Възходът на влиянието на генеративното изкуствено интелигентност
Генеративното изкуствено интелигентност е избухнало на сцената, благодарение частично на популярността на инструменти като ChatGPT. То включва невронни мрежи, които разполагат със зашеметяващата способност да създават разнообразни форми на съдържание, вариращи от текст и изображения до видео, код, звук и дори молекулни структури.
Разбиране на големите езикови модели (LLMs)
Големите езикови модели (LLMs), обучени с големи количества данни чрез наблюдаемо или полу-наблюдаемо обучение, се намират в предните редици на технологиите за обработка на езика. Признатите примери включват GPT-4 на OpenAI, Mixtral 8x7B на Франция и Llama-3 на Meta.
Понятието за токени
В областта на изкуствената интелигентност, токен може да представлява всичко от сричка до цяла дума или знак, като служи като основен строителен блок за представянето на езика и заучаването на задачи в генеративната изкуствена интелигентност. Чрез алгоритми текстът се разделя на тези токени.
Ролята на подканите
Подкана представлява основно вход за модела – било то команда, заявка или въпрос. Тя трябва да бъде формулирана на език, който моделът разбира изчерпателно.
Справяне с халюцинациите в изкуствената интелигентност
Халюцинациите на генеративната изкуствена интелигентност се отнасят до нейното предоставяне на некоректни или измислени отговори, като цитиране на несъществуващи финансови цифри или измисляне на описание за измислен термин.
Дебат за отворените модели
Отворените модели в изкуствената интелигентност са предмет на непрекъсната дискусия, като публикуваните аспекти могат включват структурата, параметрите и детайлите за обучение на данни. Тези модели са създадени с цел да бъдат по-прозрачни и приспособяваеми от страна на бизнеса.
Техниката RAG
Усъвършенстваното извличане и генериране (RAG) подобрява LLM, като го свързва към конкретна база данни, често собственост на дадена компания. Това обогатява домейн-специфичния речник на модела и обновява неговия пул от познания, техника, която се използва често в разработката на точни търсачки на документи.
Напредно финално изостряне
Финалното изостряне представлява сложния процес за довършване на LLM за определена задача, като се обучава с нов набор от данни. Тази техника е по-сложна и скъпа от RAG, тъй като често изисква допълнителна информация, специфична за бизнеса.
Предимства и недостатъци на генеративната изкуствена интелигентност:
– Позволява автоматизирането на креативните процеси, намалявайки времето и разходите.
– Може да подобри персонализацията и актуалността в приложения като създаване на съдържание и препоръки за продукти.
– Улеснява процесите на откриване в научния изследователски процес, потенциално ускорявайки иновациите.
Надявам се тази информация да е полезна!