Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts attiecas uz modeļiem, kas rada jaunu saturu — tekstu, attēlus, audio, video, kodu, datu struktūras —, pamatojoties uz modeļiem, kas apgūti no lieliem datu kopumiem. Tā vietā, lai vienkārši apzīmētu vai klasificētu lietas, šīs sistēmas ģenerē jaunus rezultātus, kas atgādina redzēto, taču nav precīzas kopijas. Iedomājieties: uzrakstiet rindkopu, atveidojiet logotipu, izveidojiet SQL kodu, saceriet melodiju. Tā ir galvenā ideja. [1]

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kas ir aģentu mākslīgais intelekts?
Atklājiet, kā aģentūriskā mākslīgā intelekta sistēma laika gaitā autonomi plāno, rīkojas un mācās.

🔗 Kas ir mākslīgā intelekta mērogojamība praksē mūsdienās?
Uzziniet, kāpēc mērogojamas mākslīgā intelekta sistēmas ir svarīgas izaugsmei un uzticamībai.

🔗 Kas ir mākslīgā intelekta programmatūras ietvars?
Izprotiet atkārtoti izmantojamus mākslīgā intelekta ietvarus, kas paātrina izstrādi un uzlabo konsekvenci.

🔗 Mašīnmācīšanās pret mākslīgo intelektu: galveno atšķirību skaidrojums
Salīdziniet mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās koncepcijas, iespējas un reālās pasaules pielietojumu.

Kāpēc cilvēki vispār turpina jautāt: "Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts?" 🙃

Jo tā šķiet kā maģija. Jūs ierakstāt uzdevumu, un iznāk kaut kas noderīgs – dažreiz izcils, dažreiz dīvaini nepareizs. Tā ir pirmā reize, kad programmatūra šķiet sarunvalodas un radoša plašā mērogā. Turklāt tā pārklājas ar meklēšanas, palīgu, analītikas, dizaina un izstrādes rīkiem, kas sapludina kategorijas un, godīgi sakot, jauc budžetus.

Kas padara ģeneratīvo mākslīgo intelektu noderīgu ✅

• Ātrums draftā — tas absurdi ātri nodrošina pienācīgu pirmo piegājienu.

• Rakstu sintēze — apvieno idejas no avotiem, ar kuriem pirmdienas rītā, iespējams, nevarētu sazināties.

• Elastīgas saskarnes — tērzēšana, balss, attēli, API izsaukumi, spraudņi; izvēlieties savu ceļu.

• Pielāgošana — sākot no viegliem uzvedņu modeļiem līdz pilnīgai jūsu datu precizēšanai.

• Saliktas darbplūsmas — ķēdes posmi daudzpakāpju uzdevumiem, piemēram, izpēte → izklāsts → melnraksts → kvalitātes nodrošināšana.

• Rīku lietošana — daudzi modeļi sarunas laikā var izsaukt ārējus rīkus vai datubāzes, tāpēc tie ne tikai min.

• Izlīdzināšanas metodes — tādas pieejas kā RLHF palīdz modeļiem ikdienas lietošanā darboties noderīgāk un drošāk. [2]

Būsim godīgi: nekas no tā nepadara to par kristāla bumbu. Tas drīzāk ir kā talantīgs praktikants, kurš nekad neguļ un ik pa laikam halucinē kādu bibliogrāfiju.

Īsa darbības principa versija 🧩

Populārākie teksta modeļi izmanto transformatorus — neironu tīkla arhitektūru, kas izceļas ar attiecību noteikšanu dažādās secībās, lai tā varētu paredzēt nākamo marķieri veidā, kas šķiet saskaņots. Attēliem un video difūzijas modeļi — tie mācās sākt ar troksni un iteratīvi to noņemt, lai atklātu ticamu attēlu vai klipu. Tā ir vienkāršošana, bet noderīga. [3][4]

• Transformeri : lieliski padodas valodas apguvei, spriešanas modeļu apguvei un multimodālu uzdevumu veikšanai, ja tiek šādi apmācīti. [3]

• Difūzija : spēcīga fotoreālistisku attēlu veidošanā, konsekventi stili un kontrolējamas rediģēšanas iespējas, izmantojot uzvednes vai maskas. [4]

Ir arī hibrīdi, ar atgūšanu papildinātas iestatīšanas un specializētas arhitektūras — sautējums joprojām vārās.

Salīdzināšanas tabula: populāras ģeneratīvās mākslīgā intelekta iespējas 🗂️

Nepilnīgas ar nolūku — dažas šūnas ir nedaudz savdabīgas, lai atspoguļotu reālās pasaules pircēju piezīmes. Cenas mainās, tāpēc uztveriet tās kā cenu noteikšanas stilus , nevis fiksētus skaitļus.

Neliela piezīme: dažādi pārdevēji publicē dažādas drošības sistēmas, tarifu ierobežojumus un politikas. Vienmēr ieskatieties viņu dokumentācijā, īpaši, ja piegādājat preces klientiem.

Zem pārsega: transformeri vienā elpas vilcienā 🌀

Transformatori izmanto uzmanības mehānismus, lai katrā solī novērtētu, kuras ievades daļas ir vissvarīgākās. Tā vietā, lai lasītu no kreisās uz labo pusi kā zelta zivtiņa ar lukturīti, tie paralēli aplūko visu secību un apgūst tādus modeļus kā tēmas, entītijas un sintaksi. Šī paralēlisms — un liela skaitļošanas slodze — palīdz modeļiem mērogoties. Ja esat dzirdējuši par žetoniem un konteksta logiem, tad tieši šeit tie ir svarīgi. [3]

Zem pārsega: difūzija vienā elpas vilcienā 🎨

Difūzijas modeļi apgūst divus trikus: pievienot troksni apmācības attēliem un pēc tam mainīt troksni, lai atgūtu reālistiskus attēlus. Ģenerēšanas laikā tie sāk ar tīru troksni un, izmantojot apgūto trokšņu mazināšanas procesu, to atkal pārveido koherentā attēlā. Tas ir dīvaini līdzīgi kā skulptūru veidošana no statiskas masas – ne gluži perfekta metafora, bet jūs saprotat. [4]

Saskaņošanās, drošība un “lūdzu, nerīkojieties nerātni” 🛡️

Kāpēc daži tērzēšanas modeļi noraida noteiktus pieprasījumus vai uzdod precizējošus jautājumus? Svarīgs elements ir pastiprinājuma mācīšanās no cilvēku atsauksmēm (RLHF) : cilvēki novērtē paraugu rezultātus, atlīdzības modelis apgūst šīs preferences, un bāzes modelis tiek mudināts rīkoties izpalīdzīgāk. Tā nav prāta kontrole — tā ir uzvedības vadība ar cilvēka spriedumiem ciklā. [2]

Organizatoriskā riska gadījumā tādi ietvari kā NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības ietvars un tā Ģeneratīvais mākslīgā intelekta profils sniedz norādījumus drošības, aizsardzības, pārvaldības, izcelsmes un uzraudzības novērtēšanai. Ja jūs to ieviešat darbā, šie dokumenti ir pārsteidzoši praktiski kontrolsaraksti, ne tikai teorija. [5]

Īsa anekdote: Pilota seminārā atbalsta komanda ķēdē sadarbojās ar apkopošanu → galveno lauku izgūšanu → atbildes melnrakstu → cilvēka veiktu pārskatīšanu . Šī ķēde neizslēdza cilvēkus; tā padarīja viņu lēmumus ātrākus un konsekventākus dažādās maiņās.

Kur Ģeneratīvais mākslīgais intelekts spīd un kur tas paklūp 🌤️↔️⛈️

Spīd pie:

• Pirmie satura melnraksti, dokumenti, e-pasti, specifikācijas, slaidi

• Garu materiālu kopsavilkumi, kurus jūs labprātāk nelasītu

• Koda palīdzība un standarta teksta samazināšana

• Ideju ģenerēšana nosaukumu, struktūru, testa gadījumu un uzdevumu jomā

• Attēlu koncepcijas, sociālo mediju vizuālie materiāli, produktu maketi

• Viegla datu apstrāde vai SQL sastatnes

Klūp pie:

• Faktu precizitāte bez atgūšanas vai rīkiem

• Daudzpakāpju aprēķini, ja tie nav skaidri pārbaudīti

• Smalki jomas ierobežojumi jurisprudencē, medicīnā vai finansēs

• Negadījumi, sarkasms un ilgstošas ​​zināšanas

• Privātu datu apstrāde, ja tā nav pareizi konfigurēta

Margas palīdz, bet pareizais solis ir sistēmas dizains : pievienot izguvi, validāciju, cilvēka veiktu pārskatīšanu un audita ierakstus. Garlaicīgi, jā, bet garlaicīgi ir stabili.

Praktiski veidi, kā to izmantot jau šodien 🛠️

• Rakstiet labāk, ātrāk : kontūra → izvērst → saspiest → pulēt. Cikls, līdz tas izklausās pēc jums.

• Veiciet izpēti bez liekām tēmām : pieprasiet strukturētu īsu aprakstu ar avotiem un pēc tam meklējiet atsauces, kas jūs patiešām interesē.

• Koda palīdzība : izskaidrojiet funkciju, ierosiniet testus, izstrādājiet refaktora plānu; nekad neielīmējiet noslēpumus.

• Datu uzdevumi : ģenerēt SQL skeletus, regulārās izteiksmes vai kolonnu līmeņa dokumentāciju.

• Dizaina idejas : izpētiet vizuālos stilus un pēc tam nododiet tos dizainerim pabeigšanai.

• Klienta darbības : atbilžu melnraksti, nolūku triāža, sarunu apkopošana nodošanai.

• Produkts : izveidojiet lietotāju stāstus, pieņemšanas kritērijus un kopējiet variantus — pēc tam veiciet toņa A/B testu.

Padoms: saglabājiet augstas veiktspējas uzvednes kā veidnes. Ja tas vienreiz darbojas, iespējams, tas darbosies vēlreiz ar nelielām izmaiņām.

Padziļināta analīze: pamudinājumi, kas patiešām darbojas 🧪

• Sniedziet struktūru : lomas, mērķus, ierobežojumus, stilu. Modeļiem patīk kontrolsaraksts.

• Dažu kadru piemēri : iekļaujiet 2–3 labus ievades → ideālas izejas piemērus.

• Domājiet pakāpeniski : kad sarežģītība pieaug, pieprasiet pamatojumu vai pakāpeniskus rezultātus.

• Piespraust balsi : ielīmējiet īsu vēlamā toņa paraugu un sakiet “atveidot šo stilu”.

• Noteikt novērtējumu : palūdziet modelim kritizēt savu atbildi, pamatojoties uz kritērijiem, un pēc tam to pārskatīt.

• Izmantojiet rīkus : informācijas atgūšanu, meklēšanu tīmeklī, kalkulatorus vai API, lai ievērojami samazinātu halucinācijas. [2]

Ja atceries tikai vienu lietu: pasaki tai, ko ignorēt . Ierobežojumi ir spēks.

Dati, privātums un pārvaldība — nepievilcīgākā daļa 🔒

• Datu ceļi : norādiet, kas tiek reģistrēts, saglabāts vai izmantots apmācībai.

• Personu identificējoša informācija un slepenie dati : neļaujiet tiem parādīties uzvednēs, ja vien jūsu iestatījumi to nepārprotami neatļauj un neaizsargā.

• Piekļuves kontrole : izturieties pret modeļiem kā pret ražošanas datubāzēm, nevis rotaļlietām.

• Novērtēšana : sekojiet līdzi kvalitātei, neobjektivitātei un novirzei; mēriet, izmantojot reālus uzdevumus, nevis vibrācijas.

• Politikas saskaņošana : sasaistiet funkcijas ar NIST AI RMF kategorijām, lai vēlāk nebūtu pārsteigumu. [5]

Bieži uzdotie jautājumi, ko saņemu visu laiku 🙋♀️

Vai tā ir radoša pieeja vai tikai remiksēšana?
Kaut kur pa vidu. Tā rekombinē modeļus jaunos veidos — nevis cilvēka radošumā, bet bieži vien parocīgi.

Vai es varu uzticēties faktiem?
Uzticieties, bet pārbaudiet. Pievienojiet atgūšanu vai rīku izmantošanu jebkam, kam ir augstas likmes. [2]

Kā attēlu modeļi panāk stila konsekvenci?
Ātra inženierija kopā ar tādām metodēm kā attēlu kondicionēšana, LoRA adapteri vai precīza regulēšana. Difūzijas pamati palīdz nodrošināt konsekvenci, lai gan teksta precizitāte attēlos joprojām var svārstīties. [4]

Kāpēc tērzēšanas modeļi “atvaira” riskantus uzdevumus?
Saskaņošanas metodes, piemēram, RLHF un politikas slāņi. Nav perfekti, bet sistemātiski noderīgi. [2]

Topošā robeža 🔭

• Multimodāls viss : nemanāmākas teksta, attēla, audio un video kombinācijas.

• Mazāki, ātrāki modeļi : efektīvas arhitektūras ierīcēm un perifērijas sistēmām.

• Ciešākas rīku cilpas : aģenti izsauc funkcijas, datubāzes un lietotnes, it kā tas nekas nebūtu.

• Labāka izcelsme : ūdenszīmes, satura akreditācijas dati un izsekojami piegādes kanāli.

• Iebūvēta pārvaldība : novērtēšanas komplekti un kontroles slāņi, kas šķiet kā parasti izstrādes rīki. [5]

• Domēnam pielāgoti modeļi : daudzos darbos specializēta veiktspēja pārspēj vispārīgu daiļrunību.

Ja šķiet, ka programmatūra kļūst par līdzstrādnieku – tā ir jēga.

Pārāk garš, es to neizlasīju — Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts? 🧾

Tā ir modeļu saime, kas ģenerē jaunu saturu, nevis tikai vērtē esošo saturu. Teksta sistēmas parasti ir transformatori , kas paredz žetonus; daudzas attēlu un video sistēmas ir difūzijas modeļi, kas novērš nejaušības troksni, pārvēršot tās kaut kādā saskaņotā veidā. Jūs iegūstat ātrumu un radošu ietekmi, taču uz neregulāru pārliecinātu muļķību rēķina, kuras varat savaldīt ar izguves, rīkiem un saskaņošanas metodēm, piemēram, RLHF . Komandām ieteicams ievērot praktiskus norādījumus, piemēram, NIST AI RMF, lai atbildīgi piegādātu, neapstājoties. [3][4][2][5]

Atsauces

1. IBM — Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts?
   lasīt vairāk

2. OpenAI — valodu modeļu saskaņošana, lai izpildītu instrukcijas (RLHF)
   lasīt vairāk

3. NVIDIA emuārs — Kas ir transformatora modelis?
   lasīt vairāk

4. Apskaujoša seja — difūzijas modeļi (1. kursa vienība)
   lasīt vairāk

5. NIST — mākslīgā intelekta riska pārvaldības ietvars (un ģeneratīvais mākslīgā intelekta profils)
   lasīt vairāk

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums