Што такое генератыўны штучны інтэлект?

Генератыўны штучны інтэлект адносіцца да мадэляў, якія ствараюць новы кантэнт — тэкст, выявы, аўдыё, відэа, код, структуры дадзеных — на аснове шаблонаў, вывучаных з вялікіх набораў дадзеных. Замест таго, каб проста маркіраваць або ранжыраваць рэчы, гэтыя сістэмы ствараюць новыя вынікі, якія нагадваюць тое, што яны бачылі, але не з'яўляюцца дакладнымі копіямі. Падумайце: напішыце абзац, адрэндэрынгуйце лагатып, напішыце SQL-запыт, складзіце мелодыю. Гэта асноўная ідэя. [1]

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Што такое агентны штучны інтэлект?
Даведайцеся, як агентны штучны інтэлект аўтаномна плануе, дзейнічае і вучыцца з цягам часу.

🔗 Што такое маштабаванасць штучнага інтэлекту на практыцы сёння
Даведайцеся, чаму маштабуемыя сістэмы штучнага інтэлекту важныя для росту і надзейнасці.

🔗 Што такое праграмны фрэймворк для штучнага інтэлекту
Зразумейце шматразовыя фрэймворкі штучнага інтэлекту, якія паскараюць распрацоўку і паляпшаюць кансістэнцыю.

🔗 Машыннае навучанне супраць штучнага інтэлекту: тлумачэнне ключавых адрозненняў
Параўнайце канцэпцыі, магчымасці і рэальнае прымяненне штучнага інтэлекту і машыннага навучання.

Чаму людзі ўсё роўна пытаюцца: «Што такое генератыўны штучны інтэлект?» 🙃

Таму што гэта падобна на магію. Вы друкуеце падказку, і на яе вынікае нешта карыснае — часам геніяльнае, часам дзіўнае. Гэта першы раз, калі праграмнае забеспячэнне здаецца размоўным і крэатыўным у такім маштабе. Акрамя таго, яно перасякаецца з пошукам, памочнікамі, аналітыкай, дызайнам і інструментамі распрацоўкі, што размывае катэгорыі і, шчыра кажучы, перашкаджае бюджэтам.

Што робіць генератыўны штучны інтэлект карысным ✅

• Хуткасць драфта — гэта дазваляе зрабіць прыстойны першы пас абсурдна хутка.

• Сінтэз шаблонаў — спалучае ідэі з розных крыніц, да якіх вы маглі б не падключыцца ў панядзелак раніцай.

• Гнуткія інтэрфейсы - чат, голас, выявы, выклікі API, плагіны; выбірайце свой шлях.

• Налада — ад лёгкіх шаблонаў падказак да поўнай дапрацоўкі на аснове вашых уласных дадзеных.

• Складаныя працоўныя працэсы — ланцужок крокаў для шматэтапных задач, такіх як даследаванне → план → чарнавік → кантроль якасці.

• Выкарыстанне інструментаў — многія мадэлі могуць выклікаць знешнія інструменты або базы дадзеных падчас размовы, таму яны не проста здагадваюцца.

• Метады выраўноўвання — такія падыходы, як RLHF, дапамагаюць мадэлям паводзіць сябе больш карысна і бяспечна ў паўсядзённым выкарыстанні. [2]

Будзем шчырымі: нішто з гэтага не робіць яго крыштальным шарам. Гэта хутчэй як таленавіты стажор, які ніколі не спіць і часам галюцынуе бібліяграфію.

Кароткая версія таго, як гэта працуе 🧩

Большасць папулярных тэкставых мадэляў выкарыстоўваюць трансфарматары — архітэктуру нейроннай сеткі, якая выдатна выяўляе сувязі паміж паслядоўнасцямі, таму можа прадказваць наступны токен такім чынам, каб ён выглядаў кагерэнтна. Для малюнкаў і відэа дыфузійныя мадэлі — яны вучацца пачынаць з шуму і ітэратыўна выдаляць яго, каб паказаць праўдападобную карцінку або кліп. Гэта спрашчэнне, але карыснае. [3][4]

• Трансформеры : выдатна спраўляюцца з мовай, мадэлямі разважанняў і шматмодальнымі задачамі, калі іх навучаць такім чынам. [3]

• Дыфузія : моцная для фотарэалістычных малюнкаў, паслядоўных стыляў і кіраванага рэдагавання з дапамогай падказак або масак. [4]

Існуюць таксама гібрыды, сістэмы з пашыраным пошукам дадзеных і спецыялізаваныя архітэктуры — усё яшчэ кіпіць.

Параўнальная табліца: папулярныя варыянты генератыўнага штучнага інтэлекту 🗂️

Недасканаласць наўмысна — некаторыя ячэйкі крыху незвычайныя, каб адлюстроўваць рэальныя нататкі пакупнікоў. Цэны змяняюцца, таму ўспрымайце іх як стылі цэнаўтварэння , а не як фіксаваныя лічбы.

Невялікая заўвага: розныя пастаўшчыкі публікуюць розныя сістэмы бяспекі, абмежаванні ставак і палітыку. Заўсёды зазірайце ў іх дакументы, асабліва калі вы адпраўляеце тавары кліентам.

Пад капотам: трансформеры на адным дыханні 🌀

Трансфарматары выкарыстоўваюць ўвагі , каб узважыць, якія часткі ўваходных дадзеных найбольш важныя на кожным кроку. Замест таго, каб чытаць злева направа, як залатая рыбка з ліхтарыкам, яны паралельна праглядаюць усю паслядоўнасць і вывучаюць такія заканамернасці, як тэмы, сутнасці і сінтаксіс. Гэты паралелізм — і вялікая колькасць вылічэнняў — дапамагае мадэлям маштабавацца. Калі вы чулі пра токены і кантэкстныя вокны, то менавіта тут яны і жывуць. [3]

Пад капотам: дыфузія на адным дыханні 🎨

Дыфузійныя мадэлі засвойваюць два прыёмы: дадаваць шум да трэніровачных малюнкаў, а затым аднаўляць шум, каб аднавіць рэалістычныя выявы. Падчас генерацыі яны пачынаюць з чыстага шуму і ператвараюць яго ў цэласны малюнак, выкарыстоўваючы вывучаны працэс шумапрыглушэння. Дзіўна, што гэта падобна на скульптуру са статычных элементаў — не ідэальная метафара, але вы разумееце. [4]

Выраўноўванне, бяспека і «калі ласка, не рабіце няўмелых дзеянняў» 🛡️

Чаму некаторыя мадэлі чата адхіляюць пэўныя запыты або задаюць удакладняльныя пытанні? Важнай часткай з'яўляецца навучанне з падмацаваннем ад чалавечых водгукаў (RLHF) : людзі ацэньваюць выбаркі вынікаў, мадэль узнагароджання вывучае гэтыя перавагі, і базавая мадэль падштурхоўваецца дзейнічаць больш карысна. Гэта не кантроль над розумам — гэта кіраванне паводзінамі з улікам чалавечых меркаванняў. [2]

Для арганізацыйных рызык такія структуры, як NIST AI Risk Management Framework — і яе Generative AI Profile — даюць рэкамендацыі па ацэнцы бяспекі, абароны, кіравання, паходжання і маніторынгу. Калі вы ўкараняеце гэта на працы, гэтыя дакументы з'яўляюцца нечакана практычнымі кантрольнымі спісамі, а не проста тэорыяй. [5]

Кароткі анекдот: падчас пілотнага семінара каманда падтрымкі злучыла наступныя дзеянні: рэзюмэ → здабыванне ключавых палёў → чарнавік адказу → праверка чалавекам . Гэты ланцужок не прыбіраў людзей, а рабіў іх рашэнні больш хуткімі і паслядоўнымі на працягу ўсіх змен.

Дзе генератыўны штучны інтэлект блішчыць, а дзе спатыкаецца 🌤️↔️⛈️

Ззяе на:

• Першыя чарнавікі кантэнту, дакументы, электронныя лісты, спецыфікацыі, слайды

• Кароткі змест доўгіх матэрыялаў, якія вы б не хацелі чытаць

• Дапамога з кодам і скарачэнне шаблонных шаблонаў

• Мазгавы штурм: імёны, структуры, тэставыя выпадкі, падказкі

• Канцэпцыі малюнкаў, візуальныя матэрыялы для сацыяльных сетак, макеты прадуктаў

• Лёгкая апрацоўка дадзеных або SQL-скаффордінг

Спатыкаецца на:

• Фактычная дакладнасць без пошуку або інструментаў

• Шматэтапныя разлікі, калі яны не правераны відавочна

• Тонкія абмежаванні ў галіне права, медыцыны ці фінансаў

• Памежныя выпадкі, сарказм і веды аб доўгім хвасце

• Апрацоўка прыватных дадзеных, калі вы не наладзіце яе правільна

Ахоўныя парэнчы дапамагаюць, але правільны крок — гэта праектаванне сістэмы : дадайце пошук, праверку, праверку чалавекам і журналы аўдыту. Сумна, так, але сумна — гэта стабільна.

Практычныя спосабы выкарыстання сёння 🛠️

• Пішыце лепш, хутчэй : контур → пашырэнне → сцісканне → паліроўка. Паўтарайце, пакуль не атрымаецца гучаць як вы.

• Даследуйце без трусіных нор : папрасіце структураваны кароткі змест з крыніцамі, а затым знайдзіце спасылкі, якія вас сапраўды цікавяць.

• Дапамога з кодам : растлумачце функцыю, прапануйце тэсты, распрацуйце план рэфактарынгу; ніколі не ўстаўляйце сакрэты.

• Задачы па працы з дадзенымі : стварэнне шкілетаў SQL, рэгулярных выразаў або дакументацыі на ўзроўні слупкоў.

• Распрацоўка дызайнерскіх ідэй : вывучыць візуальныя стылі, а затым перадаць дызайнеру для дапрацоўкі.

• Аперацыі з кліентамі : чарнавікі адказаў, сартаванне намераў, рэзюмэ размоў для перадачы.

• Прадукт : стварыце гісторыі карыстальнікаў, крытэрыі прыняцця і варыянты тэксту, а затым правядзіце A/B-тэставанне тону.

Парада: захоўвайце высокаэфектыўныя падказкі ў якасці шаблонаў. Калі гэта спрацавала адзін раз, то, верагодна, будзе працаваць зноў пасля невялікіх карэкціровак.

Паглыбленае апусканне: падказкі, якія сапраўды працуюць 🧪

• Дайце структуру : ролі, мэты, абмежаванні, стыль. Мадэлі любяць кантрольны спіс.

• Некалькі прыкладаў : уключыце 2–3 добрыя прыклады ўводу → ідэальны вынік.

• Думайце паэтапна : патрабуйце разважанняў або паэтапных вынікаў, калі складанасць узрастае.

• Замацуйце голас : устаўце кароткі ўзор вашага абранага тону і скажыце «адлюстроўваць гэты стыль».

• Ацэнка ўстаноўленага параметра : папрасіце мадэль прааналізаваць свой уласны адказ у адпаведнасці з крытэрыямі, а затым перагледзьце яго.

• Выкарыстанне інструментаў : пошук у інтэрнэце, калькулятары або API могуць значна паменшыць галюцынацыі. [2]

Калі вы памятаеце толькі адно: скажыце яму, што ігнараваць . Абмежаванні — гэта сіла.

Дадзеныя, прыватнасць і кіраванне — непрывабныя моманты 🔒

• Шляхі даных : удакладніце, што рэгіструецца, што захоўваецца або што выкарыстоўваецца для навучання.

• Асабістая інфармацыя і сакрэты : не дапускайце іх уключэння ў запыты, калі толькі вашы налады не дазваляюць гэтага і не абараняюць.

• Кантроль доступу : разглядайце мадэлі як вытворчыя базы дадзеных, а не як цацкі.

• Ацэнка : якасць адсочвання, зрушэнне і дрэйф; вымярайце з дапамогай рэальных задач, а не вібрацый.

• Узгадненне палітыкі : супастаўце функцыі з катэгорыямі RMF NIST AI, каб пазней не было нечаканасцяў. [5]

Часта задаваныя пытанні, якія я атрымліваю ўвесь час 🙋♀️

Гэта крэатыўна ці проста рэмікс?
Недзе пасярэдзіне. Гэта перакамбінуе ўзоры новымі спосабамі — не чалавечая творчасць, але часта зручная.

Ці магу я давяраць фактам?
Давярай, але правярай. Дадайце пошук або выкарыстанне інструментаў для чаго-небудзь, што мае высокія стаўкі. [2]

Як мадэлі малюнкаў дасягаюць стылёвай узгодненасці?
Хуткая інжынерыя, а таксама такія метады, як апрацоўка малюнкаў, адаптары LoRA або тонкая налада. Дыфузійныя асновы дапамагаюць забяспечыць узгодненасць, хоць дакладнасць тэксту на малюнках усё яшчэ можа вагацца. [4]

Чаму мадэлі чата «адхіляюць» рызыкоўныя падказкі?
Метады ўзгаднення, такія як RLHF і ўзроўні палітыкі. Не ідэальныя, але сістэматычна карысныя. [2]

Новая мяжа 🔭

• Мультымадальны рэжым : больш гладкія камбінацыі тэксту, малюнкаў, аўдыё і відэа.

• Меншыя, хутчэйшыя мадэлі : эфектыўныя архітэктуры для прылад і перыферыйных выпадкаў.

• Больш шчыльныя цыклы інструментаў : агенты выклікаюць функцыі, базы дадзеных і праграмы, быццам гэта нішто.

• Лепшае паходжанне : вадзяныя знакі, паўнамоцтвы кантэнту і адсочваемыя канвееры.

• Убудаванае кіраванне : пакеты ацэнкі і ўзроўні кіравання, якія адчуваюцца як звычайныя інструменты распрацоўкі. [5]

• Мадэлі, адаптаваныя да даменаў : спецыялізаваная прадукцыйнасць пераўзыходзіць агульнае красамоўства ў многіх выпадках.

Калі адчуваецца, што праграмнае забеспячэнне становіцца калабаратарам — вось у чым сэнс.

Занадта доўга, я не чытаў - Што такое генератыўны штучны інтэлект? 🧾

Гэта сямейства мадэляў, якія генеруюць новы кантэнт, а не толькі ацэньваюць існуючы. Тэкставыя сістэмы звычайна з'яўляюцца трансфарматарамі , якія прадказваюць токены; многія сістэмы малюнкаў і відэа з'яўляюцца дыфузійнымі мадэлямі, якія ператвараюць выпадковасць у нешта цэласнае. Вы атрымліваеце хуткасць і творчы патэнцыял коштам выпадковай упэўненай бязглуздзіцы, якую можна прыручыць з дапамогай пошуку, інструментаў і метадаў выраўноўвання, такіх як RLHF . Для каманд варта прытрымлівацца практычных рэкамендацый, такіх як NIST AI RMF, каб адказна распрацоўваць кантэнт, не спыняючыся. [3][4][2][5]

Спасылкі

1. IBM - Што такое генератыўны штучны інтэлект?
   чытаць далей

2. OpenAI - Выраўноўванне моўных мадэляў для выканання інструкцый (RLHF)
   чытаць далей

3. Блог NVIDIA - Што такое мадэль Transformer?
   чытаць далей

4. Абдымны твар - дыфузійныя мадэлі (курс 1)
   чытаць далей

5. NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (і генератыўны профіль штучнага інтэлекту)
   чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас