Förstå grunderna i AI: Prompt, modell, generativ AI

Att förstå de grundläggande termerna som är kopplade till artificiell intelligens är avgörande för att kunna använda dessa teknologier effektivt. I detta sammanhang kommer vi att behandla nyckelbegrepp som „Prompt“, „Modell“ och „Generativ AI“. Förklaringen sker på ett klart och enkelt språk, så att du direkt får en överblick. Dessutom kommer du att få en live-demo i ChatGPT och Midjourney som visar hur du kan tillämpa dessa begrepp praktiskt.

Viktigaste insikter

• En prompt är den text som du skriver in i ett AI-verktyg för att få ett svar.
• En modell är ett tränat AI-system som har lärt sig att utföra specifika uppgifter.
• Generativ AI skapar nytt innehåll som texter, bilder och musik baserat på dina prompts.

Betydelelsen av en Prompt

Begreppet „Prompt“ är avgörande i hanteringen av artificiell intelligens. Föreställ dig att du är på en restaurang och ger servitören din beställning. Din prompt är i detta fall beställningen som du överför till AI:n. Definitionen är enkel: En prompt är den text som du skriver in för att få något slags svar eller output från AI:n.

Om du till exempel begär en Instagram-post om tips för hemarbete i ChatGPT, är det din prompt. Ju tydligare och mer exakt du formulerar den, desto bättre blir resultatet. En allmän prompt som „Hemarbete“ är alldeles för vag, medan en specifik prompt som „Formulera en avslappnad Instagram-post med fem tips för ergonomiskt arbete hemma“ är mycket effektivare.

Modellen

Låt oss gå vidare till nästa begrepp: modellen. En modell är hjärtat av AI och på sätt och vis motorn som bearbetar dina prompts. Det är ett tränat AI-system som har matat med stora mängder data – inklusive böcker, webbplatser och många andra källor.

Hur den fungerar bestäms av parametrar och ett gränssnitt. Parametrarna är de miljarder av värden som modellen lär sig under träningen. När du skriver in din prompt använder modellen dessa parametrar för att generera en lämplig output. Till exempel: ChatGPT är en språkmodell som har lärt sig att förstå strukturen och meningen med språk och att skapa nya meningar.

Generativ AI

När vi pratar om generativ AI syftar vi på system som kan skapa nytt innehåll. Det kan vara texter, bilder, ljud och till och med musik. Generativa AI-modeller skapar kreativa resultat baserat på prompts. Till skillnad från „igenkännings-AI“, som bara analyserar, producerar generativ AI nya data och texter som inte fanns innan.

Ett exempel: ChatGPT kan skriva texter medan Midjourney kan generera bilder utifrån beskrivningar. Dessa teknologier varierar kraftigt i sina kapabiliteter och användningsområden, vilket gör att förståelsen av begreppen är avgörande för att välja rätt teknologi för ditt projekt.

Ytterligare viktiga termer

En annan viktig aspekt är termer som träning och inferens.

• Träning är den omfattande processen där en modell lär sig.
• Inferens avser processen där den tränade modellen ger svar på dina prompts.

Dessutom finns det parametrar och hyperparametrar: parametrar är de värden som en modell lär sig under träningen, medan hyperparametrar är de inställningar som definieras före träningen, som till exempel inlärningshastighet och datamängd.

Konceptet finetuning är också avgörande. Det syftar på att efterträna en redan existerande modell på specifika data för att optimera dess prestation för vissa tillämpningar – exempelvis vid igenkänning av medicinska bilder eller juridiska texter.

Tillämpning av AI i praktiken

Nu går vi vidare till den praktiska tillämpningen av alla dessa teoretiska begrepp. Först ska vi generera en enkel prompt. Låt oss skriva ett e-postmeddelande till en kund där vi ger ett erbjudande om sociala medier-hantering.

En enkel prompt kan se ut så här: „Skriv ett e-postmeddelande till en kund med ett erbjudande om sociala medier-hantering.“ Men det är fortfarande inte optimalt. Nu optimerar vi denna prompt. Vi formulerar den mer exakt och lägger till specifik information – som kundens namn och detaljer om erbjudandet.

En optimerad prompt skulle då kunna se ut så här: „Formulera ett vänligt och professionellt e-postmeddelande till [Kundens namn] där du presenterar ett erbjudande om månatlig sociala medier-hantering, inklusive tre inlägg per vecka. Betona mervärdet och be om återkoppling.“

Med denna specifika prompt får vi ett mycket bättre resultat som är skräddarsytt efter kundens behov. Därmed är texterna för e-post till kunden skapade.

Nu behöver vi också en passande headerbild för vårt e-postmeddelande. Här använder vi Midjourney och skriver också in en exakt prompt för att generera bilden.

Tidigare var användningen av Midjourney begränsad till Discord-servrar, men numera finns det användarvänliga gränssnitt som förenklar processen. Du kan få din bild genererad genom att bara beskriva önskat innehåll, och resultatet skapas.

Sammanfattning – AI-begreppsförklaring förenklad: Prompt, Modell och Generativ AI

En prompt är inmatningen, och ju mer exakt den är, desto bättre blir resultatet. Modellen fungerar som en lärande motor med miljarder av parametrar, medan generativ AI skapar innehåll i olika format. En bättre förståelse av begrepp som „Träning“, „Inferens“ och „Finetuning“ hjälper dig att optimera systemen och använda dem mer effektivt. I live-demon har du sett hur man kan vidareutveckla ett enkelt exempel för att uppnå precisa och effektiva resultat.

Om du har några frågor, står jag gärna till tjänst. Jag förutsätter att du nu har en klar förståelse för de centrala begreppen inom AI. I nästa kapitel kommer vi att fokusera på Prompt Engineering, där du kommer att lära dig hur du kan utforma prompts så att dina AI-utdata passar från början.