Ienāc aizraujošajā Mākslīgā intelekta pasaulē! Šajā rokasgrāmatā tu uzzināsi, kuri centrālie jēdzieni tev jāzina, lai pilnībā izmantotu MI rīku potenciālu. Neatkarīgi no tā, vai esi iesācējs vai jau nedaudz pazīsti šo tēmu, skaidrās paskaidrojumos par jēdzieniem, piemēram, „Prompt”, „Modelis” un „Generatīvā MI”, palīdzēs tev padziļināt zināšanas. Ja tā nebūtu pietiekami, beigās tu iegūsi arī praktisku ieskatu šīs jēdzienus izmantošanā, izmantojot tiešraides demonstrāciju.
Svarīgākie atziņas
- Prompt ir pieprasījums, ko tu sūti MI. Jo precīzāks tas ir, jo labāka būs atbilde.
- Modelis ir apmācīts MI sistēma, kas apstrādā šos pieprasījumus.
- Generatīvā MI ir MI kategorija, kas spēj radīt jaunu saturu.
Pakāpeniska rokasgrāmata
Kas ir Prompt?
Prompt ir tava paša pasūtījums MI. Iedomājies, ka esi restorānā un pasūti ēdienu. MI pasaulē prompt ir teksts, ko tu ievadi MI rīkā, lai iegūtu atbilstošu atbildi vai vēlamo rezultātu. Piemēram: "Uzraksti Instagram ierakstu par mājas biroja padomiem".
Lai optimizētu savu atbilžu kvalitāti, tev vajadzētu censties izteikt savu prompt tik skaidri un precīzi, cik vien iespējams. Tā vietā, lai vienkārši ievadītu "Mājas birojs", tu vari formulēt konkrētu uzdevumu, piemēram: "Uzraksti brīvu Instagram ierakstu ar pieciem padomiem ergonomiskai darba organizācijai mājas birojā".
Kas ir modelis?
Modelis ir MI lietojuma sirds. Tas ir motors, kas apstrādā ievades. Modelis ir apmācīta MI sistēma, kas apgūta ar milzīgām datu apjomiem, tostarp grāmatām un tīmekļa lapām. Pamata, modelis mācas atpazīt modeļus un izpildīt uzdevumus, piemēram, teksta ģenerēšanu vai attēlu atpazīšanu.
Katrs modelis tiek apmācīts ar miljardiem parametru, kas palīdz atspoguļot saistības tekstā. Kad tu ievadi savu prompt, šie parametri izmanto apmācītās informācijas, lai radītu atbilstošu izeju. Piemērs tam ir ChatGPT-4, valodas modelis, kas ir iemācījies saprast cilvēku valodu un veidot jaunus teikumus.
Generatīvā MI
Generatīvā MI attiecas uz MI sistēmām, kas spēj radīt jaunu saturu, vai tas būtu teksts, attēli, mūzika vai audio. Atšķirībā no tā sauktajām atpazīstamajām MI, kas analizē esošos datus, generatīvā MI rada jaunus datus, kādi iepriekš nav bijuši. Tā balstās uz iepriekš apgūtiem zināšanām un dod iespēju strādāt radoši.
Dažas pazīstamas lietojumprogrammas ir ChatGPT, kas ģenerē tekstus, DALL-E un Midjourney, kas rada attēlus no aprakstiem, un OpenAI Jukebox, kas var kompozēt pilnus mūzikas gabalus. Tas atver aizraujošas iespējas radošajā radīšanā un satura izveidē.
Apmācība un Iegūšana
Kura ir atšķirība starp apmācību un iegūšanu? Tie ir divi centrālie procesi MI izstrādē. Apmācība ir sarežģīts process, kurā modelis mācas. Šajā laikā modelis tiek apgādāts ar milzīgiem datu kopumiem un optimizēts. Iegūšana savukārt attiecas uz brīdi, kad apmācītais modelis reaģē uz tavām prompts.
Parametri vs. Hiperparametri
MI tiek atšķirti parametri un hiperparametri. Parametri ir vērtības, kuras modelis mācas apmācības laikā, kamēr hiperparametri tiek noteikti iepriekš, lai kontrolētu mācību procesu. Tie nosaka, piemēram, cik ātri modelis tiek apmācīts uz datu kopu.
Datu kopums un Fine-Tuning
Datu kopums ir pilnīgā datu apjoms, ar kuru tiek apmācīts modelis. Saturs var būt no tekstiem, attēliem, audio un daudziem citiem avotiem. Ir svarīgi pieminēt arī Fine-Tuning, kas ir mērķtiecīga modeļa atkārtota apmācība ar specifiskiem datiem īpašiem lietojumiem.
Fine-Tuning piemērs būtu modelis, kas specifiski apmācīts par juridiskiem vai medicīniskiem tekstiem, lai tas izcili darītu šajā konkrētajā jomā.
Praktiskā lietošana
Ar iegūtajām zināšanām par prompts, modeļiem un generatīvo MI tagad vari formulēt mērķtiecīgus, kvalitatīvus pieprasījumus MI lietojumprogrammām. Nākamais piemērs parāda, kā vienkāršu prompt pārvērst efektīvā prompt, lai iegūtu labākus rezultātus.
Pirmkārt, izmanto vienkāršu prompt: „Uzraksti man e-pastu klientam ar sociālo mediju piedāvājumu.” Tas ir ļoti vispārīgs un, visticamāk, nesniegs adekvātus rezultātus.
Tagad optimizēsim promptu: „Formulē laipnu, profesionālu e-pastu [klienta vārds], kurā tu piedāvā mēneša sociālo mediju pārvaldības pakalpojumu ar trim ierakstiem nedēļā. Uzsvēri pievienoto vērtību un lūdzu atsauksmes.” Šādi specifizējot, tu iegūsi būtiski uzlabotu rezultātu.
Ja vēlies vizualizēt piedāvājumu, vari izmantot Midjourney, lai izveidotu piemērotu galvenes attēlu. Tas var palīdzēt padarīt e-pastu pievilcīgāku un saturu pieprasīgāku adresātam.
Kopsavilkums – ChatGPT asistenti: KI jēdzienu definīcija vienkārši skaidrota
Šajā rokasgrāmatā tu esi uzzinājis, kas ir prompt, kā darbojas modeļi un ko nozīmē generatīvā MI. Tagad tu pazīsti atšķirības starp apmācību un iegūšanu, kā arī starp parametriem un hiperparametriem. Tu arī esi sapratis datu kopu un Fine-Tuning nozīmi. Praktiskā jēdzienu pielietošana parāda, kā tu vari efektīvāk formulēt savus pieprasījumus MI un iegūt kvalitatīvus rezultātus.
BUJ
Kas ir prompt?Prompt ir ievade vai pieprasījums, ko tu izsaki MI, lai iegūtu atbildi.
Kas ir modelis?Modelis ir apmācīta MI sistēma, kas paredzēta uzdevumu veikšanai, piemēram, tekstu ģenerēšanai vai attēlu atpazīšanai.
Kas ir generatīvā MI?Generatīvā MI rada jaunus saturus, piemēram, tekstus, attēlus vai mūziku, nevis tikai analizē esošos datus.
Kas ir atšķirība starp apmācību un iegūšanu?Apmācība ir procesa mācīšanās modelim, kamēr iegūšana ir brīdis, kad modelis reaģē uz tavām prompts.
Kas ir parametri un hiperparametri?Parametri ir vērtības, kuras modelis mācas, savukārt hiperparametri ir iestatījumi, kas tiek noteikti pirms apmācības.
