Kaj je generativna umetna inteligenca?

Generativna umetna inteligenca se nanaša na modele, ki ustvarjajo novo vsebino – besedilo, slike, zvok, video, kodo, podatkovne strukture – na podlagi vzorcev, pridobljenih iz velikih naborov podatkov. Namesto da bi stvari zgolj označevali ali razvrščali, ti sistemi ustvarjajo nove rezultate, ki so podobni temu, kar so videli, ne da bi bili natančne kopije. Pomislite: napišite odstavek, upodobite logotip, napišite osnutek SQL-ja, sestavite melodijo. To je osrednja ideja. [1]

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je razloženo s agentno umetno inteligenco
Odkrijte, kako agentna umetna inteligenca avtonomno načrtuje, deluje in se uči skozi čas.

🔗 Kaj je skalabilnost umetne inteligence v praksi danes?
Spoznajte, zakaj so skalabilni sistemi umetne inteligence pomembni za rast in zanesljivost.

🔗 Kaj je programski okvir za umetno inteligenco
Razumeti ogrodja umetne inteligence za večkratno uporabo, ki pospešijo razvoj in izboljšajo doslednost.

🔗 Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco: pojasnjene ključne razlike
Primerjajte koncepte, zmogljivosti in uporabo umetne inteligence in strojnega učenja v resničnem svetu.

Zakaj ljudje sploh vedno sprašujejo "Kaj je generativna umetna inteligenca?" 🙃

Ker se zdi kot čarovnija. Vtipkaš poziv in iz njega pride nekaj uporabnega – včasih briljantnega, včasih nenavadnega. To je prvič, da se programska oprema zdi pogovorna in ustvarjalna v velikem obsegu. Poleg tega se prekriva z iskanjem, pomočniki, analitiko, oblikovanjem in orodji za razvoj, kar zamegljuje kategorije in, iskreno povedano, preobremenjuje proračune.

Kaj naredi generativno umetno inteligenco uporabno ✅

• Hitrost pri naboru - absurdno hitro vam omogoči spodoben prvi podaj.

• Sinteza vzorcev – združuje ideje iz različnih virov, ki jih v ponedeljek zjutraj morda ne bi povezali.

• Prilagodljivi vmesniki - klepet, glas, slike, klici API-jev, vtičniki; izberite svojo pot.

• Prilagoditev – od preprostih vzorcev pozivov do popolne prilagoditve lastnim podatkov.

• Sestavljeni poteki dela – verižni koraki za večstopenjske naloge, kot so raziskava → oris → osnutek → zagotavljanje kakovosti.

• Uporaba orodij – mnogi modeli lahko sredi pogovora pokličejo zunanja orodja ali baze podatkov, zato ne ugibajo zgolj.

• Tehnike poravnave – pristopi, kot je RLHF, pomagajo modelom, da se pri vsakodnevni uporabi obnašajo bolj koristno in varno. [2]

Bodimo iskreni: nič od tega ne dela iz tega kristalne krogle. Bolj je kot nadarjen pripravnik, ki nikoli ne spi in občasno halucinira bibliografijo.

Kratka različica delovanja 🧩

Večina priljubljenih besedilnih modelov uporablja transformatorje – arhitekturo nevronske mreže, ki je odlična pri odkrivanju odnosov med zaporedji, zato lahko napove naslednji žeton na način, ki se zdi koherenten. Za slike in videoposnetke difuzijski modeli – naučijo se začeti s šumom in ga iterativno odstraniti, da razkrijejo verodostojno sliko ali posnetek. To je poenostavitev, vendar uporabna. [3][4]

• Transformerji : odlični v jeziku, vzorcih sklepanja in večmodalnih nalogah, če so tako usposobljeni. [3]

• Difuzija : močna pri fotorealističnih slikah, doslednih slogih in nadzorovanih urejanjih prek pozivov ali mask. [4]

Obstajajo tudi hibridi, nastavitve z razširjenim iskanjem in specializirane arhitekture – enolončnica še vedno vre.

Primerjalna tabela: priljubljene možnosti generativne umetne inteligence 🗂️

Namerno nepopolne – nekatere celice so nekoliko nenavadne, da odražajo opombe kupcev iz resničnega sveta. Cene se spreminjajo, zato jih obravnavajte kot sloge oblikovanja cen , ne kot fiksne številke.

Majhna opomba: različni prodajalci objavljajo različne varnostne sisteme, omejitve cen in pravilnike. Vedno si oglejte njihovo dokumentacijo – še posebej, če pošiljate strankam.

Pod pokrovom motorja: transformatorji v enem dihu 🌀

Transformatorji uporabljajo pozornosti , da pretehtajo, kateri deli vhodnih podatkov so v vsakem koraku najpomembnejši. Namesto da bi brali od leve proti desni kot zlata ribica s svetilko, vzporedno pregledujejo celotno zaporedje in se učijo vzorcev, kot so teme, entitete in sintaksa. Ta vzporednost – in veliko računanja – pomaga modelom pri skaliranju. Če ste že slišali za žetone in kontekstna okna, potem je to tisto, kar se dogaja tukaj. [3]

Pod pokrovom motorja: difuzija v enem dihu 🎨

Difuzijski modeli se naučijo dveh trikov: dodati šum učnim slikam in nato obrniti šum, da dobijo realistične slike. Med generiranjem začnejo s čistim šumom in ga z naučenim postopkom odstranjevanja šuma pretvorijo nazaj v koherentno sliko. Nenavadno je kot kiparjenje iz statike – ni popolna metafora, ampak razumete. [4]

Poravnava, varnost in "prosim, ne bodite nepremišljeni" 🛡️

Zakaj nekateri modeli klepeta zavračajo določene zahteve ali postavljajo pojasnjevalna vprašanja? Pomemben del je učenje s krepitvijo iz človeških povratnih informacij (RLHF) : ljudje ocenjujejo vzorčne izhode, model nagrajevanja se nauči teh preferenc, osnovni model pa je spodbuden, da deluje bolj koristno. To ni nadzor uma – to je vedenjsko krmiljenje s človeškimi presojami v zanki. [2]

Za organizacijska tveganja ogrodja, kot je okvir za upravljanje tveganj z umetno inteligenco NIST – in njegov generativni profil umetne inteligence – zagotavljajo smernice za ocenjevanje varnosti, zaščite, upravljanja, izvora in spremljanja. Če to uvajate v službi, so ti dokumenti presenetljivo praktični kontrolni seznami, ne le teorija. [5]

Kratka anekdota: V pilotni delavnici je podporna ekipa povezala povzetek → izvleček ključnih polj → osnutek odgovora → človeški pregled . Veriga ni odstranila ljudi; njihove odločitve so bile hitrejše in bolj dosledne med izmenami.

Kje generativna umetna inteligenca blesti v primerjavi s kje se spotakne 🌤️↔️⛈️

Sije ob:

• Prvi osnutki vsebine, dokumenti, e-poštna sporočila, specifikacije, diapozitivi

• Povzetki dolgega gradiva, ki ga raje ne bi brali

• Pomoč pri kodiranju in zmanjšanje standardnih standardov

• Imena za brainstorming, strukture, testni primeri, pozivi

• Koncepti slik, vizualni elementi družbenih omrežij, makete izdelkov

• Lahkotno obdelavo podatkov ali SQL oder

Spotakne se ob:

• Dejstvena natančnost brez iskanja ali orodij

• Večstopenjski izračuni, kadar niso eksplicitno preverjeni

• Subtilne omejitve domen v pravu, medicini ali financah

• Robni primeri, sarkazem in dolgorepo znanje

• Obdelava zasebnih podatkov, če je ne konfigurirate pravilno

Zaščitne ograje pomagajo, toda prava poteza je zasnova sistema : dodajte iskanje, validacijo, človeški pregled in revizijske sledi. Dolgočasno, ja - ampak dolgočasno je stabilno.

Praktični načini uporabe še danes 🛠️

• Pišite bolje, hitreje : oris → razširi → stisni → izpopolni. Ponavljajte, dokler ne zveni kot vi.

• Raziskovanje brez zajčjih lukenj : zahtevajte strukturiran povzetek z viri in nato poiščite reference, ki vas dejansko zanimajo.

• Pomoč pri kodiranju : razložite funkcijo, predlagajte teste, napišite načrt refaktoriranja; nikoli ne prilepite skrivnosti.

• Podatkovna opravila : ustvarjanje ogrodja SQL, regularnih izrazov ali dokumentacije na ravni stolpcev.

• Oblikovalske ideje : raziščite vizualne sloge in jih nato predajte oblikovalcu v dodelavo.

• Upravljanje strank : osnutki odgovorov, triaža, povzemanje pogovorov za predajo.

• Izdelek : ustvarite uporabniške zgodbe, merila sprejemljivosti in različice besedila – nato A/B testirajte ton.

Nasvet: shranite visoko učinkovite pozive kot predloge. Če deluje enkrat, bo verjetno delovalo znova z manjšimi prilagoditvami.

Poglobljen vpogled: spodbujanje, ki dejansko deluje 🧪

• Določite strukturo : vloge, cilje, omejitve, slog. Modeli imajo radi kontrolni seznam.

• Nekaj ​​primerov : vključite 2–3 dobre primere vhodnih podatkov → idealen izhod.

• Razmišljajte postopno : ko se kompleksnost poveča, zahtevajte sklepanje ali postopno postopno ustvarjanje rezultatov.

• Pripnite glas : prilepite kratek vzorec želenega tona in recite »zrcali ta slog«.

• Nastavi vrednotenje : prosite model, naj analizira svoj odgovor glede na merila, nato pa ga popravi.

• Uporaba orodij : iskanje po spletu, kalkulatorji ali API-ji lahko znatno zmanjšajo halucinacije. [2]

Če si zapomnite samo eno stvar: povejte mu, kaj naj ignorira . Omejitve so moč.

Podatki, zasebnost in upravljanje – neglamurozni deli 🔒

• Poti podatkov : pojasnite, kaj se beleži, hrani ali uporablja za učenje.

• Osebni podatki in skrivnosti : ne vključujte jih v pozive, razen če vaša nastavitev to izrecno dovoljuje in ščiti.

• Nadzor dostopa : z modeli ravnajte kot s produkcijskimi bazami podatkov, ne kot z igračami.

• Vrednotenje : spremljanje kakovosti, pristranskosti in odklona; merjenje z dejanskimi nalogami, ne z vibracijami.

• Usklajevanje politik : preslikajte funkcije v kategorije NIST AI RMF, da vas kasneje ne bo presenetilo. [5]

Pogosta vprašanja, ki jih dobivam ves čas 🙋♀️

Je ustvarjalno ali le remiksira?
Nekje vmes. Rekombinira vzorce na nove načine – ne človeška ustvarjalnost, ampak pogosto priročno.

Ali lahko zaupam dejstvom?
Zaupaj, a preveri. Za vse, kar je pomembno, dodajte iskanje ali uporabo orodij. [2]

Kako dosežejo slogovno skladnost slikovni modeli?
Hitro inženirstvo in tehnike, kot so obdelava slik, adapterji LoRA ali fino nastavljanje. Difuzijske osnove pomagajo pri skladnosti, čeprav je lahko natančnost besedila na slikah še vedno nihajna. [4]

Zakaj modeli klepeta "ignorirajo" tvegane pozive?
Tehnike usklajevanja, kot sta RLHF in plasti politik. Niso popolne, vendar sistematično koristne. [2]

Nastajajoča meja 🔭

• Večmodalno vse : bolj brezhibne kombinacije besedila, slike, zvoka in videa.

• Manjši, hitrejši modeli : učinkovite arhitekture za primere na napravi in ​​na robu.

• Tesnejše zanke orodij : agenti kličejo funkcije, baze podatkov in aplikacije, kot da ne gre za nič.

• Boljši izvor : vodni žig, poverilnice vsebine in sledljivi cevovodi.

• Vgrajeno upravljanje : paketi za ocenjevanje in kontrolne plasti, ki se zdijo kot običajna orodja za razvoj. [5]

• Modeli, prilagojeni domeni : specializirana zmogljivost premaga generično zgovornost pri mnogih delovnih mestih.

Če se zdi, da programska oprema postaja sodelavec - to je bistvo.

Predolgo, nisem prebral - Kaj je generativna umetna inteligenca? 🧾

Gre za družino modelov, ki ustvarjajo novo vsebino in ne le presojajo obstoječo. Besedilni sistemi so običajno transformatorji , ki napovedujejo žetone; mnogi slikovni in video sistemi so difuzijski modeli, ki naključnost odpravljajo v nekaj koherentnega. Pridobite hitrost in ustvarjalni vzvod, za ceno občasnih samozavestnih nesmiselnosti – ki jih lahko ukrotite z iskanjem, orodji in tehnikami poravnave, kot je RLHF . Za ekipe sledite praktičnim vodnikom, kot je NIST AI RMF, da bi odgovorno pošiljali brez ustavljanja. [3][4][2][5]

Reference

1. IBM - Kaj je generativna umetna inteligenca?
   Preberi več

2. OpenAI - Usklajevanje jezikovnih modelov za sledenje navodilom (RLHF)
   preberi več

3. Blog NVIDIA - Kaj je model Transformer?
   Preberi več

4. Objemajoči obraz - Difuzijski modeli (1. enota tečaja)
   preberi več

5. NIST - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence (in generativni profil umetne inteligence)
   preberite več

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas