Odemknutí síly generativní AI:
Jednoduchý průvodce pro majitele podniků a CTO

Generativní AI mění způsob, jakým firmy fungují. Pomáhá s každodenními úkoly, jako je vytváření obsahu, shrnování informací a dokonce i rozhodování. Ale co je generativní umělá inteligence? Pojďme si to rozebrat a zjistit, jak může prospět vaší firmě.

Generativní AI vysvětleno

Generativní AI je oblast umělé inteligence, která vytváří nové věci, jako jsou texty, obrázky a další typy obsahu. Učí se z velkého množství dat a poté využívá to, co se naučila, k vytvoření něčeho nového. Místo dodržování přísných pravidel rozpoznává vzory a aplikuje je kreativními způsoby.

Tato technologie může být užitečná v mnoha různých oblastech, což pomáhá vaší firmě šetřit čas a zdroje.

Jak funguje generativní AI?

Technicky vzato, generativní AI je poháněna velkými jazykovými modely, představenými společností Google v roce 2017. Představte si LLM jako krabici, která předpovídá, co přijde dál ve větě. Například, pokud ji požádáte, aby "napsala popis produktu", model se podívá na všechna možná slova a vybere to, které nejlépe sedí. Takže může vybrat slovo "inovativní" a přidat ho k vaší výzvě, čímž ji promění na "Napište popis produktu. Inovativní." Model pokračuje tímto způsobem, slovo po slovu, dokud nedosáhne speciálního označení "konec věty".

Porozumění transformátorům: Mozek generativní AI

Transformátory jsou páteří velkých jazykových modelů (LLM). Pomáhají modelu pochopit význam vašich slov tím, že se dívají na celý prompt najednou.

Jednou z důležitých vlastností transformátorů jsou takzvané pozornostní hlavy. Každá pozornostní hlava se zaměřuje na různé části textu a zjišťuje, jak si slova navzájem rozumí. To je zásadní, protože každé slovo ve vašem podnětu nebo výstupu ovlivňuje slova, která přicházejí následně. Proto je pečlivé sestavení vašeho vstupu – známé jako inženýrství podnětů – tak důležité. Použití správných slov může opravdu změnit, jak dobře AI reaguje.

Pokud chcete zlepšit své výzvy, můžete vyzkoušet náš bezplatný ChatGPT Prompt Optimizer, který je automaticky vylepší.

Proces školení: Jak se LLM učí

Trénink modelu jako je GPT probíhá ve třech hlavních krocích:

  1. Předtrénování: Nejprve model čte obrovské množství textu z internetu. Učí se tím, že se snaží uhodnout další slovo ve větě. Čím více trénuje, tím lépe se mu daří předpovídat.
  2. Doladění: Poté model dostává speciální školení s konkrétními podněty. Například mu může být řečeno "Napiš marketingový e-mail" nebo "Shrň tuto zprávu." To pomáhá modelu pochopit, jak dodržovat jasné pokyny.
  3. Učení posilováním: Nakonec se model učí z uživatelské zpětné vazby. Když ohodnotíte odpověď nebo vyberete tu nejlepší z několika možností, tyto informace pomáhají trénovat model "učitele". Tento model učitele kontroluje kvalitu každé odpovědi, kterou původní model generuje. Ve skutečnosti zde jedno AI trénuje jiné AI. Tento systém umožňuje zlepšování v průběhu času.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Ilustrace tří hlavních kroků při trénování LLMs

Tento proces je známý jako „Člověk v procesu“ a mnozí odborníci to považují za skutečnou revoluci v moderní AI. Pomáhá AI neustále se zlepšovat, protože poskytování zpětné vazby jako člověk je mnohem snazší než se snažit poskytnout dokonalé příklady, jak splnit požadavky.

Dělání předpovědí: Jak model generuje odpovědi

Když zadáte pokyn umělé inteligenci, jako je GPT, používá metodu zvanou auto-regresivní generace. To znamená, že předpovídá každé slovo jedno po druhém, přičemž vychází z toho, co bylo řečeno předtím.

Aby byly odpovědi různorodé a přesné, model používá techniky jako je beam search. To mu umožňuje zvažovat více možných odpovědí současně.

Nastavení teploty hraje v tomto procesu velkou roli. Při nízké teplotě má model tendenci vybírat nejběžnější nebo předvídatelné slova. To vede k přímějším a přesnějším odpovědím. Na druhé straně vyšší teplota znamená, že model může vybírat méně zřejmá slova, někdy se uchyluje k druhé nebo třetí nejlepší volbě. To může vést k kreativnějším a zajímavějším výstupům. Tímto způsobem náhodnost přidává jiskru kreativity do odpovědí.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Auto-regresivní generovací proces používaný velkým jazykovým modelem (LLM).

Proč je to důležité pro vaše podnikání

Generativní AI může skutečně pomoci vaší firmě praktickými způsoby. Může automatizovat úkoly, jako je zákaznická podpora, a vytvářet atraktivní marketingový obsah. Může dokonce pomoci při navrhování nových produktů. Tím šetří čas a snižuje náklady, což otevírá nové možnosti pro růst.

Seznámení se s generativními AI a tím, jak funguje, vám může pomoci ji efektivně využívat. Nejde jen o pochopení technologie. Jde o to zjistit, jak ji aplikovat k vylepšení vašeho podnikání.

A to je skutečná přidaná hodnota generativní AI.