten genereren met minimale menselijke tussenkomst. Met deze mogelijkheden kunnen organisaties hun activiteiten uitbreiden en tegelijkertijd de handmatige inspanning verminderen. Ontwikkelaars kunnen code sneller schrijven en daar fouten in opsporen met generatieve tools, en leidinggevenden profiteren van door AI gegenereerde samenvattingen van lange documenten, waardoor besluitvormingsprocessen worden versneld.

Versnelde contentcreatie

Marketing- en contentteams profiteren enorm van de snelle mogelijkheden voor het genereren van content van basismodellen. Ze kunnen tekst van hoge kwaliteit produceren over een verscheidenheid aan onderwerpen, materialen vertalen naar meerdere talen en zelfs afbeeldingen of video's maken ter ondersteuning van campagnes. Deze versnelling betekent een snellere reactie op de eisen van veranderende markten.

Kosteneffectieve innovatie

Door gebruik te maken van voorgetrainde basismodellen besparen bedrijven aanzienlijke kosten die verbonden zijn aan het trainen van AI-systemen. Deze modellen bieden een goed uitgangspunt en hoeven slechts minimaal te worden aangepast aan specifieke taken of branches. Deze aanpak maakt AI breder toegankelijk, waardoor er minder rekenkracht en expertise nodig is voor de ontwikkeling.

Verbeterde gegevensanalyse en besluitvorming

Basismodellen blinken uit in het verwerken en analyseren van grote gegevenssets, waaronder ongestructureerde informatie. Zakelijk leiders kunnen deze mogelijkheden gebruiken voor taken zoals marktanalyse, sentimentpeiling en feedbackinterpretatie. Door sneller en nauwkeuriger bruikbare inzichten te bieden dan traditionele methoden, verbeteren deze modellen het strategische besluitvormingsproces.

Verbeterde klantbetrokkenheid

GenAI-tools op basis van basismodellen verbeteren de communicatie met klanten door interactie te bieden die zowel gepersonaliseerd als efficiënt is. Dit kan inhouden dat je vragen van klanten beheert en helpt bij het opstellen van antwoorden op maat. Dit geeft organisaties de kans om de klanttevredenheid te verbeteren en tegelijkertijd de werklast voor serviceteams te verminderen.

Optimale innovatie en creativiteit

Soms over het hoofd gezien, maar nog steeds waardevol vanuit een zakelijk perspectief is het creatieve potentieel van basismodellen. Ze maken het mogelijk om innovatieve AI-gegenereerde kunst, ontwerpen en veelzijdige mediacontent te ontwikkelen. Door de grenzen van wat AI kan doen te verleggen, openen deze modellen nieuwe mogelijkheden in entertainment, marketing, productontwerp en andere branches die profiteren van een frisse creatieve benadering.

Hoewel basismodellen flexibele mogelijkheden en brede gebruiksscenario's bieden, is de technologie niet zonder uitdagingen. Deze uitdagingen kunnen belangrijke vragen oproepen die organisaties zullen moeten aanpakken als ze oplossingen implementeren die zijn gebaseerd op generatieve AI. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste kwesties die in overweging moeten worden genomen:

Beveiliging

Basismodellen, als gecentraliseerde systemen, brengen een aantal digitale-beveiligingsrisico's met zich mee. Ze fungeren als het enige uitvalpunt, waardoor ze aantrekkelijk zijn voor kwaadwillenden. Een succesvolle inbreuk kan gevoelige gegevens in gevaar brengen, de activiteiten verstoren of zelfs het gedrag van een model veranderen om schadelijke resultaten te produceren. Deze kwetsbaarheden zijn met name van belang voor branches die routinematig omgaan met vertrouwelijke informatie.

Om deze risico's aan te pakken, moeten organisaties investeren in uitgebreide maatregelen voor cyberbeveiliging, waaronder encryptieprotocollen, regelmatige kwetsbaarheidsbeoordelingen en toegangscontroles. Het ontwikkelen van gedecentraliseerde benaderingen, waarbij kritieke systemen over meerdere knooppunten worden verdeeld, kan ook de gevaren van enige uitvalpunten verminderen. Daarnaast kunnen AI-providers de beveiliging verbeteren door beveiligde modelarchitecturen te implementeren en een consistent schema op te stellen voor het controleren van hun systemen.

Vooringenomenheid

Omdat basismodellen zijn getraind op grote gegevenssets, weerspiegelen ze vaak de vooroordelen die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens. Van genderstereotypen tot culturele vooroordelen, dit probleem wordt vooral problematisch wanneer bevooroordeelde modellen worden gebruikt in besluitvormingssystemen zoals wervingsplatforms of kredietbeoordelingen.

Ontwikkelaars moeten tijdens het trainingsproces prioriteit geven aan diverse en inclusieve gegevenssets om inherente vooroordelen te minimaliseren. Regelmatige audits en externe beoordelingen van modeluitvoer zorgen voor verantwoordelijkheid, en het integreren van op eerlijkheid gerichte algoritmen tijdens training kan leiden tot eerlijkere resultaten.

Ethische overwegingen

Basismodellen roepen ethische vragen op, vooral wanneer ze worden gebruikt in toepassingen die het leven van personen ernstig kunnen beïnvloeden. Op gebieden zoals diagnostiek in de gezondheidszorg of juridische besluitvorming kunnen deze modellen onbedoeld beslissingen opleveren die fundamentele rechten schenden. Zij kunnen ook problemen veroorzaken door een gebrek aan verantwoordelijkheid, vooral gezien hun 'black box'-karakter.

Om ethische problemen aan te pakken, moeten organisaties duidelijke richtlijnen opstellen voor het verantwoord gebruik van AI. Ethische beoordelingscommissies en interdisciplinaire samenwerking kunnen helpen bij het beoordelen van de potentiële impact van deze modellen voordat ze worden geïmplementeerd. Transparantie is eveneens van cruciaal belang: AI-aanbieders moeten de trainingsgegevens, beperkingen en beoogde toepassingen van hun modellen duidelijk documenteren, zodat belanghebbenden geïnformeerde beslissingen kunnen nemen over het gebruik ervan.

Milieuoverwegingen

De training en het gebruik van basismodellen vereisen enorme rekenkracht en dragen bij aan een aanzienlijke ecologische voetafdruk. Een hoog energieverbruik tijdens de training leidt tot een grote CO₂-uitstoot, waardoor bezorgdheid ontstaat over de duurzaamheid van deze technologie.

Organisaties kunnen de gevolgen voor het milieu beperken door modelarchitecturen te optimaliseren zodat er minder rekenkracht nodig is. Door gebruik te maken van energie-efficiënte hardware en prioriteit te geven aan hernieuwbare energiebronnen in datacenters kan ook de CO₂-voetafdruk worden verminderd. Door samen te werken aan de ontwikkeling van kleinere, maar even effectieve modellen kan de milieubelasting nog verder worden verlaagd zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.

Gezien hun inherente aanpassingsvermogen en schaalbaarheid zijn de mogelijke toepassingen van basismodellen vrijwel onbeperkt. Sommige branches zijn echter bijzonder goed gepositioneerd om van deze technologie te profiteren vanwege de aard van hun uitdagingen en de gegevens die ze genereren. Hieronder vind je een aantal belangrijke sectoren en hoe zij gebruik kunnen maken van basismodellen:

• Gezondheidszorg

  Basismodellen kunnen helpen bij het ontdekken van geneesmiddelen (zoals het genereren van potentiële verbindingen voor behandeling) en helpen bij het ontwerpen van innovatieve geneesmiddelen. Ze ondersteunen ook taken zoals analyse van medische beeldvorming en gepersonaliseerde patiëntenzorg.

• Wetgeving

  Juridische professionals kunnen basismodellen gebruiken voor taken zoals het opstellen van documenten, contractanalyse en het samenvatten van jurisprudentie. Dankzij de vooruitgang op het gebied van feitelijke nauwkeurigheid en traceerbaarheid kan hun nut nog verder worden uitgebreid.

• Onderwijs

  Deze modellen zouden kunnen helpen bij gepersonaliseerd leren door oefenproblemen te genereren, lesplannen op te stellen en leerlingen op maat feedback te geven op basis van hun individuele leerstijlen.

• Financiën

  Basismodellen verbeteren fraudedetectie, analyseren markttrends en genereren voorspellende inzichten ter ondersteuning van besluitvorming, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor financieel risicobeheer en klantbetrokkenheid.

• Productie

  Deze modellen kunnen leveringsketens optimaliseren, apparatuurstoringen voorspellen en nieuwe producten ontwerpen met behulp van door AI gegenereerde prototypes.

• Detailhandel

  In de detailhandel ondersteunen basismodellen gepersonaliseerde marketing en verbeterde klantinteracties via AI-gestuurde chatbots en aanbevelingssystemen.

Basismodellen bij generatieve AI vertrouwen op geavanceerde neurale netwerkarchitecturen en trainingstechnieken om gegevens te verwerken en uitvoer te genereren. Hun werking houdt in dat ze inzicht krijgen in patronen, relaties en contexten binnen grote gegevenssets, zodat ze taken kunnen uitvoeren die variëren van tekst genereren tot afbeeldingen maken. Hieronder vind je een uitsplitsing van de belangrijkste processen die deze modellen aandrijven:

Transformatiearchitectuur

De kern van de basismodellen is de transformatiearchitectuur, geïntroduceerd door Google-onderzoekers in 2017. In tegenstelling tot traditionele terugkerende en convolutionele neurale netwerken gebruiken transformatoren een 'aandachtmechanisme' dat is ontworpen om het belang van verschillende elementen in sequentiële gegevens te wegen. Hierdoor kunnen ze complexe invoer (zoals tekst of afbeeldingen) verwerken en het volgende item in een reeks nauwkeurig voorspellen.

Leren onder eigen toezicht

Basismodellen gebruiken leren onder eigen toezicht om te trainen op enorme hoeveelheden ongelabelde gegevens. Door zelf labels te maken van de invoergegevens, elimineren deze modellen de noodzaak van handmatig gelabelde gegevenssets, waardoor het trainingsproces schaalbaarder en efficiënter wordt. Deze aanpak onderscheidt zich in belangrijke mate van de traditionele methoden voor machine learning (ML).

Voortraining

Tijdens de voortraining worden basismodellen blootgesteld aan uitgebreide gegevenssets, vaak afkomstig van internet, om de statistische patronen van taal of andere gegevenstypen te leren. Deze fase is rekenintensief en richt zich op algemeen begrip, waarbij het model wordt uitgerust met brede mogelijkheden in plaats van taakspecifieke expertise.

Aanpassing

Na de voortraining worden modellen verfijnd met behulp van kleinere, domeinspecifieke gegevenssets. In deze fase wordt het model aangepast voor gespecialiseerde taken door de uitvoer ervan te verfijnen, waarbij de nadruk ligt op relevantie en nauwkeurigheid. Bij het verfijnen wordt vaak gebruikgemaakt van menselijke feedback om het gedrag van het model verder af te stemmen op de gewenste resultaten.

Basismodellen vormen het hart van de generatieve AI. Hun vermogen om zich aan te passen en een breed scala aan taken uit te voeren zorgt ervoor dat ze relevant blijven naarmate AI-technologie zich ontwikkelt. En terwijl het uiteindelijke doel van artificial general intelligence (AGI) ver weg blijft, is de ontwikkeling van basismodellen een cruciale stap in de richting van meer geavanceerde, aanpasbare AI-systemen.

Naarmate de basismodellen krachtiger worden, is het voor bedrijven, regelgevers en de samenleving van cruciaal belang om zich in te zetten voor het aanpakken van de uitdagingen die met deze ontwikkelingen gepaard gaan. Door een verantwoorde ontwikkeling en implementatie van basismodellen te garanderen, worden de voordelen maximaal en de risico's tot een minimum beperkt. Continue educatie en resources zijn van essentieel belang om professionals en belanghebbenden op de hoogte te houden van vorderingen op dit snel evoluerende gebied.

ServiceNow is momenteel de toonaangevende AI-oplossing voor bedrijven, die ze de benodigde tools geeft om het volledige potentieel van basismodellen te benutten. Dit wordt allemaal mogelijk gemaakt door de AI-mogelijkheden van het Now Platform®.

Het Now Platform is speciaal ontwikkeld om AI naadloos te integreren in workflows binnen IT, klantenservice, HR en andere omgevingen. En met native AI-mogelijkheden zoals begrip van natuurlijke taal, intelligente automatisering en geavanceerde gegevensanalyse, stelt deze uitgebreide oplossing organisaties in staat om activiteiten binnen hun bedrijf te stroomlijnen, de productiviteit te verhogen en superieure gebruikerservaringen te bieden. ServiceNow Controller voor generatieve AI breidt deze mogelijkheden verder uit en stelt bedrijven in staat om verbinding te maken met grote taalmodellen, deze te configureren en te beheren, waaronder OpenAI, Azure OpenAI en ServiceNow Now LLM, zonder de complexiteit van aangepaste scripting.

Van het automatiseren van repetitieve taken tot het genereren van bruikbare inzichten en het verbeteren van selfservice, ServiceNow helpt bedrijven in elke branche nieuwe niveaus van innovatie te ontsluiten. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog en ontdek wat AI voor jou kan betekenen.