Nuk dėkite į jaudinančią dirbtinio intelekto pasaulį! Šiame vadove sužinosite, kokius pagrindinius terminus turėtumėte žinoti, kad galėtumėte visiškai išnaudoti DI įrankių potencialą. Nesvarbu, ar esate pradedantysis, ar jau šiek tiek susipažinęs su tema, aiškūs paaiškinimai apie tokius terminus kaip „Prašymas“, „Modelis“ ir „Generatyvinis DI“ padės jums pagilinti savo žinias. Tarsi to būtų negana, galiausiai taip pat gausite praktinį įžvalgą, kaip taikyti šiuos terminus su gyvu demonstravimu.
Pagrindiniai išvedimai
- Prašymas yra užklausa, kurią siunčiate DI. Kuo tikslesnis jis, tuo geresnė atsakymas.
- Modelis yra apmokytas DI sistema, kuri apdoroja šias užklausas.
- Generatyvinis DI yra DI kategorija, kuri sugeba kurti naują turinį.
Žingsnis po žingsnio vadovas
Kas yra prašymas?
Prašymas yra jūsų asmeninė užklausa DI. Įsivaizduokite, kad esate restorane ir užsakote. Dirbtinio intelekto pasaulyje prašymas yra tekstas, kurį įvedate į DI įrankį, kad gautumėte tinkamą atsakymą arba pageidaujamą rezultatą. Pavyzdžiui: "Parašykite Instagram įrašą apie darbo iš namų patarimus".
Norėdami optimizuoti savo atsakymų kokybę, turėtumėte stengtis, kad jūsų prašymas būtų kuo aiškesnis ir tikslesnis. Vietoj to, kad tiesiog rašytumėte „darbas iš namų“, galėtumėte suformuluoti specifinį prašymą, pavyzdžiui: „Parašykite laisvą Instagram įrašą su penkiais patarimais dėl ergonomic darbo namuose“.
Kas yra modelis?
Modelis yra DI taikymo širdis. Tai variklis, apdorojantis įvestis. Modelis yra apmokytas DI sistema, kuri buvo maitinama dideliais duomenų kiekiais, įskaitant knygas ir svetaines. Iš esmės, modelis mokosi atpažinti modelius ir atlikti užduotis, tokias kaip teksto generavimas ar vaizdų atpažinimas.
Kiekvienas modelis mokomas su milijardais parametrų, kurie padeda atspindėti ryšius tekste. Įvesdami savo prašymą, šie parametrai naudoja apmokytą informaciją, kad sugeneruotų tinkamą išvestį. Pavyzdžiui, ChatGPT-4 yra kalbos modelis, kuris išmoko suprasti žmogaus kalbą ir kurti naujas sakinius.
Generatyvinis DI
Generatyvinis DI reiškia DI sistemas, kurios sugeba kurti naują turinį, ar tai būtų tekstas, vaizdai, muzika ar garsas. Skirtingai nuo vadinamųjų atpažinimo DI, kurie analizuoja esamus duomenis, generatyvinis DI sukuria naujus duomenis, kurių dar nebuvo. Jis remiasi anksčiau išmoktomis informacijos ir suteikia jums galimybę kurti.
Keletas žinomų taikymų yra ChatGPT, kuris generuoja tekstus, DALL-E ir Midjourney, kurie kuria vaizdus iš aprašymų, ir OpenAI Jukebox, kuris sugeba komponuoti visus muzikos kūrinius. Tai atveria įdomias galimybes kūrybiniam dizainui ir turinio kūrimui.
Mokymas ir inferencija
Koks skirtumas tarp mokymo ir inferencijos? Tai du pagrindiniai procesai DI kūrimo srityje. Mokymas yra sudėtingas procesas, kurio metu modelis mokosi. Šiuo metu modelis maitinamas didžiuliais duomenų rinkiniais ir optimizuojamas. Inferencija, kita vertus, reiškia tą momentą, kai apmokytas modelis reaguoja į jūsų prašymus.
Parametrai vs. Hiperparametrai
DI srityje skiriami parametrai ir hiperparametrai. Parametrai yra vertės, kurias modelis išmoksta mokymo proceso metu, o hiperparametrai yra nustatymai, kurie nurodomi iš anksto, siekiant valdyti mokymosi procesą. Jie nustato, pavyzdžiui, kaip greitai modelis yra apmokomas su duomenų rinkiniu.
Duomenų rinkinys ir tobulinimas
Duomenų rinkinys yra visuma duomenų, su kuriais modelis yra mokomas. Turinys gali būti sudarytas iš tekstų, vaizdų, garso ir daugelio kitų šaltinių. Taip pat svarbu paminėti tobulinimą, tai yra tikslingą modelio tobulinimą su specifiniais duomenimis specialiems naudojimo atvejams.
Vienas tobulinimo pavyzdžių būtų modelis, kuris buvo specifiniu būdu mokomas teisės ar medicinos tekstams, kad jis ypač gerai dirbtų šiame konkrečiame srityje.
Praktinis taikymas
Pasinaudoję išmoktomis žiniomis apie prašymus, modelius ir generatyvinį DI, dabar galite formuluoti tikslias, aukštos kokybės užklausas DI taikymams. Toliau pateiktas pavyzdys parodo, kaip paprastą prašymą paversti efektyviu prašymu, kad gautumėte geresnius rezultatus.
Pirmiausia naudokite paprastą prašymą: „Parašykite man el. laišką klientui su socialinių medijų pasiūlymu“. Jis yra labai bendras ir tikriausiai duos nepakankamus rezultatus.
Dabar optimizuojame prašymą: „Sukurkite draugišką, profesionalų el. laišką [kliento vardas], kuriame pateikiate pasiūlymą dėl mėnesinio socialinių medijų valdymo su trimis įrašais per savaitę. Pabrėžkite pridėtinę vertę ir paprašykite atsiliepimų.“ Tokiu nurodymu gausite stipriai pagerintą rezultatą.
Jei norite vizualizuoti pasiūlymą, galite naudoti Midjourney, kad sukurtumėte tinkamą antraštės vaizdą. Tai gali padėti sudaryti el. laišką patrauklesnį ir pateikti turinį patraukliai gavėjui.
Santrauka – ChatGPT asistentai: dirbtinio intelekto terminų apibrėžimas paprastai paaiškintas
Šiame vadove sužinojote, kas yra prašymas, kaip veikia modeliai ir ką reiškia generatyvinis DI. Dabar žinote skirtumus tarp mokymo ir inferencijos, taip pat tarp parametrų ir hiperparametrų. Be to, supratote duomenų rinkinių ir tobulinimo reikšmę. Praktinis šių terminų taikymas rodo, kaip galite efektyviau formuluoti savo užklausas DI ir gauti aukštos kokybės rezultatus.
DUK
Kas yra prašymas?Prašymas yra įvestis arba užklausa, kurią jūs siunčiate DI, kad gautumėte atsakymą.
Kas yra modelis?Modelis yra apmokyta DI sistema, skirta užduotims, tokioms kaip tekstų generavimas ar vaizdų atpažinimas, atlikti.
Kas yra generatyvinis DI?Generatyvinis DI kuria naują turinį, pvz., tekstą, vaizdus ar muziką, vietoj to, kad tik analizuotų esamus duomenis.
Koks skirtumas tarp mokymo ir inferencijos?Mokymas yra proceso, kurio metu modelis mokosi, o inferencija yra momentas, kai modelis reaguoja į jūsų prašymus, apibūdinimas.
Kas yra parametrai ir hiperparametrai?Parametrai yra vertės, kurias modelis išmoksta, o hiperparametrai yra nustatymai, kurie nustatomi prieš mokymą.
