Zrozum podstawy AI: promp, model, generatywna AI

Zrozumienie podstawowych pojęć związanych ze sztuczną inteligencją jest kluczowe, aby móc skutecznie wykorzystywać te technologie. W tym kontekście zapoznamy się z kluczowymi terminami takimi jak „Prompt”, „Model” i „Generatywna SI”. Wyjaśnienie zostanie podane w klarownej i prostej formie, abyś od razu zyskał przegląd. Ponadto będziesz miał okazję doświadczyć demonstracji na żywo w ChatGPT i Midjourney, które pokażą ci, jak można praktycznie zastosować te pojęcia.

Najważniejsze wnioski

• Prompt to tekst, który wpisujesz w narzędzie SI, aby uzyskać odpowiedź.
• Model to wytrenowany system SI, który nauczył się wykonywać konkretne zadania.
• Generatywna SI tworzy nowe treści, takie jak teksty, obrazy i muzyka, na podstawie twoich promptów.

Znaczenie promptu

Pojęcie „prompt” jest kluczowe w interakcji ze sztuczną inteligencją. Wyobraź sobie, że jesteś w restauracji i przekazujesz kelnerowi swoje zamówienie. Twój prompt w tym przypadku to zamówienie, które przesyłasz do SI. Definicja jest prosta: Prompt to tekst, który wpisujesz, aby uzyskać jakąkolwiek odpowiedź lub wynik od SI.

Na przykład, gdy w ChatGPT prosisz o post na Instagramie na temat wskazówek dotyczących pracy zdalnej, jest to twój prompt. Im jaśniej i precyzyjniej go sformułujesz, tym lepszy będzie wynik. Ogólny prompt, taki jak „praca zdalna”, jest zbyt ogólny, podczas gdy specyficzny prompt, taki jak „Sformułuj luźny post na Instagramie z pięcioma wskazówkami na temat ergonomicznej pracy w domu”, jest już znacznie skuteczniejszy.

Model

Przejdźmy do następnego pojęcia: model. Model jest sercem SI i w pewnym sensie silnikiem, który przetwarza twoje prompty. Jest to wytrenowany system SI, który został nakarmiony dużymi zbiorami danych – obejmującymi książki, strony internetowe i wiele innych źródeł.

Sposób działania określają parametry i interfejs. Parametry to miliardy wartości, które model uczy się podczas treningu. Kiedy wpisujesz swój prompt, model wykorzystuje te parametry, aby wygenerować odpowiadający wynik. Na przykład: ChatGPT to model językowy, który nauczył się rozumieć strukturę i sens języka oraz tworzyć nowe zdania.

Generatywna SI

Kiedy mówimy o generatywnej SI, mamy na myśli systemy zdolne do tworzenia nowych treści. Mogą to być teksty, obrazy, dźwięki a nawet muzyka. Modele generatywnej SI tworzą kreatywne wyniki na podstawie promptów. W przeciwieństwie do „SI rozpoznawczej”, która tylko analizuje, generatywna SI produkuje nowe dane i teksty, które wcześniej nie istniały.

Na przykład: ChatGPT potrafi pisać teksty, podczas gdy Midjourney może generować obrazy na podstawie opisów. Technologie te różnią się znacznie swoimi możliwościami i obszarami zastosowań, dlatego znajomość terminów jest kluczowa, aby wybrać odpowiednią technologię dla twojego projektu.

Inne ważne pojęcia

Kolejnym ważnym aspektem są pojęcia takie jak trening i inferencja.

• Trening to kosztowny proces, w którym model się uczy.
• Inferencja odnosi się do procesu, w którym wytrenowany model dostarcza odpowiedzi na twoje prompty.

Dodatkowo istnieją parametry i hiperparametry: Parametry to wartości, które model uczy się podczas treningu, podczas gdy hiperparametry to ustawienia, które są definiowane przed treningiem, takie jak na przykład tempo uczenia się i ilość danych.

Koncepcja fine-tuningu jest również kluczowa. Oznacza to ponowne trenowanie już istniejącego modelu na spesficznych danych, aby zoptymalizować jego wydajność dla konkretnych zastosowań – na przykład w przypadku rozpoznawania obrazów medycznych lub tekstów prawnych.

Zastosowanie SI w praktyce

Teraz przejdźmy do praktycznego zastosowania wszystkich tych teoretycznych koncepcji. Najpierw generujemy prosty prompt. Napiszmy e-maila do klienta, w którym przedstawimy mu ofertę na zarządzanie mediami społecznościowymi.

Prosty prompt mógłby wyglądać następująco: „Napisz e-mail do klienta z ofertą na zarządzanie mediami społecznościowymi.” Jednak to nie jest jeszcze optymalne. Teraz optymalizujemy ten prompt. Formułujemy go precyzyjniej i dodajemy specyficzne informacje – na przykład imię klienta i szczegóły oferty.

Optymalizowany prompt mógłby wyglądać tak: „Sformułuj przyjazny i profesjonalny e-mail do [imię klienta], w którym przedstawiasz ofertę miesięcznego zarządzania mediami społecznościowymi, w tym trzy posty tygodniowo. Podkreśl wartość dodaną i poproś o opinię.”

Dzięki temu specyficznemu promptowi uzyskamy znacznie lepszy wynik, dostosowany do potrzeb klienta. W ten sposób teksty do e-maila do klienta zostały stworzone.

Teraz potrzebujemy jeszcze odpowiedniego obrazu nagłówkowego do naszego e-maila. Tutaj korzystamy z Midjourney i również wprowadzamy precyzyjny prompt, aby wygenerować obraz.

Kiedyś korzystanie z Midjourney było ograniczone do serwerów Discord, jednak obecnie dostępne są również przyjazne interfejsy użytkownika, które ułatwiają ten proces. Możesz wygenerować swoje zdjęcie, po prostu opisując pożądane treści, a wynik zostanie stworzony.

Podsumowanie – Proste wyjaśnienie pojęć SI: Prompt, Model i Generatywna SI

Prompt to wejście, a im dokładniejszy, tym lepszy będzie wynik. Model działa jako uczący się motor z miliardami parametrów, podczas gdy generatywna SI tworzy treści w różnych formatach. Lepsze zrozumienie pojęć takich jak „trening”, „inferencja” i „fine-tuning” pomoże ci w optymalizacji i ukierunkowanym wykorzystaniu systemów. W demonstracji na żywo zobaczyłeś, jak można udoskonalić prosty przykład, aby uzyskać precyzyjne i skuteczne wyniki.

Jeśli masz pytania, chętnie ci pomogę. Zakładam, że teraz masz jasne zrozumienie centralnych terminów SI. W następnym rozdziale poświęcimy się inżynierii promptów, gdzie nauczysz się, jak projektować prompty, aby twoje wyniki SI były odpowiednie od samego początku.