Dyka in den spännande världen av Artificiell Intelligens! I den här guiden får du veta vilka centrala begrepp du bör känna till för att fullt ut utnyttja potentialen hos AI-verktyg. Oavsett om du är nybörjare eller redan har lite mer erfarenhet inom ämnet, kommer de tydliga förklaringarna av begrepp som „Prompt“, „Modell“ och „Generativ AI“ att hjälpa dig att fördjupa din kunskap. Som om det inte vore nog, får du också en praktisk inblick i tillämpningen av dessa begrepp med en live-demo i slutet.
Viktigaste insikter
- En prompt är den förfrågan som du skickar till AI:n. Ju mer exakt den är, desto bättre blir svaret.
- En modell är det tränade AI-systemet som hanterar dessa förfrågningar.
- Generativ AI är den kategori av AI som kan skapa nytt innehåll.
Steg-för-steg-guide
Vad är en prompt?
En prompt är din egen beställning till AI:n. Föreställ dig att du är på en restaurang och lämnar din beställning. I AI-världen är en prompt den text som du skriver in i ett AI-verktyg för att få ett passande svar eller ett önskat resultat. Till exempel: "Skriv ett Instagram-inlägg om tips för att arbeta hemifrån".
För att optimera kvaliteten på dina svar, bör du försöka formulera din prompt så klart och precist som möjligt. Istället för att helt enkelt skriva "Arbeta hemifrån", kan du formulera en specifik begäran, som: "Skriv ett avslappnat Instagram-inlägg med fem tips för ergonomiskt arbete hemifrån".
Vad är en modell?
Modellen är kärnan i AI-tillämpningen. Det är motorn som bearbetar inmatningen. En modell är ett tränat AI-system som har matats med stora datamängder, inklusive böcker och webbplatser. I grunden lär sig modellen att känna igen mönster och utföra uppgifter som textgenerering eller bildigenkänning.
Varje modell tränas med miljarder av parametrar som hjälper till att avbilda relationerna i texten. När du skriver in din prompt, använder dessa parametrar den tränade informationen för att producera en passande utdata. Ett exempel på detta är ChatGPT-4, en språkmodell som har lärt sig att förstå mänskligt språk och skapa nya meningar.
Generativ AI
Generativ AI syftar på AI-system som är kapabel att skapa nytt innehåll, oavsett om det är i form av text, bilder, musik eller ljud. Till skillnad från så kallade igenkännings-AI:er som analyserar befintliga data, producerar en generativ AI nya data som inte har funnits tidigare. Den bygger på tidigare inlärd information och ger dig möjlighet att arbeta kreativt.
Några kända tillämpningar är ChatGPT som genererar texter, DALL-E och Midjourney, som skapar bilder utifrån beskrivningar, och Jukebox från OpenAI, som kan komponera kompletta musikstycken. Detta öppnar upp spännande möjligheter inom kreativt skapande och innehållsskapande.
Träning och Inferens
Vad är skillnaden mellan träning och inferens? De är båda centrala processer inom AI-utveckling. Träning är den arbetsintensiva processen där modellen lär sig. Under tiden matas modellen med stora datamängder och optimeras. Inferens å sin sida hänvisar till ögonblicket då den tränade modellen reagerar på dina prompts.
Parametrar vs. Hyperparametrar
Inom AI görs en åtskillnad mellan parametrar och hyperparametrar. Parametrar är de värden som modellen lär sig under träning, medan hyperparametrar ställs in i förväg för att styra lärandeprocessen. De bestämmer till exempel hur snabbt en modell tränas på ett dataset.
Dataset och Fine-Tuning
Ett dataset är den kompletta datamängden som en modell tränas med. Innehållet kan bestå av texter, bilder, ljud såväl som många andra källor. Viktigt att nämna är också fine-tuning, det vill säga den specifika efterträningsprocessen av en modell med specifika data för särskilda tillämpningar.
Ett exempel på fine-tuning skulle vara en modell som specifikt tränas på juridiska eller medicinska texter så att den fungerar exceptionellt bra inom detta specifika område.
Praktisk tillämpning
Med den kunskap du har fått om prompts, modeller och generativ AI kan du nu formulera riktade, högkvalitativa förfrågningar till AI-tillämpningar. Det följande exemplet visar hur man omvandlar en enkel prompt till en effektiv prompt för att få bättre resultat.
Först, använd en enkel prompt: "Skriv ett mejl till en kund med ett erbjudande om sociala medier." Denna är mycket allmän och kommer förmodligen att ge otillräckliga resultat.
Nu optimerar vi prompten: "Formulera ett vänligt, professionellt mejl till [kundens namn], där du lägger fram ett erbjudande om månatlig social media-management med tre inlägg per vecka. Betona värdet och be om återkoppling." Genom denna specifikation får du ett avsevärt förbättrat resultat.
Om du vill visualisera erbjudandet kan du använda Midjourney för att skapa en passande header-bild. Detta kan hjälpa till att göra mejlet mer tilltalande och presentera innehållet på ett engagerande sätt för mottagaren.
Sammanfattning – ChatGPT-assistenten: Definition av AI-begrepp förklarade enkelt
I denna guide har du lärt dig vad en prompt är, hur modeller fungerar och vad generativ AI betyder. Du känner nu till skillnaderna mellan träning och inferens samt mellan parametrar och hyperparametrar. Dessutom har du förstått betydelsen av datasets och fine-tuning. Den praktiska tillämpningen av begreppen visar dig hur du kan göra dina förfrågningar till AI mer effektiva och uppnå högkvalitativa resultat.
FAQ
Vad är en prompt?En prompt är den inmatning eller förfrågan som du riktar till AI:n för att få ett svar.
Vad är en modell?En modell är ett tränat AI-system som är utformat för att utföra uppgifter som att generera texter eller känna igen bilder.
Vad är generativ AI?Generativ AI skapar nytt innehåll som texter, bilder eller musik, istället för att bara analysera befintliga data.
Vad är skillnaden mellan träning och inferens?Träning är processen där modellen lär sig, medan inferens är ögonblicket då modellen reagerar på dina prompts.
Vad är parametrar och hyperparametrar?Parametrar är värden som modellen lär sig, och hyperparametrar är inställningar som fastställs före träningen.
