Погрузитесь в увлекательный мир Искусственного Интеллекта! В этом руководстве вы узнаете, какие ключевые термины вам следует знать, чтобы полностью раскрыть потенциал ИИ-инструментов. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или уже немного знакомы с темой, четкие объяснения таких терминов, как «Промпт», «Модель» и «Генеративный ИИ», помогут вам углубить ваши знания. И как будто этого недостаточно, в конце вы также получите практическое представление о применении этих терминов с помощью живой демонстрации.
Ключевые выводы
- Промпт — это запрос, который вы отправляете ИИ. Чем точнее он, тем лучше ответ.
- Модель — это обученная ИИ-система, которая обрабатывает эти запросы.
- Генеративный ИИ — это категория ИИ, способная создавать новый контент.
Пошаговая инструкция
Что такое промпт?
Промпт — это ваш собственный запрос к ИИ. Представьте, что вы находитесь в ресторане и делаете заказ. В мире ИИ промпт — это текст, который вы вводите в ИИ-инструмент, чтобы получить подходящий ответ или желаемый результат. Например: "Напишите пост в Instagram о советах по домашнему офису".
Чтобы оптимизировать качество ваших ответов, вам следует стараться формулировать ваш промпт как можно более ясно и точно. Вместо того, чтобы просто ввести «Домашний офис», вы могли бы сформулировать конкретный запрос, например: «Напишите неформальный пост в Instagram с пятью советами по эргономичной работе в домашних условиях».
Что такое модель?
Модель — это сердце ИИ-приложения. Это двигатель, который обрабатывает входные данные. Модель — это обученная ИИ-система, которая была обучена на огромных объемах данных, включая книги и веб-сайты. По сути, модель учится распознавать шаблоны и выполнять задачи, такие как генерация текста или распознавание изображений.
Каждая модель обучается с использованием миллиардов параметров, которые помогают моделировать взаимосвязи в тексте. Когда вы вводите свой промпт, эти параметры используют обученную информацию, чтобы сгенерировать подходящий выход. Примером этого является ChatGPT-4, языковая модель, которая научилась понимать человеческий язык и формировать новые предложения.
Генеративный ИИ
Генеративный ИИ относится к ИИ-системам, способным создавать новый контент, будь то текст, изображения, музыка или аудио. В отличие от так называемых ИИ-распознавателей, которые анализируют существующие данные, генеративный ИИ создает новые данные, которых раньше не существовало. Он основывается на ранее изученной информации и дает вам возможность работать креативно.
Некоторые известные приложения включают ChatGPT, который генерирует тексты, DALL-E и Midjourney, которые создают изображения из описаний, и Jukebox от OpenAI, который может композировать полные музыкальные произведения. Это открывает захватывающие возможности в творческом дизайне и создании контента.
Обучение и вывод
В чем разница между обучением и выводом? Это два центральных процесса в разработке ИИ. Обучение — это трудоемкий процесс, в ходе которого модель учится. Модель в это время снабжается огромными наборами данных и оптимизируется. Вывод, с другой стороны, относится к моменту, когда обученная модель реагирует на ваши промпты.
Параметры против гиперпараметров
В ИИ различают параметры и гиперпараметры. Параметры — это значения, которые модель изучает в процессе обучения, в то время как гиперпараметры задаются заранее, чтобы контролировать процесс обучения. Они определяют, например, как быстро модель обучается на наборе данных.
Набор данных и дообучение
Набор данных — это полная совокупность данных, с которой обучается модель. Содержимое может состоять из текстов, изображений, аудио и многих других источников. Важно упомянуть также дообучение, то есть целенаправленное обучение модели с использованием специфических данных для особых случаев применения.
Примером дообучения может быть модель, которая была специально обучена на юридических или медицинских текстах, так что она работает исключительно хорошо в этой конкретной области.
Практическое применение
С освоенными знаниями о промптах, моделях и генеративном ИИ теперь можно формулировать целенаправленные, качественные запросы к ИИ-приложениям. Следующий пример демонстрирует, как преобразовать простой промпт в эффективный промпт для получения лучших результатов.
Сначала используйте простой промпт: «Напишите мне электронное письмо клиенту с предложением в социальных сетях». Это очень общее и, вероятно, даст недостаточные результаты.
Теперь оптимизируем промпт: «Сформулируйте дружелюбное, профессиональное электронное письмо для [имя клиента], в котором вы делаете предложение по ежемесячному управлению социальными сетями с тремя постами в неделю. Подчеркните ценность и попросите о обратной связи.» Благодаря этой спецификации вы получите значительно улучшенный результат.
Если вы хотите визуализировать предложение, вы можете использовать Midjourney, чтобы создать подходящее заглавное изображение. Это может помочь сделать электронное письмо более привлекательным и представить содержание для получателя в привлекательном виде.
Обобщение – Ассистенты ChatGPT: Определение терминов ИИ простым языком
В этом руководстве вы узнали, что такое промпт, как работают модели и что означает генеративный ИИ. Теперь вы знаете различия между обучением и выводом, а также между параметрами и гиперпараметрами. Кроме того, вы поняли значение наборов данных и дообучения. Практическое применение терминов показывает, как сделать ваши запросы к ИИ более эффективными и получать качественные результаты.
Часто задаваемые вопросы
Что такое промпт?Промпт — это ввод или запрос, который вы делаете ИИ, чтобы получить ответ.
Что такое модель?Модель — это обученная ИИ-система, предназначенная для выполнения задач, таких как генерация текстов или распознавание изображений.
Что такое генеративный ИИ?Генеративный ИИ генерирует новый контент, такой как текст, изображения или музыка, вместо того чтобы просто анализировать существующие данные.
В чем разница между обучением и выводом?Обучение — это процесс изучения для модели, в то время как вывод — это момент, когда модель реагирует на ваши промпты.
Что такое параметры и гиперпараметры?Параметры — это значения, которые модель изучает, а гиперпараметры — это настройки, которые определяются до обучения.
