แบบจำลองรากฐาน

แบบจำลองรากฐาน (foundation model) เป็นแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกโดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านการเรียนรู้แบบสอนตัวเองหรือการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน และสามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ แยกตามกรณีการใช้งานได้ แบบจำลองรากฐานได้ปฏิวัติวิธีการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์รวมถึงการขับเคลื่อนจักรกลสนทนายอดนิยม และปัญญาประดิษฐ์อื่น ๆ ที่ต้องต่อประสานกับผู้ใช้ ศูนย์วิจัยแบบจำลองรากฐาน (CRFM) ที่สถาบันปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางของสแตนฟอร์ด (HAI) เป็นผู้ริเริ่มและเผยแผ่การใช้ชื่อเรียกนี้

ตัวอย่างเบื้องต้นของแบบจำลองรากฐานคือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า (LLM) รวมถึง BERT ของกูเกิลและแบบจำลองรากฐาน GPT ในยุคแรก ๆ ต่าง ๆ (โดยเฉพาะซีรีส์ "GPT-n" ของ OpenAI)

 คำนิยาม 
ศูนย์วิจัยแบบจำลองรากฐาน (CRFM) ที่สถาบันปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางของสแตนฟอร์ด (HAI) ได้ประกาศใช้คำว่า "แบบจำลองรากฐาน" (foundation model) ในเดือนสิงหาคม 2021 โดยอธิบายว่าเป็น "แบบจำลองที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลขอบเขตกว้างขวางและนำไปปรับเพื่อใช้ในงานต่าง ๆ ได้หลากหลาย" ความหมายไม่จำเป็นต้องจำกัดอยู่แค่การใช้งานในด้านภาษาเหมือนอย่างคำว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

งานเฉพาะที่ใช้แบบจำลองที่ได้จากการนำแบบจำลองรากฐานมาปรับ (เช่น ด้วยการปรับละเอียด) อาจเรียกว่า "ภารกิจปลายน้ำ" (downstream task)

 ประวัติศาสตร์ 
ในเดือนธันวาคม 2023 กูเกิลได้ประกาศแบบจำลองรากฐานตัวใหม่ เจมินี โดยระบุว่าเจมินีเป็นแบบจำลองรากฐานที่เหมาะสมสำหรับงานทั่วไป ดีกว่าความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ และยังสามารถวิเคราะห์วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ได้

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์
หมวดหมู่:แบบจำลองภาษา
หมวดหมู่:การประมวลภาษาธรรมชาติ
หมวดหมู่:ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์
หมวดหมู่:การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
หมวดหมู่:การเรียนรู้เชิงลึก