Wat is Generatieve AI?

De Kracht van Generatieve AI Ontgrendelen:
Een Eenvoudige Gids voor Bedrijfseigenaren en CTO's

Generatieve AI verandert de manier waarop bedrijven werken. Het helpt bij dagelijkse taken zoals het creëren van content, het samenvatten van informatie en zelfs het nemen van beslissingen. Maar wat is Generatieve Kunstmatige Intelligentie? Laten we het opsplitsen en leren hoe het uw bedrijf ten goede kan komen.

Generatieve AI Uitleg

Generatieve AI is een tak van kunstmatige intelligentie die nieuwe dingen genereert, zoals tekst, afbeeldingen en andere soorten inhoud. Het leert van grote hoeveelheden data en gebruikt vervolgens wat het heeft geleerd om iets nieuws te genereren. In plaats van strikte regels te volgen, herkent het patronen en past deze op creatieve manieren toe.

Deze technologie kan nuttig zijn in veel verschillende gebieden, waardoor uw bedrijf tijd en middelen kan besparen.

Hoe Werkt Generatieve AI?

Technisch gezien wordt Generative AI aangedreven door Grote Taalmodellen, ingevoerd door Google in 2017. Beschouw een LLM als een doos die voorspelt wat er daarna in een zin komt. Als je het bijvoorbeeld vraagt om "Schrijf een productbeschrijving," kijkt het model naar alle mogelijke woorden en kiest het woord dat het beste past. Het kan bijvoorbeeld het woord "innovatief" kiezen en dit aan je prompt toevoegen, waardoor het verandert in "Schrijf een productbeschrijving. Innovatief." Het model gaat zo door, woord voor woord, totdat het een speciaal "einde van de zin"-marker bereikt.

Transformers Begrijpen: De Hersenen van Generatieve AI

Transformers zijn de ruggengraat van grote taalmodellen (LLM's). Ze helpen het model de betekenis achter je woorden te begrijpen door de hele prompt in één keer te bekijken.

Een belangrijke functie van transformers is iets dat aandachtshoofden wordt genoemd. Elk aandachtshoofd zoomt in op verschillende delen van de tekst en ontdekt hoe woorden zich tot elkaar verhouden. Dit is cruciaal omdat elk woord in uw prompt of de output invloed heeft op de woorden die daarop volgen. Daarom is het zo belangrijk om uw invoer zorgvuldig te formuleren, wat bekend staat als prompt engineering. Het gebruik van de juiste woorden kan echt veranderen hoe goed de AI reageert.

Als je je prompts wilt verbeteren, kun je onze gratis ChatGPT Prompt Optimizer proberen om ze automatisch te verbeteren.

Het Trainingsproces: Hoe LLM's Leren

Het trainen van een model zoals GPT gebeurt in drie hoofd stappen:

1. Voortraining: Eerst leest het model een enorme hoeveelheid tekst van het internet. Het leert door te proberen het volgende woord in een zin te raden. Hoe meer het oefent, hoe beter het wordt in voorspellen.
2. Fijnafstemming: Vervolgens krijgt het model speciale training met specifieke aanwijzingen. Bijvoorbeeld, het kan gevraagd worden om "Schrijf een marketing-e-mail" of "Vat dit rapport samen." Dit helpt het model te begrijpen hoe het duidelijke instructies moet volgen.
3. Versterkend Leren: Ten slotte leert het model van gebruikersfeedback. Wanneer je een reactie beoordeelt of de beste kiest uit verschillende opties, helpt die informatie bij het trainen van een "leraar"-model. Dit lerarenmodel controleert de kwaliteit van elk antwoord dat het oorspronkelijke model genereert. In feite traint de ene AI hier de andere AI. Deze opzet laat het systeem in de loop van de tijd verbeteren.

Dit proces staat bekend als “Human in the Loop,” en veel experts beschouwen het als de ware revolutie in moderne AI. Het helpt de AI om steeds beter te worden, omdat het geven van feedback als mens veel gemakkelijker is dan proberen perfecte voorbeelden te geven van hoe prompts te vervullen.

Voorspellingen maken: Hoe het model reacties genereert

Wanneer je een prompt geeft aan een AI zoals GPT, gebruikt deze een methode die auto-regressieve generatie wordt genoemd. Dit betekent dat het elk woord één voor één voorspelt, voortbouwend op wat ervoor kwam.

Om ervoor te zorgen dat de antwoorden gevarieerd en nauwkeurig zijn, gebruikt het model technieken zoals beam search. Dit stelt het in staat om meerdere mogelijke antwoorden tegelijkertijd te overwegen.

De temperatuurinstelling speelt een grote rol in dit proces. Bij een lage temperatuur kiest het model meestal de meest voorkomende of voorspelbare woorden. Dit resulteert in eenvoudigere en nauwkeurigere antwoorden. Aan de andere kant betekent een hogere temperatuur dat het model minder voor de hand liggende woorden kan kiezen, soms voor de tweede of derde beste keuze gaat. Dit kan leiden tot creatievere en interessantere uitkomsten. Op deze manier voegt de willekeurigheid een sprankje creativiteit toe aan de antwoorden.

Waarom het belangrijk is voor uw bedrijf

Generatieve AI kan uw bedrijf op praktische manieren echt helpen. Het kan taken automatiseren zoals klantenservice en boeiende marketinginhoud creëren. Het kan zelfs helpen bij het ontwerpen van nieuwe producten. Daarom bespaart het tijd en verlaagt het kosten, waardoor nieuwe mogelijkheden voor groei worden geopend.

Het leren kennen van Generative AI en hoe het werkt kan je helpen het effectief te gebruiken. Het gaat niet alleen om het begrijpen van de technologie. Het gaat erom uit te zoeken hoe je het kunt toepassen om je bedrijf te verbeteren.

En dat is de echte toegevoegde waarde van generatieve AI.