A generatív AI erejének kiaknázása:
Egyszerű útmutató üzlettulajdonosoknak és CTO-knak

A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja a vállalkozások működését. Segít a mindennapi feladatokban, mint például a tartalom létrehozása, az információk összefoglalása és akár a döntéshozatalban is. De mi is az a generatív mesterséges intelligencia? Nézzük meg részletesen, és tanuljuk meg, hogyan hasznosíthatja a vállalkozását.

A generatív mesterséges intelligencia (AI) olyan technológia, amely képes új tartalmakat létrehozni, mint például szövegek, képek, zene vagy videók. E technológia működése a mélytanulás és a neurális hálózatok elvein alapul, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy mintákat és struktúrákat tanuljanak meg a meglévő adatokból. A generatív AI alkalmazásai széleskörűek, beleértve a kreatív ipart, a szórakoztatást és a tudományos kutatást is. Az ilyen rendszerek képesek új ötleteket generálni, segíteni a tervezési folyamatokban, vagy akár teljesen új műalkotásokat létrehozni.

A generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egy ága, amely új dolgokat generál, például szöveget, képeket és egyéb tartalmakat. Nagy mennyiségű adatból tanul, majd azt használja fel, amit megtanult, hogy valami újat hozzon létre. A szigorú szabályok követése helyett mintákat ismer fel, és kreatív módon alkalmazza azokat.

Ez a technológia hasznos lehet sok különböző területen, segítve vállalkozását időt és erőforrásokat megtakarítani.

Hogyan működik a generatív mesterséges intelligencia?

Technikailag a Generatív AI-t Nagy Nyelvi Modellek hajtják, amelyeket a Google mutatott be 2017-ben. Gondolj egy LLM-re úgy, mint egy dobozra, amely megjósolja, mi következik a mondatban. Például, ha azt kéred tőle, hogy „Írj egy termékleírást”, a modell megnézi az összes lehetséges szót, és kiválasztja azt, amelyik a legjobban illik. Tehát lehet, hogy a „innovatív” szót választja, és hozzáadja a kérésedhez, így az „Írj egy termékleírást. Innovatív.” lesz. A modell így folytatja, szóról szóra, amíg el nem éri a különleges „mondat vége” jelölőt.

A Transformer megértése: A generatív mesterséges intelligencia agya

A transzformátorok a nagy nyelvi modellek (LLM) gerincét képezik. Segítenek a modellnek megérteni a szavaid mögötti jelentést azáltal, hogy egyszerre nézik az egész kérdést.

A transzformátorok egyik fontos jellemzője az úgynevezett figyelmi fejek. Minden figyelmi fej a szöveg különböző részeire fókuszál, és kideríti, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a szavak. Ez kulcsfontosságú, mert a kérésedben vagy a kimenetben szereplő minden szó hatással van a következő szavakra. Ezért olyan fontos a bemenet gondos megfogalmazása – ezt hívják prompt engineeringnek. A megfelelő szavak használata valóban megváltoztathatja, hogy az AI mennyire reagál jól.

Ha szeretnéd javítani a kérdéseidet, kipróbálhatod ingyenes ChatGPT Kérdésoptimalizálónkat, hogy automatikusan fejleszd őket.

A Képzési Folyamat: Hogyan Tanulnak a Nagy Nyelvi Modellek

A GPT modell betanítása három fő lépésben történik:

  1. Előképzés: Először a modell hatalmas mennyiségű szöveget olvas el az internetről. Azáltal tanul, hogy megpróbálja kitalálni a következő szót egy mondatban. Minél többet gyakorol, annál jobban tudja előre jelezni.
  2. Finomhangolás: Ezután a modell speciális képzésben részesül konkrét utasításokkal. Például megkérhetik, hogy „Írjon egy marketing e-mailt” vagy „Összefoglalja ezt a jelentést.” Ez segít a modellnek megérteni, hogyan kövesse a világos utasításokat.
  3. Megerősítő Tanulás: Végül a modell a felhasználói visszajelzésekből tanul. Amikor értékeli a választ vagy kiválasztja a legjobbat több lehetőség közül, ez az információ segít egy „tanár” modell képzésében. Ez a tanár modell ellenőrzi az eredeti modell által generált válaszok minőségét. Valójában itt egy AI tanít egy másik AI-t. Ez a felállás lehetővé teszi a rendszer folyamatos fejlődését.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
A nagyméretű nyelvi modellek (LLM) képzésének három fő lépése: 1. **Adatgyűjtés**: A megfelelő és változatos adathalmazon alapuló tanulás. 2. **Modellezés**: A kiválasztott architektúra és algoritmusok alkalmazása a modell felépítéséhez. 3. **Finomhangolás**: A modell teljesítményének optimalizálása és a konkrét feladatokhoz való alkalmazása.

Ez a folyamat a „Ember a Hurokban” néven ismert, és sok szakértő a modern mesterséges intelligencia valódi forradalmának tekinti. Segít a mesterséges intelligenciának folyamatosan fejlődni, mivel emberként visszajelzést adni sokkal könnyebb, mint tökéletes példákat adni arra, hogyan kell teljesíteni a feladatokat.

Előrejelzések készítése: Hogyan generálja a modell a válaszokat

Amikor egy AI-nak, mint a GPT-nek, egy utasítást adsz, az egy auto-regresszív generálásnak nevezett módszert használ. Ez azt jelenti, hogy minden egyes szót egyesével jósol meg, építve arra, ami előtte volt.

A válaszok változatosságának és pontosságának biztosítása érdekében a modell olyan technikákat alkalmaz, mint a beam search. Ez lehetővé teszi számára, hogy egyszerre több lehetséges választ is figyelembe vegyen.

A hőmérséklet beállítása nagy szerepet játszik ebben a folyamatban. Alacsony hőmérsékleten a modell hajlamos a leggyakoribb vagy legkiszámíthatóbb szavakat választani. Ez egyszerűbb és pontosabb válaszokat eredményez. Másrészt, ha a hőmérséklet magasabb, a modell kevésbé nyilvánvaló szavakat választhat, néha a második vagy harmadik legjobb választásra esik a választása. Ez kreatívabb és érdekesebb kimenetekhez vezethet. Ily módon a véletlenszerűség egy kis kreativitást ad a válaszokhoz.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Az auto-regresszív generálási folyamat, amelyet egy nagy nyelvi modell (LLM) használ.

Miért fontos ez az Ön vállalkozása számára

A generatív mesterséges intelligencia valóban segíthet a vállalkozásodnak gyakorlati módokon. Automatizálhat olyan feladatokat, mint az ügyfélszolgálat, és vonzó marketingtartalmakat hozhat létre. Sőt, még az új termékek tervezésében is segíthet. Ezért időt takarít meg és csökkenti a költségeket, új lehetőségeket nyitva meg a növekedés előtt.

A generatív mesterséges intelligencia megismerése és működésének megértése segíthet abban, hogy hatékonyan használd. Nem csupán a technológia megértéséről van szó. Arról van szó, hogy kiderítsd, hogyan alkalmazhatod azt a vállalkozásod fejlesztésére.

És ez a generatív mesterséges intelligencia mögött rejlő valódi hozzáadott érték.