这些神经网络基于海量数据演习，可为推动天生式 AI 革命的运用供应支持。
万丈高楼平地起，一砖一瓦皆根基。由 AI 驱动的运用也是如此。
根本模型是利用海量原始数据演习而成的 AI 神经网络，其演习以无监督式学习为主。
这种 AI 模型经由专门演习，可以理解并天生人类措辞。想象一下，将一台打算机放在偌大的图书馆里，并准备大量的书本供它阅读和学习，随后它就能像人类一样理解高下文，以及词句背后的含义了。
根本模型
因其具备强大的知识库和利用自然措辞进行互换的能力，根本模型的运用范围非常广泛，包括天生和总结文本、赞助天生和剖析打算机代码、创作图像和视频，以及进行音频转录和语音合成。
ChatGPT，作为尽人皆知的天生式 AI 的范例代表，便是基于 GPT 根本模型构建的谈天机器人，该模型目前已推出第四版，即 GPT-4。已经是既能吸收文本或图像，也能天生文本或图像回应的大型多模态模型了。
常日情形下，基于根本模型构建的在线运用须要通过数据中央来访问这些模型。但现在，许多此类模型及其驱动的运用都能在配备 NVIDIA RTX GPU 的 PC 和事情站受骗地运行。
根本模型的用场
根本模型具有各种各样的功能，包括：
措辞处理：理解和天生文本代码天生：对打算机代码进行剖析和调试（支持多种编程措辞）视觉处理：剖析和天生图像语音：根据文本天生语音，以及将语音转录为文本
用户可以进一步优化根本模型或直接将其投入利用。为每个天生式 AI 运用演习全新的 AI 模型是相称耗资费时的，以是用户每每会通过对根本模型进行微调来知足特定的运用处景。
得益于提示词和检索增强天生（RAG）等数据检索技能，经由预演习的根本模型可展现出出众性能。此外，根本模型也很善于迁移学习，这代表用户可以演习模型实行与其初始用场干系的第二个任务。
例如，如果一款通用大措辞模型（LLM）的功能是与人类对话，那在经由进一步演习后，该模型就能被用作客服谈天机器人，利用企业知识库来为客户答疑解惑。
如今，各行各业的公司都会对根本模型进行微调，以便将各自 AI 运用的性能发挥到极致。
根本模型的种类
目前，投入利用的根本模型已超过 100 种，而这个数字还将持续增长。LLM 和图像天生器是非常热门的两类根本模型。任何人都可以通过 NVIDIA API 目录免费试用多种此类模型，且这种试用对硬件没有哀求。
LLM 模型能够理解自然措辞并对问题做出回应。例如，Google 的 Gemma 就很善于文本理解和转换，以及代码天生。如果问它关于天文学家 Cornelius Gemma 的问题，它会回答：“他在天文导航和天文学方面的贡献为科学进步带来了重大影响。” 同时，它还会供应 Cornelius Gemma 的紧张造诣、宝贵遗产等方面的信息。
Google 的 CodeGemma 由 RTX GPU 上的 NVIDIA TensorRT-LLM 加速，可为开拓者社区带来强大的轻量化编码功能，进一步扩展了 NVIDIA 和 Google 在 Gemma 模型方面的协作。CodeGemma 供应了 7B 和 2B 两种预演习模型，专用于代码补全和代码天生任务。
MistralAI 的 Mistral LLM 能够遵照用户指令，完成各种要乞降天生创意文本。事实上，这篇文章的标题请 Mistral 利用了 “AI 解码”的近义词，然后它就给出了现在的标题，并进一步编写了根本模型的定义。
名副实在的 Hello, world
Meta 的 Llama 2 是一款前辈的 LLM，可以根据提示词天生文本和代码。
用户可通过 NVIDIA ChatRTX 技能演示运用，在 RTX PC 和事情站上体验 Mistral 和 Llama 2。ChatRTX 许可用户通过 RAG 将根本模型与其个人资料（例如文档、年夜夫条记及其他数据）关联，实现模型的个人化。ChatRTX 由 TensorRT-LLM 加速，可迅速供应与高下文干系的回答。此外，ChatRTX 在本地运行，既担保数据安全，又实现快速相应。
用户可通过 StabilityAI 的 Stable Diffusion XL 和 SDXL Turbo 等图像天生器天生各种图像和令人惊艳的逼真视觉效果。StabilityAI 的视频天生器 Stable Video Diffusion 会以单个图像为条件帧，并利用天生式扩散模型基于条件帧天生多个帧，再将其合成为视频序列。
多模态根本模型能够同时处理多类数据（例如文本和图像），天生更为繁芜的输出。
如果一款多模态模型同时支持文本和图像，那么用户就可以上传图像并讯问与该图像干系的问题。这类模型正在快速融入客服等实际运用领域，比较于传统手册，它们能够更快作出回应，也更便于用户利用。
Kosmos 2 是 Microsoft 的首创性多模态模型，旨在按照人类的模式理解和处理图像中的视觉元素。
思考时放眼环球，运行 AI 模型时立足“本地”
NVIDIA RTX GPU 能够在本地运行根本模型。
既担保数据安全，又实现快速相应。这是由于用户无需依赖基于云的做事，只需利用 ChatRTX 等运用就能在本地 PC 上处理敏感数据，不必连接互联网或与第三方共享数据。
用户可以列表中选择开放的根本模型并下载，然后在自己的硬件上运行。与利用基于云的运用和 API 比较，这种办法不仅本钱更低，还能办理延迟和网络连接方面的问题。