Odblokowanie mocy sztucznej inteligencji generatywnej:
Prosty przewodnik dla właścicieli firm i CTO

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki działają firmy. Pomaga w codziennych zadaniach, takich jak tworzenie treści, podsumowywanie informacji, a nawet podejmowanie decyzji. Ale czym jest generatywna sztuczna inteligencja? Rozłóżmy to na czynniki pierwsze i dowiedzmy się, jak może przynieść korzyści Twojej firmie.

Sztuczna inteligencja generatywna wyjaśniona

Generatywna sztuczna inteligencja to dziedzina sztucznej inteligencji, która generuje nowe rzeczy, takie jak tekst, obrazy i inne rodzaje treści. Uczy się na podstawie dużych ilości danych, a następnie wykorzystuje to, czego się nauczyła, do generowania czegoś nowego. Zamiast przestrzegać ścisłych zasad, rozpoznaje wzorce i stosuje je w kreatywny sposób.

Ta technologia może być przydatna w wielu różnych obszarach, pomagając Twojej firmie zaoszczędzić czas i zasoby.

Jak działa sztuczna inteligencja generatywna?

Technicznie rzecz biorąc, Generatywna AI jest zasilana przez Duże Modele Językowe, wprowadzone przez Google w 2017 roku. Pomyśl o LLM jako o pudełku, które przewiduje, co nastąpi następnie w zdaniu. Na przykład, jeśli poprosisz je o „Napisz opis produktu”, model analizuje wszystkie możliwe słowa i wybiera to, które najlepiej pasuje. Może więc wybrać słowo „innowacyjny” i dodać je do twojego polecenia, przekształcając je w „Napisz opis produktu. Innowacyjny.” Model kontynuuje w ten sposób, słowo po słowie, aż osiągnie specjalny znacznik „koniec zdania”.

Zrozumienie Transformerów: Mózg Generatywnej Sztucznej Inteligencji

Transformery są podstawą dużych modeli językowych (LLM). Pomagają modelowi zrozumieć znaczenie twoich słów, analizując cały prompt jednocześnie.

Jedną z ważnych cech transformatorów są tzw. głowy uwagi. Każda głowa uwagi koncentruje się na różnych częściach tekstu, ustalając, jak słowa odnoszą się do siebie. To jest kluczowe, ponieważ każde słowo w twoim zapytaniu lub odpowiedzi wpływa na słowa, które pojawią się następnie. Dlatego staranne formułowanie swojego wejścia – znane jako inżynieria zapytań – jest tak ważne. Użycie odpowiednich słów może naprawdę zmienić, jak dobrze AI odpowiada.

Jeśli chcesz poprawić swoje zapytania, możesz wypróbować nasz darmowy Optymalizator Zapytania ChatGPT, aby automatycznie je ulepszyć.

Proces szkolenia: Jak LLM-y się uczą

Szkolenie modelu takiego jak GPT odbywa się w trzech głównych etapach:

  1. Wstępne szkolenie: Najpierw model przetwarza ogromną ilość tekstu z internetu. Uczy się, próbując zgadnąć następne słowo w zdaniu. Im więcej ćwiczy, tym lepiej przewiduje.
  2. Dostosowanie: Następnie model otrzymuje specjalne szkolenie z konkretnymi poleceniami. Na przykład, może być poproszony o „Napisanie e-maila marketingowego” lub „Podsumowanie tego raportu.” To pomaga modelowi zrozumieć, jak postępować zgodnie z jasnymi instrukcjami.
  3. Uczenie przez wzmacnianie: Na koniec model uczy się na podstawie opinii użytkowników. Kiedy oceniasz odpowiedź lub wybierasz najlepszą spośród kilku opcji, te informacje pomagają w szkoleniu modelu „nauczyciela”. Ten model nauczyciela sprawdza jakość każdej odpowiedzi generowanej przez oryginalny model. W rzeczywistości, jedna sztuczna inteligencja szkoli drugą sztuczną inteligencję. Taki układ pozwala systemowi poprawiać się z czasem.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Ilustracja trzech głównych kroków w szkoleniu modeli LLM.

Ten proces jest znany jako „Człowiek w pętli”, a wielu ekspertów postrzega go jako prawdziwą rewolucję w nowoczesnej sztucznej inteligencji. Pomaga to AI w ciągłym doskonaleniu, ponieważ udzielanie informacji zwrotnej jako człowiek jest znacznie łatwiejsze niż próba podawania idealnych przykładów, jak spełniać polecenia.

Dokonywanie prognoz: Jak model generuje odpowiedzi

Kiedy podajesz polecenie AI, takiemu jak GPT, używa ono metody zwanej generacją auto-regresywną. Oznacza to, że przewiduje każde słowo jedno po drugim, opierając się na tym, co było wcześniej.

Aby zapewnić różnorodność i dokładność odpowiedzi, model wykorzystuje techniki takie jak wyszukiwanie wiązkowe. Pozwala to na jednoczesne rozważenie wielu możliwych odpowiedzi.

Ustawienie temperatury odgrywa dużą rolę w tym procesie. Przy niskiej temperaturze model ma tendencję do wyboru najczęstszych lub najbardziej przewidywalnych słów. Skutkuje to bardziej bezpośrednimi i dokładnymi odpowiedziami. Z drugiej strony, wyższa temperatura oznacza, że model może wybierać mniej oczywiste słowa, czasami decydując się na drugą lub trzecią najlepszą opcję. Może to prowadzić do bardziej kreatywnych i interesujących wyników. W ten sposób losowość dodaje iskry kreatywności do odpowiedzi.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Proces generacji auto-regresywnej stosowany przez model językowy (LLM).

Dlaczego to jest ważne dla Twojej firmy

Generatywna sztuczna inteligencja może naprawdę pomóc Twojemu biznesowi w praktyczny sposób. Może zautomatyzować zadania, takie jak wsparcie klienta, oraz stworzyć angażujące treści marketingowe. Może nawet pomóc w projektowaniu nowych produktów. Dlatego oszczędza czas i redukuje koszty, otwierając nowe możliwości rozwoju.

Poznanie Generatywnej Sztucznej Inteligencji i zrozumienie, jak działa, może pomóc w jej skutecznym wykorzystaniu. Nie chodzi tylko o zrozumienie technologii. Chodzi o to, aby dowiedzieć się, jak zastosować ją w celu poprawy swojego biznesu.

A to jest prawdziwa wartość dodana, która kryje się za sztuczną inteligencją generatywną.