Mis on generatiivne tehisintellekt?

Generatiivne tehisintellekt viitab mudelitele, mis loovad uut sisu – teksti, pilte, heli, videot, koodi, andmestruktuure – suurtest andmekogumitest õpitud mustrite põhjal. Asjade lihtsalt sildistamise või järjestamise asemel toodavad need süsteemid uudseid väljundeid, mis sarnanevad nähtuga, olemata täpsed koopiad. Mõelge: kirjutage lõik, renderdage logo, visandage SQL-käsk, looge meloodia. See on põhiidee. [1]

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Mis on agentiivne tehisintellekt ja kuidas seda selgitatakse?
Avastage, kuidas agentiivne tehisintellekt aja jooksul autonoomselt planeerib, tegutseb ja õpib.

🔗 Mis on tehisintellekti skaleeritavus tänapäeval praktikas?
Siit saate teada, miks skaleeritavad tehisintellekti süsteemid on kasvu ja töökindluse jaoks olulised.

🔗 Mis on tehisintellekti tarkvararaamistik?
Mõista korduvkasutatavaid tehisintellekti raamistikke, mis kiirendavad arendust ja parandavad järjepidevust.

🔗 Masinõpe vs tehisintellekt: peamised erinevused selgitatud
Võrdle tehisintellekti ja masinõppe kontseptsioone, võimalusi ja reaalseid kasutusvõimalusi.

Miks inimesed üldse küsivad: "Mis on generatiivne tehisintellekt?" 🙃

Sest see tundub nagu maagia. Sa sisestad käsu ja välja tuleb midagi kasulikku – vahel geniaalset, vahel veidralt ebatäpset. See on esimene kord, kui tarkvara tundub sellises mahus vestluslik ja loominguline. Lisaks kattub see otsingu, assistentide, analüütika, disaini ja arendustööriistadega, mis hägustab kategooriaid ja ausalt öeldes ajab eelarved segi.

Mis teeb generatiivse tehisintellekti kasulikuks ✅

• Kiirus mustandiks - see annab sulle absurdselt kiiresti korraliku esimese söödu.

• Mustrite süntees – ühendab ideid allikatest, millega esmaspäeva hommikul kokku ei pruugi tulla.

• Paindlikud liidesed – vestlus, hääl, pildid, API-kõned, pluginad; vali oma tee.

• Kohandamine – alates kergetest viibamustrites kuni täieliku peenhäälestamiseni oma andmete põhjal.

• Liittöövood – ahelsammud mitmeastmeliste ülesannete jaoks, näiteks uuring → ülevaade → mustand → kvaliteedikontroll.

• Tööriistade kasutamine – paljud mudelid saavad vestluse keskel kutsuda väliseid tööriistu või andmebaase, seega nad lihtsalt ei paku.

• Joondustehnikad – sellised lähenemisviisid nagu RLHF aitavad mudelitel igapäevases kasutuses kasulikumalt ja ohutumalt käituda. [2]

Olgem ausad: miski sellest ei tee sellest kristallkuuli. See on pigem nagu andekas praktikant, kes ei maga kunagi ja hallutsineerib aeg-ajalt bibliograafiat.

Lühike versioon sellest, kuidas see toimib 🧩

Enamik populaarseid tekstimudeleid kasutab transformaatoreid – närvivõrgu arhitektuuri, mis on suurepärane järjestustevaheliste seoste tuvastamisel, nii et see suudab ennustada järgmist sümbolit viisil, mis tundub sidus. Piltide ja video puhul difusioonimudelid – need õpivad alustama mürast ja iteratiivselt seda eemaldama, et paljastada usutav pilt või klipp. See on lihtsustus, aga kasulik. [3][4]

• Transformerid : suurepärased keeleoskuses, arutlusmustrite omandamisel ja multimodaalsetes ülesannetes, kui neid sel viisil treenida. [3]

• Difusioon : tugev fotorealistlike piltide puhul, ühtsed stiilid ja juhitavad redigeerimised viipade või maskide abil. [4]

Samuti on olemas hübriide, otsingu abil täiustatud seadistusi ja spetsiaalseid arhitektuure - hautis keeb endiselt.

Võrdlustabel: populaarsed generatiivse tehisintellekti valikud 🗂️

Ebatäiuslik meelega – mõned lahtrid on pisut veidrad, et peegeldada reaalse maailma ostjate märkmeid. Hinnad muutuvad, seega käsitle neid hinnakujundusstiilidena , mitte fikseeritud numbritena.

Väike märkus: erinevad müüjad avaldavad erinevaid turvasüsteeme, hinnapiiranguid ja reegleid. Tutvu alati nende dokumentidega – eriti kui saadad klientidele.

Kapoti all: trafod ühe hingetõmbega 🌀

Transformerid kasutavad tähelepanumehhanisme , et kaaluda, millised sisendi osad igal sammul kõige olulisemad on. Selle asemel, et lugeda vasakult paremale nagu kuldkala taskulambiga, vaatavad nad kogu järjestust paralleelselt ja õpivad mustreid, nagu teemad, üksused ja süntaks. See paralleelsus – ja palju arvutusi – aitab mudelitel skaleeruda. Kui olete kuulnud märkidest ja kontekstiakendest, siis just siin see toimib. [3]

Kapoti all: hajumine ühe hingetõmbega 🎨

Difusioonimudelid õpivad kahte nippi: lisada treeningpiltidele müra ja seejärel tagasi pöörata , et taastada realistlikud pildid. Genereerimise ajal alustavad nad puhtast mürast ja viivad selle õpitud mürasummutamise protsessi abil tagasi sidusaks pildiks. See on kummalisel kombel nagu staatilisest massist skulptuur – mitte just ideaalne metafoor, aga saate aru. [4]

Joondus, ohutus ja „palun ärge olge lollid” 🛡️

Miks mõned vestlusmudelid keelduvad teatud palvetest või esitavad selgitavaid küsimusi? Oluline osa sellest on tugevdusõpe inimese tagasisidest (RLHF) : inimesed hindavad näidistulemusi, preemiamudel õpib neid eelistusi ja baasmudelit suunatakse abivalmimalt tegutsema. See ei ole mõttekontroll – see on käitumuslik juhtimine, mille käigus toimuvad inimlikud hinnangud. [2]

Organisatsioonilise riski puhul pakuvad sellised raamistikud nagu NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik ja selle generatiivne tehisintellekti profiil juhiseid ohutuse, turvalisuse, juhtimise, päritolu ja jälgimise hindamiseks. Kui te seda tööl rakendate, on need dokumendid üllatavalt praktilised kontrollnimekirjad, mitte ainult teooria. [5]

Kiire anekdoot: Pilootprojekti töötoas aheldas tugimeeskond kokkuvõtte → võtmeväljade eraldamise → vastuse mustandi → inimese poolt ülevaatamise . Ahel ei eemaldanud inimesi; see muutis nende otsused kiiremaks ja järjepidevamaks eri vahetustes.

Kus generatiivne tehisintellekt särab vs kus see komistab 🌤️↔️⛈️

Särab kell:

• Sisu, dokumentide, meilide, spetsifikatsioonide ja slaidide esimesed mustandid

• Pikkade materjalide kokkuvõtted, mida te pigem ei loeks

• Koodiabi ja mallide vähendamine

• Ajurünnak nimede, struktuuride, testide ja teemade jaoks

• Kujutise kontseptsioonid, sotsiaalsed visuaalid, toote maketid

• Kerge andmemahavõtmine või SQL-tellingud

Komistab:

• Faktiline täpsus ilma otsingu või tööriistadeta

• Mitmeastmelised arvutused, kui neid pole otseselt kontrollitud

• Peened valdkonnapiirangud õigusteaduses, meditsiinis või rahanduses

• Äärmuslikud juhtumid, sarkasm ja pika sabaga teadmised

• Privaatandmete käitlemine, kui te seda õigesti ei konfigureeri

Piirded aitavad, aga õige samm on süsteemi disain : lisada otsingu-, valideerimis-, inimesepoolse ülevaatuse ja auditeerimisjäljed. Igav, jah – aga igav on stabiilne.

Praktilised viisid selle kasutamiseks juba täna 🛠️

• Kirjuta paremini, kiiremini : kontuurimine → laiendamine → tihendamine → lihvimine. Korda, kuni see kõlab nagu sina.

• Uurige ilma umbkaudsete allikateta : küsige struktureeritud lühiülevaadet koos allikatega ja seejärel otsige viiteid, mis teile tegelikult olulised on.

• Koodiabi : selgita funktsiooni, paku teste, koosta ümbertegemise plaan; ära kunagi lisa salakoode.

• Andmeülesanded : SQL-skelettide, regulaaravaldiste või veerutaseme dokumentatsiooni genereerimine.

• Kujundusidee : uurige visuaalseid stiile ja andke need seejärel disainerile viimistlemiseks üle.

• Kliendioperatsioonid : vastuste mustandid, kavatsuste triaaž, vestluste kokkuvõte üleandmiseks.

• Toode : loo kasutajalood, vastuvõtukriteeriumid ja tekstivariandid – seejärel testi tooni A/B-ga.

Näpunäide: salvestage hästi toimivad viibad mallidena. Kui see üks kord toimis, toimib see tõenäoliselt väikeste muudatustega uuesti.

Põhjalik analüüs: toimiv suunamine 🧪

• Anna struktuur : rollid, eesmärgid, piirangud, stiil. Modellid armastavad kontrollnimekirju.

• Vähese kaadri näited : too 2–3 head näidet sisendist → ideaalsest väljundist.

• Mõtle samm-sammult : küsi põhjendusi või etapiviisilisi väljundeid, kui keerukus suureneb.

• Kinnita hääl : kleebi lühike näidis oma eelistatud toonist ja ütle „peegelda seda stiili“.

• Määratud hindamine : paluge mudelil oma vastust kriteeriumide alusel kritiseerida ja seejärel seda parandada.

• Tööriistade kasutamine : otsingumootorite, veebiotsingu, kalkulaatorite või API-de kasutamine võib hallutsinatsioone oluliselt vähendada. [2]

Kui sa mäletad ainult ühte asja: ütle sellele, mida ignoreerida . Piirangud on jõud.

Andmed, privaatsus ja juhtimine – mitte eriti glamuurne osa 🔒

• Andmeteed : selgitage, mida logitakse, säilitatakse või treenimiseks kasutatakse.

• Isikuandmete ja saladuste teave : hoidke neid viipadest eemal, välja arvatud juhul, kui teie seadistus seda selgesõnaliselt lubab ja kaitseb.

• Juurdepääsu kontroll : käsitle mudeleid nagu tootmisandmebaase, mitte mänguasju.

• Hindamine : jälgi kvaliteeti, eelarvamusi ja nihet; mõõda tegelike ülesannete, mitte emotsioonide põhjal.

• Poliitika ühtlustamine : kaardistage funktsioonid NIST AI RMF kategooriatega, et te hiljem üllatusi ei peaks ootama. [5]

KKK, mida ma kogu aeg saan 🙋♀️

Kas see on loominguline või lihtsalt remiksimine?
Kuskil vahepeal. See ühendab mustreid uudsel viisil – see pole küll inimlooming, aga sageli on see käepärane.

Kas ma saan fakte usaldada?
Usalda, aga kontrolli. Lisa andmete otsimine või tööriistade kasutamine kõige jaoks, mis on olulise tähtsusega. [2]

Kuidas saavutavad pildimudelid stiili järjepidevuse?
Kiire inseneritöö pluss tehnikad nagu pildi konditsioneerimine, LoRA-adapterid või peenhäälestus. Difusiooni alused aitavad järjepidevust tagada, kuigi teksti täpsus piltidel võib siiski kõikuda. [4]

Miks vestlusmudelid riskantseid küsimusi "tõukavad tagasi"?
Joondustehnikad nagu RLHF ja poliitikakihid. Mitte täiuslik, aga süstemaatiliselt abiks. [2]

Tärkav piir 🔭

• Multimodaalne kõik : sujuvamad teksti, pildi, heli ja video kombinatsioonid.

• Väiksemad ja kiiremad mudelid : tõhusad arhitektuurid nii seadmesiseseks kui ka servasüsteemide jaoks.

• Kitsamad tööriistatsüklid : agendid kutsuvad funktsioone, andmebaase ja rakendusi välja nagu polekski midagi.

• Parem päritolu : vesimärgistamine, sisu volitused ja jälgitavad müügikanalid.

• Sisseehitatud juhtimine : hindamispaketid ja juhtimiskihid, mis tunduvad tavaliste arendustööriistade moodi. [5]

• Valdkonnapõhised mudelid : spetsialiseeritud jõudlus edestab paljude töökohtade puhul üldist kõneosavus.

Kui tundub, et tarkvarast on saamas koostööpartner – see ongi mõte.

Liiga pikk, ma ei lugenud seda - Mis on generatiivne tehisintellekt? 🧾

See on mudelite perekond, mis genereerib uut sisu, selle asemel et ainult olemasolevat sisu hinnata. Tekstisüsteemid on tavaliselt transformaatorid , mis ennustavad märke; paljud pildi- ja videosüsteemid on difusioonimudelid , mis eemaldavad juhuslikkuse mürast ja muudavad selle millekski sidusaks. Saate kiiruse ja loomingulise võimenduse, kuid aeg-ajalt esineva enesekindla jama hinnaga – mida saate taltsutada otsingu, tööriistade ja joondustehnikatega, näiteks RLHF . Meeskondade jaoks on soovitatav järgida praktilisi juhiseid, näiteks NIST AI RMF-i, et edastada vastutustundlikult ja seisma jäämata. [3][4][2][5]

Viited

1. IBM - Mis on generatiivne tehisintellekt?
   Loe lähemalt

2. OpenAI - Keelemudelite joondamine juhiste järgimiseks (RLHF)
   loe edasi

3. NVIDIA ajaveeb – Mis on trafo mudel?
   Loe edasi

4. Kallistav nägu - difusioonimudelid (kursuseüksus 1)
   loe edasi

5. NIST - tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (ja generatiivne tehisintellekti profiil)
   loe edasi

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist