Dezvoltarea puterii AI generative:
Un ghid simplu pentru proprietarii de afaceri și CTO-uri

Inteligența Artificială Generativă schimbă modul în care funcționează afacerile. Aceasta ajută la sarcini zilnice, cum ar fi crearea de conținut, rezumarea informațiilor și chiar luarea deciziilor. Dar ce este Inteligența Artificială Generativă? Să o descompunem și să învățăm cum poate beneficia afacerea dumneavoastră.

Generative AI explicat

Inteligența artificială generativă este un domeniu al inteligenței artificiale care generează lucruri noi, cum ar fi texte, imagini și alte tipuri de conținut. Aceasta învață din cantități mari de date, apoi folosește ceea ce a învățat pentru a genera ceva nou. În loc să urmeze reguli stricte, recunoaște modele și le aplică în moduri creative.

Această tehnologie poate fi utilă în multe domenii diferite, ajutând afacerea dumneavoastră să economisească timp și resurse.

Cum funcționează AI generativ?

Din punct de vedere tehnic, AI generativ este alimentat de Modele Mari de Limbaj, introduse de Google în 2017. Gândește-te la un LLM ca la o cutie care prezice ce urmează într-o propoziție. De exemplu, dacă îi ceri să „Scrie o descriere a produsului”, modelul analizează toate cuvintele posibile și alege pe cel care se potrivește cel mai bine. Așadar, ar putea alege cuvântul „inovator” și să-l adauge la cererea ta, transformând-o în „Scrie o descriere a produsului. Inovator.” Modelul continuă astfel, cuvânt cu cuvânt, până ajunge la un marcaj special de „sfârșit de propoziție”.

Înțelegerea Transformatoarelor: Creierul Inteligenței Artificiale Generative

Transformerele sunt coloana vertebrală a modelelor mari de limbaj (LLM-uri). Ele ajută modelul să înțeleagă semnificația din spatele cuvintelor tale, analizând întreaga solicitare deodată.

O caracteristică importantă a transformatoarelor este ceea ce se numește capete de atenție. Fiecare cap de atenție se concentrează pe diferite părți ale textului, descoperind cum se relaționează cuvintele între ele. Acest lucru este crucial deoarece fiecare cuvânt din promptul tău sau din rezultat afectează cuvintele care urmează. De aceea, formularea cu atenție a inputului tău—cunoscută sub numele de inginerie a promptului—este atât de importantă. Folosirea cuvintelor potrivite poate schimba cu adevărat cât de bine răspunde AI-ul.

Dacă doriți să îmbunătățiți solicitările dvs., puteți încerca gratuit ChatGPT Prompt Optimizer pentru a le îmbunătăți automat.

Procesul de Învățare: Cum Învăță LLM-urile

Antrenarea unui model precum GPT se desfășoară în trei pași principali:

  1. Pre-antrenare: În primul rând, modelul citește o cantitate uriașă de text de pe internet. Învăță încercând să ghicească următorul cuvânt dintr-o propoziție. Cu cât exersează mai mult, cu atât devine mai bun la prezicere.
  2. Îmbunătățire fină: Apoi, modelul primește o instruire specială cu sugestii specifice. De exemplu, ar putea fi instruit să „Scrie un email de marketing” sau „Rezumă acest raport.” Acest lucru ajută modelul să înțeleagă cum să urmeze instrucțiuni clare.
  3. Învățare prin întărire: În cele din urmă, modelul învață din feedback-ul utilizatorilor. Când evaluezi un răspuns sau alegi cel mai bun din mai multe opțiuni, acea informație ajută la antrenarea unui model „profesor”. Acest model profesor verifică calitatea fiecărui răspuns generat de modelul original. De fapt, o inteligență artificială antrenează o altă inteligență artificială aici. Această configurație permite sistemului să se îmbunătățească în timp.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Ilustrarea celor trei pași principali în antrenarea LLM-urilor

Acest proces este cunoscut sub denumirea de „Human in the Loop” și mulți experți îl consideră adevărata revoluție în AI-ul modern. Ajută AI-ul să devină din ce în ce mai bun, deoarece a oferi feedback ca om este mult mai ușor decât a încerca să-i oferi exemple perfecte despre cum să îndeplinească cerințele.

Facerea de Predicții: Cum Modelul Generează Răspunsuri

Când oferiți un prompt unei IA precum GPT, aceasta folosește o metodă numită generare auto-regresivă. Aceasta înseamnă că prezice fiecare cuvânt pe rând, bazându-se pe ceea ce a venit înainte.

Pentru a se asigura că răspunsurile sunt variate și precise, modelul folosește tehnici precum căutarea în fascicul. Aceasta îi permite să ia în considerare mai multe răspunsuri posibile în același timp.

Setarea temperaturii joacă un rol important în acest proces. Cu o temperatură scăzută, modelul tinde să aleagă cele mai comune sau previzibile cuvinte. Acest lucru duce la răspunsuri mai directe și mai precise. Pe de altă parte, o temperatură mai ridicată înseamnă că modelul ar putea alege cuvinte mai puțin evidente, mergând uneori pentru a doua sau a treia alegere. Acest lucru poate duce la rezultate mai creative și interesante. În acest fel, aleatorietatea adaugă o scânteie de creativitate răspunsurilor.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Procesul de generare auto-regresiv utilizat de un LLM.

De ce este important pentru afacerea ta

Inteligența artificială generativă poate ajuta cu adevărat afacerea dumneavoastră în moduri practice. Poate automatiza sarcini precum suportul pentru clienți și poate crea conținut de marketing captivant. Poate chiar asista în proiectarea de noi produse. Prin urmare, economisește timp și reduce costurile, deschizând noi posibilități de creștere.

A cunoaște Inteligența Artificială Generativă și modul în care funcționează te poate ajuta să o folosești eficient. Nu este vorba doar despre înțelegerea tehnologiei. Este vorba despre a descoperi cum să o aplici pentru a-ți îmbunătăți afacerea.

Și acesta este adevăratul plus de valoare pe care îl aduce inteligența artificială generativă.