Odklepanje moči generativne umetne inteligence:
Preprost vodnik za lastnike podjetij in CTO-e

Generativna umetna inteligenca spreminja način delovanja podjetij. Pomaga pri vsakodnevnih nalogah, kot so ustvarjanje vsebin, povzemanje informacij in celo sprejemanje odločitev. Kaj pa je generativna umetna inteligenca? Poglejmo podrobneje in se naučimo, kako lahko koristi vašemu podjetju.

Generativna umetna inteligenca razložena

Generativna umetna inteligenca je področje umetne inteligence, ki ustvarja nove stvari, kot so besedila, slike in druge vrste vsebin. Uči se iz velikih količin podatkov in nato uporablja to, kar se je naučila, za ustvarjanje nečesa novega. Namesto da bi sledila strogim pravilom, prepoznava vzorce in jih uporablja na ustvarjalne načine.

Ta tehnologija je lahko koristna na mnogih različnih področjih, saj vašemu podjetju pomaga prihraniti čas in vire.

Kako deluje generativna umetna inteligenca?

Tehnično, generativna umetna inteligenca deluje na podlagi velikih jezikovnih modelov, ki jih je predstavil Google leta 2017. Razmišljajte o LLM kot o škatli, ki napoveduje, kaj sledi v stavku. Na primer, če ga prosite, da "napiše opis izdelka", model pregleda vse možne besede in izbere tisto, ki se najbolje prilega. Tako bi lahko izbral besedo "inovativno" in jo dodal vašemu pozivu, kar bi ga spremenilo v "Napišite opis izdelka. Inovativno." Model nadaljuje tako, beseda za besedo, dokler ne doseže posebnega oznake "konec stavka".

Razumevanje transformatorjev: Možgani generativne umetne inteligence

Transformatorji so hrbtenica velikih jezikovnih modelov (LLM). Pomagajo modelu razumeti pomen vaših besed tako, da hkrati pogledajo celoten poziv.

Ena pomembna značilnost transformatorjev je nekaj, kar imenujemo pozornostne glave. Vsaka pozornostna glava se osredotoča na različne dele besedila in ugotavlja, kako so si besede med seboj povezane. To je ključno, saj vsaka beseda v vašem pozivu ali izhodu vpliva na besede, ki sledijo. Zato je skrbno oblikovanje vašega vnosa—znano kot inženiring pozivov—tako pomembno. Uporaba pravih besed lahko resnično spremeni, kako dobro AI odgovarja.

Če želite izboljšati svoje pozive, lahko preizkusite naš brezplačni Optimizator pozivov ChatGPT, ki jih samodejno izboljša.

Postopek usposabljanja: Kako se LLM-ji učijo

Usposabljanje modela, kot je GPT, poteka v treh glavnih korakih:

  1. Predusposobitev: Najprej model prebere ogromno količino besedil z interneta. Uči se tako, da poskuša uganiti naslednjo besedo v stavku. Več ko vadi, boljši postane pri napovedovanju.
  2. Fino prilagajanje: Nato model dobi posebno usposabljanje s specifičnimi navodili. Na primer, lahko mu rečejo, naj "napiše marketinški e-poštni naslov" ali "povzame ta poročilo." To pomaga modelu razumeti, kako slediti jasnim navodilom.
  3. Učenje s povratnimi informacijami: Nazadnje se model uči iz povratnih informacij uporabnikov. Ko ocenite odgovor ali izberete najboljšega med več možnostmi, te informacije pomagajo usposobiti "učiteljski" model. Ta učiteljski model preverja kakovost vsakega odgovora, ki ga generira izvorni model. V resnici ena umetna inteligenca usposablja drugo umetno inteligenco. Ta nastavitev omogoča, da se sistem sčasoma izboljšuje.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Ilustracija treh glavnih korakov pri usposabljanju LLM-jev.

Ta proces se imenuje „Človek v zanki“ in mnogi strokovnjaki ga vidijo kot pravo revolucijo v sodobni umetni inteligenci. Pomaga umetni inteligenci, da se nenehno izboljšuje, saj je dajanje povratnih informacij kot človek veliko lažje kot poskušati dati popolne primere, kako izpolniti zahteve.

Napovedovanje: Kako model generira odgovore

Ko ko dajete poziv AI, kot je GPT, uporablja metodo, imenovano avto-regresivna generacija. To pomeni, da napoveduje vsako besedo eno za drugo, pri čemer se opira na to, kar je bilo povedano prej.

Da bi zagotovili, da so odgovori raznoliki in natančni, model uporablja tehnike, kot je iskanje po žarkih. To mu omogoča, da hkrati upošteva več možnih odgovorov.

Nastavitev temperature igra pomembno vlogo v tem procesu. Pri nizki temperaturi model običajno izbere najbolj pogoste ali predvidljive besede. To vodi do bolj preprostih in natančnih odgovorov. Po drugi strani pa višja temperatura pomeni, da se model lahko odloči za manj očitne besede, včasih izbere drugo ali tretjo najboljšo izbiro. To lahko privede do bolj ustvarjalnih in zanimivih izhodov. Na ta način naključnost doda iskrico ustvarjalnosti odgovorom.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Postopek avto-regresivne generacije, ki ga uporablja LLM.

Zakaj je to pomembno za vaše podjetje

Generativna umetna inteligenca lahko resnično pomaga vašemu podjetju na praktične načine. Lahko avtomatizira naloge, kot je podpora strankam, in ustvari privlačno marketinško vsebino. Lahko celo pomaga pri oblikovanju novih izdelkov. Zato prihrani čas in zmanjša stroške, kar odpira nove možnosti za rast.

Spoznavanje generativne umetne inteligence in njenega delovanja vam lahko pomaga, da jo učinkovito uporabljate. Ni le vprašanje razumevanja tehnologije. Gre za to, kako jo uporabiti za izboljšanje vašega poslovanja.

In to je prava dodana vrednost generativne umetne inteligence.