Qısa cavab: Generativ süni intellekt (Generativ süni intellekt)-in əsas məqsədi mövcud məlumatlardakı nümunələri öyrənmək və onları bir sorğuya cavab olaraq genişləndirməklə yeni, inandırıcı məzmun (mətn, şəkillər, audio, kod və daha çox) yaratmaqdır. Bu, tez bir zamanda qaralamalara və ya çoxsaylı variasiyalara ehtiyac duyduğunuz zaman ən çox kömək edir, lakin faktiki dəqiqlik vacibdirsə, əsaslandırma və nəzərdən keçirmə əlavə edin.
Əsas nəticələr:
Nəsil : Yadda saxlanılan "həqiqəti" deyil, öyrənilmiş nümunələri əks etdirən yeni nəticələr yaradır.
Əsaslandırma : Dəqiqlik vacibdirsə, cavabları etibarlı sənədlərə, sitatlara və ya verilənlər bazalarına qoşun.
Nəzarət edilə bilənlik : Nəticələri daha ardıcıl şəkildə idarə etmək üçün aydın məhdudiyyətlərdən (format, faktlar, ton) istifadə edin.
Sui-istifadəyə qarşı müqavimət : Təhlükəli, şəxsi və ya icazə verilməyən məzmunu bloklamaq üçün təhlükəsizlik relsləri əlavə edin.
Hesabatlılıq : Nəticələri qaralama kimi qəbul edin; yüksək riskli işləri qeyd edin, qiymətləndirin və insanlara yönləndirin.
Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:
🔗 Generativ AI nədir
Modellərin mətn, şəkillər, kod və daha çox şey yaratdığını anlayın.
🔗 Süni intellekt həddindən artıq şişirdilibmi?
Şou-biznesə, məhdudiyyətlərə və real dünya təsirinə balanslı bir baxış.
🔗 Hansı süni intellekt sizin üçün uyğundur
Məşhur süni intellekt alətlərini müqayisə edin və ən uyğununu seçin.
🔗 Süni intellekt qabarcığı varmı?
Diqqət yetirilməli əlamətlər, bazar riskləri və bundan sonra nələr baş verəcəyi.
Generativ süni intellekt🧠-nin əsas məqsədi
Ən qısa və dəqiq izahat istəyirsinizsə:
-
Generativ süni intellekt məlumatların (dil, şəkillər, musiqi, kod) "formasını" öyrənir
-
həmin formaya uyğun yeni nümunələr yaradır
-
Bunu bir istəyə, kontekstə və ya məhdudiyyətlərə cavab olaraq edir
Bəli, o, abzas yaza, şəkil çəkə, melodiyanı remiks edə, müqavilə bəndini hazırlaya, test halları yarada və ya loqoya bənzər bir şey dizayn edə bilər.
İnsan kimi başa düşdüyü üçün deyil (buna toxunacağıq), öyrəndiyi nümunələrlə statistik və struktur cəhətdən uyğun nəticələr çıxarmaqda yaxşı olduğu üçün.
Əgər "bunu dırmıqlara basmadan necə istifadə etmək" üçün böyüklər üçün nəzərdə tutulmuş çərçivə istəyirsinizsə, NIST-in Süni İntellekt Risklərinin İdarə Edilməsi Çərçivəsi risk + nəzarət düşüncəsi üçün möhkəm bir lövbərdir. [1] Əgər xüsusi olaraq generativ süni intellekt risklərinə (ümumiyyətlə süni intellekt deyil) uyğunlaşdırılmış bir şey istəyirsinizsə, NIST həmçinin sistem məzmun yaratdıqda nələrin dəyişdiyini daha dərindən araşdıran GenAI profilini dərc edib. [2]
Niyə insanlar "Generativ Süni İntellektin əsas məqsədi" barədə mübahisə edirlər 😬
İnsanlar bir-birinin yanından danışırlar, çünki onlar "məqsəd" sözünün müxtəlif mənalarını işlədirlər
Bəzi insanlar demək istəyirlər:
-
Texniki məqsəd: real, ardıcıl nəticələr yaratmaq (əsas)
-
Biznesin məqsədi: xərcləri azaltmaq, məhsuldarlığı artırmaq, təcrübələri fərdiləşdirmək
-
İnsan məqsədi: daha sürətli düşünmək, yaratmaq və ya ünsiyyət qurmaqda kömək almaq
Bəli, bunlar toqquşur.
Əgər biz əsaslı şəkildə dayansaq, Generativ Süni İntellektinin əsas məqsədi generasiyadır - əvvəllər mövcud olmayan, giriş əsasında məzmun yaratmaq.
Biznes işləri aşağı axındadır. Mədəni panika da aşağı axındadır (bağışlayın... bir növ 😬).
İnsanlar GenAI-ı nə ilə səhv salırlar (və bunun nə üçün əhəmiyyəti var) 🧯
Qısa bir "bu deyil" siyahısı bir çox qarışıqlığı aradan qaldırır:
GenAI verilənlər bazası deyil
Bu, "həqiqəti əldə etmir". O, inandırıcı nəticələr yaradır. Əgər sizə həqiqət lazımdırsa, əsaslandırma (sənədlər, verilənlər bazaları, istinadlar, insan rəyi) əlavə edirsiniz. Bu fərq əsasən bütün etibarlılıq hekayəsidir. [2]
GenAI avtomatik olaraq agent deyil
Model yaradan mətn, təhlükəsiz şəkildə hərəkətlər edə bilən (e-poçt göndərə, qeydləri dəyişdirə, kod yerləşdirə bilən) bir sistemlə eyni şey deyil. “Təlimatlar yarada bilər” ≠ “onları icra etməlidir.”
GenAI niyyətli deyil
Bu, qəsdən səslənən məzmun yarada bilər. Bu, niyyətlə eyni deyil.
Generativ süni intellektinin yaxşı versiyasını nə təşkil edir? ✅
də kontekst üçün kifayət qədər dəyərli, idarəolunan və təhlükəsiz nəticələr verən bir versiyadır
Yaxşı bir versiyada adətən aşağıdakılar olur:
-
Uyğunluq - hər iki cümlədə özünə ziddiyyət təşkil etmir
-
Torpaqlama - çıxışları həqiqət mənbəyinə (sənədlər, sitatlar, verilənlər bazaları) bağlaya bilər 📌
-
İdarəolunma - ton, format, məhdudiyyətləri idarə edə bilərsiniz (yalnız vibrasiya stimullarını deyil)
-
Etibarlılıq - oxşar tapşırıqlar rulet nəticələrini deyil, oxşar keyfiyyəti əldə edir
-
Təhlükəsizlik relsləri - dizayna görə təhlükəli, şəxsi və ya icazə verilməyən çıxışların qarşısını alır
-
Səmimiyyət davranışları - uydurmaq əvəzinə "Əmin deyiləm" deyə bilər
-
İş axını uyğunluğu - bu, fantaziya iş axınına deyil, insanların işləmə tərzinə uyğunlaşır
NIST əsasən bütün bu söhbəti "etibarlılıq + risklərin idarə edilməsi" kimi təqdim edir ki, bu da... hər kəsin əvvəllər etməsini arzuladığı qeyri-seksual bir şeydir. [1][2]
Qeyri-kamil metafora (özünüzü hazırlayın): yaxşı generativ model, hər şeyi hazırlaya bilən çox sürətli mətbəx köməkçisi kimidir... amma bəzən duzu şəkərlə qarışdırır və desert güveçi verməmək üçün etiketləmə və dad testləri aparmaq lazımdır 🍲🍰
Gündəlik istifadə üçün qısa bir mini çanta (kompozit, amma çox normal) 🧩
GenAI-nin cavablar hazırlamasını istəyən bir dəstək qrupunu təsəvvür edin:
-
1-ci həftə: “Sadəcə modelin biletlərə cavab verməsinə icazə verin.”
-
Çıxış sürətli, inamlıdır... və bəzən bahalı yollarla səhvdir.
-
-
2-ci həftə: Onlar axtarış (təsdiqlənmiş sənədlərdən faktlar götürür) + şablonlar (“həmişə hesab ID-sini soruşun”, “heç vaxt geri ödəmə vəd etməyin” və s.).
-
Səhv azalır, ardıcıllıq yaxşılaşır.
-
-
3-cü həftə: Onlar nəzərdən keçirmə zolağı (yüksək risk kateqoriyaları üçün insan təsdiqi) + sadə qiymətləndirmələr əlavə edirlər ("siyasət istinad edilir", "geri qaytarma qaydasına əməl olunur").
-
İndi sistem yerləşdirilə bilər.
-
Bu irəliləyiş əsasən NIST-in praktikada əsas məqsədidir: model yalnız bir hissədən ibarətdir; ətrafındakı idarəetmə vasitələri onu kifayət qədər təhlükəsiz edir. [1][2]
Müqayisə cədvəli - məşhur generativ variantlar (və niyə işləyir) 🔍
Qiymətlər daim dəyişir, ona görə də bu, qəsdən qeyri-müəyyən qalır. Həmçinin: kateqoriyalar üst-üstə düşür. Bəli, bu, əsəbidir.
| Alət / yanaşma | Tamaşaçı | Qiymət (s) | Niyə işləyir (və kiçik bir qəribəlik) |
|---|---|---|---|
| Ümumi LLM söhbət köməkçiləri | Hər kəs, komandalar | Pulsuz səviyyə + abunə | Layihə hazırlamaq, ümumiləşdirmə aparmaq, beyin fırtınası etmək üçün əladır. Bəzən inamla səhv edir... cəsur bir dost kimi 😬 |
| Tətbiqlər üçün API LLM-ləri | Tərtibatçılar, məhsul qrupları | İstifadəyə əsaslanan | İş axınlarına inteqrasiya etmək asandır; tez-tez axtarış + alətlərlə birləşdirilir. Mühafizəkar raylara ehtiyac duyur, əks halda ədviyyatlı olur |
| Təsvir generatorları (diffuziya tərzində) | Yaradıcılar, marketinq mütəxəssisləri | Abunə/kreditlər | Stil + variasiya baxımından güclüdür; səs-küy salma üslubunda generasiya nümunələri üzərində qurulub [5] |
| Açıq mənbəli generativ modellər | Hakerlər, tədqiqatçılar | Pulsuz proqram təminatı + aparat təminatı | Nəzarət + fərdiləşdirmə, məxfiliyə uyğun quraşdırmalar. Amma quraşdırma çətinliyi (və GPU istiliyi) üçün pul ödəyirsiniz |
| Audio/musiqi generatorları | Musiqiçilər, həvəskarlar | Kreditlər/abunəlik | Melodiyalar, səslər, səs dizaynı üçün sürətli ideyalar. Lisenziyalaşdırma çaşdırıcı ola bilər (terminləri oxuyun) |
| Video generatorları | Yaradıcılar, studiyalar | Abunə/kreditlər | Sürətli hekayə lövhələri və konsept klipləri. Səhnələr arasında ardıcıllıq hələ də başağrısıdır |
| Axtarışla artırılmış nəsil (RAG) | Bizneslər | İnfraqırmızı + istifadə | Sənədlərinizin generasiyasını əlaqələndirməyə kömək edir; "uydurma materialları" azaltmaq üçün ümumi bir nəzarət [2] |
| Sintetik məlumat generatorları | Məlumat qrupları | Müəssisəyə xas | Məlumatlar az/həssas olduqda əlverişlidir; yaradılan məlumatlar sizi aldatmasın deyə doğrulama tələb olunur 😵 |
Başlıq altında: nəsil əsasən "nümunənin tamamlanması"dır 🧩
Romantik olmayan həqiqət:
Generativ süni intellekt (Sİ)-in çox hissəsi başqa bir şey kimi hiss olunana qədər "sonradan nə olacağını proqnozlaşdırmaq" funksiyasını yerinə yetirir.
-
Mətndə: ardıcıllıqla növbəti mətn parçasını (token kimi) yaradın - müasir istəkləri bu qədər təsirli edən klassik avtoreqressiv quruluş [4]
-
Şəkillərdə: səs-küylə başlayın və təkrarlanan şəkildə onu strukturlaşdırın (diffuziya-ailə intuisiyası) [5]
Buna görə də istəklər vacibdir. Modelə qismən bir nümunə verirsiniz və o, onu tamamlayır.
Buna görə də generativ süni intellekt aşağıdakılarda əla ola bilər:
-
"Bunu daha mehriban bir tonda yazın"
-
"Mənə on başlıq variantı verin"
-
"Bu qeydləri təmiz bir plana çevirin"
-
“İskele kodu + testlər yaradın”
...və həmçinin niyə çətinlik çəkə bilər:
-
əsaslandırılmamış ciddi faktiki dəqiqlik
-
uzun, kövrək düşüncə zəncirləri
-
bir çox çıxışda (personajlar, brend səsi, təkrarlanan detallar) ardıcıl eynilik
Bu, bir insan kimi "düşünmək" deyil. Bu, ağlabatan davamlar yaradır. Dəyərli, amma fərqlidir.
Yaradıcılıq müzakirəsi - “yaratmaq” və “remiks etmək” 🎨
Burada insanlar qeyri-mütənasib şəkildə qızışırlar. Mən bunu başa düşürəm.
hiss olunan nəticələr yaradır, çünki o, aşağıdakıları edə bilər:
-
anlayışları birləşdirmək
-
variasiyanı tez bir zamanda araşdırın
-
səthi təəccüblü assosiasiyalar
-
qorxunc dəqiqliklə üslubları təqlid edin
Amma bunun niyyəti yoxdur. Daxili zövqü yoxdur. “Bunu mənim üçün vacib olduğu üçün etdim”
Amma yüngül bir geriləmə var: insanlar da daim remiks edirlər. Biz bunu sadəcə yaşadığımız təcrübə, məqsədlər və zövqlə edirik. Beləliklə, leybl mübahisəli qala bilər. Praktik olaraq, bu, yaradıcı bir təsir vasitəsidir və ən vacib olan hissə budur.
Sintetik məlumatlar - səssizcə qiymətləndirilməmiş məqsəd 🧪
Generativ süni intellektinin təəccüblü dərəcədə vacib bir qolu, real fərdləri və ya nadir həssas halları ifşa etmədən, real məlumatlar kimi davranan məlumatların yaradılmasıdır.
Niyə bu dəyərlidir:
-
məxfilik və uyğunluq məhdudiyyətləri (real qeydlərin daha az açıqlanması)
-
nadir hadisələrin simulyasiyası (saxtakarlıq halları, niş boru kəmərlərində nasazlıqlar və s.)
-
istehsal məlumatlarından istifadə etmədən boru kəmərlərini sınaqdan keçirmək
-
real məlumat dəstləri kiçik olduqda məlumatların artırılması
Amma məsələ yenə də problem olaraq qalır: sintetik məlumatlar orijinal məlumatlarla eyni qərəzlilikləri və kor nöqtələri sakitcə təkrarlaya bilər - buna görə də idarəetmə və ölçmə nəsil qədər vacibdir. [1][2][3]
Sintetik məlumatlar kofeinsiz qəhvə kimidir - görünüşü, qoxusu yaxşıdır, amma bəzən düşündüyünüz işi görmür ☕🤷
Limitlər - generativ süni intellekt nədə pisdir (və niyə) 🚧
Yalnız bir xəbərdarlığı xatırlayırsınızsa, bunu unutmayın:
Generativ modellər axıcı cəfəngiyat yarada bilər.
Ümumi uğursuzluq rejimləri:
-
Halüsinasiyalar - faktların, sitatların və ya hadisələrin inamla uydurulması
-
Köhnəlmiş biliklər - anlıq görüntülər üzərində təlim keçmiş modellər yeniləmələri qaçıra bilər
-
Sürətli kövrəklik - kiçik söz dəyişiklikləri böyük çıxış dəyişikliklərinə səbəb ola bilər
-
Gizli qərəz - əyri məlumatlardan öyrənilən nümunələr
-
Həddindən artıq uyğunluq - kömək etməməli olsa belə, kömək etməyə çalışır
-
Xüsusilə uzun tapşırıqlar zamanı uyğunsuz mühakimə yürütmə
Məhz buna görə də "etibarlı süni intellekt" söhbəti mövcuddur: şəffaflıq, hesabatlılıq, möhkəmlik və insan mərkəzli dizayn xoşagələn deyil; onlar inam topunun istehsalata göndərilməsindən necə qaçındığınızı göstərir. [1][3]
Uğurun ölçülməsi: məqsədə nə vaxt çatılacağını bilmək 📏
Əgər Generativ Süni İntellekt (GENERATIVE AI)-ın əsas məqsədi "dəyərli yeni məzmun yaratmaqdırsa", onda uğur ölçüləri adətən iki qrupa bölünür:
Keyfiyyət ölçümləri (insan və avtomatlaşdırılmış)
-
düzgünlük (tətbiq olunduğu hallarda)
-
ardıcıllıq və aydınlıq
-
stil uyğunluğu (ton, brend səsi)
-
tamlıq (istədiyinizi əhatə edir)
İş axını ölçümləri
-
tapşırıq başına qənaət edilən vaxt
-
düzəlişlərdə azalma
-
keyfiyyətin aşağı düşməsi olmadan daha yüksək məhsuldarlıq
-
istifadəçi məmnuniyyəti (ölçmək çətin olsa belə, ən çox təsir edən metrik)
Praktikada komandalar qəribə bir həqiqətlə qarşılaşdılar:
-
model tez bir zamanda "kifayət qədər yaxşı" layihələr hazırlaya bilər
-
lakin keyfiyyətə nəzarət yeni maneəyə çevrilir
Beləliklə, əsl qələbə yalnız nəsil deyil. Bu, nəsil üstəgəl baxış sistemləridir - axtarış əsaslandırması, qiymətləndirmə dəstləri, qeydiyyat, qırmızı komanda, eskalasiya yolları... onu gerçəkləşdirən bütün qeyri-seksual şeylər. [2]
Praktik "peşman olmadan istifadə edin" qaydaları 🧩
Əgər generativ süni intellektdən təsadüfi əyləncədən başqa bir şey üçün istifadə edirsinizsə, bir neçə vərdiş çox kömək edir:
-
Struktur soruşun: “Mənə nömrələnmiş bir plan, sonra isə qaralama verin.”
-
Məcburi məhdudiyyətlər: “Yalnız bu faktlardan istifadə edin. Əgər çatışmırsa, nəyin çatışmadığını deyin.”
-
Qeyri-müəyyənlik tələb edin: “Fərziyyələr + inam sadalayın.”
-
Torpaqlamadan istifadə edin: faktlar vacib olduqda sənədlərə/verilənlər bazalarına qoşulun [2]
-
Çıxışları qaralama kimi qəbul edin: hətta ən yaxşıları belə
Ən sadə hiylə isə ən insani hiylədir: ucadan oxuyun. Əgər menecerinizi təsirləndirməyə çalışan yad robot kimi səslənirsə, yəqin ki, redaktəyə ehtiyacı var 😅
Xülasə 🎯
Generativ süni intellekt (Generativ süni intellekt)-in əsas məqsədi məlumatlardan nümunələr öyrənmək və ağlabatan nəticələr çıxarmaqla müəyyən bir suala və ya məhdudiyyətə uyğun yeni məzmun yaratmaqdır .
Güclüdür, çünki:
-
layihələndirmə və ideyaların hazırlanmasını sürətləndirir
-
variasiyaları ucuz şəkildə çoxaldır
-
bacarıq boşluqlarını (yazı, kodlaşdırma, dizayn) aradan qaldırmağa kömək edir
Bu risklidir, çünki:
-
Faktları səlis şəkildə uydura bilir
-
qərəzliliyi və kor ləkələri miras alır
-
ciddi kontekstlərdə əsaslandırma və nəzarətə ehtiyac duyur [1][2][3]
Yaxşı istifadə edildikdə, daha az "əvəzedici beyin" və daha çox "turbo mühərrikli qaralama mühərriki" kimi istifadə olunur.
Zəif istifadə edildikdə, iş axınınıza yönəlmiş bir inam topudur... və bu, tez bir zamanda bahalaşır 💥
Tez-tez verilən suallar
Gündəlik dildə generativ süni intellektin əsas məqsədi nədir?
Generativ süni intellektinin əsas məqsədi mövcud məlumatlardan öyrəndiyi nümunələrə əsaslanaraq yeni, inandırıcı məzmun - mətn, şəkillər, audio və ya kod yaratmaqdır. Bu, verilənlər bazasından "həqiqəti" əldə etmək deyil. Bunun əvəzinə, əvvəllər gördükləri ilə statistik cəhətdən uyğun olan, sorğunuz və təqdim etdiyiniz hər hansı məhdudiyyətlər əsasında formalaşan nəticələr yaradır.
Generativ süni intellekt bir sorğudan yeni məzmunu necə yaradır?
Bir çox sistemdə generasiya miqyasda nümunənin tamamlanması kimi işləyir. Mətn üçün model ardıcıllıqla nəyin gələcəyini proqnozlaşdırır və ardıcıl davamlar yaradır. Təsvirlər üçün diffuziya tipli modellər çox vaxt səs-küylə başlayır və struktur istiqamətində təkrarlanan şəkildə "səs-küy salır". Sizin təklifiniz qismən şablon kimi xidmət edir və model onu tamamlayır.
Niyə generativ süni intellekt bəzən faktları bu qədər inamla uydurur?
Generativ süni intellekt, faktiki düzgünlüyü təmin etmək üçün deyil, inandırıcı və səlis nəticələr yaratmaq üçün optimallaşdırılmışdır. Buna görə də o, özünəinamlı səslənən cəfəngiyat, uydurma sitatlar və ya səhv hadisələr yarada bilər. Dəqiqlik vacib olduqda, xüsusən də yüksək riskli və ya müştəri ilə əlaqəli işlər üçün adətən əsaslandırma (etibarlı sənədlər, sitatlar, verilənlər bazaları) və insan rəyinə ehtiyacınız var.
"Torpaqlama" nə deməkdir və nə vaxt istifadə etməliyəm?
Əsaslandırma, modelin çıxışını təsdiq edilmiş sənədlər, daxili bilik bazaları və ya strukturlaşdırılmış verilənlər bazaları kimi etibarlı bir həqiqət mənbəyinə bağlamaq deməkdir. Faktiki dəqiqlik, siyasətə uyğunluq və ya ardıcıllıq vacib olduqda - dəstək cavabları, hüquqi və ya maliyyə layihələri, texniki təlimatlar və ya səhv olduqda maddi zərər verə biləcək hər hansı bir şey olduqda əsaslandırmadan istifadə etməlisiniz.
Generativ süni intellekt çıxışlarını daha ardıcıl və idarəolunan necə edə bilərəm?
Aydın məhdudiyyətlər əlavə etdikdə idarəetmə qabiliyyəti artır: tələb olunan format, icazə verilən faktlar, ton təlimatı və açıq "etmək/etməmək" qaydaları. Şablonlar ("Həmişə X istəyin", "Heç vaxt Y vəd etməyin"), strukturlaşdırılmış tapşırıqlar ("Nömrələnmiş plan verin, sonra qaralama verin") kömək edir. Modeldən fərziyyələri və qeyri-müəyyənliyi sadalamağı xahiş etmək də həddindən artıq özünəinamlı təxminləri azalda bilər.
Generativ süni intellekt hərəkətə keçə bilən agentlə eyni şeydirmi?
Xeyr. Məzmun yaradan model avtomatik olaraq e-poçt göndərmək, qeydləri dəyişdirmək və ya kod yerləşdirmək kimi hərəkətləri yerinə yetirməli olan bir sistem deyil. "Təlimatlar yarada bilər" "onları işlətmək təhlükəsiz"dən fərqlidir. Alət istifadəsi və ya avtomatlaşdırma əlavə etsəniz, riskləri idarə etmək üçün adətən əlavə səddlərə, icazələrə, qeydiyyata və eskalasiya yollarına ehtiyacınız var.
Real iş axınlarında "yaxşı" generativ süni intellekt sistemini nə təşkil edir?
Yaxşı bir sistem yalnız təsirli deyil, həm də konteksti üçün kifayət qədər dəyərli, idarəolunan və təhlükəsizdir. Praktik siqnallara uyğunluq, oxşar sorğular arasında etibarlılıq, etibarlı mənbələrə əsaslanma, icazə verilməyən və ya şəxsi məzmunu bloklayan təhlükəsizlik relsləri və qeyri-müəyyən olduqda səmimiyyət daxildir. Ətrafdakı iş axını - baxış zolaqları, qiymətləndirmə və monitorinq - çox vaxt model qədər vacibdir.
Ən böyük məhdudiyyətlər və uğursuzluq rejimləri hansılardır?
Ümumi uğursuzluq rejimlərinə halüsinasiyalar, köhnəlmiş biliklər, tez kövrəklik, gizli qərəz, həddindən artıq uyğunluq və uzun tapşırıqlar üzərində uyğunsuz mühakimə daxildir. Nəticələrə qaralama əvəzinə bitmiş iş kimi yanaşdıqda risk artır. İstehsal məqsədləri üçün komandalar tez-tez həssas kateqoriyalar üçün axtarış əsaslandırması, qiymətləndirmələr, qeydiyyat və insan baxışı əlavə edirlər.
Sintetik məlumatların generasiyası nə vaxt generativ süni intellektdən yaxşı istifadə olunur?
Sintetik məlumatlar real məlumatlar az olduqda, həssas olduqda və ya paylaşılması çətin olduqda, nadir hallarda simulyasiya və ya təhlükəsiz sınaq mühitlərinə ehtiyac duyulduqda kömək edə bilər. Bu, real qeydlərin açıqlanmasını azalda və boru kəməri sınaqlarını və ya genişləndirilməsini dəstəkləyə bilər. Lakin yenə də təsdiqlənməyə ehtiyac duyur, çünki sintetik məlumatlar orijinal məlumatlardan qərəzlilikləri və ya kor nöqtələri təkrarlaya bilər.
İstinadlar
[1] NIST-in Süni İntellekt RMF-i - Süni İntellekt risklərinin və nəzarətlərinin idarə olunması üçün bir çərçivə. daha ətraflı
[2] NIST AI 600-1 GenAI Profili - GenAI-yə xas risklər və azaldılma tədbirləri üçün rəhbərlik (PDF). daha ətraflı
[3] OECD Süni İntellekt Prinsipləri - məsuliyyətli Süni İntellekt üçün yüksək səviyyəli prinsiplər dəsti. daha ətraflı
[4] Brown və digərləri (NeurIPS 2020) - böyük dil modelləri ilə az çəkilişli sorğu üzrə əsas sənəd (PDF). daha ətraflı
[5] Ho və digərləri (2020) - səs-küy salma əsaslı görüntü generasiyasını təsvir edən diffuziya model sənədi (PDF). daha ətraflı