Att låsa upp kraften i generativ AI:
En enkel guide för företagsägare och CTO:er

Generativ AI förändrar hur företag arbetar. Det hjälper med vardagliga uppgifter som att skapa innehåll, sammanfatta information och till och med fatta beslut. Men vad är Generativ Artificiell Intelligens? Låt oss bryta ner det och lära oss hur det kan gynna ditt företag.

Generativ AI förklarad

Generativ AI är ett område inom artificiell intelligens som skapar nya saker, som text, bilder och andra typer av innehåll. Den lär sig från stora mängder data och använder sedan det den har lärt sig för att generera något nytt. Istället för att följa strikta regler, känner den igen mönster och tillämpar dem på kreativa sätt.

Denna teknik kan vara användbar inom många olika områden, vilket hjälper ditt företag att spara tid och resurser.

Hur fungerar generativ AI?

Tekniskt sett drivs Generativ AI av Stora Språkmodeller, introducerade av Google 2017. Tänk på en LLM som en låda som förutspår vad som kommer härnäst i en mening. Till exempel, om du ber den att "Skriva en produktbeskrivning", tittar modellen på alla möjliga ord och väljer det som passar bäst. Så, den kan välja ordet "innovativ" och lägga till det i din uppmaning, vilket gör den till "Skriva en produktbeskrivning. Innovativ." Modellen fortsätter så här, ord för ord, tills den når en speciell "slut på mening"-markör.

Att förstå transformatorer: Hjärnan bakom generativ AI

Transformers är ryggraden i stora språkmodeller (LLM). De hjälper modellen att förstå innebörden bakom dina ord genom att se på hela prompten på en gång.

En viktig funktion hos transformatorer är något som kallas uppmärksamhetshuvuden. Varje uppmärksamhetshuvud fokuserar på olika delar av texten och tar reda på hur ord relaterar till varandra. Detta är avgörande eftersom varje ord i din prompt eller utdata påverkar de ord som kommer efter. Det är därför det är så viktigt att noggrant utforma din inmatning – känt som prompt engineering. Att använda rätt ord kan verkligen förändra hur väl AI:n svarar.

Om du vill förbättra dina uppmaningar kan du prova vår gratis ChatGPT Prompt Optimizer för att automatiskt förbättra dem.

Träningsprocessen: Hur LLM:er lär sig

Träning av en modell som GPT sker i tre huvudsakliga steg:

  1. Förträning: Först läser modellen en stor mängd text från internet. Den lär sig genom att försöka gissa nästa ord i en mening. Ju mer den övar, desto bättre blir den på att förutsäga.
  2. Finjustering: Nästa steg är att modellen får särskild träning med specifika uppmaningar. Till exempel kan den bli tillsagd att “Skriva ett marknadsföringsmejl” eller “Sammanfatta denna rapport.” Detta hjälper modellen att förstå hur man följer tydliga instruktioner.
  3. Förstärkningsinlärning: Slutligen lär sig modellen av användarfeedback. När du betygsätter ett svar eller väljer det bästa från flera alternativ, hjälper den informationen till att träna en “lärare” modell. Denna lärarmodell kontrollerar kvaliteten på varje svar som den ursprungliga modellen genererar. Faktum är att en AI tränar en annan AI här. Denna uppsättning gör att systemet kan förbättras över tid.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Illustration av de tre huvudsakliga stegen i träning av LLM:er

Denna process kallas "Human in the Loop", och många experter ser det som den verkliga revolutionen inom modern AI. Det hjälper AI:n att ständigt bli bättre eftersom det är mycket enklare att ge feedback som människa än att försöka ge perfekta exempel på hur man ska uppfylla uppmaningar.

Att Göra Förutsägelser: Hur Modellen Genererar Svar

När du ger en uppmaning till en AI som GPT, använder den en metod som kallas auto-regressiv generation. Detta innebär att den förutsäger varje ord ett i taget, baserat på vad som kom tidigare.

För att säkerställa att svaren är varierade och korrekta använder modellen tekniker som beam search. Detta gör att den kan överväga flera möjliga svar samtidigt.

Temperaturinställningen spelar en stor roll i denna process. Med en låg temperatur tenderar modellen att välja de mest vanliga eller förutsägbara orden. Detta resulterar i mer raka och exakta svar. Å andra sidan betyder en högre temperatur att modellen kan välja mindre uppenbara ord, ibland gå för det andra eller tredje bästa valet. Detta kan leda till mer kreativa och intressanta resultat. På så sätt tillför slumpmässigheten en gnista av kreativitet till svaren.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Auto-regressiv generationsprocess som används av en LLM.

Varför det är viktigt för ditt företag

Generativ AI kan verkligen hjälpa ditt företag på praktiska sätt. Det kan automatisera uppgifter som kundsupport och skapa engagerande marknadsföringsinnehåll. Det kan till och med hjälpa till att designa nya produkter. Därför sparar det tid och minskar kostnader, vilket öppnar upp nya möjligheter för tillväxt.

Att lära känna Generativ AI och hur det fungerar kan hjälpa dig att använda det effektivt. Det handlar inte bara om att förstå teknologin. Det handlar om att lista ut hur man kan tillämpa det för att förbättra ditt företag.

Och det är det verkliga mervärdet bakom generativ AI.