Terminologia KI wyjaśniona w prosty sposób: Od podpowiedzi do sztucznej inteligencji generatywnej

Zanurz się w fascynujący świat sztucznej inteligencji! W tym przewodniku dowiesz się, jakie kluczowe pojęcia powinieneś znać, aby w pełni wykorzystać potencjał narzędzi AI. Niezależnie od tego, czy jesteś nowicjuszem, czy już trochę obeznany z tematem, jasne wyjaśnienia takich terminów jak „Prompt”, „Model” i „Generatywna AI” pomogą ci pogłębić swoją wiedzę. Jakby tego było mało, na końcu otrzymasz także praktyczny wgląd w zastosowanie tych pojęć podczas pokazu na żywo.

Najważniejsze wnioski

• Prompt to żądanie, które wysyłasz do AI. Im bardziej precyzyjne, tym lepsza odpowiedź.
• Model to wytrenowany system AI, który przetwarza te żądania.
• Generatywna AI to kategoria AI, która jest w stanie tworzyć nowe treści.

Instrukcja krok po kroku

Co to jest prompt?

Prompt to twoje własne zamówienie do AI. Wyobraź sobie, że jesteś w restauracji i składasz zamówienie. W świecie AI, prompt to tekst, który wpisujesz w narzędziu AI, aby uzyskać odpowiednią odpowiedź lub pożądany wynik. Na przykład: "Napisz post na Instagramie o wskazówkach dotyczących pracy zdalnej".

Aby zoptymalizować jakość swoich odpowiedzi, powinieneś starać się formułować swój prompt jak najjaśniej i najdokładniej. Zamiast po prostu wpisywać „praca zdalna”, możesz sformułować konkretne zlecenie, takie jak: „Napisz swobodny post na Instagramie z pięcioma wskazówkami na temat ergonomicznej pracy w domu”.

Co to jest model?

Model jest sercem aplikacji AI. To silnik, który przetwarza dane wejściowe. Model to wytrenowany system AI, który został zasilony ogromnymi zbiorami danych, w tym książkami i stronami internetowymi. W zasadzie model uczy się rozpoznawać wzorce i wykonywać zadania takie jak generowanie tekstu czy rozpoznawanie obrazów.

Każdy model jest trenowany z miliardami parametrów, które pomagają odwzorować zależności w tekście. Gdy wpisujesz swój prompt, te parametry wykorzystują wytrenowane informacje, aby wygenerować odpowiednią odpowiedź. Przykładem jest ChatGPT-4, model językowy, który nauczył się rozumieć ludzką mowę i tworzyć nowe zdania.

Generatywna AI

Generatywna AI odnosi się do systemów AI, które są w stanie tworzyć nowe treści, czy to w formie tekstu, obrazów, muzyki czy dźwięku. W przeciwieństwie do tzw. AI rozpoznających, które analizują istniejące dane, generatywna AI produkuje nowe dane, które wcześniej nie istniały. Opiera się na wcześniej wyuczonych informacjach i daje ci możliwość kreatywnej pracy.

Niektóre znane zastosowania to ChatGPT, który generuje teksty, DALL-E i Midjourney, które tworzą obrazy na podstawie opisów, oraz Jukebox od OpenAI, który potrafi komponować całe utwory muzyczne. Dzięki temu otwierają się fascynujące możliwości w kreatywnym projektowaniu i tworzeniu treści.

Trening i Wnioskowanie

Jaka jest różnica między treningiem a wnioskowaniem? To dwa kluczowe procesy w rozwoju AI. Trening to skomplikowany proces, w którym model się uczy. W tym czasie model jest zasilany ogromnymi zbiorami danych i optymalizowany. Wnioskowanie natomiast odnosi się do momentu, w którym wytrenowany model reaguje na twoje prompty.

Parametry vs. Hipoparametry

W AI dokonuje się rozróżnienia między parametrami a hipoparametrami. Parametry to wartości, które model uczy się w trakcie treningu, natomiast hipoparametry są ustalane z góry, aby kontrolować proces uczenia. Określają na przykład, jak szybko model jest trenowany na zbiorze danych.

Zbiór Danych i Fine-Tuning

Zbiór danych to cała ilość danych, z którymi model jest trenowany. Zawartość może składać się z tekstów, obrazów, dźwięków oraz wielu innych źródeł. Ważne jest również wspomnienie o fine-tuningu, czyli celowym ponownym trenowaniu modelu za pomocą specyficznych danych do szczególnych zastosowań.

Przykładem fine-tuningu byłby model, który został wytrenowany specjalnie na tekstach prawnych lub medycznych, aby działał wyjątkowo dobrze w tym konkretnym obszarze.

Praktyczne Zastosowanie

Z wykorzystaniem zdobytej wiedzy o promptach, modelach i generatywnej AI można teraz formułować celowe, wysokiej jakości zapytania do aplikacji AI. Następujący przykład pokazuje, jak przekształcić prosty prompt w efektywny prompt, aby uzyskać lepsze rezultaty.

Najpierw użyj prostego promptu: „Napisz mi e-mail do klienta z ofertą na media społecznościowe.” Jest on bardzo ogólny i prawdopodobnie przyniesie niewystarczające wyniki.

Teraz optymalizujemy prompt: „Sformułuj przyjaznego, profesjonalnego e-maila do [Imię klienta], w którym przedstawiasz ofertę na miesięczne zarządzanie mediami społecznościowymi z trzema postami tygodniowo. Podkreśl wartość dodaną i poproś o opinie.” Dzięki tej specyfikacji uzyskasz znacznie lepszy wynik.

Jeśli chcesz zwizualizować ofertę, możesz użyć Midjourney, aby stworzyć odpowiedni obraz nagłówka. Może to pomóc uczynić e-mail bardziej atrakcyjnym i prezentować treść w sposób przyciągający uwagę odbiorcy.

Podsumowanie – Asystenci ChatGPT: Definicja pojęć AI w przystępny sposób

W tym przewodniku nauczyłeś się, czym jest prompt, jak działają modele i co oznacza generatywna AI. Znasz teraz różnice między treningiem a wnioskowaniem oraz między parametrami a hipoparametrami. Ponadto zrozumiałeś znaczenie zbiorów danych i fine-tuningu. Praktyczne zastosowanie pojęć pokazuje, jak możesz efektywniej formułować swoje zapytania do AI oraz osiągać wysokiej jakości wyniki.