Foundation model یا مدل بنیادی

مدل بنیادی (Foundation model)، یک مدل یادگیری ماشینی بزرگ (ML) است که بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی، تصویری و سایر داده‌ها آموزش داده می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند از این داده‌ها یاد بگیرند و دانش خود را برای طیف گسترده‌ای از وظایف، مانند تولید متن، ترجمه زبان‌ها و نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه، به کار گیرند. مدل‌های بنیادی هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند، اما پتانسیل انقلابی در نحوه تعامل ما با رایانه‌ها را دارند.

ویژگی‌های کلیدی مدل‌های بنیادی:

عمومی‌سازی: مدل‌های بنیادی برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف طراحی شده‌اند، نه اینکه برای یک هدف خاص تخصصی شوند. این امر آنها را نسبت به مدل‌های AI سنتی انعطاف‌پذیرتر و سازگارتر می‌کند.
قابلیت یادگیری: مدل‌های بنیادی بر روی مقادیر عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بینند، که به آنها امکان می‌دهد الگوها و روابط پیچیده را بیاموزند. این امر آنها را نسبت به مدل‌های AI سنتی قدرتمندتر و دقیق‌تر می‌کند.
قابلیت انتقال: مدل‌های بنیادی را می‌توان برای انجام وظایف خاص، بدون نیاز به آموزش از ابتدا، تنظیم کرد. این امر باعث می‌شود که توسعه و پیاده‌سازی آنها کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تر باشد.

کاربردهای مدل‌های بنیادی:

پردازش زبان طبیعی (NLP): مدل‌های بنیادی برای توسعه کاربردهای جدید NLP استفاده می‌شوند، مانند چت‌بات‌ها، خلاصه‌سازی متن و ترجمه ماشینی.
AI خلاقانه: مدل‌های بنیادی برای تولید محتوای خلاقانه، مانند تصاویر، موسیقی و فیلم‌ها استفاده می‌شوند.
بینایی کامپیوتر: مدل‌های بنیادی برای بهبود عملکرد وظایف بینایی کامپیوتر، مانند تشخیص شیء و طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شوند.

نمونه‌هایی از مدل‌های بنیادی:

LaMDA: LaMDA یک مدل زبانی بزرگ است که توسط Google AI توسعه یافته است. این مدل می‌تواند متن تولید کند، زبان‌ها را ترجمه کند، انواع مختلف محتوای خلاقانه بنویسد و به سؤالات شما به‌طور آموزنده پاسخ دهد.
GPT-3: GPT-3 یک مدل زبانی بزرگ است که توسط OpenAI توسعه یافته است. این یک ابزار قدرتمند برای تولید متن، ترجمه زبان‌ها و نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه است.
BERT: BERT یک مدل زبانی بزرگ است که توسط Google AI توسعه یافته است. این یک ابزار قدرتمند برای درک زبان طبیعی است.

آینده مدل‌های بنیادی:

مدل‌های بنیادی هنوز در مراحل اولیه توسعه هستند، اما پتانسیل انقلابی در نحوه تعامل ما با رایانه‌ها را دارند. آنها در حال حاضر برای توسعه کاربردهای جدید در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها استفاده می‌شوند، و کاربردهای بالقوه آنها تنها محدود به تخیل ما است.

SAM نیز یک نوع مدل پایه است که به طور خاص برای وظایف بخش‌بندی تصویر طراحی شده است. این یک مدل انعطاف‌پذیر و سازگار است که می‌توان از آن برای بخش‌بندی طیف گسترده‌ای از اشیاء و مناطق در تصاویر استفاده کرد. SAM بر روی مجموعه داده عظیمی از تصاویر و ماسک‌های بخش‌بندی آموزش دیده است، که به آن امکان می‌دهد الگوهای پیچیده و روابط بین اشیاء و محیط اطراف آنها را بیاموزد.

در اینجا برخی از ویژگی‌های کلیدی وجود دارد که SAM را به عنوان یک مدل پایه متمایز می‌کند:

عمومی‌سازی: SAM برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف بخش‌بندی طراحی شده است، از جمله بخش‌بندی نمونه، بخش‌بندی معنایی و بخش‌بندی پانوپتیک. این امر آن را نسبت به مدل‌های بخش‌بندی تصویر سنتی که برای یک نوع خاص از کار تخصصی شده‌اند، انعطاف‌پذیرتر می‌کند.
قابلیت یادگیری: SAM بر روی مجموعه داده عظیمی از تصاویر و ماسک‌های بخش‌بندی آموزش دیده است، که به آن توانایی یادگیری الگوهای پیچیده و روابط بین اشیاء و محیط اطراف آنها را می‌دهد. این امر آن را نسبت به مدل‌های بخش‌بندی تصویر سنتی قدرتمندتر و دقیق‌تر می‌کند.
قابلیت انتقال: SAM را می‌توان برای انجام وظایف بخش‌بندی خاص در مجموعه داده‌های جدید، بدون نیاز به آموزش از ابتدا، تنظیم کرد. این امر باعث می‌شود که توسعه و پیاده‌سازی آن کارآمدتر و مقرون به صرفه‌تر باشد.
سهولت استفاده: SAM برای استفاده آسان و ادغام با سایر برنامه‌ها طراحی شده است. این مجموعه‌ای از API‌ها و ابزارهایی را ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد به سرعت و به راحتی از SAM برای وظایف خاص خود استفاده کنند.

SAM یک ابزار قدرتمند است که پتانسیل انقلابی در نحوه انجام وظایف بخش‌بندی تصویر را دارد. در حال حاضر در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله تصویربرداری پزشکی، وسایل نقلیه خودران و تعدیل محتوا استفاده می‌شود. همانطور که SAM به توسعه خود ادامه می‌دهد، قابلیت‌های آن تنها افزایش می‌یابد و به ابزاری ارزشمندتر برای محققان و توسعه‌دهندگان تبدیل خواهد شد.