Értsd meg a mesterséges intelligencia alapjait: Prompt, modell, generatív MI

A mesterséges intelligenciához kapcsolódó alapfogalmak megértése kulcsfontosságú ahhoz, hogy ezeket a technológiákat hatékonyan tudjuk használni. E keretben a „Prompt”, „Modell” és „Generatív MI” kulcsszavakkal foglalkozunk. A magyarázat világos és egyszerű nyelven történik, így azonnal áttekintést kapsz. Ezenkívül egy élő bemutatót is tapasztalsz a ChatGPT és a Midjourney platformokon, amely megmutatja, hogyan alkalmazhatod ezeket a kifejezéseket a gyakorlatban.

Legfontosabb megállapítások

• A prompt az a szöveg, amelyet egy MI-eszközbe írsz be, hogy választ kapj.
• A modell egy kiképzett MI-rendszer, amely megtanulta, hogy specifikus feladatokat végezzen.
• A generatív MI új tartalmakat hoz létre, mint például szövegek, képek és zene a te promptjaid alapján.

A prompt jelentősége

A „prompt” fogalom kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia kezelésében. Képzeld el, hogy egy étteremben vagy, és átadod a pincérnek a rendelésedet. A prompt ebben az esetben az a rendelés, amelyet az MI-nek továbbítasz. A meghatározás egyszerű: egy prompt az a szöveg, amelyet beírsz, hogy bármilyen típusú válasz vagy kimenet érkezzen az MI-től.

Például, ha a ChatGPT-ben Instagram-bejegyzést kérsz az otthoni munkavégzés tippeiről, az a te promptod. Minél világosabban és pontosabban fogalmazod meg, annál jobb lesz az eredmény. Egy általános prompt, mint például „Otthon dolgozni”, túl homályos, míg egy specifikus prompt, mint például „Fogalmazz meg egy laza Instagram-bejegyzést öt tippel az ergonomikus otthoni munkához”, sokkal hatékonyabb.

A modell

Térjünk át a következő fogalomra: a modell. A modell a MI szíve, és bizonyos értelemben a motor, amely feldolgozza a promptjaidat. Ez egy kiképzett MI-rendszer, amelyet nagy adathalmazon képeztek ki - ezek közé tartoznak könyvek, weboldalak és sok más forrás.

A működését paraméterek és egy felület határozza meg. A paraméterek azok a milliárdokban mérhető értékek, amelyeket a modell a tanulás során elsajátít. Amikor beírod a promptodat, a modell ezeket a paramétereket használja egy megfelelő kimenet generálásához. Például: a ChatGPT egy nyelvi modell, amely megtanulta a nyelv szerkezetét és jelentését megérteni, és új mondatokat alkotni.

Generatív MI

Ha a generatív MI-ről beszélünk, olyan rendszerekre gondolunk, amelyek képesek új tartalmak létrehozására. Ezek lehetnek szövegek, képek, audio és akár zene is. A generatív MI-modellek kreatív eredményeket hoznak létre a promptok alapján. Az „ismerő MI”-től eltérően, amely csak elemzi, a generatív MI új adatokat és szövegeket produkál, amelyek korábban nem léteztek.

Példa: a ChatGPT képes szövegeket írni, míg a Midjourney képeket generál leírások alapján. Ezek a technológiák jelentősen eltérnek képességeikben és alkalmazási területeikben, ezért a fogalmak megértése kulcsfontosságú ahhoz, hogy a megfelelő technológiát válasszuk ki a projektedhez.

További fontos fogalmak

Egy másik fontos szempont a tréning és az inferencia fogalma.

• A tréning az a munkaigényes folyamat, amely során egy modell tanul.
• Az inferencia azt a folyamatot jelenti, amikor a kiképzett modell válaszokat ad a promptjaidra.

Ezenkívül léteznek paraméterek és hiperparaméterek: a paraméterek azok az értékek, amelyeket a modell a tanulás során elsajátít, míg a hiperparaméterek azok a beállítások, amelyeket a tanítás előtt definiálnak, mint például a tanulási sebesség és az adathalmaz mérete.

A finetuning koncepciója szintén lényeges. Ez azt jelenti, hogy egy már létező modellt utánképzünk specifikus adatokkal a teljesítményének optimalizálása érdekében bizonyos alkalmazásokhoz - például orvosi képek vagy jogi szövegek észlelésénél.

A MI alkalmazása a gyakorlatban

Most térjünk át ezen elméleti koncepciók gyakorlati alkalmazására. Először generáljunk egy egyszerű promptot. Írjunk egy e-mailt egy ügyfélnek, amelyben ajánlatot teszünk neki a közösségi média kezelésére.

Egy egyszerű prompt így nézhet ki: „Írj egy e-mailt egy ügyfélnek a közösségi média kezelésére vonatkozó ajánlattal.” Ez azonban még nem optimális. Most optimalizáljuk ezt a promptot. Pontosabban fogalmazzuk meg és adjunk hozzá specifikus információkat - mint például az ügyfél nevét és az ajánlat részleteit.

Egy optimalizált prompt így nézhet ki: „Fogalmazz meg egy barátságos és professzionális e-mailt [Ügyfél neve] részére, amelyben havonta három posztot tartalmazó közösségi média kezelési ajánlatot mutatsz be. Emeld ki az értéket és kérj visszajelzést.”

Ezzel a specifikus prompttal sokkal jobb eredményt kapunk, amely az ügyfél igényeire szabott. Ezzel elkészült a szöveg az ügyfélnek írt e-mailhez.

Most szükségünk van egy megfelelő fejléc képre az e-mailünkhöz. Itt a Midjourney-t használjuk, és egy pontos promptot is beírunk a kép generálásához.

Korábban a Midjourney használata Discord-szerverekre volt korlátozva, de a közelmúltban felhasználóbarát felületek jelentek meg, amelyek egyszerűsítik a folyamatot. A kép generálásához egyszerűen csak leírod a kívánt tartalmat, és az eredmény elkészül.

Összegzés - A MI fogalmak egyszerűsített magyarázata: Prompt, Modell és Generatív MI

A prompt a bemenet, és minél precízebb, annál jobb lesz az eredmény. A modell mint tanuló motor milliárdnyi paraméterrel működik, míg a generatív MI különböző formátumú tartalmakat hoz létre. A „tréning”, „inferencia” és „finetuning” fogalmak jobb megértése segít optimalizálni a rendszereket és célzottan alkalmazni őket. Az élő bemutatón láttad, hogyan lehet egy egyszerű példát tovább finomítani, hogy pontos és hatékony eredményeket érj el.

Ha kérdésed van, szívesen állok rendelkezésedre. Azt feltételezem, hogy most már világosan megérted a MI központi fogalmait. A következő fejezetben a prompt engineeringgel foglalkozunk, ahol megtanulod, hogyan alakíthatod úgy a promptokat, hogy az MI-kimeneteid már a kezdetektől fogva megfelelőek legyenek.