Mõista tehisintellekti aluseid: sisend, mudel, genereeriv tehisintellekt

Tehisintellekti põhikontseptsioonide mõistmine on äärmiselt oluline, et neid tehnoloogiaid tõhusalt kasutada. Selles kontekstis käsitleme selliseid peamisi mõisteid nagu „Prompt“, „Mudel“ ja „Generatiivne AI“. Selgitus toimub selges ja lihtsas keeles, et sul oleks kohe ülevaade. Lisaks saad kogeda ChatGPT-s ja Midjourneys reaalajas demo, mis näitab, kuidas saab neid mõisteid praktiliselt rakendada.

Olulisemad järeldused

• Prompt on tekst, mille sisestad AI tööriista, et saada vastus.
• Mudel on koolitatud AI süsteem, mis on õppinud täitma konkreetseid ülesandeid.
• Generatiivne AI loob uusi sisu, nagu tekstid, pildid ja muusika, lähtudes sinu promptidest.

Prompti tähendus

Mõiste „Prompt“ on tehisintellektiga töötamisel ülioluline. Kujuta ette, et oled restoranis ja edastad teenindajale oma tellimuse. Sinu prompt on sel juhul tellimus, mille edastad AI-le. Määratlemine on lihtne: prompt on tekst, mille sisestad, et saada mingit tüüpi vastust või väljundit AI-lt.

Kui näiteks palud ChatGPT-l luua Instagrami postitus kodukontori näpunäidetest, on see sinu prompt. Mida selgemalt ja täpsemalt selle sõnastad, seda parem on tulemus. Üldine prompt nagu „Kodukontor“ on liiga ebaselge, samas kui spetsiifiline prompt nagu „Koosta lõbus Instagrami postitus viie nipiga ergonoomilise töö tegemiseks kodukontoris“ on juba palju tõhusam.

Mudel

Liigume järgmise mõiste juurde: mudel. Mudel on AI keskpunkt ja omamoodi mootor, mis töötleb sinu prompt'e. See on koolitatud AI süsteem, mis on toidetud suurte andmehulkadega - nende hulka kuuluvad raamatud, veebilehed ja paljud muud allikad.

Süsteemi tööpõhimõtted määravad parameetrid ja liides. Parameetrid on miljardid väärtused, mida mudel õppimise käigus omandab. Kui sisestad oma prompti, kasutab mudel neid parameetreid sobiva väljundi genereerimiseks. Näiteks: ChatGPT on keelemudel, mis on õppinud mõistma keele struktuuri ja tähendust ning looma uusi lauseid.

Generatiivne AI

Kui räägime generatiivsest AI-st, peame silmas süsteeme, mis suudavad luua uut sisu. Need võivad olla tekstid, pildid, audio ja isegi muusika. Generatiivse AI mudelid loovad loomingulisi tulemusi, lähtudes promptidest. Erinevalt „tuvastamise AI-st“, mis ainult analüüsib, genereerib generatiivne AI uusi andmeid ja tekste, mis varem ei eksisteerinud.

Üks näide: ChatGPT võib koostada tekste, samas kui Midjourney suudab genereerida pilte kirjelduste põhjal. Need tehnoloogiad varieeruvad oma võimekuses ja rakendusvaldkondades, mistõttu on mõistete mõistmine äärmiselt oluline, et valida oma projektile sobiv tehnoloogia.

Viidatud olulised mõisted

Veel üks oluline aspekt on mõisted nagu treening ja infereerimine.

• Treening on keeruline protsess, kus mudel õpib.
• Infereerimine tähistab protsessi, kus koolitatud mudel toob sinu promptidele vastuseid.

Lisaks on olemas parameetrid ja hüperparameetrid: parameetrid on väärtused, mida mudel õpib treeningu käigus, samas kui hüperparameetrid on sätted, mis määratakse enne treeningut, nagu näiteks õppeedukus ja andmemahu suurus.

Kontseptsioon „finetuning“ on samuti hädavajalik. See viitab juba olemasoleva mudeli ümbertreenimisele spetsiifiliste andmete peal, et optimeerida selle toimivust teatud rakenduste jaoks - näiteks meditsiiniliste piltide või juriidiliste tekstide tuvastamiseks.

AI rakendamine praktikas

Nüüd tuleb aeg praktikas rakendada kõiki neid teoreetilisi kontseptsioone. Esiteks genereerime lihtsa prompti. Kirjutame kliendile e-kirja, milles teeme talle ettepaneku sotsiaalmeedia haldamiseks.

Lihtne prompt võiks välja näha nii: „Kirjutage e-kiri kliendile sotsiaalmeedia haldamise pakkumisega.“ Kuid see ei ole veel optimaalne. Nüüd täiustame seda prompti. Sõnastame selle täpsemalt ja lisame spetsiifilisi andmeid – näiteks kliendi nime ja pakkumise üksikasjad.

Täiendatud prompt võiks siis välja näha nii: „Koosta sõbralik ja professionaalne e-kiri [Kliendi nimi], milles esitlete pakutavat kuupakkumist sotsiaalmeedia haldamiseks, sealhulgas kolm postitust nädalas. Rõhuta lisaväärtust ja palu tagasisidet.“

Selle spetsiifilise promptiga saame palju parema tulemuse, mis on kohandatud kliendi vajadustele. Nüüd on meil teksti jaoks vajalikud sisud koostatud.

Nüüd vajame veel sobivat pealkujutust meie e-kirja jaoks. Siin kasutame Midjourney-d ja sisestame samuti täpse prompti, et genereerida pilt.

Varem oli Midjourney kasutamine piiratud Discordi serveritega, nüüd aga on olemas kasutajasõbralikud liidesed, mis muudavad protsessi lihtsamaks. Sa saad oma pilti genereerida, kirjeldades lihtsalt soovitud sisu, ja tulemus luuakse.

Kokkuvõte – AI mõisted selgitatakse lihtsalt: Prompt, mudel ja generatiivne AI

Prompt on sisend ja mida täpsem, seda parem on tulemus. Mudel toimib kui õppiv mootor, millel on miljardid parameetrid, samas kui generatiivne AI loob sisu erinevates formaatides. Parema arusaama omamine mõistetest nagu „treening“, „infereerimine“ ja „finetuning“ aitab sul süsteeme optimeerida ja sihipäraselt rakendada. Reaalajas demo käigus nägid, kuidas lihtsat näidet saab edasi arendada, et saavutada täpsed ja efektiivsed tulemused.

Kui sul on küsimusi, olen ma hea meelega abiks. Oletan, et nüüd oled tehisintellekti kesksete mõistetega hästi tuttav. Järgmises peatükis käsitleme promptide loomise kunsti, kus õpid, kuidas saaksid prompt'e kujundada nii, et sinu AI väljundid sobivad algusest peale.