Forstå grunnprinsippene i KI: Prompt, modell, generativ KI

Å forstå de grunnleggende begrepene relatert til kunstig intelligens er avgjørende for å kunne bruke disse teknologiene effektivt. I denne sammenhengen skal vi se på nøkkelbegrepene som "Prompt", "Modell" og "Generativ KI". Forklaringen gis på en klar og enkel språk, slik at du umiddelbart får en oversikt. I tillegg vil du oppleve en live-demo i ChatGPT og Midjourney, som viser deg hvordan du kan bruke disse begrepene praktisk.

Viktigste funn

• En prompt er teksten du skriver inn i et KI-verktøy for å få et svar.
• En modell er et trent KI-system som har lært å utføre spesifikke oppgaver.
• Generativ KI lager nytt innhold som tekst, bilder og musikk basert på dine prompts.

Betyden av en prompt

Begrepet "prompt" er avgjørende når man arbeider med kunstig intelligens. Tenk deg at du er på en restaurant og gir servitøren din bestilling. Din prompt er i dette tilfellet bestillingen du sender til KI-en. Definisjonen er enkel: En prompt er teksten du skriver inn for å få en slags svar eller output fra KI-en.

For eksempel, hvis du ber ChatGPT om en Instagram-post med tips til hjemmekontor, er det din prompt. Jo klarere og mer presis du formulerer denne, desto bedre blir resultatet. En generell prompt som "hjemmekontor" er altfor vag, mens en spesifikk prompt som "Formuler en uformell Instagram-post med fem tips for ergonomisk arbeid hjemmefra" er mye mer effektiv.

Modellen

La oss gå videre til det neste begrepet: modellen. En modell er hjertet av KI og på en måte motoren som behandler dine prompts. Det er et trent KI-system som er fôret med store datamengder — inkludert bøker, nettsteder og mange andre kilder.

Hvordan det fungerer bestemmes av parametere og et grensesnitt. Parameterne er milliarder av verdier som modellen lærer under trening. Når du skriver inn din prompt, bruker modellen disse parameterne for å generere en passende output. For eksempel: ChatGPT er en språkmodell som har lært å forstå strukturen og meningen av språk og lage nye setninger.

Generativ KI

Når vi snakker om generativ KI refererer vi til systemer som er i stand til å lage nytt innhold. Dette kan være tekst, bilder, lyd og til og med musikk. Generative KI-modeller skaper kreative resultater basert på prompts. I motsetning til "gjenkjennings-KI", som kun analyserer, produserer generativ KI nye data og tekster som ikke eksisterte før.

Et eksempel: ChatGPT kan skrive tekster, mens Midjourney kan generere bilder fra beskrivelser. Disse teknologiene varierer sterkt i sine evner og bruksområder, derfor er det avgjørende å forstå begrepene for å velge den riktige teknologien for ditt prosjekt.

Andre viktige begreper

En annen viktig aspekt er begreper som trening og inferens.

• Trening er den tidkrevende prosessen der en modell lærer.
• Inferens refererer til prosessen der den trente modellen gir svar på dine prompts.

I tillegg finnes det parametere og hyperparametere: Parametere er verdiene som en modell lærer under trening, mens hyperparametere er innstillingene som defineres før trening, som for eksempel læringsrate og datamengde.

Koncepet om finjustering er også essensielt. Det refererer til opplæring av en eksisterende modell på spesifikke data for å optimalisere ytelsen for bestemte anvendelser — for eksempel ved gjenkjenning av medisinske bilder eller juridiske tekster.

Bruk av KI i praksis

Nå kommer vi til praktisk anvendelse av alle disse teoretiske konseptene. Først skal vi generere en enkel prompt. La oss skrive en e-post til en kunde der vi gir ham et tilbud om sosiale medier-styring.

En enkel prompt kan se slik ut: "Skriv en e-post til en kunde med et tilbud om sosiale medier-styring." Men dette er ikke optimalt. Nå optimerer vi denne prompten. Vi formulerer den mer presist og legger til spesifikke informasjoner - som kundens navn og detaljer om tilbudet.

En optimalisert prompt kan da se slik ut: "Formuler en vennlig og profesjonell e-post til [Kundenavn], der du presenterer et tilbud om månedlig sosiale medier-styring, inkludert tre innlegg per uke. Fremhev verdien og be om tilbakemelding."

Med denne spesifikke prompten får vi et mye bedre resultat som er tilpasset kundens behov. Dermed er tekstene til e-posten til kunden laget.

Nå trenger vi enda et passende headerbilde til vår e-post. Her bruker vi Midjourney og skriver også inn en presis prompt for å generere bildet.

Tidligere var bruken av Midjourney begrenset til Discord-servere, men nå finnes det brukervennlige grensesnitt som forenkler prosessen. Du kan få bildet ditt generert ved simpelthen å beskrive ønsket innhold, og resultatet blir laget.

Oppsummering – Forklaring av KI-begreper gjort enkelt: Prompt, Modell og Generativ KI

En prompt er inngangen, og jo mer presis, desto bedre blir resultatet. Modellen fungerer som en lærende motor med milliarder av parametere, mens generativ KI lager innhold i forskjellige formater. En bedre forståelse av begreper som "trening", "inferens" og "finjustering" hjelper deg med å optimalisere systemene og bruke dem målrettet. I live-demoen har du sett hvordan man kan videreutvikle et enkelt eksempel for å oppnå presise og effektive resultater.

Skulle du ha spørsmål, er jeg gjerne tilgjengelig. Jeg antar at du nå har en klar forståelse av de sentrale begrepene innen KI. I neste kapittel skal vi fokusere på Prompt Engineering, hvor du lærer hvordan du kan utforme prompts slik at KI-utgangene passer fra starten av.