Што е генеративна вештачка интелигенција?

Генеративната вештачка интелигенција се однесува на модели кои создаваат нова содржина - текст, слики, аудио, видео, код, структури на податоци - врз основа на шеми научени од големи збирки на податоци. Наместо само да етикетираат или рангираат работи, овие системи произведуваат нови резултати кои личат на она што го виделе, без да бидат точни копии. Размислете: напишете пасус, рендерирајте лого, нацртајте SQL, компонирајте мелодија. Тоа е основната идеја. [1]

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Што е објаснето како агентска вештачка интелигенција
Откријте како агентската вештачка интелигенција автономно планира, дејствува и учи со текот на времето.

🔗 Што е скалабилност на вештачката интелигенција во пракса денес
Дознајте зошто скалабилните системи со вештачка интелигенција се важни за растот и сигурноста.

🔗 Што е софтверска рамка за вештачка интелигенција
Разберете ги повеќекратно употребливите рамки на вештачката интелигенција кои го забрзуваат развојот и ја подобруваат конзистентноста.

🔗 Машинско учење наспроти вештачка интелигенција: објаснување на клучните разлики
Споредете ги концептите, можностите и нивната употреба во реалниот свет со вештачка интелигенција и машинско учење.

Зошто луѓето постојано прашуваат „Што е генеративна вештачка интелигенција?“ 🙃

Бидејќи се чувствува како магија. Пишувате порака, и излегува нешто корисно - понекогаш брилијантно, понекогаш чудно. Ова е прв пат софтверот да изгледа разговорлив и креативен во голем обем. Плус, се преклопува со алатките за пребарување, асистенти, аналитика, дизајн и развој, што ги замаглува категориите и, искрено, ги намалува буџетите.

Што ја прави генеративната вештачка интелигенција корисна ✅

• Брзина на драфтот - ви овозможува пристојно прво додавање апсурдно брзо.

• Синтеза на шеми - спојува идеи од различни извори со кои можеби нема да се поврзете во понеделник наутро.

• Флексибилни интерфејси - разговор, глас, слики, API повици, додатоци; изберете ја вашата патека.

• Прилагодување - од лесни шаблони за инструкции до целосно фино подесување на вашите сопствени податоци.

• Сложени работни процеси - низа чекори за повеќестепени задачи како истражување → преглед → нацрт → проверка на квалитетот.

• Употреба на алатки - многу модели можат да повикаат надворешни алатки или бази на податоци за време на разговорот, за да не нагаѓаат само.

• Техники на усогласување - пристапите како моделите за помош на RLHF се однесуваат покорисно и побезбедно во секојдневната употреба. [2]

Да бидеме искрени: ништо од ова не го прави кристална топка. Повеќе е како талентиран практикант кој никогаш не спие и повремено халуцинира библиографија.

Кратка верзија за тоа како функционира 🧩

Повеќето популарни текстуални модели користат трансформатори - архитектура на невронска мрежа која се истакнува во забележувањето на врските низ низите, така што може да го предвиди следниот токен на начин што се чувствува кохерентен. За слики и видео, дифузиските модели се вообичаени - тие учат да почнуваат од шум и итеративно да го отстрануваат за да откријат веродостојна слика или клип. Тоа е поедноставување, но корисно. [3][4]

• Трансформери : одлични во јазикот, шемите на расудување и мултимодалните задачи кога се обучени на тој начин. [3]

• Дифузија : силен кај фотореалистични слики, конзистентни стилови и контролирани уредувања преку инструкции или маски. [4]

Исто така, постојат хибриди, поставувања со зголемено пребарување и специјализирани архитектури - чорбата сè уште крчка.

Табела за споредба: популарни опции за генеративна вештачка интелигенција 🗂️

Намерно несовршени - некои ќелии се малку чудни за да ги одразат забелешките на купувачите во реалниот свет. Цените се менуваат, затоа третирајте ги како стилови на цени , а не како фиксни бројки.

Мала забелешка: различни добавувачи објавуваат различни безбедносни системи, ограничувања на цените и политики. Секогаш погледнете ја нивната документација - особено ако вршите испорака до клиенти.

Под хаубата: трансформери во еден здив 🌀

Трансформаторите користат за внимание за да проценат кои делови од влезот се најважни во секој чекор. Наместо да читаат од лево кон десно како златна рипка со фенерче, тие паралелно гледаат низ целата секвенца и учат шеми како што се теми, ентитети и синтакса. Тој паралелизам - и многу пресметување - им помага на моделите да се скалираат. Ако сте слушнале за токени и контекстуални прозорци, тука е местото каде што се работи. [3]

Под хаубата: дифузија во еден здив 🎨

Дифузиските модели учат два трика: додаваат шум на сликите за обука, а потоа менуваат шумот во мали чекори за да обноват реалистични слики. Во времето на генерирање, тие почнуваат од чист шум и го враќаат во кохерентна слика користејќи го научениот процес на отстранување на шум. Чудно е како вајање од статички артерии - не е совршена метафора, но разбирате. [4]

Усогласување, безбедност и „ве молам, немојте да бидете непослушни“ 🛡️

Зошто некои модели за разговор одбиваат одредени барања или поставуваат разјаснувачки прашања? Голем дел е засиленото учење од човечки повратни информации (RLHF) : луѓето ги оценуваат примероците од резултатите, моделот за награда ги учи тие преференции, а основниот модел е поттикнат да дејствува покорисно. Не станува збор за контрола на умот - туку за управување со однесувањето со човечки проценки во јамката. [2]

За организациски ризик, рамки како што е NIST AI Risk Management Framework - и нејзиниот Generative AI Profile - даваат насоки за евалуација на безбедноста, сигурноста, управувањето, потеклото и следењето. Ако го спроведувате ова на работа, овие документи се изненадувачки практични контролни листи, а не само теорија. [5]

Кратка анегдота: Во пилот-работилница, тим за поддршка синџирирано сумираше → извлече клучни полиња → нацрт-одговор → човечки преглед . Синџирот не ги отстрани луѓето; ги направи нивните одлуки побрзи и поконзистентни во сите смени.

Каде генеративната вештачка интелигенција блеска наспроти каде што не успева 🌤️↔️⛈️

Сјае во:

• Први нацрти на содржина, документи, е-пошта, спецификации, слајдови

• Резимеа на долг материјал што не би сакале да го прочитате

• Помош при кодирање и намалување на стандардните шаблони

• Размислување за имиња, структури, тест случаи, потсетници

• Концепти на слики, социјални визуелизации, макети на производи

• Лесно обработување на податоци или SQL скеле

Се сопнува на:

• Фактичка прецизност без пребарување или алатки

• Пресметки во повеќе чекори кога не се експлицитно потврдени

• Суптилни ограничувања во доменот во правото, медицината или финансиите

• Остри случаи, сарказам и долго опашко знаење

• Ракување со приватни податоци ако не го конфигурирате правилно

Заштитните огради помагаат, но правилниот потег е дизајнот на системот : додадете пребарување, валидација, човечка проверка и ревизорски траги. Досадно, да - но досадното е стабилно.

Практични начини да го користите денес 🛠️

• Пишувај подобро, побрзо : контури → прошири → компресирај → дополни. Повторувај додека не звучи како тебе.

• Истражувајте без зајачки дупки : побарајте структуриран извештај со извори, а потоа тргнете по референците што навистина ви се важни.

• Помош при кодирање : објаснување на функција, предлагање тестови, изготвување план за рефакторирање; никогаш не лепење тајни.

• Задачи за податоци : генерирање на SQL скелети, regex или документација на ниво на колони.

• Идеја за дизајн : истражете визуелни стилови, а потоа предајте му се на дизајнер за завршна обработка.

• Опери на клиентот : нацрт-одговори, тријажа на намери, сумирање на разговори за предавање.

• Производ : креирајте кориснички приказни, критериуми за прифаќање и варијанти на копирање - потоа A/B тестирање на тонот.

Совет: зачувајте ги високо-ефикасните потсетници како шаблони. Ако еднаш функционира, веројатно ќе функционира повторно со мали измени.

Длабинско истражување: потсетник што навистина функционира 🧪

• Дајте структура : улоги, цели, ограничувања, стил. Моделите обожаваат контролна листа.

• Неколку примери : вклучете 2–3 добри примери за влез → идеален излез.

• Размислувајте чекор по чекор : побарајте расудување или фазирани излезни резултати кога комплексноста се зголемува.

• Закачи го гласот : залепете краток примерок од вашиот претпочитан тон и кажете „пресликај го овој стил“.

• Постави евалуација : замоли го моделот да го критикува сопствениот одговор во однос на критериумите, а потоа ревидира.

• Користењето алатки : пребарување, веб пребарување, калкулатори или API-ја може значително да ги намали халуцинациите. [2]

Ако се сеќаваш само на едно нешто: кажи му што да игнорира . Ограничувањата се моќ.

Податоци, приватност и управување - негламурозните делови 🔒

• Патеки на податоци : разјаснете што се евидентира, задржува или користи за обука.

• PII и тајни : држете ги подалеку од упатствата освен ако вашата инсталација експлицитно не го дозволува и не го заштитува тоа.

• Контроли на пристап : третирајте ги моделите како производствени бази на податоци, а не како играчки.

• Евалуација : следете го квалитетот, пристрасноста и отстапувањето; мерете со реални задачи, а не со вибрации.

• Усогласување на политиките : мапирање на карактеристиките според категориите на NIST AI RMF за да не бидете изненадени подоцна. [5]

Најчесто поставувани прашања што ги добивам постојано 🙋♀️

Дали е креативно или само ремиксирање?
Некаде помеѓу. Рекомбинира шеми на нови начини - не човечка креативност, но честопати е корисно.

Можам ли да им верувам на фактите?
Верувај, но проверувај. Додај пребарување или употреба на алатки за сè што е со висок ризик. [2]

Како моделите на слики добиваат конзистентност на стилот?
Брз инженеринг плус техники како што се условување на сликата, LoRA адаптери или фино подесување. Дифузиските основи помагаат за конзистентност, иако точноста на текстот на сликите сè уште може да се колеба. [4]

Зошто моделите за разговор „ги одбиваат“ ризичните барања?
Техники за усогласување како што се RLHF и слоевите на политиките. Не се совршени, но систематски корисни. [2]

Новата граница 🔭

• Мултимодално сè : повеќе беспрекорни комбинации од текст, слика, аудио и видео.

• Помали, побрзи модели : ефикасни архитектури за куќишта на уредот и на рабовите.

• Потесни јамки на алатки : агенти кои повикуваат функции, бази на податоци и апликации како да не е ништо.

• Подобро потекло : воден печат, акредитиви за содржина и следливи канали.

• Вградено управување : пакети за евалуација и контролни слоеви кои се чувствуваат како нормални алатки за развивачи. [5]

• Модели прилагодени на доменот : специјализираните перформанси се подобри од генеричката елоквенција за многу работни места.

Ако се чувствува како софтверот да станува соработник - тоа е поентата.

Предолго беше, не го прочитав - Што е генеративна вештачка интелигенција? 🧾

Тоа е семејство на модели кои генерираат нова содржина, наместо само да ја оценуваат постоечката содржина. Текстуалните системи се обично трансформатори кои предвидуваат токени; многу системи за слики и видео се на дифузија кои ја отстрануваат случајноста од шум во нешто кохерентно. Добивате брзина и креативна моќ, по цена на повремени самоуверени бесмислици - кои можете да ги скротите со пребарување, алатки и техники за усогласување како RLHF . За тимовите, следете практични водичи како NIST AI RMF за одговорно испраќање без запирање. [3][4][2][5]

Референци

1. IBM - Што е генеративна вештачка интелигенција?
   прочитај повеќе

2. OpenAI - Усогласување на јазичните модели за следење на инструкциите (RLHF)
   прочитај повеќе

3. Блог на NVIDIA - Што е трансформер модел?
   прочитај повеќе

4. Лице што гушка - Модели на дифузија (Курсна единица 1)
   прочитај повеќе

5. NIST - Рамка за управување со ризик од вештачка интелигенција (и генеративен профил на вештачка интелигенција)
   прочитај повеќе

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас