LLM, GPT, RAG…Ką reiškia dirbtinio intelekto akronimai? | DI versle #91

Apie ką kalba dirbtinio intelekto specialistai? AI akronimų aiškinimas

Dirbtinio intelekto specialistai dažnai naudoja akronimus, kad apibūdintų sudėtingas technologijas ir procesus. Svarbu suprasti, kas slypi už šių terminų, kad būtų galima sąmoningai pasinaudoti dirbtinio intelekto teikiamomis galimybėmis. Pavyzdžiui, kai išgirstate „RAG“ arba „XAI“, galite nesuprasti, ką tai reiškia. RAG, Retrieval-Augmented Generation, yra technologija, kuri praturtina kalbos generavimą informacijos paieška, o XAI, Explainable AI, orientuojasi į AI sistemų priimtų sprendimų skaidrumą ir suprantamumą. Šiandien nereikia aiškinti, kas yra dirbtinis intelektas, tačiau tokie akronimai kaip šie reikalauja paaiškinimo. Taigi pradėkime nuo vieno iš labiausiai paplitusių akronimų – bendro pavadinimo technologijai, kuri slypi už ChatGPT.

LLM (Didelis kalbos modelis)

LLM, arba Didelis kalbos modelis, yra pagrindas tokioms sistemoms kaip pokalbių robotai, kurie gali generuoti tekstą, kodą arba versti kalbas. Tai yra dirbtinis intelektas, apmokytas įvertinti žodžių sekų tikimybę, naudojant neuroninę tinklą su daugiau nei 175 milijardais parametrų.

LLM mokymas apima pavyzdžių rodymą ir svorių koregavimą, kad būtų sumažinti klaidų skaičiai. LLM kiekvienas tekstas yra atvaizduojamas vektoriais su daugybe skaičių, kurie nustato jo poziciją ir santykius modelio „kalbos“ erdvėje. Tęsiantis tekstui, tai reiškia, kad sekame kelius šioje erdvėje.

Įsivaizduokite juos kaip „super skaitytojus“ su didžiuliu žinių bagažu ir gebėjimu apdoroti informaciją bei atsakyti panašiai kaip žmonės. Populiariausi LLM pavyzdžiai yra:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), ir
• Llama 2 (Meta).

Versle LLM gali supaprastinti komunikaciją ir informacijos srautą įmonėje, pavyzdžiui, automatiškai generuodamas ataskaitas, verčiant dokumentus ir atsakant į darbuotojų klausimus. Naudojant LLM per pokalbius, specializuotą programinę įrangą ar API, taip pat galima remti naujų verslo modelių ir strategijų kūrimą, analizuojant didelius duomenų kiekius ir nustatant anksčiau nematomas tendencijas.

RAG (Informacijos paieškos praturtinimas)

Informacijos paieškos praturtinimas (RAG) yra technika, kuri sujungia semantinę informacijos paiešką su teksto generavimu. Tai leidžia modeliui rasti atitinkamus dokumentus, tokius kaip tie, kurie yra iš Vikipedijos, teikiant kontekstą, kuris padeda teksto generatoriui sukurti tikslesnius, turtingesnius ir mažiau klaidingus rezultatus. RAG gali būti pritaikytas, o jo vidinė žinios efektyviai modifikuojamos be būtinybės pertrenkti visą modelį, kas yra brangu ir laiko reikalaujanti. Tai ypač naudinga situacijose, kai faktai gali keistis laikui bėgant, pašalinant būtinybę pertrenkti, kad būtų pasiekiama naujausia informacija.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generatyvinis išankstinis transformatorius)

Visi žinome akronimą GPT, nes jis tapo populiariausio AI pokalbių roboto pavadinimo dalimi. Bet ką tai tiksliai reiškia? Generatyvinis išankstinis transformatorius, GPT, yra AI modelis, kuris generuoja tekstą, panašų į žmogaus sukurtą tekstą, prognozuodamas kitą žodį sekoje. Mokymosi procese jis įgyja žinių iš milijardų žmonių parašytų tekstų puslapių, kad vėliau nustatytų kito žodžio tikimybę.

GPT modeliai remiasi neuroninių tinklų architektūromis, vadinamomis transformatoriais, kurie gali generuoti tekstą ir atsakyti į klausimus pokalbio forma. Jie naudojami plačiam užduočių spektrui, įskaitant:

• kalbų vertimą,
• dokumentų santraukų rengimą,
• turinio generavimą,
• kodo rašymą ir daugelį kitų užduočių.

GPT modeliai gali būti naudojami be papildomo mokymo technikoje, vadinamoje Zero-shot learning, arba pritaikyti konkrečiai užduočiai mokantis iš kelių pavyzdžių (Few-shot learning).

NLP (Natūralios kalbos apdorojimas)

NLP, arba Natūralios kalbos apdorojimas, yra sritis, kuri nagrinėja technikas ir technologijas, leidžiančias mašinoms suprasti ir apdoroti žmogaus kalbą.

Tai sudaro pagrindą minėtiems LLM, RAG ir GPT, leidžiant jiems suprasti žodžius, sakinius ir jų prasmes. Taigi, NLP gali paversti teksto duomenis naudinga verslo informacija. NLP programos turi plačią taikymo sritį, kuri apima ne tik AI asistentus ir pokalbių robotus, bet ir užduotis, tokias kaip:

• emocijų analizė – leidžia nustatyti, kokios emocijos yra tekste, pavyzdžiui, ar nuomonė, išreikšta socialiniuose tinkluose, yra teigiama, neigiama ar neutrali,
• dokumentų santraukų rengimas – automatiškai kuriant ilgo teksto santraukas, kas taupo vartotojų laiką,
• mašininis vertimas – leidžia greitai ir efektyviai versti tekstus tarp skirtingų kalbų. Pavyzdžiui, „Meta“ SeamlessM4T modelis gali versti tekstą ir kalbą tarp 100 kalbų.

ML (Mašininis mokymasis)

ML, arba Mašininis mokymasis, yra pagrindinė dirbtinio intelekto šaka. Tai apimanti sritis, kuri apima kompiuterių mokymąsi iš duomenų be tiesioginio programavimo. AI naudoja duomenis ir algoritmus, kad imituotų žmonių mokymosi būdą, įgyjant patirtį laikui bėgant.

Terminas „mašininis mokymasis“ buvo sukurtas Arthuro Samuelio 1959 metais, jo tyrimų kontekste apie šaškių žaidimą. Technologijų pažanga leido sukurti novatoriškus produktus, pagrįstus ML, tokius kaip rekomendacijų sistemos ir autonominiai automobiliai.

Mašininis mokymasis yra pagrindinė duomenų mokslo sudedamoji dalis, naudojanti statistinius metodus prognozuoti ir priimti sprendimus daugelyje verslų. Duomenų mokslininkų paklausa auga kartu su didžiųjų duomenų plėtra. Tai ypač taikoma ekspertams, kurie sugeba nustatyti svarbias verslo problemas ir analizuoti duomenis. ML algoritmai kuriami naudojant programavimo sistemas, tokias kaip TensorFlow ir PyTorch.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, arba Robotic Process Automation, yra automatizavimo technologija, kurioje kompiuteriai imituoja žmogaus veiksmus, atliekamus konkrečiose programose ir taikymuose. RPA yra praktinė AI taikymo sritis, kuri tiesiogiai veikia operatyvinį efektyvumą. Ji automatizuoja rutinas, tokias kaip duomenų įvedimas ar klientų aptarnavimas, leidžiant įmonėms sutelkti dėmesį į strategines veiklas.

Gilus mokymasis (DL)

Gilus mokymasis (DL) yra pažangi ML šaka, pagrįsta neuroniniais tinklais, įkvėptais žmogaus smegenų struktūros. Šie tinklai mokosi iš didelių duomenų kiekių, kad atpažintų modelius ir santykius, o vėliau naudoja šias žinias prognozėms ir sprendimams priimti. DL leidžia vykdyti sudėtingiausias užduotis, tokias kaip vaizdų atpažinimas, objektų identifikavimas ir klasifikavimas nuotraukose ir vaizdo įrašuose.

Dėl to DL yra labai svarbus tokių technologijų plėtrai kaip:

• energijos vartojimo prognozavimas ir optimizavimas,
• autonominių transporto priemonių valdymas,
• finansinių sukčiavimų prevencija, nustatant anomalijas sandoriuose, arba
• pasiūlymų ir turinio pritaikymas individualiems vartotojų pageidavimams.

Stiprinamasis mokymasis (RL)

Stiprinamasis mokymasis (RL) yra mašininio mokymosi (ML) tipas, kuriame AI modelis mokosi „savęs“ per bandymus ir klaidas, o ne mokomas iš paruoštų duomenų. Kitaip tariant, AI prisitaiko per sąveiką su aplinka, gaudamas apdovanojimus už pageidautinus veiksmus ir bausmes už neveiksmingus.

Stiprinamasis mokymasis yra naudingas užduotims, kuriose mes tiksliai žinome, kokio rezultato norime pasiekti, tačiau optimalus kelias jam pasiekti yra nežinomas arba per sunkus programuoti. Pavyzdžiui, robotų mokymas naršyti sudėtingose aplinkose.

Generatyviniai prieštaraujantys tinklai (GANs)

Generatyviniai prieštaraujantys tinklai (GANs) yra sistema, sudaryta iš dviejų konkuruojančių neuroninių tinklų:

• Generatorius, kuris kuria naujus duomenis, tokius kaip vaizdai ar tekstas,
• Diskriminatorius, kuris bando atskirti tikrus duomenis nuo sugeneruotų duomenų.

Ši konkurencija motyvuoja abu tinklus tobulėti, vedant prie vis labiau realistiškų ir kūrybiškų rezultatų.

Aiškinamas AI (XAI)

Aiškinamas AI (XAI) yra šiek tiek mažiau žinomas, tačiau labai svarbus akronimas dirbtinio intelekto srityje. Tai požiūris į AI, kuris orientuojasi į aiškių ir suprantamų paaiškinimų teikimą dėl AI sistemų priimtų veiksmų ar sprendimų. XAI yra labai svarbus atsakingam AI vystymuisi: skaidrumui, atitikties teisiniams reglamentams, saugumui ir inovacijų palaikymui.

AI akronimai. Santrauka

AI akronimai, tokie kaip LLM, RAG, GPT ir XAI, atspindi pažangias technologijas, kurios keičia verslo veiklą. Nuo procesų automatizavimo iki geresnio klientų poreikių supratimo – AI atveria naujas galimybes. Susipažinimas su šiais terminais yra raktas norint naršyti dirbtinio intelekto srityje ir pasinaudoti jo potencialu jūsų versle. Žinios apie šias technologijas leidžia ne tik optimizuoti esamus procesus, bet ir tyrinėti naujas inovacijų ir augimo sritis.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.