At åbne op for kraften i generativ AI:
En simpel guide til virksomhedsejere og CTO'er

Generativ AI ændrer den måde, virksomheder arbejder på. Det hjælper med daglige opgaver som at skabe indhold, opsummere information og endda træffe beslutninger. Men hvad er Generativ Kunstig Intelligens? Lad os bryde det ned og lære, hvordan det kan gavne din virksomhed.

Generativ AI forklaret

Generativ AI er et felt inden for kunstig intelligens, der genererer nye ting, som tekst, billeder og andre typer indhold. Det lærer af store mængder data og bruger derefter det, det har lært, til at generere noget nyt. I stedet for at følge strenge regler genkender det mønstre og anvender dem på kreative måder.

Denne teknologi kan være nyttig inden for mange forskellige områder og hjælpe din virksomhed med at spare tid og ressourcer.

Hvordan fungerer generativ AI?

Teknisk set er Generativ AI drevet af Store Sprogmodeller, introduceret af Google i 2017. Tænk på en LLM som en boks, der forudsiger, hvad der kommer næste gang i en sætning. For eksempel, hvis du beder den om at "Skrive en produktbeskrivelse", ser modellen på alle de mulige ord og vælger det, der passer bedst. Så den kunne vælge ordet "innovativ" og tilføje det til din prompt, hvilket gør den til "Skrive en produktbeskrivelse. Innovativ." Modellen fortsætter på denne måde, ord for ord, indtil den når en særlig "slut på sætning" markør.

Forståelse af Transformere: Hjernen bag Generativ AI

Transformers er rygraden i store sprogmodeller (LLM'er). De hjælper modellen med at forstå betydningen bag dine ord ved at se på hele prompten på én gang.

En vigtig funktion ved transformere er noget, der kaldes opmærksomhedshoveder. Hvert opmærksomhedshoved zoomer ind på forskellige dele af teksten og finder ud af, hvordan ord relaterer sig til hinanden. Dette er afgørende, fordi hvert ord i din prompt eller output påvirker de ord, der kommer næste. Derfor er det så vigtigt at udforme din input omhyggeligt - kendt som prompt engineering. At bruge de rigtige ord kan virkelig ændre, hvor godt AI'en reagerer.

Hvis du vil forbedre dine prompts, kan du prøve vores gratis ChatGPT Prompt Optimizer for automatisk at forbedre dem.

Træningsprocessen: Hvordan LLM'er lærer

At træne en model som GPT sker i tre hovedtrin:

  1. Forudtræning: Først læser modellen en enorm mængde tekst fra internettet. Den lærer ved at forsøge at gætte det næste ord i en sætning. Jo mere den øver sig, desto bedre bliver den til at forudsige.
  2. Finjustering: Derefter får modellen særlig træning med specifikke prompts. For eksempel kan den blive bedt om at "Skrive en marketing-e-mail" eller "Sammenfatte denne rapport." Dette hjælper modellen med at forstå, hvordan man følger klare instruktioner.
  3. Forstærkningslæring: Endelig lærer modellen af brugerfeedback. Når du vurderer et svar eller vælger det bedste fra flere muligheder, hjælper den information med at træne en "lærer"-model. Denne lærer-model tjekker kvaliteten af hvert svar, den oprindelige model genererer. Faktisk træner én AI en anden AI her. Denne opsætning gør det muligt for systemet at forbedre sig over tid.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Illustration af de tre hovedtrin i træning af LLM'er

Denne proces er kendt som “Human in the Loop,” og mange eksperter ser det som den sande revolution inden for moderne AI. Det hjælper AI'en med at blive bedre, fordi det er meget lettere at give feedback som menneske end at forsøge at give perfekte eksempler på, hvordan man opfylder anmodninger.

At lave forudsigelser: Hvordan modellen genererer svar

Når du giver en prompt til en AI som GPT, bruger den en metode kaldet auto-regressiv generation. Det betyder, at den forudsiger hvert ord ét ad gangen, bygget på hvad der kom før.

For at sikre, at svarene er varierede og nøjagtige, bruger modellen teknikker som beam search. Dette gør det muligt for den at overveje flere mulige svar på samme tid.

Temperaturindstillingen spiller en stor rolle i denne proces. Med en lav temperatur har modellen tendens til at vælge de mest almindelige eller forudsigelige ord. Dette resulterer i mere ligetil og præcise svar. På den anden side betyder en højere temperatur, at modellen muligvis vælger mindre åbenlyse ord, nogle gange går den efter det næstbedste eller tredjebedste valg. Dette kan føre til mere kreative og interessante resultater. På denne måde tilføjer tilfældigheden et strejf af kreativitet til svarene.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Auto-regressiv genereringsproces anvendt af en LLM.

Hvorfor det betyder noget for din virksomhed

Generativ AI kan virkelig hjælpe din virksomhed på praktiske måder. Det kan automatisere opgaver som kundesupport og skabe engagerende marketingindhold. Det kan endda hjælpe med at designe nye produkter. Derfor sparer det tid og reducerer omkostningerne, hvilket åbner op for nye muligheder for vækst.

At lære om Generativ AI og hvordan det fungerer kan hjælpe dig med at bruge det effektivt. Det handler ikke kun om at forstå teknologien. Det handler om at finde ud af, hvordan man anvender det til at forbedre din virksomhed.

Og det er den reelle merværdi bag generativ AI.