Отключване на силата на генеративния ИИ:
Прост наръчник за собственици на бизнес и технически директори

Генеративният изкуствен интелект променя начина, по който работят бизнесите. Той помага с ежедневни задачи като създаване на съдържание, обобщаване на информация и дори вземане на решения. Но какво е Генеративен изкуствен интелект? Нека го разгледаме и да научим как може да бъде полезен за вашия бизнес.

Генеративен ИИ обяснен

Генеративният ИИ е област на изкуствения интелект, която генерира нови неща, като текст, изображения и други видове съдържание. Той се учи от големи количества данни и след това използва това, което е научил, за да генерира нещо ново. Вместо да следва строги правила, той разпознава модели и ги прилага по креативни начини.

Тази технология може да бъде полезна в много различни области, помагайки на вашия бизнес да спести време и ресурси.

Как работи генеративният ИИ?

Технически, Генеративният ИИ се захранва от Големи езикови модели, въведени от Google през 2017 година. Мислете за един ГЕМ като за кутия, която предсказва какво идва следващо в изречението. Например, ако го помолите да “Напише описание на продукт”, моделът разглежда всички възможни думи и избира тази, която най-добре подхожда. Така че, той може да избере думата “иновативен” и да я добави към вашия подтик, превръщайки го в “Напиши описание на продукт. Иновативен.” Моделът продължава по този начин, дума по дума, докато достигне специален маркер за “край на изречението”.

Разбиране на трансформаторите: Мозъкът на генеративния ИИ

Трансформаторите са основата на големите езикови модели (LLMs). Те помагат на модела да разбере значението зад вашите думи, като разглеждат цялото запитване наведнъж.

Една важна характеристика на трансформаторите е нещо, наречено внимание на главите. Всяка внимание глава се фокусира върху различни части от текста, установявайки как думите се отнасят една към друга. Това е от съществено значение, защото всяка дума в вашия подтик или изход влияе на думите, които идват след това. Затова е толкова важно внимателно да съставяте вашия вход - известен като инженеринг на подтиките. Използването на правилните думи наистина може да промени колко добре отговаря ИИ.

Ако искате да подобрите вашите подсказки, можете да опитате нашия безплатен ChatGPT Оптимизатор на подсказки, за да ги подобрите автоматично.

Процесът на обучение: Как LLM-ите учат

Обучението на модел като GPT се извършва в три основни стъпки:

  1. Предварително обучение: Първо, моделът чете огромно количество текст от интернет. Той се учи, като се опитва да познае следващата дума в изречението. Колкото повече практикува, толкова по-добре се справя с предсказването.
  2. Финално обучение: След това моделът получава специално обучение с конкретни подсказки. Например, може да му бъде казано да “Напише маркетингов имейл” или “Резюмира този доклад.” Това помага на модела да разбере как да следва ясни инструкции.
  3. Обучение чрез подсилване: Накрая, моделът се учи от обратната връзка на потребителите. Когато оцените отговор или изберете най-добрия от няколко варианта, тази информация помага за обучението на „учителски“ модел. Този учителски модел проверява качеството на всеки отговор, който оригиналният модел генерира. Всъщност, един ИИ обучава друг ИИ тук. Тази настройка позволява на системата да се подобрява с времето.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Илюстрация на трите основни стъпки в обучението на LLM.

Този процес е известен като “Човек в цикъла,” и много експерти го виждат като истинска революция в съвременния ИИ. Той помага на ИИ да продължава да се подобрява, защото даването на обратна връзка като човек е много по-лесно, отколкото да се опитваш да му дадеш перфектни примери за това как да изпълнява команди.

Правене на прогнози: Как моделът генерира отговори

Когато дадете команда на AI като GPT, той използва метод, наречен авто-регресивна генерация. Това означава, че предсказва всяка дума поотделно, изграждайки върху това, което е било преди.

За да се увери, че отговорите са разнообразни и точни, моделът използва техники като beam search. Това му позволява да разглежда множество възможни отговори едновременно.

Настройката на температурата играе голяма роля в този процес. При ниска температура моделът обикновено избира най-често срещаните или предсказуеми думи. Това води до по-прости и точни отговори. От друга страна, по-високата температура означава, че моделът може да избере по-малко очевидни думи, понякога прибягвайки до втория или третия най-добър избор. Това може да доведе до по-креативни и интересни резултати. По този начин, случайността добавя искра на креативност към отговорите.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Авто-регресивният процес на генериране, използван от големи езикови модели (LLM).

Защо е важно за вашия бизнес

Генеративният ИИ наистина може да помогне на вашия бизнес по практичен начин. Той може да автоматизира задачи като обслужване на клиенти и да създава ангажиращо маркетингово съдържание. Може дори да помогне в проектирането на нови продукти. Следователно, той спестява време и намалява разходите, отваряйки нови възможности за растеж.

Запознаването с Генеративния ИИ и начина, по който той работи, може да ви помогне да го използвате ефективно. Става въпрос не само за разбирането на технологията. Става въпрос за това как да я приложите, за да подобрите бизнеса си.

И това е истинската добавена стойност зад генеративния ИИ.