Разберете основите на ИИ: Подсказка, Модел, Генеративен ИИ

Разбирането на основните термини, свързани с изкуствения интелект, е от съществено значение, за да можеш ефективно да използваш тези технологии. В този контекст ще се занимаваме с ключови термини като „Prompt“, „Модел“ и „Генеративен ИИ“. Обяснението ще бъде на ясен и прост език, за да получиш веднага представа. Освен това ще преживееш на живо демонстрация в ChatGPT и Midjourney, която ще ти покаже как можеш практически да прилагаш тези термини.

Най-важни изводи

• Prompt е текстът, който въвеждаш в инструмент за ИИ, за да получиш отговор.
• Модел е обучена ИИ система, която е научила да изпълнява специфични задачи.
• Генеративният ИИ генерира ново съдържание като текстове, изображения и музика на базата на твоите prompts.

Значение на prompt

Терминът „Prompt“ е решаващ при работа с изкуствен интелект. Представи си, че си в ресторант и даваш поръчка на сервитьорката. Твоят prompt в този случай е поръчката, която предаваш на ИИ. Определението е просто: prompt е текстът, който въвеждаш, за да получиш какъвто и да е вид отговор или изход от ИИ.

Ако, например, поискаш в ChatGPT Instagram пост за съвети за работа от вкъщи, това е твоят prompt. Колкото по-ясно и прецизно формулираш това, толкова по-добър ще бъде резултатът. Общ prompt като „Работа от вкъщи“ е твърде неясен, докато специфичен prompt като „Напиши един неформален Instagram пост с пет съвета за ергономична работа от вкъщи“ е много по-ефективен.

Моделът

Преминаваме към следващия термин: модел. Моделът е сърцето на ИИ и в известен смисъл двигателят, който обработва твоите prompts. Това е обучена ИИ система, която е била захранена с големи обеми данни — сред които книги, уебсайтове и много други източници.

Функционалността се определя от параметри и интерфейс. Параметрите са милиардите стойности, които моделът научава по време на обучението. Когато въведеш своя prompt, моделът използва тези параметри, за да генерира подходящ изход. Например: ChatGPT е езиков модел, който е научил да разбира структурата и смисъла на езика и да създава нови изречения.

Генеративен ИИ

Когато говорим за генеративен ИИ, имаме предвид системи, които са способни да генерират ново съдържание. Това могат да бъдат текстове, изображения, аудио и дори музика. Генеративните ИИ модели създават креативни резултати на базата на prompts. В отличие от „разпознаващия ИИ“, който само анализира, генеративният ИИ произвежда нови данни и текстове, които преди не са съществували.

Пример: ChatGPT може да пише текстове, докато Midjourney може да генерира изображения от описания. Тези технологии варират значително в своите възможности и области на приложение, поради което разбирането на термините е от съществено значение, за да избереш подходящата технология за твоя проект.

Други важни термини

Друг важен аспект са термини като обучение и инфериране.

• Обучението е трудният процес, в който моделът учи.
• Инференцията обозначава процеса, при който обучен модел дава отговори на твоите prompts.

Освен това има параметри и хиперпараметри: Параметрите са стойностите, които моделът научава по време на обучението, докато хиперпараметрите са настройките, които се дефинират преди обучението, като например скоростта на обучение и количеството данни.

Концепцията за финетунинг също е съществена. Тя се отнася до допълнителното обучение на вече съществуващ модел върху специфични данни, за да оптимизира производителността си за определени приложения — например, при разпознаване на медицински изображения или юридически текстове.

Приложение на ИИ в практиката

Сега преминаваме към практическото приложение на всички тези теоретични концепции. Първо генерираме прост prompt. Нека напишем имейл на клиент, в който предлагаме услуга за управление на социални медии.

Един прост prompt може да изглежда така: „Напиши имейл на клиент с предложение за управление на социални медии.“ Но това все още не е оптимално. Сега оптимизираме този prompt. Формулираме го по-прецизно и добавяме специфична информация – например името на клиента и подробности относно предложението.

Оптимизираният prompt може да изглежда така: „Формиулирай един приятелски и професионален имейл до [Име на клиента], в който представяш предложение за месечно управление на социални медии, включващо три поста седмично. Подчертай добавената стойност и помоли за обратна връзка.“

С този специфичен prompt получаваме много по-добър резултат, който е съобразен с нуждите на клиента. Така текстовете за имейла на клиента са готови.

Сега необходима е подходяща заглавна снимка за нашия имейл. Тук използваме Midjourney и въвеждаме също един прецизен prompt, за да генерираме изображението.

Преди използването на Midjourney беше ограничено до Discord-сървъри, но сега вече съществуват потребителски интерфейси, които опростяват процеса. Можеш да генерираш своето изображение, като просто опишеш желания съдържание, и резултатът ще бъде създаден.

Резюме – Обяснение на термини за ИИ направено лесно: Prompt, модел и генеративен ИИ

Prompt е въвеждането, и колкото по-прецизен е, толкова по-добър ще бъде резултатът. Моделът функционира като обучаващ двигател с милиарди параметри, докато генеративният ИИ създава съдържание в различни формати. По-доброто разбиране на термини като „обучение“, „инференция“ и „финетунинг“ ти помага да оптимизираш системите и да ги използваш целенасочено. В живата демонстрация видя как може да се усъвършенства едно просто пример, за да се постигнат точни и ефективни резултати.

Ако имаш въпроси, не се колебай да се свържеш с мен. Предпоставям, че сега имаш ясно разбиране за основните термини на ИИ. В следващата глава ще се занимаваме с проектиране на prompts, където ще научиш как да формулираш prompts, за да се съобразяват твоите ИИ изходи от самото начало.