Κατανοήστε τα θεμέλια της Τεχνητής Νοημοσύνης: Πρόσκληση, Μοντέλο, Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη

Η κατανόηση των βασικών όρων που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι καθοριστική για να μπορέσεις να αξιοποιήσεις αποτελεσματικά αυτές τις τεχνολογίες. Σε αυτό το πλαίσιο, θα εξετάσουμε τους βασικούς όρους όπως «Prompt», «Μοντέλο» και «Γενετική ΤΝ». Η εξήγηση θα γίνει σε κατανοητή και απλή γλώσσα, ώστε να έχεις αμέσως μια εικόνα. Επιπλέον, θα έχεις την ευκαιρία να παρακολουθήσεις μια ζωντανή επίδειξη σε ChatGPT και Midjourney, που θα σου δείξει πώς μπορείς να χρησιμοποιήσεις αυτούς τους όρους στην πράξη.

Κύριες διαπιστώσεις

• Ένα Prompt είναι το κείμενο που εισάγεις σε ένα εργαλείο ΤΝ για να λάβεις μια απάντηση.
• Ένα μοντέλο είναι ένα εκπαιδευμένο σύστημα ΤΝ που έχει μάθει να εκτελεί συγκεκριμένες εργασίες.
• Η γενετική ΤΝ δημιουργεί νέο περιεχόμενο όπως κείμενα, εικόνες και μουσική με βάση τα prompts σου.

Σημασία ενός Prompt

Ο όρος «Prompt» είναι καθοριστικός στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Φαντάσου ότι βρίσκεσαι σε ένα εστιατόριο και δίνεις την παραγγελία σου στον σερβιτόρο. Το Prompt σου είναι σε αυτή την περίπτωση η παραγγελία που μεταβιβάζεις στην ΤΝ. Ο ορισμός είναι απλός: Ένα Prompt είναι το κείμενο που πληκτρολογείς για να λάβεις οποιοδήποτε είδος απάντησης ή εκροής από την ΤΝ.

Αν για παράδειγμα ζητήσεις από το ChatGPT μια ανάρτηση στο Instagram με συμβουλές για το home office, αυτό είναι το Prompt σου. Όσο πιο ξεκάθαρα και ακριβώς το διατυπώνεις, τόσο καλύτερο θα είναι το αποτέλεσμα. Ένα γενικό Prompt όπως «home office» είναι πολύ ασαφές, ενώ ένα πιο συγκεκριμένο Prompt όπως «Δημιούργησε μια χαλαρή ανάρτηση στο Instagram με πέντε συμβουλές για εργασία στο home office» είναι πολύ πιο αποτελεσματικό.

Το μοντέλο

Ας περάσουμε στον επόμενο όρο: το μοντέλο. Ένα μοντέλο είναι η καρδιά της ΤΝ και κατά κάποιον τρόπο ο κινητήρας που επεξεργάζεται τα prompts σου. Είναι ένα εκπαιδευμένο σύστημα ΤΝ που έχει τροφοδοτηθεί με μεγάλες ποσότητες δεδομένων — συμπεριλαμβανομένων βιβλίων, ιστοσελίδων και πολλών άλλων πηγών.

Η λειτουργία του καθορίζεται από παραμέτρους και μια διεπαφή. Οι παράμετροι είναι τα δισεκατομμύρια τιμών που το μοντέλο μαθαίνει κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Όταν πληκτρολογείς το Prompt σου, το μοντέλο χρησιμοποιεί αυτές τις παραμέτρους για να δημιουργήσει μια κατάλληλη εκροή. Για παράδειγμα: το ChatGPT είναι ένα γλωσσικό μοντέλο που έχει μάθει να κατανοεί τη δομή και την έννοια της γλώσσας και να σχηματίζει νέες προτάσεις.

Γενετική ΤΝ

Όταν μιλάμε για γενετική ΤΝ, εννοούμε συστήματα που είναι ικανά να παράγουν νέο περιεχόμενο. Αυτό μπορεί να είναι κείμενα, εικόνες, ήχος και ακόμη και μουσική. Τα γενετικά μοντέλα ΤΝ δημιουργούν δημιουργικά αποτελέσματα με βάση τα prompts. Σε αντίθεση με την «Προγνωστική ΤΝ», η οποία αναλύει μόνο, η γενετική ΤΝ παράγει νέα δεδομένα και κείμενα που δεν υπήρχαν πριν.

Ένα παράδειγμα: το ChatGPT μπορεί να συντάξει κείμενα, ενώ το Midjourney μπορεί να δημιουργήσει εικόνες από περιγραφές. Αυτές οι τεχνολογίες διαφέρουν σημαντικά στις ικανότητές τους και τα πεδία εφαρμογής τους, γι' αυτό η κατανόηση των όρων είναι καθοριστική για την επιλογή της κατάλληλης τεχνολογίας για το έργο σου.

Αναγκαίοι επιπλέον όροι

Ένας ακόμα σημαντικός τομέας είναι όροι όπως Εκπαίδευση και Εξαγωγή.

• Η εκπαίδευση είναι η χρονοβόρα διαδικασία κατά την οποία ένα μοντέλο μαθαίνει.
• Η εξαγωγή αναφέρεται στη διαδικασία κατά την οποία το εκπαιδευμένο μοντέλο παρέχει απαντήσεις στα prompts σου.

Επιπλέον, υπάρχουν παράμετροι και υπερπαράμετροι: Οι παράμετροι είναι οι τιμές που μαθαίνει ένα μοντέλο κατά την εκπαίδευση, ενώ οι υπερπαράμετροι είναι οι ρυθμίσεις που ορίζονται πριν από την εκπαίδευση, όπως η ταχύτητα εκμάθησης και η ποσότητα δεδομένων.

Η έννοια του Finetuning είναι επίσης ουσιώδης. Αναφέρεται στην ανακατάρτιση ενός ήδη υπάρχοντος μοντέλου σε συγκεκριμένα δεδομένα, προκειμένου να βελτιωθεί η απόδοσή του για συγκεκριμένες εφαρμογές — όπως είναι η ανίχνευση ιατρικών εικόνων ή νομικών κειμένων.

Εφαρμογή της ΤΝ στην πράξη

Τώρα ας περάσουμε στην πρακτική εφαρμογή όλων αυτών των θεωρητικών εννοιών. Αρχικά, θα δημιουργήσουμε ένα απλό Prompt. Ας γράψουμε ένα email σε έναν πελάτη προσφέροντάς του μια προσφορά για τη διαχείριση κοινωνικών μέσων.

Ένα απλό Prompt θα μπορούσε να είναι: «Γράψε ένα email σε έναν πελάτη με μια προσφορά για τη διαχείριση κοινωνικών μέσων.» Ωστόσο, αυτό δεν είναι ακόμα βέλτιστο. Τώρα θα βελτιώσουμε αυτό το Prompt. Θα το διατυπώσουμε πιο συγκεκριμένα και θα προσθέσουμε λεπτομέρειες — όπως το όνομα του πελάτη και λεπτομέρειες για την προσφορά.

Ένα βελτιωμένο Prompt μπορεί να είναι: «Δημιούργησε ένα φιλικό και επαγγελματικό email προς τον [Όνομα Πελάτη], στο οποίο θα παρουσιάσεις μια προσφορά για μηνιαία διαχείριση κοινωνικών μέσων, περιλαμβάνοντας τρεις αναρτήσεις την εβδομάδα. Τόνισε την προστιθέμενη αξία και ζήτησε ανατροφοδότηση.»

Με αυτό το συγκεκριμένο Prompt, θα λάβουμε ένα πολύ καλύτερο αποτέλεσμα που είναι προσαρμοσμένο στις ανάγκες του πελάτη. Έτσι, τα κείμενα για το email προς τον πελάτη είναι έτοιμα.

Τώρα χρειαζόμαστε μια κατάλληλη εικόνα κεφαλίδας για το email μας. Εδώ θα χρησιμοποιήσουμε το Midjourney και θα δώσουμε επίσης ένα ακριβές Prompt για να δημιουργήσουμε την εικόνα.

Παλαιότερα, η χρήση του Midjourney περιοριζόταν σε διακομιστές Discord, ωστόσο πλέον υπάρχουν φιλικά προς τον χρήστη περιβάλλοντα που διευκολύνουν τη διαδικασία. Μπορείς να δημιουργήσεις την εικόνα σου απλά περιγράφοντας το επιθυμητό περιεχόμενο, και το αποτέλεσμα θα παραχθεί.

Σύνοψη – Εξήγηση όρων ΤΝ με απλό τρόπο: Prompt, Μοντέλο και Γενετική ΤΝ

Ένα Prompt είναι η είσοδος και όσο πιο ακριβής είναι, τόσο καλύτερο θα είναι το αποτέλεσμα. Το μοντέλο λειτουργεί ως μαθησιακός κινητήρας με δισεκατομμύρια παραμέτρους, ενώ η γενετική ΤΝ δημιουργεί περιεχόμενο σε διάφορες μορφές. Μια καλύτερη κατανόηση όρων όπως «Εκπαίδευση», «Εξαγωγή» και «Finetuning» θα σε βοηθήσει να βελτιστοποιήσεις και να χρησιμοποιήσεις τα συστήματα κατάλληλα. Στη ζωντανή επίδειξη έχεις δει πώς μπορείς να βελτιώσεις ένα απλό παράδειγμα προκειμένου να επιτύχεις ακριβή και αποτελεσματικά αποτελέσματα.

Αν έχεις ερωτήσεις, είμαι στη διάθεσή σου. Υποθέτω ότι τώρα έχεις μια σαφή κατανόηση των κεντρικών όρων της ΤΝ. Στο επόμενο κεφάλαιο θα ασχοληθούμε με το Prompt Engineering, όπου θα μάθεις πώς να διαμορφώνεις τα prompts έτσι ώστε οι εκροές της ΤΝ να είναι κατάλληλες από την αρχή.