Генеративті AI дегеніміз не?

Генеративті AI үлкен деректер жиынынан үйренген үлгілерге негізделген жаңа мазмұнды - мәтін, кескіндер, аудио, бейне, код, деректер құрылымдарын жасайтын модельдерге жатады Заттарды жай ғана таңбалаудың немесе дәрежелеудің орнына, бұл жүйелер дәл көшірмелерсіз, көргендеріне ұқсайтын Ойланыңыз: абзац жазыңыз, логотипті көрсетіңіз, SQL жобасын жасаңыз, әуен құрастырыңыз. Бұл негізгі идея. [1]

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 Агенттік AI нені түсіндірді
Агенттік AI қалай дербес жоспарлайтынын, әрекет ететінін және уақыт өте келе үйренетінін табыңыз.

🔗 Бүгінгі күні тәжірибеде AI масштабтау дегеніміз не
Неліктен масштабталатын AI жүйелері өсу мен сенімділік үшін маңызды екенін біліңіз.

🔗 AI үшін бағдарламалық жасақтама дегеніміз не
Дамуды жылдамдататын және жүйелілікті жақсартатын қайта пайдалануға болатын AI құрылымдарын түсініңіз.

🔗 Машиналық оқыту және AI: негізгі айырмашылықтар түсіндірілді
Жасанды интеллект пен машинаны оқыту тұжырымдамаларын, мүмкіндіктерін және нақты әлемде пайдалануларын салыстырыңыз.

Неліктен адамдар «генеративті AI дегеніміз не?» Деп сұрайды. бәрібір 🙃

Өйткені бұл сиқырлы сияқты. Сіз шақыруды енгізесіз және пайдалы нәрсе шығады - кейде тамаша, кейде біртүрлі өшірулі. Бұл бірінші рет бағдарламалық жасақтама ауқымда сөйлесу және шығармашылық болып көрінеді. Сонымен қатар, ол санаттарды бұлдырататын және шынын айтқанда, бюджеттерді шиеленістіретін іздеу, көмекшілер, аналитика, дизайн және әзірлеу құралдарымен сәйкес келеді.

Generative AI не пайдалы ✅

• Шығару жылдамдығы - бұл сізге абсурдты тез лайықты бірінші өтуді береді.

• Үлгі синтезі – идеяларды дүйсенбі күні таңертең қосылмауыңыз мүмкін көздер бойынша араластырады.

• Икемді интерфейстер - чат, дауыс, суреттер, API қоңыраулары, плагиндер; жолыңды таңда.

• Теңшеу - жеңіл жедел үлгілерден жеке деректеріңізді толық реттеуге дейін.

• Құрама жұмыс үрдістері – зерттеу → жоспар → жоба → QA сияқты көп сатылы тапсырмаларға арналған тізбекті қадамдар.

• Құралды пайдалану - көптеген модельдер сыртқы құралдарды немесе дерекқорларды сөйлесудің ортасында шақыра алады, сондықтан олар жай болжап қана қоймайды.

• Туралау әдістері – RLHF сияқты тәсілдер модельдерге күнделікті қолдануда пайдалырақ және қауіпсіз әрекет етуге көмектеседі. [2]

Шынын айтайық: бұлардың ешқайсысы оны кристалды шарға айналдырмайды. Бұл ешқашан ұйықтамайтын және кейде библиографияны галлюцинациялайтын талантты интерн сияқты.

Оның қалай жұмыс істейтінінің қысқаша нұсқасы 🧩

трансформаторларды пайдаланады - тізбектер арасындағы қарым-қатынастарды анықтауда жақсы нейрондық желі архитектурасы, сондықтан ол келесі таңбалауышты когерентті сезінетіндей болжай алады. Суреттер мен бейнелер үшін диффузиялық модельдер кең таралған - олар шудан бастауды үйренеді және дұрыс суретті немесе клипті көрсету үшін оны қайталап алып тастайды. Бұл жеңілдету, бірақ пайдалы. [3][4]

• Трансформаторлар : тілде, ойлау үлгілері мен көп модальды тапсырмаларда керемет. [3]

• Диффузия : фотореалистикалық кескіндерде күшті, тұрақты стильдер және шақырулар немесе маскалар арқылы басқарылатын өңдеулер. [4]

Сондай-ақ гибридтер, іздеу арқылы кеңейтілген қондырғылар және мамандандырылған архитектуралар бар - бұқтырылған тағам әлі де қайнап жатыр.

Салыстыру кестесі: танымал генеративті AI опциялары 🗂️

Мақсаты бойынша жетілмеген - кейбір ұяшықтар сатып алушының нақты дүниедегі жазбаларын көрсету үшін өте қызықты. Бағалар өзгереді, сондықтан оларды белгіленген сандар емес, баға мәнері

Кішкентай ескерту: әртүрлі жеткізушілер әртүрлі қауіпсіздік жүйелерін, тарифтік шектеулерді және саясаттарды жариялайды. Әрқашан олардың құжаттарын қараңыз - әсіресе тұтынушыларға жөнелтетін болсаңыз.

Капот астында: трансформаторлар бір демде 🌀

Трансформаторлар әрбір қадамда кірістің қай бөліктері маңыздырақ екенін өлшеу үшін назар аудару Қол шамы бар алтын балық сияқты солдан оңға қарай оқудың орнына, олар бүкіл тізбекті параллель қарап, тақырыптар, нысандар және синтаксис сияқты үлгілерді үйренеді. Бұл параллелизм және көптеген есептеулер модельдерді масштабтауға көмектеседі. Токендер мен мәтінмәндік терезелер туралы естіген болсаңыз, ол осы жерде тұрады. [3]

Капот астында: бір демде диффузия 🎨

Диффузиялық модельдер екі амалды үйренеді: жаттығу кескіндеріне шуды қосыңыз, содан кейін шынайы суреттерді қалпына келтіру үшін шуды шағын қадамдармен өзгертіңіз Генерация кезінде олар таза шудан басталып, үйренген деноизация процесін пайдалана отырып, оны қайтадан үйлесімді кескінге айналдырады. Бұл статикадан мүсіндеу сияқты - тамаша метафора емес, бірақ сіз оны түсінесіз. [4]

Сәйкестік, қауіпсіздік және «өтінемін, бұзық болмаңыз» 🛡️

Неліктен кейбір чат үлгілері белгілі бір сұраулардан бас тартады немесе нақтылау сұрақтарын қояды? Үлкен бөлік - адам кері байланысынан оқытуды күшейту (RLHF) : адамдар үлгі нәтижелерін бағалайды, марапат үлгісі сол таңдауларды үйренеді және негізгі модель пайдалырақ әрекет ету үшін итеріледі. Бұл ақыл-ойды бақылау емес - бұл циклдегі адам пікірімен мінез-құлықты басқару. [2]

Ұйымдық тәуекел үшін NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы және оның генеративті AI профилі қауіпсіздікті, қауіпсіздікті, басқаруды, пайда болуды және мониторингті бағалауға арналған нұсқаулық береді. Егер сіз мұны жұмыста шығаратын болсаңыз, бұл құжаттар тек теория емес, таңқаларлық практикалық бақылау тізімдері болып табылады. [5]

Жылдам анекдот: пилоттық семинарда қолдау тобы тізбектелген қорытындылау → негізгі өрістерді шығарып алу → жауап жобасы → адам шолуы . Тізбек адамдарды алып тастамады; бұл олардың шешімдерін ауысым бойынша тезірек және дәйекті етті.

Генеративті AI қай жерде жарқырайды және қай жерде сүрінеді 🌤️↔️⛈️

Жарқырайды:

• Мазмұнның алғашқы жобалары, құжаттар, электрондық пошталар, сипаттамалар, слайдтар

• Сіз оқығыңыз келмейтін ұзақ материалдың қысқаша мазмұны

• Код көмегі және қазандықты азайту

• «Миға шабуыл» атаулары, құрылымдар, тест тапсырмалары, сұраулар

• Имидж концепциялары, әлеуметтік көрнекіліктер, өнімнің макеттері

• Жеңіл деректер тартысы немесе SQL тіректері

Сүрінеді:

• Іздеу немесе құралдарсыз нақты дәлдік

• Нақты расталмаған кезде көп сатылы есептеулер

• Заң, медицина немесе қаржы саласындағы нәзік домен шектеулері

• Шеткі жағдайлар, сарказм және ұзақ білім

• Егер сіз оны дұрыс конфигурацияламасаңыз, жеке деректерді өңдеу

Қорғаулар көмектеседі, бірақ дұрыс қадам - ​​жүйе дизайны : іздеу, тексеру, адам тексеруі және аудит жолдарын қосыңыз. Жалықтырғыш, иә, бірақ қызықсыз тұрақты.

Бүгін оны қолданудың практикалық жолдары 🛠️

• Жақсырақ, жылдамырақ жазыңыз : контур → кеңейту → қысу → жылтырату. Сізге ұқсағанша айналдырыңыз.

• Қоянды саңылаусыз зерттеу : дереккөздері бар құрылымдық қысқаша мәліметті сұраңыз, содан кейін сіз шынымен қызықтыратын сілтемелерді іздеңіз.

• Көмекші код : функцияны түсіндіру, сынақтарды ұсыну, рефактор жоспарының жобасын жасау; ешқашан құпияларды қоймаңыз.

• Деректер тапсырмалары : SQL қаңқаларын, regex немесе баған деңгейіндегі құжаттаманы жасаңыз.

• Дизайн идеясы : көрнекі стильдерді зерттеңіз, содан кейін әрлеу үшін дизайнерге тапсырыңыз.

• Тұтынушы операциялары : жауаптар жобасы, триаж мақсаттары, тапсыру үшін әңгімелерді қорытындылау.

• Өнім : пайдаланушы оқиғаларын, қабылдау критерийлерін жасаңыз және нұсқаларды көшіріңіз - содан кейін A/B тонды тексеріңіз.

Кеңес: өнімділігі жоғары шақыруларды үлгілер ретінде сақтаңыз. Егер ол бір рет жұмыс істесе, ол шағын түзетулермен қайтадан жұмыс істеуі мүмкін.

Терең суға түсу: бұл шынымен де жұмыс істейді 🧪

• Құрылымды беріңіз : рөлдер, мақсаттар, шектеулер, стиль. Модельдер бақылау парағын жақсы көреді.

• Бірнеше рет түсірілген мысалдар : енгізудің 2–3 жақсы мысалын қосыңыз → идеалды шығыс.

• Бірте-бірте ойланыңыз : күрделілік артқан кезде дәлелді немесе кезеңді нәтижелерді сұраңыз.

• Дауысты бекітіңіз : қалаған үннің қысқа үлгісін қойып, «осы стильді айналаңыз» деңіз.

• Бағалауды орнату : модельден критерийлер бойынша өз жауабын сынауын сұраңыз, содан кейін қайталаңыз.

• Құралдарды пайдаланыңыз : іздеу, веб-іздеу, калькуляторлар немесе API интерфейстері галлюцинацияларды айтарлықтай азайтады. [2]

Егер сіз тек бір нәрсені есте сақтасаңыз: оған нені елемеу керектігін айтыңыз . Шектеулер - бұл күш.

Деректер, құпиялылық және басқару - жағымсыз биттер 🔒

• Деректер жолдары : не жазылғанын, сақталғанын немесе оқыту үшін пайдаланылатынын нақтылаңыз.

• PII және құпиялар : орнату рұқсат бермесе және оны қорғамаса, оларды ескертулерден аулақ ұстаңыз.

• Қол жеткізуді басқару элементтері : ойыншықтарды емес, өндіріс дерекқорлары сияқты модельдерді қарастырыңыз.

• Бағалау : трек сапасы, ауытқу және дрейф; дірілмен емес, нақты тапсырмалармен өлшеңіз.

• Саясатты туралау : карта мүмкіндіктерін NIST AI RMF санаттарына сәйкестендіріп, кейінірек таң қалмайсыз. [5]

Мен үнемі алатын жиі қойылатын сұрақтар 🙋♀️

Бұл шығармашылық па, әлде жай ремикс пе?
Арасында бір жерде. Ол үлгілерді жаңа тәсілдермен біріктіреді - адам шығармашылығы емес, бірақ жиі ыңғайлы.

Мен фактілерге сене аламын ба?
Сеніңіз, бірақ тексеріңіз. Кез келген жоғары ставка үшін іздеуді немесе құралды пайдалануды қосыңыз. [2]

Кескін үлгілері стиль сәйкестігін қалай алады?
Жедел инженерия және кескінді кондиционерлеу, LoRA адаптерлері немесе дәл реттеу сияқты әдістер. Диффузия негіздері дәйектілікке көмектеседі, дегенмен кескіндердегі мәтін дәлдігі әлі де ауытқуы мүмкін. [4]

Неліктен чат үлгілері қауіпті сұрауларды «артқа итереді»?
RLHF және саясат деңгейлері сияқты туралау әдістері. Мінсіз емес, бірақ жүйелі түрде пайдалы. [2]

Жаңадан келе жатқан шекара 🔭

• Барлығы мультимодальды : мәтіннің, кескіннің, аудионың және бейненің біркелкі комбинациялары.

• Кішірек, жылдамырақ модельдер : құрылғыдағы және шеткі жағдайларға арналған тиімді архитектуралар.

• Қатаң құралдар циклдары : агенттер функцияларды, дерекқорларды және қолданбаларды ештеңе емес сияқты шақырады.

• Жақсырақ шығу : су таңбалары, мазмұнның тіркелгі деректері және қадағаланатын құбырлар.

• Басқару : кәдімгі әзірлеуші ​​​​құралдары сияқты сезінетін бағалау жинақтары және басқару қабаттары. [5]

• Домендік бапталған модельдер : мамандандырылған өнімділік көптеген тапсырмалар үшін жалпы шешендіктен асып түседі.

Егер бағдарламалық жасақтама серіктеске айналғандай сезілсе - бұл мәселе.

Тым ұзақ, мен оны оқымадым - Генеративті AI дегеніміз не? 🧾

бар мазмұнды бағалаудың орнына жаңа мазмұнды жасайтын модельдер тобы Мәтіндік жүйелер әдетте токендерді болжайтын трансформаторлар көптеген кескін және бейне жүйелері кездейсоқтықты когерентті нәрсеге айналдыратын диффузиялық RLHF сияқты іздеу, құралдар және теңестіру әдістерімен реттей алатын кездейсоқ сенімді нонсенстердің құнына жылдамдық пен шығармашылық левердж аласыз . Командалар үшін NIST AI RMF , оны тоқтатпастан жауапкершілікпен жеткізіңіз. [3][4][2][5]

Анықтамалар

1. IBM - Генеративті AI дегеніміз не?
   толығырақ оқыңыз

2. OpenAI - нұсқауларды орындау үшін тіл үлгілерін туралау (RLHF)
   толығырақ оқыңыз

3. NVIDIA блогы - Трансформатор үлгісі дегеніміз не?
   толығырақ оқыңыз

4. Құшақтап тұрған бет – диффузиялық модельдер (1-курс бөлімі)
   толығырақ оқу

5. NIST - AI тәуекелдерін басқару құрылымы (және генеративті AI профилі)
   толығырақ оқыңыз

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы