Какво е генеративен изкуствен интелект?

Генеративният изкуствен интелект се отнася до модели, които създават ново съдържание - текст, изображения, аудио, видео, код, структури от данни - въз основа на модели, научени от големи набори от данни. Вместо просто да етикетират или класират нещата, тези системи произвеждат нови резултати, които наподобяват това, което са виждали, без да са точни копия. Помислете: напишете параграф, рендирайте лого, напишете SQL код, композирайте мелодия. Това е основната идея. [1]

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Какво е обяснение на агентния изкуствен интелект
Открийте как агентният ИИ автономно планира, действа и се учи с течение на времето.

🔗 Какво е мащабируемостта на изкуствения интелект на практика днес?
Научете защо мащабируемите системи с изкуствен интелект са важни за растежа и надеждността.

🔗 Какво е софтуерна рамка за изкуствен интелект
Разберете многократно използваемите рамки за изкуствен интелект, които ускоряват разработката и подобряват съгласуваността.

🔗 Машинно обучение срещу изкуствен интелект: обяснение на ключовите разлики
Сравнете концепциите, възможностите и приложенията в реалния свят на изкуствения интелект и машинното обучение.

Защо хората продължават да питат „Какво е генеративен изкуствен интелект?“ 🙃

Защото се усеща като магия. Въвеждате подкана и излиза нещо полезно - понякога брилянтно, понякога странно. Това е първият път, когато софтуерът изглежда разговорен и креативен в такъв мащаб. Освен това, той се припокрива с инструменти за търсене, асистенти, анализи, дизайн и разработка, което размива категориите и, честно казано, обърква бюджетите.

Какво прави генеративния изкуствен интелект полезен ✅

• Скорост при драфт - осигурява ви приличен първи пас абсурдно бързо.

• Синтез на модели - съчетава идеи от източници, които може да не свържете в понеделник сутрин.

• Гъвкави интерфейси - чат, глас, изображения, API заявки, плъгини; изберете си път.

• Персонализиране - от леки шаблони за подкани до пълна фина настройка върху вашите собствени данни.

• Съставни работни потоци - верижни стъпки за многоетапни задачи като проучване → план → чернова → осигуряване на качеството.

• Използване на инструменти - много модели могат да извикват външни инструменти или бази данни по време на разговор, така че не просто да гадаят.

• Техники за подравняване - подходи като RLHF помагат на моделите да се държат по-полезно и безопасно в ежедневната употреба. [2]

Нека бъдем честни: нищо от това не го прави кристална топка. По-скоро е като талантлив стажант, който никога не спи и от време на време халюцинира библиография.

Кратката версия на това как работи 🧩

Повечето популярни текстови модели използват трансформатори - архитектура на невронна мрежа, която е отлична в откриването на връзки между последователности, така че може да предскаже следващия токен по начин, който изглежда кохерентен. За изображения и видео, дифузионните модели са често срещани - те се учат да започват от шум и итеративно да го премахват, за да разкрият правдоподобна картина или клип. Това е опростяване, но е полезно. [3][4]

• Трансформърс : страхотни в езика, моделите на разсъждение и мултимодалните задачи, когато са обучени по този начин. [3]

• Дифузия : силна при фотореалистични изображения, последователни стилове и контролируеми редакции чрез подкани или маски. [4]

Съществуват и хибриди, конфигурации с подобрено извличане на данни и специализирани архитектури - яхнията все още къкри.

Сравнителна таблица: популярни опции за генеративен изкуствен интелект 🗂️

Несъвършени нарочно - някои клетки са малко странни, за да отразяват реалните бележки на купувачите. Цените се променят, така че ги третирайте като стилове на ценообразуване , а не като фиксирани числа.

Малка забележка: различните доставчици публикуват различни системи за безопасност, ограничения на цените и политики. Винаги преглеждайте документите им - особено ако доставяте до клиенти.

Под капака: трансформатори на един дъх 🌀

Трансформаторите използват за внимание , за да преценят кои части от входните данни са най-важни на всяка стъпка. Вместо да четат отляво надясно като златна рибка с фенерче, те разглеждат цялата последователност паралелно и изучават модели като теми, обекти и синтаксис. Този паралелизъм - и много изчисления - помага на моделите да се мащабират. Ако сте чували за токени и контекстни прозорци, значи тук се крие проблемът. [3]

Под капака: дифузия на един дъх 🎨

Дифузионните модели научават два трика: добавят шум към тренировъчните изображения, след което обръщат шума на малки стъпки, за да възстановят реалистични картини. По време на генериране те започват от чист шум и го връщат обратно в кохерентно изображение, използвайки научения процес на премахване на шум. Странно е като скулптура от статично изображение - не е перфектна метафора, но разбирате. [4]

Подравняване, безопасност и „моля, не се дръжте небрежно“ 🛡️

Защо някои модели за чат отказват определени заявки или задават уточняващи въпроси? Важна част от това е обучението с подсилване от човешка обратна връзка (RLHF) : хората оценяват примерни резултати, моделът за възнаграждение научава тези предпочитания и базовият модел бива подтикван да действа по-полезно. Това не е контрол на ума - това е поведенческо управление с човешки преценки в цикъла. [2]

За организационния риск, рамки като NIST AI Risk Management Framework - и нейния Generative AI Profile - предоставят насоки за оценка на безопасността, сигурността, управлението, произхода и мониторинга. Ако внедрявате това на работното място, тези документи са изненадващо практични контролни списъци, а не само теория. [5]

Бърз анекдот: В пилотен семинар, екип за поддръжка свърза обобщаване → извличане на ключови полета → чернова на отговор → преглед от човек . Веригата не премахна хората; тя направи решенията им по-бързи и по-последователни между смените.

Къде генеративният изкуствен интелект блести, а къде се проваля 🌤️↔️⛈️

Свети на:

• Първи чернови на съдържание, документи, имейли, спецификации, слайдове

• Резюмета на дълги материали, които предпочитате да не четете

• Помощ при кодиране и намаляване на шаблоните

• Мозъчна атака на имена, структури, тестови случаи, подкани

• Концепции за изображения, визуализации в социалните мрежи, макети на продукти

• Леко обработване на данни или SQL скеле

Спъва се на:

• Фактическа точност без извличане или инструменти

• Многоетапни изчисления, когато не са изрично проверени

• Фини ограничения в областта на правото, медицината или финансите

• Крайни случаи, сарказъм и дългосрочни знания

• Обработка на лични данни, ако не ги конфигурирате правилно

Предпазните парапети помагат, но правилният ход е системният дизайн : добавете извличане, валидиране, човешки преглед и одитни следи. Скучно, да - но скучното е стабилно.

Практични начини да го използвате днес 🛠️

• Пишете по-добре, по-бързо : очертайте → разгънете → компресирайте → полирайте. Повтаряйте, докато звучи като вас.

• Проучване без „заешки дупки“ : поискайте структурирано описание с източници, след което потърсете референциите, които наистина ви интересуват.

• Помощ при писане на код : обяснете функция, предложете тестове, изгответе план за рефакториране; никога не поставяйте секрети.

• Задачи, свързани с данни : генериране на SQL скелети, регулярни изрази или документация на ниво колони.

• Идеи за дизайн : проучете визуалните стилове, след което ги предайте на дизайнер за довършителни работи.

• Операции с клиенти : чернови на отговори, намерения за сортиране, обобщаване на разговорите за предаване.

• Продукт : създайте потребителски истории, критерии за приемане и варианти на текста - след това A/B тествайте тона.

Съвет: запазете високоефективните подкани като шаблони. Ако веднъж проработи, вероятно ще работи отново с малки корекции.

Дълбоко проучване: подкана, която действително работи 🧪

• Дайте структура : роли, цели, ограничения, стил. Моделите обичат контролен списък.

• Примери с няколко опита : включете 2–3 добри примера за входни данни → идеален изход.

• Мислете поетапно : поискайте разсъждения или поетапни резултати, когато сложността се повиши.

• Закачете гласа : поставете кратък пример на предпочитания от вас тон и кажете „отразете този стил“.

• Задайте оценка : помолете модела да анализира собствения си отговор спрямо критериите, след което го преразгледайте.

• Използването на инструменти : извличане на данни, търсене в мрежата, калкулатори или API може значително да намали халюцинациите. [2]

Ако помните само едно нещо: кажете му какво да игнорира . Ограниченията са сила.

Данни, поверителност и управление - небляскавите части 🔒

• Пътища на данните : изяснете какво се регистрира, запазва или използва за обучение.

• Лична информация и тайни : не ги показвайте в подканите, освен ако вашата настройка изрично не го позволява и не го защитава.

• Контрол на достъпа : третирайте моделите като производствени бази данни, а не като играчки.

• Оценка : качество на проследяване, отклонение и дрейф; измервайте с реални задачи, а не с вибрации.

• Съгласуване на политиките : съпоставете характеристиките с категориите RMF на NIST AI, за да не се изненадвате по-късно. [5]

Често задавани въпроси, които получавам през цялото време 🙋♀️

Креативно ли е или просто ремиксиране?
Някъде по средата. Рекомбинира модели по нови начини - не човешка креативност, но често е удобно.

Мога ли да се доверя на фактите?
Доверявай, но проверявай. Добави извличане на информация или използване на инструменти за всичко с висок залог. [2]

Как моделите на изображенията постигат стилова съгласуваност?
Бързо инженерство плюс техники като кондициониране на изображения, LoRA адаптери или фина настройка. Дифузионните основи помагат за съгласуваност, въпреки че точността на текста в изображенията все още може да се колебае. [4]

Защо моделите на чат „отблъскват“ рискови подкани?
Техники за подравняване като RLHF и слоеве на политики. Не са перфектни, но систематично полезни. [2]

Новата граница 🔭

• Мултимодално всичко : по-безпроблемни комбинации от текст, изображение, аудио и видео.

• По-малки, по-бързи модели : ефективни архитектури за устройства и периферни случаи.

• По-тесни цикли на инструменти : агенти извикват функции, бази данни и приложения, сякаш не е нищо.

• По-добър произход : воден знак, идентификационни данни за съдържанието и проследими тръбопроводи.

• Вградено управление : пакети за оценка и контролни слоеве, които се усещат като нормални инструменти за разработка. [5]

• Модели, настроени към домейн : специализираната производителност е по-добра от общото красноречие за много работни места.

Ако се усеща, че софтуерът се превръща в сътрудник - това е смисълът.

Твърде дълго, не го прочетох - Какво е генеративен изкуствен интелект? 🧾

Това е семейство от модели, които генерират ново съдържание, а не само оценяват съществуващото. Текстовите системи обикновено са трансформатори , които предсказват токени; много системи за изображения и видео са дифузионни модели, които премахват шума от случайността в нещо съгласувано. Получавате скорост и творчески лост, за сметка на случайни уверени глупости - които можете да укротите с извличане, инструменти и техники за подравняване като RLHF . За екипи, следвайте практически ръководства като NIST AI RMF, за да доставяте отговорно, без да спирате. [3][4][2][5]

Референции

1. IBM - Какво е генеративен изкуствен интелект?
   прочетете повече

2. OpenAI - Подравняване на езиковите модели за следване на инструкции (RLHF)
   прочетете повече

3. Блог на NVIDIA - Какво е трансформаторен модел?
   прочетете повече

4. Прегръщащо лице - Дифузионни модели (Курсова единица 1)
   прочетете повече

5. NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (и генеративен профил на изкуствения интелект)
   прочетете повече

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас