Generativ AI refererer til en type kunstig intelligens som er i stand til å lage nytt innhold, som tekst, bilder, musikk og mer, basert på mønstre og data den har blitt trent på. Denne teknologien bruker komplekse algoritmer, ofte basert på nevrale nettverk, for å generere originale verk som kan være både kreative og nyttige. Generativ AI har blitt populært innen ulike områder, inkludert kunst, underholdning, og til og med vitenskapelig forskning, og gir muligheter for innovasjon og nye måter å uttrykke seg på.

Låse opp kraften til generativ AI:
En enkel guide for bedriftsledere og CTO-er

Generativ AI endrer måten virksomheter jobber på. Det hjelper med hverdagsoppgaver som å lage innhold, oppsummere informasjon og til og med ta beslutninger. Men hva er Generativ Kunstig Intelligens? La oss bryte det ned og lære hvordan det kan være til nytte for din virksomhet.

Generativ AI Forklart

Generativ AI er et felt innen kunstig intelligens som genererer nye ting, som tekst, bilder og andre typer innhold. Den lærer av store mengder data, og bruker deretter det den har lært til å generere noe nytt. I stedet for å følge strenge regler, gjenkjenner den mønstre og anvender dem på kreative måter.

Denne teknologien kan være nyttig på mange forskjellige områder, og hjelpe bedriften din med å spare tid og ressurser.

Hvordan fungerer generativ AI?

Teknisk sett er Generativ AI drevet av Store Språkmodeller, innført av Google i 2017. Tenk på en LLM som en boks som forutsier hva som kommer neste i en setning. For eksempel, hvis du ber den om å "Skrive en produktbeskrivelse," ser modellen på alle mulige ord og velger det som passer best. Så, den kan velge ordet "innovativ" og legge det til forespørselen din, og gjøre den til "Skrive en produktbeskrivelse. Innovativ." Modellen fortsetter slik, ord for ord, til den når et spesielt "slutt på setning"-merke.

Forståelse av transformatorer: Hjernen til generativ AI

Transformers er ryggraden i store språkmodeller (LLM-er). De hjelper modellen med å forstå meningen bak ordene dine ved å se på hele prompten på en gang.

En viktig funksjon ved transformatorer er noe som kalles oppmerksomhetshoder. Hvert oppmerksomhetshode fokuserer på forskjellige deler av teksten, og finner ut hvordan ord henger sammen. Dette er avgjørende fordi hvert ord i prompten din eller utdataene påvirker ordene som kommer etter. Derfor er det så viktig å utforme inngangen din nøye – kjent som prompt engineering. Å bruke de riktige ordene kan virkelig endre hvor godt AI-en svarer.

Hvis du vil gjøre promptene dine bedre, kan du prøve vår gratis ChatGPT Prompt Optimizer for å forbedre dem automatisk.

Treningsprosessen: Hvordan LLM-er lærer

Å trene en modell som GPT skjer i tre hovedtrinn:

1. Forhåndstrening: Først leser modellen en stor mengde tekst fra internett. Den lærer ved å prøve å gjette neste ord i en setning. Jo mer den øver, jo bedre blir den til å forutsi.
2. Finjustering: Deretter får modellen spesialtrening med spesifikke oppfordringer. For eksempel kan den bli bedt om å “Skrive en markedsførings-e-post” eller “Oppsummere denne rapporten.” Dette hjelper modellen med å forstå hvordan den skal følge klare instruksjoner.
3. Forsterkende læring: Til slutt lærer modellen av tilbakemeldinger fra brukerne. Når du vurderer et svar eller velger det beste fra flere alternativer, hjelper den informasjonen med å trene en “lærer”-modell. Denne lærer-modellen sjekker kvaliteten på hvert svar den originale modellen genererer. Faktisk trener én AI en annen AI her. Denne oppsettet lar systemet forbedre seg over tid.

Denne prosessen er kjent som “Human in the Loop,” og mange eksperter ser på det som den sanne revolusjonen innen moderne AI. Det hjelper AI med å bli bedre fordi det er mye enklere å gi tilbakemelding som menneske enn å prøve å gi perfekte eksempler på hvordan man skal oppfylle forespørslene.

Å lage forutsigelser: Hvordan modellen genererer svar

Når du gir en prompt til en AI som GPT, bruker den en metode kalt auto-regressiv generering. Dette betyr at den forutsier hvert ord ett om gangen, basert på det som kom før.

For å sikre at svarene er varierte og nøyaktige, bruker modellen teknikker som beam search. Dette gjør at den kan vurdere flere mulige svar samtidig.

Temperaturinn spiller en stor rolle i denne prosessen. Med lav temperatur har modellen en tendens til å velge de mest vanlige eller forutsigbare ordene. Dette resulterer i mer direkte og nøyaktige svar. På den annen side betyr en høyere temperatur at modellen kan velge mindre åpenbare ord, noen ganger gå for det andre eller tredje beste valget. Dette kan føre til mer kreative og interessante utfall. På denne måten tilfører tilfeldigheten et snev av kreativitet til svarene.

Hvorfor det betyr noe for din bedrift

Generativ AI kan virkelig hjelpe virksomheten din på praktiske måter. Den kan automatisere oppgaver som kundestøtte og lage engasjerende markedsføringsinnhold. Den kan til og med hjelpe til med å designe nye produkter. Derfor sparer den tid og reduserer kostnader, og åpner opp for nye muligheter for vekst.

Å bli kjent med generativ AI og hvordan det fungerer kan hjelpe deg med å bruke det effektivt. Det handler ikke bare om å forstå teknologien. Det handler om å finne ut hvordan du kan bruke det for å forbedre virksomheten din.

Og det er den virkelige merverdien bak generativ AI.