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Einführung
Generative Ai Vor ein paar Jahren conflict nicht etwas über etwas gehört, aber es hat Deep Studying schnell als eines der heißesten Schlagworte von AI ersetzt. Es ist eine Subdomäne von AI-konkret maschinelles Lernen und noch insbesondere tiefes Lernen-, das sich darauf konzentriert, Modelle zu erstellen, die komplexe Muster in vorhandenen realen Daten wie Textual content, Bildern usw. lernen können, und neue Dateninstanzen mit ähnlichen Eigenschaften wie vorhandenen zu generieren, sodass neu erzeugte Inhalte häufig wie actual aussehen.
Generative AI hat jeden Anwendungsbereich und jeden Aspekt des täglichen Lebens durchdrungen, wörtlich, wodurch eine Reihe von wichtigen Begriffen im Zusammenhang mit der IT verstanden wird – von denen einige häufig nicht nur in technischen Diskussionen zu hören sind, sondern auch in Branchen- und Geschäftsgesprächen insgesamt – das wesentliche Verständnis und Bleiben auf diesem massiv beliebten AI -Thema.
In diesem Artikel untersuchen wir 10 generative KI -Konzepte, die für das Verständnis von entscheidender Bedeutung sind, unabhängig davon, ob Sie Ingenieur, Benutzer oder Verbraucher generativer KI sind.
1. Basis -Modell
Definition: Ein Basis -Modell ist ein großes KI -Modell, in der Regel ein tiefes neuronales Netzwerk, das auf massiven und vielfältigen Datensätzen wie Web -Textual content- oder Bildbibliotheken ausgebildet ist. Diese Modelle lernen allgemeine Muster und Darstellungen, sodass sie für zahlreiche spezifische Aufgaben fein abgestimmt werden können, ohne dass neue Modelle von Grund auf neu erstellt werden müssen. Beispiele sind Großsprachmodelle, Diffusionsmodelle für Bilder und multimodale Modelle, die verschiedene Datentypen kombinieren.
Warum es der Schlüssel ist: Basis -Modelle sind von zentraler Bedeutung für den heutigen generativen KI -Growth. Ihr breites Coaching gewährt ihnen aufstrebende Fähigkeiten und macht sie für eine Vielzahl von Anwendungen mächtig und anpassbar. Dies senkt die Kosten für die Erstellung von speziellen Instruments und bildet das Rückgrat moderner KI -Systeme von Chatbots bis zu Bildgeneratoren.
2. großes Sprachmodell (LLM)
Definition: Ein LLM ist ein umfangreiches Modell für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), das typischerweise auf Terabyte von Daten (Textdokumente) trainiert und durch Millionen bis Milliarden Parameter definiert ist, die in der Lage sind, das Sprachverständnis und die Erzeugungsaufgaben auf beispiellosen Ebenen anzusprechen. Normalerweise verlassen sie sich auf eine tiefe Lernarchitektur, die als Transformator bezeichnet wird und deren sogenannter Aufmerksamkeitsmechanismus das Modell ermöglicht, die Relevanz verschiedener Wörter im Kontext zu abwägen und die Wechselbeziehung zwischen Wörtern zu erfassen, wodurch der Schlüssel für den Erfolg massiver LLMs wie Chatgpt wird.
Warum es der Schlüssel ist: Die bekanntesten KI -Anwendungen wie Chatgpt, Claude und andere generative Instruments sowie maßgeschneiderte Konversationsassistenten in unzähligen Bereichen basieren auf LLMs. Die Fähigkeiten dieser Modelle haben diejenigen traditionelleren NLP -Ansätze wie wiederkehrende neuronale Netze bei der Verarbeitung sequentieller Textdaten übertroffen.
3.. Diffusionsmodell
Definition: Ähnlich wie bei LLMs sind Diffusionsmodelle der führende Ansatz für die Erzeugung visueller Inhalte wie Bilder und Kunst, die die führende Artwork von generativen KI-Modellen für NLP-Aufgaben sind. Das Prinzip hinter Diffusionsmodellen besteht darin, einem Bild allmählich Rauschen hinzuzufügen und dann zu lernen, diesen Prozess durch die Denoisierung umzukehren. Auf diese Weise lernt das Modell sehr komplizierte Muster und wird letztendlich in der Lage, beeindruckende Bilder zu erstellen, die oft fotorealistisch erscheinen.
Warum es der Schlüssel ist: Diffusionsmodelle stechen in der heutigen generativen KI-Landschaft ab, mit Werkzeugen wie Dall · e und Midjourney, die in der Lage sind, qualitativ hochwertige, kreative Visuals aus einfachen Textaufforderungen zu erzeugen. Sie sind in der Geschäfts- und Kreativbranche für Inhaltsgenerierung, Design, Advertising and marketing und vieles mehr besonders beliebt geworden.
V
Definition: Wussten Sie, dass die Erfahrungen und Ergebnisse der Verwendung von LLM-basierten Anwendungen wie ChatGPT stark von Ihrer Fähigkeit abhängen, nach etwas zu fragen, das Sie benötigen der richtige Weg? Die Handwerkskunst des Erwerbs und Anwendens dieser Fähigkeit wird als promptes Engineering bezeichnet und beinhaltet das Entwerfen, Verfeinern und Optimieren von Benutzereingaben oder mit Aufforderungen das Modell in die gewünschten Ausgänge zu führen. Im Allgemeinen sollte eine gute Aufforderung klar, spezifisch und vor allem zielorientiert sein.
Warum es der Schlüssel ist: Indem Sie sich mit den wichtigsten Grundsätzen und Richtlinien der wichtigsten technischen Konformen vertraut machen, werden die Chancen, genaue, relevante und nützliche Antworten zu erhalten, maximiert. Und genau wie jede Fähigkeit ist alles, was es braucht, eine konsequente Praxis, um es zu meistern.
5. Augmented Technology Abrufen
Definition: Eigenständige LLMs sind unbestreitbar bemerkenswerte „AI -Titanen“, die in der Lage sind, extrem komplexe Aufgaben anzusprechen, die vor wenigen Jahren als unmöglich angesehen wurden, aber sie haben eine Einschränkung: ihre Abhängigkeit von statischen Trainingsdaten, die schnell veraltet werden können, und das Risiko eines als Halluzinationen bekannten Issues (später diskutiert). RAG -Systeme (Abrufener Augmented Technology) entstanden, um diese Einschränkungen zu überwinden und die Notwendigkeit einer konstanten (und sehr teuren) Umschulung neuer Daten zu beseitigen, indem eine externe Dokumentbasis aufgenommen wird, auf die über einen Informations -Abruf -Mechanismus zugegriffen wird, der denen in modernen Suchmaschinen ähnelt, das als Retriever -Modul bezeichnet wird. Infolgedessen erzeugt das LLM in einem Lappensystem Antworten, die sachlich korrekter und in aktuellen Beweisen geerdet sind.
Warum es der Schlüssel ist: Dank Rag Techniques sind moderne LLM-Anwendungen leichter zu aktualisieren, kontextbekannter und in der Lage, zuverlässigere und vertrauenswürdigere Antworten zu erzeugen. Daher sind reale LLM-Anwendungen derzeit selten von Lag-Mechanismen ausgenommen.
6. Halluzination
Definition: Eines der häufigsten Probleme, die von LLMs gelitten wurden, treten Halluzinationen auf, wenn ein Modell Inhalte generiert, die nicht auf den Trainingsdaten oder einer sachlichen Quelle beruhen. Unter solchen Umständen beschließt das Modell, anstatt genaue Informationen zu liefern, lediglich „Inhalte zu generieren, die auf den ersten Blick plausibel klingen, aber sachlich falsch oder sogar unsinnig sein könnten. Wenn Sie beispielsweise eine LLM nach einem historischen Ereignis oder einer Individual fragen, die es nicht gibt, und eine selbstbewusste, aber falsche Antwort, ist dies ein klares Beispiel für Halluzination.
Warum es der Schlüssel ist: Das Verständnis von Halluzinationen und warum sie passieren, ist entscheidend, um zu wissen, wie man sie anspricht. Häufige Strategien zur Reduzierung oder Verwaltung von Modellhalluzinationen umfassen kuratierte schnelle technische Fähigkeiten, die Anwendung von Nachbearbeitungsfiltern auf generierte Antworten sowie die Integration von RAG-Techniken in die Erzeugung generierter Antworten in realen Daten.
7. Feinabstimmung (gegen Vorausbildung)
Definition: Generative KI -Modelle wie LLMs und Diffusionsmodelle haben große Architekturen, die durch bis zu Milliarden trainierbare Parameter definiert sind, wie zuvor erläutert. Das Coaching solcher Modelle folgt zwei Hauptansätze. Modell vor der Ausbildung Beinhaltet das Coaching des Modells von Grund auf large und vielfältige Datensätze, dauert erheblich länger und erfordert eine große Menge an Rechenressourcen. Dies ist der Ansatz, der zum Erstellen von Grundmodellen verwendet wird. In der Zwischenzeit, Mannequin Feinabstimmung Ist der Prozess der Einnahme eines vorgebliebenen Modells und der Auslegung eines kleineren, domänenspezifischen Datensatzes, in dem nur Teil der Parameter des Modells aktualisiert werden, um es für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Kontext zu spezialisieren. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dieser Prozess im Vergleich zu Voraussetzungen mit Vollmodell viel leichter und effizienter ist.
Warum es der Schlüssel ist: Abhängig von dem spezifischen Drawback und den verfügbaren Daten ist die Auswahl zwischen Modell vor dem Coaching und der Feinabstimmung eine entscheidende Entscheidung. Das Verständnis der Stärken, Einschränkungen und idealen Anwendungsfälle, in denen jeder Ansatz ausgewählt werden sollte, hilft Entwicklern, effektivere und effizientere KI -Lösungen aufzubauen.
8. Kontextfenster (oder Kontextlänge)
Definition: Der Kontext ist ein sehr wichtiger Bestandteil der Benutzereingaben zu generativen KI -Modellen, da die Informationen beim Generieren einer Antwort vom Modell berücksichtigt werden. Das Kontextfenster oder die Länge müssen jedoch aus mehreren Gründen sorgfältig verwaltet werden. Erstens haben die Modelle feste Einschränkungen der Kontextlängen, die einschränken, wie viel Eingang sie in einer Interaktion verarbeiten können. Zweitens kann ein sehr kurzer Kontext unvollständige oder irrelevante Antworten liefern, während ein übermäßig detaillierter Kontext das Modell überwältigen oder die Leistungseffizienz beeinflussen kann.
Warum es der Schlüssel ist: Die Verwaltung der Kontextlänge ist eine kritische Entwurfsentscheidung beim Aufbau fortschrittlicher generativer KI -Lösungen wie RAG -Systeme, bei denen Techniken wie Kontext-/Wissens -Chunking, Zusammenfassung oder hierarchisches Abrufen verwendet werden, um lange oder komplexe Kontexte effektiv zu verwalten.
9. AI Agent
Definition: Während der Begriff der AI-Agenten Jahrzehnte zurückreicht und autonome Agenten und Multi-Agent-Systeme seit langem Teil der KI in wissenschaftlichen Kontexten sind, hat der Aufstieg der generativen KI den Fokus auf diese Systeme erneuert-kürzlich als „Agentic AI“ bezeichnet. Die Agentic AI ist einer der größten Tendencies der generativen KI, da sie die Grenzen von der einfachen Aufgabenausführung bis hin zu Systemen überschreitet, die sich autonom mit anderen Instruments oder Umgebungen planen, argumentieren und interagieren.
Warum es der Schlüssel ist: Die Kombination von AI-Agenten und Generativmodellen hat in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt, was zu Errungenschaften wie autonomen Forschungsassistenten, Bots zur Aufgabenlösung und mehrstufiger Prozessautomatisierung führt.
10. Multimodal AI
Definition: Multimodale KI -Systeme sind Teil der neuesten Technology der generativen Modelle. Sie integrieren und verarbeiten mehrere Datenarten wie Textual content, Bilder, Audio oder Video, sowohl als Eingabe als auch in das Generieren mehrerer Ausgangsformate, wodurch der Bereich der Anwendungsfälle und Interaktionen erweitert wird, die sie unterstützen können.
Warum es der Schlüssel ist: Dank der multimodalen KI ist es nun möglich, ein Bild zu beschreiben, Fragen zu einem Diagramm zu beantworten, ein Video aus einer Eingabeaufforderung zu generieren, und mehr – alles in einem einheitlichen System. Kurz gesagt, die allgemeine Benutzererfahrung wird dramatisch verbessert.
Verpackung
Dieser Artikel enthüllte, entmystifizierte und unterstrich die Bedeutung von zehn Schlüsselkonzepten im Zusammenhang mit generativer KI – wohl der größte KI -Development in den letzten Jahren aufgrund seiner beeindruckenden Fähigkeit, Probleme zu lösen und Aufgaben auszuführen, die einst als unmöglich angesehen wurden. Wenn Sie mit diesen Konzepten vertraut sind, werden Sie vorteilhaft in die Lage, sich über Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten und sich effektiv mit der sich schnell entwickelnden KI -Landschaft zu beschäftigen.
Iván Palomares Carrascosa ist ein Führer, Schriftsteller, Sprecher und Berater in KI, maschinellem Lernen, Deep Studying & LLMs. Er trainiert und führt andere darin, KI in der realen Welt zu nutzen.