Що таке генеративний штучний інтелект?

Генеративний ШІ стосується моделей, які створюють новий контент – текст, зображення, аудіо, відео, код, структури даних – на основі шаблонів, вивчених з великих наборів даних. Замість того, щоб просто маркувати чи ранжувати речі, ці системи створюють нові результати, які нагадують те, що вони бачили, не будучи точними копіями. Подумайте: напишіть абзац, відрендеріть логотип, напишіть чернетку SQL-коду, складіть мелодію. Це основна ідея. [1]

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке агентний ШІ?
Дізнайтеся, як агентний ШІ автономно планує, діє та навчається з часом.

🔗 Що таке масштабованість ШІ на практиці сьогодні
Дізнайтеся, чому масштабовані системи штучного інтелекту важливі для зростання та надійності.

🔗 Що таке програмний фреймворк для штучного інтелекту
Розумійте багаторазові фреймворки штучного інтелекту, які пришвидшують розробку та покращують узгодженість.

🔗 Машинне навчання проти штучного інтелекту: пояснення ключових відмінностей
Порівняйте концепції, можливості та реальне використання штучного інтелекту та машинного навчання.

Чому люди продовжують запитувати: «Що таке генеративний ШІ?» 🙃

Бо це схоже на магію. Ви вводите запит, і на його основі з'являється щось корисне – іноді геніальне, іноді дивно незвичне. Це перший раз, коли програмне забезпечення здається розмовним та креативним у такому масштабі. Крім того, воно перетинається з пошуком, помічниками, аналітикою, дизайном та інструментами розробки, що розмиває категорії та, чесно кажучи, переплітає бюджети.

Що робить генеративний ШІ корисним ✅

• Швидкість драфту — це дає вам пристойний перший пас абсурдно швидко.

• Синтез шаблонів – поєднує ідеї з різних джерел, до яких ви, можливо, не підключитеся в понеділок вранці.

• Гнучкі інтерфейси — чат, голос, зображення, виклики API, плагіни; оберіть свій шлях.

• Налаштування — від простих шаблонів підказок до повного налаштування на основі ваших власних даних.

• Складені робочі процеси – ланцюгові кроки для багатоетапних завдань, таких як дослідження → план → чернетка → контроль якості.

• Використання інструментів – багато моделей можуть викликати зовнішні інструменти або бази даних під час розмови, тому вони не просто здогадуються.

• Методи вирівнювання – такі підходи, як RLHF, допомагають моделям поводитися більш корисно та безпечно у повсякденному використанні. [2]

Будьмо відвертими: ніщо з цього не робить його кришталевою кулею. Це радше схоже на талановитого стажера, який ніколи не спить і час від часу галюцинує бібліографією.

Коротка версія того, як це працює 🧩

Більшість популярних текстових моделей використовують трансформатори — архітектуру нейронної мережі, яка чудово виявляє зв'язки між послідовностями, тому може передбачати наступний токен таким чином, щоб він виглядав послідовно. Для зображень та відео моделі дифузії — вони вчаться починати з шуму та ітеративно видаляти його, щоб виявити правдоподібне зображення або уривок. Це спрощення, але корисне. [3][4]

• Трансформери : чудово справляються з мовою, моделями міркування та мультимодальними завданнями, якщо їх навчати таким чином. [3]

• Дифузія : сильний у фотореалістичних зображеннях, послідовних стилях та керованому редагуванні за допомогою підказок або масок. [4]

Існують також гібриди, установки з доповненим пошуком даних та спеціалізовані архітектури — тушкована ситуація все ще кипить.

Таблиця порівняння: популярні варіанти генеративного ШІ 🗂️

Недосконало навмисно – деякі комірки дещо дивні, щоб відображати реальні нотатки покупців. Ціни змінюються, тому ставтеся до них як до стилів ціноутворення , а не до фіксованих чисел.

Невелике зауваження: різні постачальники публікують різні системи безпеки, обмеження ставок та політики. Завжди переглядайте їхню документацію, особливо якщо ви здійснюєте доставку клієнтам.

Під капотом: трансформери на одному диханні 🌀

Трансформери використовують уваги , щоб зважити, які частини вхідних даних мають найбільше значення на кожному кроці. Замість того, щоб читати зліва направо, як золота рибка з ліхтариком, вони паралельно переглядають усю послідовність і вивчають такі закономірності, як теми, сутності та синтаксис. Цей паралелізм – і багато обчислень – допомагає моделям масштабуватися. Якщо ви чули про токени та контекстні вікна, то саме тут вони і мешкають. [3]

Під капотом: дифузія на одному диханні 🎨

Дифузійні моделі вивчають два прийоми: додавати шум до навчальних зображень, а потім змінювати шум, щоб відновити реалістичні зображення. Під час генерації вони починають з чистого шуму та повертають його до цілісного зображення за допомогою вивченого процесу шумозаглушення. Це дивно схоже на створення скульптури зі статичного зображення – не ідеальна метафора, але ви розумієте. [4]

Вирівнювання, безпека та «будь ласка, не ведіть себе негідно» 🛡️

Чому деякі моделі чату відхиляють певні запити або ставлять уточнюючі запитання? Важливою складовою є навчання з підкріпленням від людського зворотного зв'язку (RLHF) : люди оцінюють вибіркові результати, модель винагороди вивчає ці вподобання, а базова модель отримує спонукання діяти більш корисно. Це не контроль свідомості – це поведінкове керування з урахуванням людських суджень. [2]

Щодо організаційних ризиків, такі рамки, як NIST AI Risk Management Framework – та його Generative AI Profile – надають рекомендації щодо оцінки безпеки, захисту, управління, походження та моніторингу. Якщо ви впроваджуєте це на роботі, ці документи є напрочуд практичними контрольними списками, а не лише теорією. [5]

Короткий анекдот: На пілотному семінарі команда підтримки об’єднала підсумок → вилучення ключових полів → чернетка відповіді → перевірка людиною . Цей ланцюг не видалив людей; він зробив їхні рішення швидшими та більш узгодженими протягом усіх змін.

Де генеративний ШІ сяє, а де він зазнає невдачі 🌤️↔️⛈️

Блищить на:

• Перші чернетки контенту, документи, електронні листи, специфікації, слайди

• Короткий зміст довгих матеріалів, які ви б не хотіли читати

• Допомога з кодом та скорочення шаблонів

• Мозковий штурм: назви, структури, тестові випадки, підказки

• Концепції зображень, візуальні елементи соціальних мереж, макети продуктів

• Легке оброблення даних або SQL-скаффордінг

Спотикається об:

• Фактична точність без пошуку та використання інструментів

• Багатоетапні обчислення, якщо вони не перевірені явно

• Тонкі обмеження предметної області в юриспруденції, медицині чи фінансах

• Граничні випадки, сарказм та знання з довгим хвостом

• Обробка конфіденційних даних, якщо ви не налаштуєте її правильно

Захисні рейки допомагають, але правильним кроком є ​​системний дизайн : додайте пошук, перевірку, перевірку людиною та журнали аудиту. Нудно, так, але нудно — це стабільно.

Практичні способи використання вже сьогодні 🛠️

• Пишіть краще, швидше : контур → розгорнути → стиснути → відшліфувати. Зациклюйте, доки не отримаєте схожого на себе звуку.

• Дослідження без кролячих нір : попросіть структурований короткий опис із зазначенням джерел, а потім знайдіть посилання, які вас справді цікавлять.

• Допомога з кодом : пояснення функції, пропонування тестів, розробка плану рефакторингу; ніколи не вставляйте секрети.

• Робота з даними : генерування SQL-скелетів, регулярних виразів або документації на рівні стовпців.

• Розробка дизайнерських ідей : дослідіть візуальні стилі, а потім передайте дизайнеру для доопрацювання.

• Операції з клієнтами : чернетки відповідей, сортування намірів, підсумовування розмов для передачі.

• Продукт : створіть історії користувачів, критерії прийнятності та варіанти тексту, а потім проведіть A/B-тестування тону.

Порада: зберігайте високопродуктивні запити як шаблони. Якщо це спрацює один раз, то, ймовірно, працюватиме знову після невеликих налаштувань.

Глибоке занурення: підказки, які дійсно працюють 🧪

• Структуруйте : ролі, цілі, обмеження, стиль. Моделі люблять контрольний список.

• Приклади з кількох спроб : включіть 2–3 гарні приклади вхідних даних → ідеальний вихідний сигнал.

• Думайте поетапно : запитуйте обґрунтування або поетапні результати, коли складність зростає.

• Закріпіть голос : вставте короткий зразок вашого улюбленого тону та скажіть «віддзеркалюйте цей стиль».

• Оцінювання набору : попросіть модель проаналізувати власну відповідь на відповідність критеріям, а потім переробити.

• Використання інструментів : пошук даних, веб-пошук, калькулятори або API можуть значно зменшити галюцинації. [2]

Якщо ви пам'ятаєте лише одне: скажіть йому, що ігнорувати . Обмеження — це сила.

Дані, конфіденційність та управління – не гламурні моменти 🔒

• Шляхи даних : уточнення того, що реєструється, зберігається або використовується для навчання.

• Особиста інформація та секрети : не додавайте їх до запитів, якщо ваші налаштування цього явно не дозволяють та не захищають.

• Контроль доступу : ставтеся до моделей як до виробничих баз даних, а не як до іграшок.

• Оцінювання : якість відстеження, зміщення та дрейф; вимірювання з використанням реальних завдань, а не вібрацій.

• Узгодження політики : зіставте функції з категоріями RMF NIST AI, щоб потім не було несподіванок. [5]

Часті запитання, які я отримую постійно 🙋♀️

Це креативно чи просто ремікс?
Десь посередині. Це рекомбінує патерни новими способами – не людська творчість, але часто зручно.

Чи можу я довіряти фактам?
Довіряй, але перевіряй. Додай пошук або використання інструментів для будь-чого, що має високі ставки. [2]

Як моделі зображень досягають узгодженості стилю?
Швидке проектування та такі методи, як кондиціонування зображень, адаптери LoRA або точне налаштування. Дифузійні основи допомагають забезпечити узгодженість, хоча точність тексту на зображеннях все ще може коливатися. [4]

Чому моделі чату «відштовхуються» від ризикованих запитів?
Методи вирівнювання, такі як RLHF та рівні політик. Не ідеально, але систематично корисно. [2]

Новий фронтир 🔭

• Мультимодальне все : більш безшовні комбінації тексту, зображень, аудіо та відео.

• Менші, швидші моделі : ефективні архітектури для пристроїв та периферійних випадків.

• Більш щільні цикли інструментів : агенти викликають функції, бази даних та програми, ніби це ніщо.

• Краще походження : водяні знаки, облікові дані контенту та відстежувані канали.

• Вбудоване управління : пакети оцінювання та рівні керування, що виглядають як звичайні інструменти розробки. [5]

• Моделі, налаштовані на предметну область : спеціалізована продуктивність перевершує загальне красномовство для багатьох завдань.

Якщо відчувається, що програмне забезпечення стає колаборантом – ось у чому суть.

Занадто довго, я не читав - Що таке генеративний ШІ? 🧾

Це сімейство моделей, які генерують новий контент, а не лише оцінюють існуючий. Текстові системи зазвичай є трансформаторами , що прогнозують токени; багато систем зображень та відео є дифузії , які перетворюють випадковість на щось цілісне. Ви отримуєте швидкість та творчий важіль ціною випадкової впевненої нісенітниці, яку можна приборкати за допомогою пошуку, інструментів та методів вирівнювання, таких як RLHF . Для команд дотримуйтесь практичних посібників, таких як NIST AI RMF, щоб відповідально розробляти контент без зупинок. [3][4][2][5]

Посилання

1. IBM - Що таке генеративний штучний інтелект?
   читати далі

2. OpenAI - Вирівнювання мовних моделей для виконання інструкцій (RLHF)
   читати далі

3. Блог NVIDIA - Що таке модель Transformer?
   Читати далі

4. Обіймаючи обличчя - Дифузійні моделі (Модуль курсу 1)
   читати далі

5. NIST - Структура управління ризиками ШІ (і генеративний профіль ШІ)
   читати далі

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас