Pojmi umetne inteligence enostavno razloženi: Od izhodišča do generativne umetne inteligence

Ponori se v vznemirljiv svet umetne inteligence! V tem priročniku boš izvedel, katere osrednje izraze bi moral poznati, da bi izkoristil potencial AI orodij. Ne glede na to, ali si začetnik ali si že nekoliko bolj seznanjen s temo, ti jasne razlage izrazov, kot so „Poziv“, „Model“ in „Generativna AI“, bodo pomagale poglobiti tvoje znanje. Kot da to ne bi bilo dovolj, boš na koncu dobil tudi praktičen vpogled v uporabo teh izrazov s pomočjo žive predstavitve.

Najpomembnejša spoznanja

• Poziv je vprašanje, ki ga pošlješ AI. Bolj ko je natančen, boljši je odgovor.
• Model je usposobljen sistem AI, ki obdeluje ta vprašanja.
• Generativna AI je kategorija AI, ki je sposobna ustvarjati nove vsebine.

Navodila po korakih

Kaj je poziv?

Poziv je tvoja lastna naloga za AI. Predstavljaj si, da si v restavraciji in oddajaš svoje naročilo. V svetu AI je poziv besedilo, ki ga vneseš v orodje AI, da prejmeš ustrezen odgovor ali želeni rezultat. Na primer: "Napiši Instagram objavo o nasvetih za domače delo".

Da bi optimiziral kakovost svojih odgovorov, bi moral poskusiti oblikovati svoj poziv čim bolj jasno in natančno. Namesto da preprosto vneseš „domače delo“, bi lahko oblikoval specifično nalogo, kot je: „Napiši sproščeno Instagram objavo z petimi nasveti za ergonomsko delo od doma“.

Kaj je model?

Model je srce uporabe AI. To je motor, ki obdeluje vhodne podatke. Model je usposobljen sistem AI, ki je bil hranjen z ogromnimi količinami podatkov, vključno z knjigami in spletnimi stranmi. V bistvu se model uči prepoznavati vzorce in izvajati naloge, kot sta generiranje besedila ali prepoznavanje slik.

Vsak model se usposablja z milijardami parametrov, ki pomagajo prikazati odnose v besedilu. Ko vneseš svoj poziv, ti ti parametri uporabijo usposobljene informacije, da ustvarijo ustrezen izhod. Primer tega je ChatGPT-4, jezikovni model, ki se je naučil razumeti človeški jezik in oblikovati nove stavke.

Generativna AI

Generativna AI se nanaša na sisteme AI, ki so sposobni ustvarjati nove vsebine, bodisi v obliki besedila, slik, glasbe ali avdia. Nasprotno od tako imenovanih sistemov za prepoznavanje AI, ki analizirajo obstoječe podatke, generativna AI ustvarja nove podatke, ki jih do sedaj še ni bilo. Temelji na prej naučenih informacijah in ti omogoča ustvarjalno delo.

Nekatere znane aplikacije so ChatGPT, ki generira besedila, DALL-E in Midjourney, ki ustvarjata slike iz opisov, ter Jukebox od OpenAI, ki lahko komponira celotne glasbene skladbe. S tem se odpirajo vznemirljive možnosti v kreativnem oblikovanju in ustvarjanju vsebin.

Usposabljanje in inferenca

Kje je razlika med usposabljanjem in inferenco? To sta dva osrednja procesa v razvoju AI. Usposabljanje je zapleten proces, v katerem se model uči. Medtem se model oskrbi z ogromnimi nabori podatkov in optimizira. Inferenca pa se nanaša na trenutek, ko usposobljen model reagira na tvoje pozive.

Parametri proti hiperparametrom

V AI razlikujemo med parametri in hiperparametri. Parametri so vrednosti, ki jih model nauči med usposabljanjem, medtem ko so hiperparametri vnaprej določeni za upravljanje učnega procesa. Določajo na primer, kako hitro se model uči na naboru podatkov.

Podatkovni sklop in fino prilagajanje

Podatkovni sklop je celoten nabor podatkov, s katerim se usposablja model. Vsebine so lahko sestavljene iz besedil, slik, avdia ter mnogih drugih virov. Pomembno je omeniti tudi fino prilagajanje, torej ciljno ponovno usposabljanje modela z specifičnimi podatki za posebne primere uporabe.

Primer fino prilagajanja bi bil model, ki je bil specifično usposobljen za pravna ali medicinska besedila, da bi izjemno dobro deloval na tem specifičnem področju.

Praktična uporaba

Z naučenim znanjem o pozivih, modelih in generativni AI lahko zdaj oblikuješ natančne, visoko kakovostne poizvedbe za AI aplikacije. Naslednji primer prikazuje, kako preprosto poziv spremeniti v učinkovit poziv za boljše rezultate.

Najprej uporabi preprost poziv: „Napiši mi e-pošto stranki z enim splošnim ponudbo na družbenih medijih.“ Ta je zelo splošen in verjetno ne bo dal zadovoljivih rezultatov.

Zdaj optimizirajmo poziv: „Oblikuj prijazno, profesionalno e-pošto za [ime stranke], v kateri predstaviš ponudbo za mesečno upravljanje družbenih medijev s tremi objavami na teden. Poudari dodano vrednost in prosi za povratne informacije.“ S to specifikacijo boš prejel močno izboljšan rezultat.

Če želiš ponudbo vizualizirati, lahko uporabiš Midjourney za ustvarjanje ustrezne slike glave. To lahko pomaga, da bo e-pošta bolj privlačna in da bo vsebina privlačno predstavljena prejemniku.

Povzetek – ChatGPT Asistent: Opredelitev izrazov AI enostavno razložena

V tem priročniku si se naučil, kaj je poziv, kako delujejo modeli in kaj pomeni generativna AI. Zdaj poznaš razlike med usposabljanjem in inferenco ter med parametri in hiperparametri. Poleg tega si razumel pomen podatkovnih sklopov in fino prilagajanja. Praktična uporaba izrazov ti pokaže, kako lahko svoje poizvedbe za AI oblikuješ učinkoviteje in dosežeš visoko kakovostne rezultate.