Otključavanje Snage Generativne AI:
Jednostavan Vodič za Vlasnike Poslova i CTO-e

Generativna AI mijenja način na koji tvrtke rade. Pomaže u svakodnevnim zadacima poput stvaranja sadržaja, sažimanja informacija, pa čak i donošenja odluka. No, što je generativna umjetna inteligencija? Razložimo to i saznajmo kako može koristiti vašem poslovanju.

Generativna AI objašnjena

Generativna AI je područje umjetne inteligencije koje generira nove stvari, poput teksta, slika i drugih vrsta sadržaja. Uči iz velikih količina podataka, a zatim koristi ono što je naučila kako bi generirala nešto novo. Umjesto da slijedi stroga pravila, prepoznaje obrasce i primjenjuje ih na kreativne načine.

Ova tehnologija može biti korisna u mnogim različitim područjima, pomažući vašem poslovanju da uštedi vrijeme i resurse.

Kako radi generativna umjetna inteligencija?

Tehnički, Generativna AI pokreću Veliki jezični modeli, predstavljeni od strane Googlea 2017. godine. Zamislite LLM kao kutiju koja predviđa što dolazi sljedeće u rečenici. Na primjer, ako ga zamolite da "Napiše opis proizvoda", model gleda sve moguće riječi i bira onu koja najbolje odgovara. Tako bi mogao odabrati riječ "inovativno" i dodati je vašem upitu, pretvarajući ga u "Napiši opis proizvoda. Inovativno." Model nastavlja na ovaj način, riječ po riječ, sve dok ne dođe do posebnog oznake "kraj rečenice".

Razumijevanje transformatora: Mozak generativne umjetne inteligencije

Transformatori su osnova velikih jezičnih modela (LLM-ova). Pomažu modelu da shvati značenje vaših riječi gledajući cijeli upit odjednom.

Jedna važna značajka transformatora je nešto što se naziva glave pažnje. Svaka glava pažnje fokusira se na različite dijelove teksta, otkrivajući kako se riječi međusobno odnose. To je ključno jer svaka riječ u vašem upitu ili izlazu utječe na riječi koje dolaze nakon. Zato je pažljivo oblikovanje vašeg unosa—poznato kao inženjering upita—tako važno. Korištenje pravih riječi može stvarno promijeniti koliko dobro AI odgovara.

Ako želite poboljšati svoje upite, možete isprobati naš besplatni ChatGPT Optimizer za upite kako biste ih automatski poboljšali.

Proces obuke: Kako LLM-ovi uče

Treniranje modela poput GPT-a odvija se u tri glavna koraka:

  1. Predobuka: Prvo, model čita ogromnu količinu teksta s interneta. Uči pokušavajući pogoditi sljedeću riječ u rečenici. Što više vježba, to bolje predviđa.
  2. Fino podešavanje: Zatim, model dobiva posebnu obuku s određenim uputama. Na primjer, može mu se reći da "Napiše marketinški email" ili "Sažme ovaj izvještaj." To pomaže modelu da razumije kako slijediti jasne upute.
  3. Učenje putem pojačanja: Na kraju, model uči iz povratnih informacija korisnika. Kada ocjenjujete odgovor ili birate najbolji među nekoliko opcija, te informacije pomažu u obuci modela "učitelja". Ovaj model učitelja provjerava kvalitetu svakog odgovora koji izvorni model generira. U stvari, jedna AI obučava drugu AI ovdje. Ova postavka omogućuje sustavu da se poboljšava s vremenom.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Ilustracija tri glavna koraka u obuci LLM-ova

Ovaj proces poznat je kao “Čovjek u petlji,” a mnogi stručnjaci to vide kao pravu revoluciju u modernoj umjetnoj inteligenciji. Pomaže AI da postane bolja jer je davanje povratnih informacija kao čovjek mnogo lakše nego pokušavati dati savršene primjere kako ispuniti upute.

Predviđanje: Kako model generira odgovore

Kada date upit AI poput GPT-a, koristi metodu koja se zove automatska regresivna generacija. To znači da predviđa svaku riječ jednu po jednu, oslanjajući se na ono što je prethodilo.

Kako bi osigurao da su odgovori raznoliki i točni, model koristi tehnike poput pretraživanja snopova. To mu omogućuje da istovremeno razmatra više mogućih odgovora.

Postavka temperature igra veliku ulogu u ovom procesu. S niskom temperaturom, model obično bira najčešće ili najpredvidljivije riječi. To rezultira jednostavnijim i točnijim odgovorima. S druge strane, viša temperatura znači da model može odabrati manje očite riječi, ponekad birajući drugu ili treću najbolju opciju. To može dovesti do kreativnijih i zanimljivijih rezultata. Na taj način, slučajnost dodaje dašak kreativnosti odgovorima.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Auto-regresivni proces generiranja koji koristi veliki jezični model (LLM).

Zašto je to važno za vaše poslovanje

Generativna AI može stvarno pomoći vašem poslovanju na praktične načine. Može automatizirati zadatke poput korisničke podrške i stvoriti zanimljiv sadržaj za marketing. Može čak pomoći u dizajniranju novih proizvoda. Stoga štedi vrijeme i smanjuje troškove, otvarajući nove mogućnosti za rast.

Upoznavanje s generativnom umjetnom inteligencijom i načinom na koji ona funkcionira može vam pomoći da je učinkovito koristite. Nije riječ samo o razumijevanju tehnologije. Riječ je o pronalaženju načina kako je primijeniti za poboljšanje vašeg poslovanja.

I to je prava dodana vrijednost generativne umjetne inteligencije.