Šta je generativna umjetna inteligencija?

Generativna umjetna inteligencija odnosi se na modele koji kreiraju novi sadržaj - tekst, slike, audio, video, kod, strukture podataka - na osnovu obrazaca naučenih iz velikih skupova podataka. Umjesto da samo označavaju ili rangiraju stvari, ovi sistemi proizvode nove izlaze koji podsjećaju na ono što su vidjeli, a da nisu tačne kopije. Zamislite: napišite paragraf, iscrtajte logo, napravite SQL kod, komponujte melodiju. To je osnovna ideja. [1]

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Šta je objašnjenje agentne umjetne inteligencije
Otkrijte kako agentna umjetna inteligencija autonomno planira, djeluje i uči tokom vremena.

🔗 Šta je skalabilnost umjetne inteligencije u praksi danas?
Saznajte zašto su skalabilni AI sistemi važni za rast i pouzdanost.

🔗 Šta je softverski okvir za vještačku inteligenciju
Razumjeti okvire umjetne inteligencije za višekratnu upotrebu koji ubrzavaju razvoj i poboljšavaju konzistentnost.

🔗 Mašinsko učenje naspram umjetne inteligencije: objašnjenje ključnih razlika
Uporedite koncepte, mogućnosti i upotrebu u stvarnom svijetu umjetne inteligencije i mašinskog učenja.

Zašto ljudi uopće stalno pitaju "Šta je generativna umjetna inteligencija?" 🙃

Jer se osjeća kao magija. Ukucate upit, a izađe nešto korisno - ponekad briljantno, ponekad neobično. To je prvi put da softver djeluje konverzacijsko i kreativno u velikim razmjerima. Osim toga, preklapa se s alatima za pretragu, asistente, analitiku, dizajn i razvoj, što zamagljuje kategorije i, iskreno, remeti budžete.

Šta čini generativnu vještačku inteligenciju korisnom ✅

• Brzina drafta - omogućava vam pristojan prvi pas apsurdno brzo.

• Sinteza obrazaca - spaja ideje iz različitih izvora koje možda ne biste povezali u ponedjeljak ujutro.

• Fleksibilni interfejsi - chat, glas, slike, API pozivi, dodaci; odaberite svoj put.

• Prilagođavanje - od jednostavnih obrazaca promptova do potpunog finog podešavanja na vašim vlastitim podacima.

• Složeni tokovi rada - lančani koraci za višefazne zadatke kao što su istraživanje → nacrt → nacrt → osiguranje kvaliteta.

• Korištenje alata - mnogi modeli mogu pozvati vanjske alate ili baze podataka tokom razgovora, tako da ne nagađaju samo.

• Tehnike poravnanja - pristupi poput RLHF-a pomažu modelima da se ponašaju korisnije i sigurnije u svakodnevnoj upotrebi. [2]

Budimo iskreni: ništa od ovoga ne čini ga kristalnom kuglom. Više je kao talentovani pripravnik koji nikad ne spava i povremeno halucinira bibliografiju.

Kratka verzija kako to funkcioniše 🧩

Većina popularnih tekstualnih modela koristi transformatore - arhitekturu neuronske mreže koja se ističe u uočavanju odnosa između sekvenci, tako da može predvidjeti sljedeći token na način koji se čini koherentnim. Za slike i video, difuzijski modeli su uobičajeni - oni uče da počnu od šuma i iterativno ga uklanjaju kako bi otkrili uvjerljivu sliku ili isječak. To je pojednostavljenje, ali korisno. [3][4]

• Transformeri : odlični u jeziku, obrascima zaključivanja i multimodalnim zadacima kada se tako obuče. [3]

• Difuzija : jaka kod fotorealističnih slika, konzistentnih stilova i kontrolisanih uređivanja putem uputa ili maski. [4]

Postoje i hibridi, postavke proširene pronalaženjem i specijalizirane arhitekture - gulaš se još uvijek krčka.

Tabela za poređenje: popularne opcije generativne umjetne inteligencije 🗂️

Namjerno nesavršeno - neke ćelije su pomalo neobične kako bi odražavale bilješke kupaca iz stvarnog svijeta. Cijene se mijenjaju, pa ih tretirajte kao stilove određivanja cijena , a ne kao fiksne brojeve.

Mala napomena: različiti dobavljači objavljuju različite sigurnosne sisteme, ograničenja cijena i politike. Uvijek pogledajte njihovu dokumentaciju - posebno ako šaljete kupcima.

Ispod haube: transformeri u jednom dahu 🌀

Transformatori koriste pažnje kako bi procijenili koji dijelovi ulaznih podataka su najvažniji u svakom koraku. Umjesto čitanja slijeva nadesno poput zlatne ribice sa baterijskom lampom, oni paralelno pregledavaju cijeli niz i uče obrasce poput tema, entiteta i sintakse. Taj paralelizam - i mnogo računanja - pomaže modelima da se skaliraju. Ako ste čuli za tokene i kontekstualne prozore, ovdje se to dešava. [3]

Ispod haube: difuzija u jednom dahu 🎨

Difuzijski modeli uče dva trika: dodaju šum slikama za učenje, a zatim obrću šum u malim koracima kako bi povratili realistične slike. Prilikom generiranja počinju od čistog šuma i vraćaju ga u koherentnu sliku koristeći naučeni proces uklanjanja šuma. To je neobično kao oblikovanje iz statičkog - nije savršena metafora, ali razumijete. [4]

Poravnanje, sigurnost i "molim te, nemoj se ponašati neozbiljno" 🛡️

Zašto neki modeli chata odbijaju određene zahtjeve ili postavljaju pojašnjavajuća pitanja? Važan dio je učenje potkrepljenjem iz ljudskih povratnih informacija (RLHF) : ljudi ocjenjuju uzorke izlaza, model nagrađivanja uči te preferencije, a osnovni model se podstiče da djeluje korisnije. To nije kontrola uma - to je upravljanje ponašanjem s ljudskim procjenama u petlji. [2]

Za organizacijski rizik, okviri poput NIST-ovog Okvira za upravljanje rizikom umjetne inteligencije - i njegovog Generativnog profila umjetne inteligencije - pružaju smjernice za procjenu sigurnosti, zaštite, upravljanja, porijekla i praćenja. Ako ovo primjenjujete na poslu, ovi dokumenti su iznenađujuće praktične kontrolne liste, a ne samo teorija. [5]

Kratka anegdota: U pilot radionici, tim za podršku je lančano povezao sažimanje → izdvajanje ključnih polja → nacrt odgovora → ljudski pregled . Lanac nije uklonio ljude; učinio je njihove odluke bržim i konzistentnijim kroz smjene.

Gdje generativna umjetna inteligencija blista, a gdje se spotiče 🌤️↔️⛈️

Sija na:

• Prvi nacrti sadržaja, dokumenti, e-poruke, specifikacije, slajdovi

• Sažeci dugog materijala koji radije ne biste čitali

• Pomoć pri kodiranju i smanjenje standardnih standarda

• Razmišljanje o nazivima, strukturama, testnim slučajevima, uputama

• Koncepti slika, vizualni elementi društvenih mreža, makete proizvoda

• Lagano vođenje računa o podacima ili SQL scaffolding

Spotiče se na:

• Činjenična preciznost bez pronalaženja ili alata

• Višekoračni proračuni kada nisu eksplicitno verifikovani

• Suptilna ograničenja domena u pravu, medicini ili finansijama

• Rubni slučajevi, sarkazam i dugotrajno znanje

• Obrada privatnih podataka ako ih ne konfigurirate ispravno

Zaštitne ograde pomažu, ali pravi potez je dizajn sistema : dodajte pretraživanje, validaciju, ljudski pregled i tragove revizije. Dosadno, da - ali dosadno je stabilno.

Praktični načini da ga iskoristite već danas 🛠️

• Pišite bolje, brže : nacrtajte → proširite → sažmite → ispolirajte. Ponavljajte dok ne zvuči kao vi.

• Istraživanje bez zečjih rupa : zatražite strukturirani sažetak s izvorima, a zatim potražite reference koje vas zaista zanimaju.

• Pomoć pri pisanju koda : objasnite funkciju, predložite testove, napravite plan refaktorisanja; nikada ne lijepite tajne.

• Poslovi s podacima : generiranje SQL kostura, regexa ili dokumentacije na nivou kolona.

• Ideja za dizajn : istražite vizualne stilove, a zatim predajte dizajneru na doradu.

• Operacije za korisnike : nacrti odgovora, namjere trijaže, sažimanje razgovora za primopredaju.

• Proizvod : kreirajte korisničke priče, kriterije prihvatanja i varijante teksta - zatim A/B testirajte ton.

Savjet: sačuvajte visokoučinkovite upute kao predloške. Ako jednom uspije, vjerojatno će ponovno raditi uz male prilagodbe.

Dubinska analiza: podsticanje koje zaista funkcioniše 🧪

• Dajte strukturu : uloge, ciljeve, ograničenja, stil. Modeli vole kontrolnu listu.

• Primjeri s nekoliko pokušaja : uključite 2-3 dobra primjera ulaznih podataka → idealan izlazni podaci.

• Razmišljajte postepeno : tražite obrazloženje ili postepene rezultate kada se složenost poveća.

• Zakačite glas : zalijepite kratki uzorak željenog tona i recite „kopiraj ovaj stil“.

• Postavljanje evaluacije : zatražite od modela da analizira vlastiti odgovor u odnosu na kriterije, a zatim ga revidira.

• Korištenje alata : pretraživanje podataka, web pretraga, kalkulatori ili API-ji mogu znatno smanjiti halucinacije. [2]

Ako se sjetiš samo jedne stvari: reci mu šta da ignoriše . Ograničenja su moć.

Podaci, privatnost i upravljanje - neprivlačni dijelovi 🔒

• Putanje podataka : razjasnite šta se evidentira, zadržava ili koristi za obuku.

• Lični podaci i tajne : nemojte ih prikazivati ​​u upitima osim ako vaša postavka to eksplicitno ne dozvoljava i ne štiti.

• Kontrole pristupa : tretirajte modele kao produkcijske baze podataka, a ne kao igračke.

• Evaluacija : praćenje kvalitete, pristranosti i odstupanja; mjerenje sa stvarnim zadacima, a ne vibracijama.

• Usklađivanje politika : mapirajte karakteristike prema NIST AI RMF kategorijama kako se kasnije ne biste iznenadili. [5]

Često postavljana pitanja koja dobijam stalno 🙋♀️

Je li kreativno ili samo remiksira?
Negdje između. Rekombinira obrasce na nove načine - ne ljudska kreativnost, ali često praktično.

Mogu li vjerovati činjenicama?
Vjeruj, ali provjeri. Dodajte pronalaženje ili korištenje alata za sve što ima visok ulog. [2]

Kako modeli slika postižu konzistentnost stila?
Brzo inženjerstvo plus tehnike poput kondicioniranja slike, LoRA adaptera ili finog podešavanja. Difuzijske osnove pomažu u konzistentnosti, iako tačnost teksta na slikama i dalje može biti nestabilna. [4]

Zašto modeli chata "ignorišu" rizične upite?
Tehnike usklađivanja poput RLHF-a i slojeva politika. Nije savršeno, ali sistematski korisno. [2]

Nova granica 🔭

• Multimodalno sve : besprijekornije kombinacije teksta, slike, zvuka i videa.

• Manji, brži modeli : efikasne arhitekture za slučajeve na uređajima i na rubu sistema.

• Čvršće petlje alata : agenti pozivaju funkcije, baze podataka i aplikacije kao da se ništa ne dešava.

• Bolje porijeklo : vodeni žig, podaci o sadržaju i sljedivi cjevovodi.

• Ugrađeno upravljanje : paketi za evaluaciju i kontrolni slojevi koji se osjećaju kao normalni alati za razvoj. [5]

• Modeli prilagođeni domenu : specijalizirane performanse pobjeđuju generičku elokvenciju za mnoge poslove.

Ako se čini da softver postaje saradnik - to je poenta.

Predugo, nisam pročitao/la - Šta je generativna umjetna inteligencija? 🧾

To je porodica modela koji generiraju novi sadržaj, a ne samo procjenjuju postojeći sadržaj. Tekstualni sistemi su obično transformatori koji predviđaju tokene; mnogi sistemi slika i videa su difuzijski modeli koji uklanjaju šum iz slučajnosti u nešto koherentno. Dobijate brzinu i kreativnu prednost, po cijenu povremenih samouvjerenih besmislica - koje možete ukrotiti pronalaženjem, alatima i tehnikama poravnanja poput RLHF-a . Za timove, slijedite praktične vodiče poput NIST AI RMF-a kako biste odgovorno isporučili sadržaj bez zaustavljanja. [3][4][2][5]

Reference

1. IBM - Šta je generativna umjetna inteligencija?
   pročitajte više

2. OpenAI - Usklađivanje jezičkih modela za praćenje instrukcija (RLHF)
   pročitajte više

3. NVIDIA Blog - Šta je Transformer Model?
   Pročitajte više

4. Zagrljaj lica - Difuzijski modeli (Jedinica 1)
   pročitajte više

5. NIST - Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (i generativni profil umjetne inteligencije)
   pročitajte više

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama