Înțelegeți bazele IA: Prompt, model, IA generativă

Înțelegerea termenilor fundamentali asociați cu inteligența artificială este esențială pentru a putea utiliza aceste tehnologii în mod eficient. În acest context, ne vom ocupa de termenii cheie precum „Prompt”, „Model” și „Generative AI”. Explicația va fi oferită într-o limbaj clar și simplu, astfel încât să obții imediat o imagine de ansamblu. În plus, vei experimenta o demonstrație live în ChatGPT și Midjourney, care îți va arăta cum poți aplica practic acești termeni.

Cele mai importante descoperiri

• Un prompt este textul pe care îl introduci într-un instrument AI pentru a obține un răspuns.
• Un model este un sistem AI antrenat care a învățat să îndeplinească sarcini specifice.
• Generative AI creează conținut nou, cum ar fi texte, imagini și muzică, pe baza prompturilor tale.

Importanța unui prompt

Termenul „prompt” este esențial atunci când lucrezi cu inteligența artificială. Imaginează-ți că ești într-un restaurant și îți transmiți comanda chelnerului. Promptul tău este în acest caz comanda pe care o transmiți AI-ului. Definiția este simplă: un prompt este textul pe care îl introduci pentru a obține orice fel de răspuns sau output de la AI.

De exemplu, dacă soliciți în ChatGPT un post Instagram despre sfaturi pentru muncă de acasă, acesta este promptul tău. Cu cât îl formulezi mai clar și mai precis, cu atât rezultatul va fi mai bun. Un prompt general, cum ar fi „muncă de acasă”, este mult prea vag, în timp ce un prompt specific, cum ar fi „Formulează un post Instagram prietenos cu cinci sfaturi pentru lucru ergonomic de acasă”, este deja mult mai eficient.

Modelul

Ajungem acum la următorul termen: modelul. Un model este inima AI-ului și, într-un fel, motorul care procesează prompturile tale. Este un sistem AI antrenat care a fost alimentat cu cantități mari de date — inclusiv cărți, site-uri web și multe alte surse.

Funcționarea sa este determinată de parametri și o interfață. Parametrii sunt miliardele de valori pe care modelul le învață în timpul antrenamentului. Atunci când introduci promptul tău, modelul folosește acești parametri pentru a genera un output corespunzător. De exemplu: ChatGPT este un model de limbaj care a învățat să înțeleagă structura și sensul limbii și să formeze propoziții noi.

Generative AI

Când vorbim despre generative AI, ne referim la sisteme capabile să genereze conținut nou. Acesta poate include texte, imagini, audio și chiar muzică. Modelele de generative AI creează rezultate creative pe baza prompturilor. Spre deosebire de „AI de recunoaștere”, care doar analizează, AI-ul generativ produce date și texte noi care nu au existat anterior.

Un exemplu: ChatGPT poate redacta texte, în timp ce Midjourney poate genera imagini din descrieri. Aceste tehnologii variază semnificativ în abilitățile și domeniile lor de aplicare, motiv pentru care înțelegerea termenilor este crucială pentru a alege tehnologia potrivită pentru proiectul tău.

Alte termeni importați

Un alt aspect important sunt termenii precum antrenament și inferență.

• Antrenamentul este procesul complex prin care un model învață.
• Inferența denotă procesul prin care modelul antrenat oferă răspunsuri la prompturile tale.

În plus, există parametrii și hiperparametrii: parametrii sunt valorile pe care un model le învață în timpul antrenamentului, în timp ce hiperparametrii sunt setările care sunt definite înainte de antrenament, cum ar fi rata de învățare și volumul de date.

Conceptul de fine-tuning este de asemenea esențial. Acesta se referă la reantrenarea unui model existent pe date specifice pentru a-i optimiza performanța pentru aplicații particulare — de exemplu, în recunoașterea imaginilor medicale sau a textelor juridice.

Aplicarea AI în practică

Acum ajungem la aplicarea practică a tuturor acestor concepte teoretice. Mai întâi, vom genera un prompt simplu. Să scriem un e-mail către un client în care să-i facem o ofertă pentru gestionarea rețelelor sociale.

Un prompt simplu ar putea arăta astfel: „Scrie un e-mail către un client cu o ofertă pentru gestionarea rețelelor sociale.” Totuși, aceasta nu este încă optimă. Acum vom optimiza acest prompt. Îl putem formula mai precis și adăugăm informații specifice – cum ar fi numele clientului și detalii despre ofertă.

Un prompt optimizat ar putea arăta astfel: „Formulează un e-mail prietenos și profesionist către [numele clientului], în care să prezinți o ofertă pentru gestionarea rețelelor sociale lunare, inclusiv trei postări pe săptămână. Sublinează valoarea adăugată și solicită feedback.”

Cu acest prompt specific, obținem un rezultat mult mai bun, adaptat nevoilor clientului. Așadar, textele pentru e-mailul către client sunt acum create.

Acum avem nevoie de o imagine de antet potrivită pentru e-mailul nostru. Aici folosim Midjourney și introducem de asemenea un prompt precis pentru a genera imaginea.

Anterior, utilizarea Midjourney era restricționată la servere Discord, însă în prezent există interfețe prietenoase cu utilizatorul care simplifică procesul. Poți genera imaginea ta, descriind pur și simplu conținutul dorit, iar rezultatul va fi creat.

Rezumat – Explicarea termenilor AI simplu: Prompt, Model și Generative AI

Un prompt este inputul, iar cu cât este mai precis, cu atât mai bun va fi rezultatul. Modelul funcționează ca un motor învățat cu miliarde de parametri, în timp ce generative AI creează conținuturi în diferite formate. O mai bună înțelegere a termenilor precum „antrenament”, „inferență” și „fine-tuning” te va ajuta să optimizezi sistemele și să le aplici țintit. În demonstrația live, ai văzut cum poți rafina un exemplu simplu pentru a obține rezultate precise și eficiente.

Dacă ai întrebări, sunt aici să te ajut. Presupun că acum ai o înțelegere clară a termenilor centrali legati de AI. În următorul capitol ne vom dedica ingineriei prompturilor, unde vei învăța cum să concepi prompturi astfel încât ieșirile tale AI să fie corecte încă din prima fază.