Ymmärrä tekoälyn perusteet: Kehotus, malli, generatiivinen tekoäly

Ymmärrys peruskäsitteistä, jotka liittyvät tekoälyyn, on ratkaisevaa, jotta voit hyödyntää näitä teknologioita tehokkaasti. Tässä yhteydessä käsittelemme avainsanoja kuten „Prompt“, „Mallin“ ja „Generatiivinen tekoäly“. Selitys tapahtuu selkeällä ja yksinkertaisella kielellä, jotta saat heti yleiskuvan. Lisäksi saat kokea live-demonstration ChatGPT:ssä ja Midjourney:ssä, joka näytää, kuinka voit soveltaa näitä käsitteitä käytännössä.

Tärkeimmät havainnot

• Prompt on teksti, jonka syötät tekoälytyökaluun saadaksesi vastauksen.
• Malli on koulutettu tekoälyjärjestelmä, joka on oppinut suorittamaan erityisiä tehtäviä.
• Generatiivinen tekoäly tuottaa uusia sisältöjä, kuten tekstejä, kuvia ja musiikkia perustuen sinun niihin liittyviin pyyntöihisi.

Pyynnön merkitys

Termi „Prompt“ on keskeinen tekoälyn käytössä. Kuvittele, että olet ravintolassa ja teet tarjoilijalle tilauksen. Pyynnösi on tässä tapauksessa tilaus, jonka välität tekoälylle. Määritelmä on yksinkertainen: Prompt on teksti, jonka syötät saadaksesi minkä tahansa tyyppisen vastauksen tai tuloksen tekoälyltä.

Esimerkiksi, kun pyydät ChatGPT:ltä Instagram-päivitystä etätyön vinkeistä, on se pyyntösi. Mitä selkeämpi ja tarkempi pyyntösi on, sitä parempi tulos on. Yleinen pyyntö kuten „etätyö“ on liian epämääräinen, kun taas tarkka pyyntö kuten „Laadi rento Instagram-päivitys, jossa on viisi vinkkiä ergonomiseen työskentelyyn etätyössä“ on paljon tehokkaampi.

Malli

Siirrytään seuraavaan käsitteeseen: malliin. Malli on tekoälyn sydän ja ikään kuin moottori, joka käsittelee pyyntösi. Se on koulutettu tekoälyjärjestelmä, joka on syötetty suurilla datamäärillä — niihin kuuluu kirjoja, verkkosivuja ja monia muita lähteitä.

Toimintatapa määräytyy parametrien ja käyttöliittymän mukaan. Parametrit ovat miljardit arvot, joita malli oppii koulutuksen aikana. Kun syötät pyyntösi, malli käyttää näitä parametreja tuottaakseen sopivan tuloksen. Esimerkiksi: ChatGPT on kielimalli, joka on oppinut ymmärtämään kielen rakennetta ja merkityksiä sekä muodostamaan uusia lauseita.

Generatiivinen tekoäly

Kun puhumme generatiivisesta tekoälystä, tarkoitetaan järjestelmiä, jotka ovat kykeneviä tuottamaan uusia sisältöjä. Ne voivat olla tekstejä, kuvia, ääntä ja jopa musiikkia. Generatiiviset tekoälymallit luovat luovia tuloksia perustuen pyyntöihin. Toisin kuin „tunnistus-Tekoäly“, joka vain analysoi, tuottaa generatiivinen tekoäly uusia tietoja ja tekstejä, joita ei ole aiemmin ollut olemassa.

Esimerkiksi: ChatGPT voi kirjoittaa tekstejä, kun taas Midjourney voi luoda kuvia kuvauksista. Nämä teknologiat vaihtelevat suuresti kyvykkyyksissään ja soveltamisalueissaan, joten käsitteiden ymmärtäminen on ratkaisevaa oikean teknologian valitsemiseksi projektiisi.

Muita tärkeitä käsitteitä

Toinen tärkeä näkökulma ovat käsitteet kuten koulutus ja johtopäätös.

• Koulutus on vaivannäköinen prosessi, jossa malli oppii.
• Johtopäätös tarkoittaa prosessia, jossa koulutettu malli antaa vastauksia pyyntöihisi.

Lisäksi on parametreja ja hyperparametreja: parametrityypit ovat arvot, jotka malli oppii koulutuksen aikana, kun taas hyperparametrit ovat asetuksia, jotka määritellään ennen koulutusta, kuten oppimisnopeus ja datamäärä.

Finetuning-käsite on myös olennainen. Se viittaa jo olemassa olevan mallin jatkokouluttamiseen tietyillä tiedoilla sen suorituskyvyn optimoimiseksi tiettyihin käyttötarkoituksiin — esimerkiksi lääketieteellisten kuvien tai oikeudellisten tekstien tunnistamisessa.

Tekoälyn soveltaminen käytännössä

Siirrytään nyt käytäntöön kaikista näistä teoreettisista käsitteistä. Aluksi luodaan yksinkertainen pyyntö. Kirjoitetaan sähköposti asiakkaalle, jossa teemme tarjouksen sosiaalisen median hallinnasta.

Yksinkertainen pyyntö voisi olla seuraavanlainen: „Kirjoita sähköposti asiakkaalle tarjouksesta sosiaalisen median hallintaan.“ Tämä ei kuitenkaan ole vielä optimaalisin. Nyt optimoimme sen. Muotoilemme pyynnön tarkemmin ja lisäämme spesifisiä tietoja – esimerkiksi asiakkaan nimen ja tarjouksen yksityiskohdat.

Optimoitu pyyntö voisi näyttää tältä: „Laadi ystävällinen ja ammattimainen sähköposti [asiakkaan nimi], jossa esitellään tarjous kuukausittaisesta sosiaalisen median hallinnasta, mukaan lukien kolme julkaisuja viikossa. Korosta arvoa ja pyydä palautetta.“

Tämän yksityiskohtaisemman pyynnön avulla saamme paljon paremman tuloksen, joka on räätälöity asiakkaan tarpeisiin. Näin sähköpostin teksti asiakkaalle on luotu.

Nyt tarvitsemme vielä sopivan yläkuvan sähköpostiimme. Tässä käytämme Midjourneyä ja syötämme myös tarkka pyynnön kuvan luomiseksi.

Aikaisemmin Midjourneyn käyttö oli rajoitettu Discord-palvelimille, mutta nykyään on käyttäjäystävällisiä käyttöliittymiä, jotka yksinkertaistavat prosessia. Voit luoda kuvasi yksinkertaisesti kuvaamalla haluamaasi sisältöä, ja tulos luodaan.

Yhteenveto – Tekoälyn käsitteiden selittäminen yksinkertaisesti: Pyyntö, malli ja generatiivinen tekoäly

Pyyntö on syöte, ja mitä tarkempi se on, sitä parempi on tulos. Malli toimii oppivana moottorina, jossa on miljardeja parametreja, kun taas generatiivinen tekoäly luo sisältöä eri muodoissa. Parempi ymmärrys käsitteistä kuten „koulutus“, „johtopäätös“ ja „finetuning“ auttaa sinua optimoimaan järjestelmiä ja hyödyntämään niitä kohdennetusti. Live-demossa olet nähnyt, kuinka yksinkertaista esimerkkiä voidaan edelleen hioa saadaksesi tarkkoja ja tehokkaita tuloksia.

Jos sinulla on kysymyksiä, olen mielelläni avuksi. Oletan, että sinulla on nyt selkeä ymmärrys tekoälyn keskeisistä käsitteistä. Seuraavassa luvussa käsittelemme pyyntötekniikoita, joissa opit, kuinka voit muokata pyyntöjä niin, että tekoälyn tulokset sopivat alusta alkaen.