Понимание основ ИИ: запрос, модель, генеративный ИИ

Понимание основных терминов, связанных с Искусственным Интеллектом, важно для эффективного использования этих технологий. В этом контексте мы обсудим ключевые термины, такие как «Prompt», «Модель» и «Генеративный ИИ». Объяснение будет дано на понятном и простом языке, чтобы ты сразу получил общее представление. Кроме того, ты увидишь живую демонстрацию в ChatGPT и Midjourney, которые покажут, как можно практическим образом применять эти термины.

Ключевые выводы

• Prompt — это текст, который ты вводишь в инструмент ИИ, чтобы получить ответ.
• Модель — это обученная система ИИ, которая научилась выполнять специфические задачи.
• Генеративный ИИ создает новый контент, такой как тексты, изображения и музыка, основываясь на твоих подсказках.

Значение подсказки

Термин «подсказка» является ключевым в работе с Искусственным Интеллектом. Представь, что ты в ресторане и передаешь официанту свой заказ. Твоя подсказка в этом случае — это заказ, который ты передаешь ИИ. Определение простое: подсказка — это текст, который ты вводишь, чтобы получить какой-либо ответ или вывод от ИИ.

Например, если ты запрашиваешь в ChatGPT пост в Instagram о советах по работе из дома, это твоя подсказка. Чем яснее и точнее ты её сформулируешь, тем лучше будет результат. Общая подсказка, такая как «Работа из дома», слишком расплывчата, в то время как специфическая подсказка, такая как «Сформулируй непринужденный пост в Instagram с пятью советами по эргономичной работе из дома», будет гораздо более эффективной.

Модель

Перейдем к следующему термину: модели. Модель — это сердце ИИ и своего рода мотор, который обрабатывает твои подсказки. Это обученная система ИИ, которая была обучена на больших объемах данных — к ним относятся книги, веб-сайты и многие другие источники.

Её работа определяется параметрами и интерфейсом. Параметры — это миллиарды значений, которые модель учит во время тренировки. Когда ты вводишь свою подсказку, модель использует эти параметры, чтобы сгенерировать подходящий вывод. Например: ChatGPT — это языковая модель, которая научилась понимать структуру и смысл языка и формировать новые предложения.

Генеративный ИИ

Когда мы говорим о генеративном ИИ, мы имеем в виду системы, которые могут создавать новый контент. Это могут быть тексты, изображения, аудио и даже музыка. Модели генеративного ИИ создают креативные результаты на основе подсказок. В отличие от «распознающего ИИ», который лишь анализирует, генеративный ИИ производит новые данные и тексты, которые ранее не существовали.

Например: ChatGPT может составлять тексты, в то время как Midjourney может генерировать изображения из описаний. Эти технологии сильно различаются по своим возможностям и областям применения, поэтому понимание терминов является ключевым для выбора подходящей технологии для твоего проекта.

Другие важные термины

Другим важным аспектом являются термины, такие как обучение и вывод.

• Обучение — это трудоемкий процесс, в котором модель учится.
• Вывод обозначает процесс, в котором обученная модель предоставляет ответы на твои подсказки.

Кроме того, есть параметры и гиперпараметры: параметры — это значения, которые модель изучает во время обучения, в то время как гиперпараметры — это настройки, которые определяются до обучения, такие как скорость обучения и объем данных.

Концепция дообучения также имеет решающее значение. Она относится к дообучению уже существующей модели на специфических данных для оптимизации её производительности для определенных приложений — например, для распознавания медицинских изображений или юридических текстов.

Применение ИИ на практике

Теперь перейдем к практическому применению всех этих теоретических концепций. Сначала сгенерируем простую подсказку. Давай напишем письмо клиенту, в котором предложим ему услугу по управлению социальными сетями.

Простая подсказка могла бы выглядеть так: «Напиши письмо клиенту с предложением по управлению социальными сетями». Но это еще не оптимально. Теперь мы улучшим эту подсказку. Мы сформулируем её более точно и добавим конкретные данные — например, имя клиента и детали предложения.

Оптимизированная подсказка могла бы выглядеть так: «Сформулируй дружелюбное и профессиональное письмо [Имя клиента], в котором ты представишь предложение по ежемесячному управлению социальными сетями, включая три поста в неделю. Подчеркни ценность и попроси оставить отзыв.»

С этой специфической подсказкой мы получаем гораздо лучший результат, который соответствует потребностям клиента. Таким образом, тексты для письма клиенту созданы.

Теперь нам нужно подобрать подходящее заглавное изображение для нашего письма. Здесь мы используем Midjourney и также вводим точную подсказку, чтобы сгенерировать изображение.

Ранее использование Midjourney было ограничено серверами Discord, но теперь существуют удобные интерфейсы, которые упрощают процесс. Ты можешь сгенерировать своё изображение, просто описывая желаемый контент, и результат будет создан.

Резюме — Объяснение понятий ИИ сделано просто: Подсказка, Модель и Генеративный ИИ

Подсказка — это ввод, и чем точнее, тем лучше будет результат. Модель выступает в качестве обучающего мотора с миллиардами параметров, в то время как генеративный ИИ создает контент в различных форматах. Лучшеe понимание таких терминов, как «обучение», «вывод» и «дообучение», помогает оптимизировать системы и использовать их целенаправленно. На живой демонстрации ты увидел, как можно дальше уточнять простой пример, чтобы достичь точных и эффективных результатов.

Если у тебя есть вопросы, я с удовольствием отвечу на них. Я предполагаю, что теперь у тебя есть четкое понимание центральных понятий ИИ. В следующей главе мы уделим внимание проектированию подсказок, где ты узнаешь, как создавать подсказки так, чтобы результаты от ИИ соответствовали твоим ожиданиям с самого начала.