Generativ AI nədir?

Generativ süni intellekt böyük verilənlər bazalarından öyrənilən nümunələrə əsaslanaraq yeni məzmun - mətn, şəkillər, audio, video, kod, məlumat strukturları yaradan modellərə aiddir Sadəcə etiketləmək və ya sıralamaq əvəzinə, bu sistemlər dəqiq surətlər olmadan gördüklərinə bənzəyən Düşünün: abzas yazın, loqo tərtib edin, SQL layihəsini hazırlayın, melodiya yaradın. Əsas ideya budur. [1]

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Agent AI-nin nə olduğunu izah etdi
Agentlik süni intellektin zamanla necə müstəqil şəkildə planlaşdırdığını, hərəkət etdiyini və öyrəndiyini kəşf edin.

🔗 Bu gün praktikada AI miqyası nədir
Ölçəklənən AI sistemlərinin böyümə və etibarlılıq üçün nə üçün vacib olduğunu öyrənin.

🔗 AI üçün proqram çərçivəsi nədir
İnkişafı sürətləndirən və ardıcıllığı yaxşılaşdıran təkrar istifadə edilə bilən AI çərçivələrini anlayın.

🔗 Maşın öyrənməsi və AI: əsas fərqlər izah edildi
Süni intellekt və maşın öyrənmə konsepsiyalarını, imkanlarını və real dünya istifadələrini müqayisə edin.

Niyə insanlar “General AI nədir?” sualını verirlər. hər halda 🙃

Çünki sehrli hissdir. Siz xəbərdarlığı yazırsınız və faydalı bir şey çıxır - bəzən parlaq, bəzən də qəribə bir şəkildə. İlk dəfədir ki, proqram miqyasda danışıq və yaradıcı görünür. Üstəlik, o, axtarış, köməkçilər, analitika, dizayn və inkişaf alətləri ilə üst-üstə düşür, bu da kateqoriyaları qarışdırır və düzünü desək, büdcələri qarışdırır.

Generativ AI-ni faydalı edən nədir ✅

• Qaralama sürəti - bu, sizə absurd sürətlə layiqli ilk keçid əldə edir.

• Nümunə sintezi - bazar ertəsi səhəri əlaqə qura bilməyəcəyiniz mənbələr üzrə fikirləri qarışdırır.

• Çevik interfeyslər - söhbət, səs, şəkillər, API zəngləri, plaginlər; yolunu seç.

• Fərdiləşdirmə - yüngül sürətli nümunələrdən tutmuş şəxsi məlumatlarınız üzərində tam dəqiqləşdirməyə qədər.

• Mürəkkəb iş axınları - tədqiqat → kontur → layihə → QA kimi çoxmərhələli tapşırıqlar üçün zəncirvari addımlar.

• Alətdən istifadə - bir çox modellər xarici alətləri və ya verilənlər bazalarını söhbətin ortasında adlandıra bilər, belə ki, onlar sadəcə təxmin etmirlər.

• Hizalama üsulları - RLHF kimi yanaşmalar modellərə gündəlik istifadədə daha faydalı və təhlükəsiz davranmağa kömək edir. [2]

Dürüst olaq: ​​bunların heç biri onu kristal top halına gətirmir. Bu, daha çox heç vaxt yatmayan və bəzən biblioqrafik hallüsinasiya edən istedadlı bir təcrübəçiyə bənzəyir.

Necə işlədiyinin qısa versiyası 🧩

Ən populyar mətn modelləri transformatorlardan - ardıcıllıqlar arasında əlaqələri aşkar etməkdə üstün olan neyron şəbəkəsi arxitekturası, beləliklə, o, ardıcıl hiss olunan şəkildə növbəti işarəni proqnozlaşdıra bilər. Şəkillər və videolar üçün diffuziya modelləri geniş yayılmışdır - onlar səs-küydən başlamağı öyrənirlər və inandırıcı şəkil və ya klipi aşkar etmək üçün onu təkrar-təkrar silirlər. Bu sadələşdirmədir, lakin faydalıdır. [3][4]

• Transformatorlar : bu şəkildə öyrədildikdə dildə əla, əsaslandırma nümunələri və multimodal tapşırıqlar. [3]

• Diffuziya : güclü fotoreal şəkillər, ardıcıl üslublar və göstərişlər və ya maskalar vasitəsilə idarə oluna bilən redaktələr. [4]

Həm də hibridlər, axtarışla genişləndirilmiş quraşdırmalar və ixtisaslaşmış arxitekturalar var - güveç hələ də qaynayır.

Müqayisə Cədvəli: populyar generativ AI seçimləri 🗂️

Məqsəd baxımından qeyri-kamildir - bəzi hüceyrələr real dünyadakı alıcı qeydlərini əks etdirmək üçün bir qədər qəribədir. Qiymətlər dəyişir, ona görə də bunları sabit nömrələr deyil, qiymət üslubları

Kiçik qeyd: müxtəlif satıcılar müxtəlif təhlükəsizlik sistemləri, tarif limitləri və siyasətlər dərc edirlər. Həmişə onların sənədlərinə nəzər salın - xüsusən də müştərilərə göndərirsinizsə.

Başlıq altında: transformatorlar bir nəfəsdə 🌀

Transformatorlar hər addımda girişin hansı hissələrinin daha çox əhəmiyyət kəsb etdiyini ölçmək üçün diqqət Fənərlə qızıl balıq kimi soldan sağa oxumaq əvəzinə, bütün ardıcıllığa paralel olaraq baxır və mövzular, obyektlər və sintaksis kimi nümunələri öyrənirlər. Bu paralellik - və bir çox hesablama - modellərin miqyasına kömək edir. Tokenlər və kontekst pəncərələri haqqında eşitmisinizsə, onun yaşadığı yer budur. [3]

Başlıq altında: bir nəfəsdə diffuziya 🎨

Diffuziya modelləri iki fənd öyrənirlər: məşq şəkillərinə səs-küy əlavə edin, sonra real şəkilləri bərpa etmək üçün səs-küyü kiçik addımlarla tərsinə çevirin Nəsil zamanı onlar təmiz səs-küydən başlayırlar və öyrənilmiş denoising prosesindən istifadə edərək onu ardıcıl bir görüntüyə qaytarırlar. Bu, qəribə bir şəkildə statikdən heykəltəraşlıq etmək kimidir - mükəmməl bir metafora deyil, amma başa düşürsən. [4]

Düzəliş, təhlükəsizlik və “zəhmət olmasa, quldurluq etməyin” 🛡️

Niyə bəzi söhbət modelləri müəyyən sorğulardan imtina edir və ya aydınlaşdırıcı suallar verir? Böyük bir parça İnsan Rəyindən Gücləndirici Öyrənmədir (RLHF) : insanlar nümunə nəticələrini qiymətləndirirlər, mükafat modeli bu üstünlükləri öyrənir və əsas model daha faydalı hərəkət etmək üçün dürtülür. Bu, ağıl nəzarəti deyil - bu, dövrədə insan mühakimələri ilə davranışın idarə edilməsidir. [2]

Təşkilati risk üçün NIST AI Risk İdarəetmə Çərçivəsi və onun Generativ AI Profili təhlükəsizlik, təhlükəsizlik, idarəetmə, mənşə və monitorinqin qiymətləndirilməsi üçün təlimat verir. Bunu iş yerində yayırsınızsa, bu sənədlər sadəcə nəzəriyyə deyil, təəccüblü şəkildə praktiki yoxlama siyahılarıdır. [5]

Sürətli lətifə: Pilot seminarda dəstək qrupu zəncirlənmiş şəkildə xülasə edir → əsas sahələri çıxarır → cavab layihəsi → insan rəyi . Zəncir insanları çıxarmadı; bu, onların qərarlarını növbələr arasında daha sürətli və daha ardıcıl edirdi.

Generativ süni intellektin parladığı yerdə büdrədiyi yerdə 🌤️↔️⛈️

Parlayır:

• Məzmunun ilk qaralamaları, sənədlər, e-poçtlar, xüsusiyyətlər, slaydlar

• Oxumaq istəmədiyiniz uzun materialın xülasəsi

• Kod yardımı və qazanın azaldılması

• Beyin fırtınası adları, strukturlar, test nümunələri, göstərişlər

• Təsvir anlayışları, sosial vizuallar, məhsul maketləri

• Yüngül məlumat mübahisəsi və ya SQL iskele

Büdrəyir:

• Axtarış və ya alətlər olmadan faktiki dəqiqlik

• Çox addımlı hesablamalar açıq şəkildə təsdiqlənmədikdə

• Hüquqda, tibbdə və ya maliyyədə incə domen məhdudiyyətləri

• Edge halları, sarkazm və uzun quyruqlu bilik

• Düzgün konfiqurasiya etməsəniz, şəxsi məlumatların idarə edilməsi

Qoruyucular kömək edir, lakin düzgün hərəkət sistem dizaynıdır : axtarış, yoxlama, insan baxışı və audit yollarını əlavə edin. Darıxdırıcı, bəli - amma darıxdırıcı sabitdir.

Bu gün istifadə etməyin praktiki yolları 🛠️

• Daha yaxşı, daha sürətli yazın : kontur → genişləndirin → sıxın → cilalayın. Sizin kimi səslənənə qədər döngələyin.

• Dovşan dəlikləri olmadan araşdırma : mənbələrlə strukturlaşdırılmış qısa məlumat istəyin, sonra həqiqətən əhəmiyyət verdiyiniz istinadları izləyin.

• Kod yardımı : funksiyanı izah edin, testlər təklif edin, refaktor planını tərtib edin; heç vaxt sirləri yapışdırmayın.

• Məlumat işləri : SQL skeletləri, regex və ya sütun səviyyəli sənədlər yaradın.

• Dizayn ideyası : vizual üslubları araşdırın, sonra bitirmək üçün dizaynerə təhvil verin.

• Müştəri əməliyyatları : qaralama cavablar, təyinat məqsədləri, təhvil vermək üçün söhbətləri ümumiləşdirmək.

• Məhsul : istifadəçi hekayələri, qəbul meyarları və kopya variantları yaradın - sonra A/B tonu sınayın.

İpucu: yüksək performanslı göstərişləri şablon kimi yadda saxlayın. Bir dəfə işləyirsə, çox güman ki, kiçik düzəlişlərlə yenidən işləyəcək.

Dərin dalış: əslində işə yarayacağını sövq edir 🧪

• Struktur verin : rollar, məqsədlər, məhdudiyyətlər, üslub. Modellər yoxlama siyahısını sevirlər.

• Bir neçə çəkiliş nümunəsi : 2-3 yaxşı giriş → ideal çıxış nümunəsini daxil edin.

• Addım-addım düşünün : mürəkkəblik artdıqda əsaslandırma və ya mərhələli nəticələr tələb edin.

• Səsi pin edin : üstünlük verdiyiniz tonun qısa nümunəsini yapışdırın və “bu üslubu əks etdirin” deyin.

• Qiymətləndirmə təyin edin : modeldən öz cavabını meyarlara uyğun tənqid etməsini xahiş edin, sonra yenidən nəzərdən keçirin.

• Alətlərdən istifadə edin : axtarış, veb axtarışı, kalkulyatorlar və ya API-lər hallüsinasiyaları çox azalda bilər. [2]

Yalnız bir şeyi xatırlayırsınızsa: nəyi görməməzlikdən gəldiyinizi söyləyin . Məhdudiyyətlər gücdür.

Məlumat, məxfilik və idarəçilik - gözəgörünməz bitlər 🔒

• Məlumat yolları : nəyin qeyd olunduğunu, saxlandığını və ya təlim üçün istifadə olunduğunu aydınlaşdırın.

• PII və sirlər : quraşdırmanız açıq şəkildə icazə vermədikcə və onları qorumadıqca, onları sorğulardan kənar saxlayın.

• Giriş nəzarətləri : oyuncaqlara deyil, istehsal verilənlər bazası kimi modellərə müraciət edin.

• Qiymətləndirmə : izləmə keyfiyyəti, meyl və sürüşmə; vibes deyil, real tapşırıqlarla ölçün.

• Siyasət uyğunlaşdırılması : xəritə xüsusiyyətləri NIST AI RMF kateqoriyalarına uyğundur ki, sonra təəccüblənməyəsiniz. [5]

Hər zaman aldığım suallar 🙋♀️

Bu yaradıcıdır, yoxsa sadəcə remiksdir?
Arada bir yerdə. O, naxışları yeni üsullarla birləşdirir - insan yaradıcılığı deyil, çox vaxt əlverişlidir.

Mən faktlara etibar edə bilərəmmi?
Güvənin, amma yoxlayın. Yüksək riskli hər hansı bir şey üçün axtarış və ya alət istifadəsi əlavə edin. [2]

Təsvir modelləri üslub uyğunluğunu necə əldə edir?
Sürətli mühəndislik və görüntü kondisioneri, LoRA adapterləri və ya incə tənzimləmə kimi üsullar. Diffuziya əsasları ardıcıllığa kömək edir, baxmayaraq ki, şəkillərdəki mətn dəqiqliyi hələ də yırğalana bilər. [4]

Niyə söhbət modelləri riskli göstərişləri “geri itələyir”?
RLHF və siyasət səviyyələri kimi hizalama üsulları. Mükəmməl deyil, lakin sistematik olaraq faydalıdır. [2]

Yaranan sərhəd 🔭

• Multimodal hər şey : mətn, şəkil, audio və videonun daha qüsursuz birləşmələri.

• Daha kiçik, daha sürətli modellər : cihazda və kənar vəziyyətlərdə səmərəli arxitekturalar.

• Daha sərt alət döngələri : agentlər funksiyalara, verilənlər bazalarına və proqramlara heç bir şey deyilmiş kimi zəng edir.

• Daha yaxşı mənbə : su nişanı, məzmun etibarnamələri və izlənilə bilən boru kəmərləri.

• Hazırlanmış idarəetmə : normal inkişaf alətləri kimi hiss edən qiymətləndirmə dəstləri və nəzarət təbəqələri. [5]

• Domenə uyğunlaşdırılmış modellər : ixtisaslaşdırılmış performans bir çox iş üçün ümumi natiqlikdən üstündür.

Əgər proqram təminatının əməkdaşlığa çevrildiyi hiss olunursa, əsas budur.

Çox uzun oldu, oxumadım - Generativ AI nədir? 🧾

, yalnız mövcud məzmunu mühakimə etməkdənsə, yeni məzmun yaradan modellər ailəsidir Mətn sistemləri adətən tokenləri proqnozlaşdıran transformatorlardır bir çox şəkil və video sistemləri təsadüfi bir şeyə uyğunlaşdıran diffuziya RLHF kimi axtarış, alətlər və hizalama üsulları ilə ram edə biləcəyiniz təsadüfi inamlı cəfəngiyatlar bahasına sürət və yaradıcı təsir əldə edirsiniz . Komandalar üçün NIST AI RMF ki, dayanmadan məsuliyyətlə göndərin. [3][4][2][5]

İstinadlar

1. IBM - Generativ AI nədir?
   daha çox oxuyun

2. OpenAI - Təlimatlara əməl etmək üçün dil modellərinin uyğunlaşdırılması (RLHF)
   daha ətraflı oxuyun

3. NVIDIA Blogu - Transformator modeli nədir?
   daha çox oxuyun

4. Hugging Face - Diffuziya Modelləri (Kurs Vahidi 1)
   daha ətraflı oxuyun

5. NIST - AI Risk Management Framework (və Generative AI Profile)
   daha ətraflı oxuyun

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda