Dyk inn i den spennende verden av kunstig intelligens! I denne guiden får du vite hvilke sentrale begreper du bør kjenne for å utnytte potensialet til KI-verktøyene fullt ut. Enten du er nybegynner eller allerede litt kjent med temaet, vil de klare forklaringene på begreper som „Prompt“, „Modell“ og „Generativ KI“ hjelpe deg med å utdype din kunnskap. Som om ikke det var nok, får du også en praktisk innblikk i anvendelsen av disse begrepene med en live-demo på slutten.
Viktigste funn
- En prompt er forespørselen du sender til KI. Jo mer presis den er, desto bedre er svaret.
- En modell er det trente KI-systemet som behandler disse forespørslene.
- Generativ KI er kategorien av KI som har evnen til å lage nytt innhold.
Trinn-for-trinn-guide
Hva er en prompt?
En prompt er din egen bestilling til KI. Tenk deg at du er på en restaurant og legger inn bestillingen din. I KI-verdenen er en prompt teksten du skriver inn i et KI-verktøy for å få et passende svar eller ønsket resultat. For eksempel: "Skriv et Instagram-innlegg om hjemmekontortips".
For å optimalisere kvaliteten på svarene dine, bør du prøve å formulere prompten din så klart og presist som mulig. I stedet for å bare skrive „hjemmekontor“, kan du formulere en spesifikk oppgave, som: „Skriv et uformelt Instagram-innlegg med fem tips for ergonomisk arbeid hjemme“.
Hva er en modell?
Modellen er kjernen i KI-applikasjonen. Det er motoren som behandler inndataene. En modell er et trent KI-system som har blitt matet med enorme datamengder, inkludert bøker og nettsider. I essensen lærer modellen å gjenkjenne mønstre og utføre oppgaver som tekstgenerering eller bildegjenkjenning.
Hver modell trenes med milliarder av parametere som hjelper til med å fremheve sammenhengene i teksten. Når du skriver inn prompten din, bruker disse parameterne de trente informasjonene for å generere en passende utdata. Et eksempel på dette er ChatGPT-4, en språkmodell som har lært å forstå menneskelig språk og danne nye setninger.
Generativ KI
Generativ KI refererer til KI-systemer som har evnen til å lage nytt innhold, enten det er i form av tekst, bilder, musikk eller lyd. I motsetning til såkalte gjenkjennings-KI, som analyserer eksisterende data, genererer en generativ KI nye data som ikke har eksistert før. Den er basert på tidligere lærte informasjon og gir deg muligheten til å arbeide kreativt.
Noen kjente applikasjoner er ChatGPT, som genererer tekster, DALL-E og Midjourney, som lager bilder fra beskrivelser, og Jukebox fra OpenAI, som kan komponere komplette musikkstykker. Dette åpner spennende muligheter for kreativt arbeid og innholdsproduksjon.
Trening og Inference
Hva er forskjellen mellom trening og inference? Det er to sentrale prosesser i KI-utvikling. Trening er den tidkrevende prosessen der modellen lærer. I løpet av dette blir modellen matet med enorme datasett og optimalisert. Inference refererer derimot til øyeblikket hvor den trente modellen reagerer på dine prompt.
Parametere vs. Hyperparametere
I KI skiller man mellom parametere og hyperparametere. Parametere er verdiene som modellen lærer i løpet av treningen, mens hyperparametere er innstillinger som fastsettes på forhånd for å styre læringsprosessen. De bestemmer for eksempel hvor raskt en modell trenes på et datasett.
Datasett og Fine-Tuning
Et datasett er den komplette datamengden som en modell trenes med. Innholdet kan bestå av tekster, bilder, lyd og mange andre kilder. Det er også viktig å nevne fine-tuning, som innebærer spesifikk ettertrening av en modell med spesifikke data for særlige bruksområder.
Et eksempel på fine-tuning kunne være en modell som er spesifikt trent på juridiske eller medisinske tekster, slik at den fungerer eksepsjonelt bra innenfor dette spesifikke området.
Praktisk anvendelse
Med den erkjennelsene du har fått om prompts, modeller og generativ KI, kan du nå formulere målrettede, høykvalitets forespørslene til KI-applikasjoner. Det følgende eksempelet viser hvordan du kan omforme en enkel prompt til en effektiv prompt for å oppnå bedre resultater.
Først, bruk en enkel prompt: „Skriv en e-post til en kunde med et tilbud om sosiale medier.“ Denne er veldig generell og vil sannsynligvis gi utilstrekkelige resultater.
Nå optimaliserer vi prompten: „Formuler en vennlig, profesjonell e-post til [kundenavn], der du legger frem et tilbud om månedlig styring av sosiale medier med tre innlegg per uke. Fremhev verdien og be om tilbakemelding.“ Ved å spesifisere på denne måten får du et betydelig forbedret resultat.
Hvis du ønsker å visualisere tilbudet, kan du bruke Midjourney til å lage et passende headerbilde. Dette kan bidra til å gjøre e-posten mer tiltalende og presentere innholdet for mottakeren på en engasjerende måte.
Oppsummering – ChatGPT-assistenter: Definisjon av KI-begreper enkelt forklart
I denne guiden har du lært hva en prompt er, hvordan modeller fungerer og hva generativ KI innebærer. Du kjenner nå forskjellene mellom trening og inference, samt mellom parametere og hyperparametere. Du har også forstått betydningen av datasett og fine-tuning. Den praktiske anvendelsen av begrepene viser deg hvordan du kan gjøre forespørslene dine til KI mer effektive og oppnå høykvalitets resultater.
FAQ
Hva er en prompt?En prompt er inndataene eller forespørselen du adresserer til KI for å få et svar.
Hva er en modell?En modell er et trent KI-system som er designet for å utføre oppgaver som å generere tekster eller gjenkjenne bilder.
Hva er generativ KI?Generativ KI skaper nytt innhold som tekst, bilder eller musikk, i stedet for bare å analysere eksisterende data.
Hva er forskjellen mellom trening og inference?Trening er læringsprosessen for modellen, mens inference er øyeblikket hvor modellen reagerer på dine prompts.
Hva er parametere og hyperparametere?Parametere er verdier som modellen lærer, mens hyperparametere er innstillinger som fastsettes før treningen.
