Suprasti dirbtinio intelekto pagrindus: užklausa, modelis, generatyvusis DI

Dirbti su dirbtinio intelekto technologijomis efektyviai labai svarbu suprasti pagrindinius su jomis susijusius terminus. Šiame kontekste aptarsime raktinius terminus, tokius kaip „Prompt“, „Modelis“ ir „Generatyvūs DI“. Paaiškinimai bus pateikti aiškia ir paprasta kalba, kad galėtum kuo greičiau susigaudyti. Taip pat pamatysi gyvą demonstraciją „ChatGPT“ ir „Midjourney“, kuri parodys, kaip praktiškai taikyti šiuos terminus.

Svarbiausios įžvalgos

• Prompt yra tekstas, kurį įvedi į DI įrankį, kad gautum atsakymą.
• Modelis yra išmokytas DI sistema, kuri išmoko vykdyti specifines užduotis.
• Generatyvus DI generuoja naują turinį, pavyzdžiui, tekstus, vaizdus ir muziką, remiantis tavo promptais.

Prompto reikšmė

Terminas „Prompt“ yra labai svarbus dirbant su dirbtiniu intelektu. Įsivaizduokite, kad esate restorane ir pranešate padavėjui apie savo užsakymą. Jūsų promptas šiuo atveju yra užsakymas, kurį perduodate DI. Apibrėžimas paprastas: promptas yra tekstas, kurį įvedate, kad gautumėte bet kokią atsakymo ar išvesties formą iš DI.

Pavyzdžiui, jei „ChatGPT“ prašote sukurti „Instagram“ įrašą apie nuotolinio darbo patarimus, tai yra jūsų promptas. Kuo aiškiau ir tiksliau jį suformuluosite, tuo geresnį rezultatą gausite. Bendras promptas, pavyzdžiui, „Nuotolinis darbas“, yra per daug neaiškus, tuo tarpu konkretus promptas, toks kaip „Sukurkite atsipalaidavusį „Instagram“ įrašą su penkiais patarimais, kaip ergonomiškai dirbti nuotoliniu būdu“, bus daug efektyvesnis.

Modelis

Pereikime prie kito termino: modelio. Modelis yra dirbtinio intelekto širdis ir tam tikra prasme variklis, apdorojantis jūsų promptus. Tai yra išmokyta DI sistema, kuri buvo maitinama didžiuliais duomenų kiekiais — čia įeina knygos, svetainės ir daugybė kitų šaltinių.

Jo veikimas priklauso nuo parametrų ir sąsajos. Parametrai yra milijardai verčių, kurias modelis išmoksta treniruotės metu. Kai įvedate savo promptą, modelis naudoja šiuos parametrus, kad sukurtų tinkamą išvestį. Pavyzdžiui, „ChatGPT“ yra kalbos modelis, kuris išmoko suprasti kalbos struktūrą ir prasmę, taip pat kurti naujas sakinių formas.

Generatyvus DI

Kalbėdami apie generatyvų DI, mes turime omenyje sistemas, kurios sugeba generuoti naują turinį. Tai gali būti tekstai, vaizdai, garsai ir net muzika. Generatyvūs DI modeliai kuria kūrybiškus rezultatus remdamiesi promptais. Priešingai nei „Atpažinimo DI“, kuris tik analizuoja, generatyvus DI kuria naujus duomenis ir tekstus, kurie anksčiau neegzistavo.

Pavyzdys: „ChatGPT“ gali rašyti tekstus, tuo tarpu „Midjourney“ gali generuoti vaizdus pagal aprašymus. Šios technologijos labai skiriasi savo galimybėmis ir taikymo sritimis, todėl terminų supratimas yra esminis, norint pasirinkti tinkamą technologiją jūsų projektui.

Kiti svarbūs terminai

Dar vienas svarbus aspektas yra terminai kaip mokymas ir išvestis.

• Mokymas yra sudėtingas procesas, kurio metu modelis mokosi.
• Išvestis yra procesas, kurio metu išmokytas modelis teikia atsakymus į jūsų promptus.

Be to, yra parametrų ir hiperparametrų: parametrai yra vertės, kurias modelis išmoksta treniruočių metu, o hiperparametrai yra nustatymai, kurie apibrėžiami prieš treniruotę, pavyzdžiui, mokymosi greitis ir duomenų kiekis.

Finetuning sąvoka taip pat yra esminė. Ji apima jau egzistuojančio modelio perkvalifikavimą specifiniams duomenims, siekiant optimizuoti jo našumą tam tikroms taikymo sritims – pavyzdžiui, medicininių vaizdų ar teisinių tekstų atpažinimui.

DI taikymas praktikoje

Dabar pereikime prie praktinio visų šių teorinių konceptų taikymo. Pirmiausia sugeneruosime paprastą promptą. Parašykime el. laišką klientui, kuriame pateiksime pasiūlymą dėl socialinių tinklų valdymo.

Paprastas promptas galėtų būti toks: „Parašykite el. laišką klientui su pasiūlymu dėl socialinių tinklų valdymo.“ Tačiau tai dar nėra optimalu. Dabar optimizuojame šį promptą. Suformuluojame jį tiksliau ir pridėsime specifinę informaciją – pavyzdžiui, klientui vardą ir pasiūlymo detales.

Optimizuotas promptas galėtų atrodyti taip: „Sukurkite draugišką ir profesionalų el. laišką [Kliento vardas], kuriame pateikiate pasiūlymą dėl mėnesinio socialinių tinklų valdymo, įskaitant tris įrašus per savaitę. Pabrėžkite vertę ir prašykite atsiliepimų.“

Su šiuo specifiniu promptu gausime daug geresnį rezultatą, kuris atitinka kliento poreikius. Taigi, tekstai el. laiškui klientui jau sukurti.

Dabar mums dar reikia tinkamo antraštės vaizdo mūsų el. laiškui. Čia naudojame „Midjourney“ ir taip pat įvedame tikslią komandą, kad sugeneruotume vaizdą.

Anksčiau „Midjourney“ naudojimas buvo ribotas iki „Discord“ serverių, tačiau dabar yra vartotojui patogios sąsajos, kurios supaprastina procesą. Galite generuoti savo vaizdą tiesiog aprašydami pageidaujamą turinį, ir rezultatas bus sukurtas.

Santrauka – DI terminų paaiškinimas paprastai: Promptas, Modelis ir Generatyvus DI

Promptas yra įvestis, o kuo tikslesnis, tuo geresnis bus rezultatas. Modelis veikia kaip mokantis variklis su milijardais parametrų, o generatyvus DI kuria turinį skirtingais formatais. Geresnis terminų, tokių kaip „mokymas“, „išvestis“ ir „finetuning“, supratimas padeda optimizuoti sistemas ir taikyti jas tikslingai. Gyvos demonstracijos metu matėte, kaip paprastą pavyzdį galima toliau tobulinti, kad gautumėte tikslesnius ir efektyvesnius rezultatus.

Jei turite klausimų, mielai Jums padėsiu. Tikiuosi, kad dabar turite aiškų supratimą apie pagrindines DI sąvokas. Kitame skyriuje skirsime dėmesį promptų inžinerijai, kurioje išmoksite, kaip suformuluoti promptus, kad jūsų DI išvestys būtų tinkamos nuo pat pradžių.