Kasnim u razgovoru, razumijem!Hajde da vidimo podignute ruke: ko je koristio alate generativne umjetne inteligencije poput ChatGPT, Gemini ili DeepSeek?🙋 Gotovo svi, sjajno! Sada držite ruku podignutu ako razumijete kako GenAI funkcioniše. Oh ne. . . 😅 Ako vam je ruka spuštena, ne brinite!Ovo je složena tema. Iako je korisno da iskoristite ovu naprednu tehnologiju u svom radu, možda mislite: “Nisam naučnik za podatke, zašto se truditi učiti detalje?” Ali gdje je vaša znatiželja?😛 Šale na stranu, ako vas zanima kako GenAI funkcioniše bez potrebe za tehničkim znanjem, budite sa mnom!Samo da napomenem: ovo nije mesto za učenje naprednih veština kao što su pravljenje boljih upita ili istraživanje matematičkih složenosti. Hajde da to razložimo na tri glavne tačke: 1. **Razumijevanje Osnova AI** 🔮 Prediktivno modeliranje, grana mašinskog učenja (ML), obično je ‘supervizirano’—birate cilj kojeg želite predvidjeti koristeći povezane osobine. AI služi da predviđa ishode na osnovu dostupnih podataka.

Na primjer, ako pokušavate pogoditi vremenske prilike u Londonu danas bez izlaska napolje, mogli biste razmotriti temperaturu, sezonu i prošle uslove kako biste napravili razumno pretpostavljanje. Ovo je ono što radi mašinsko učenje: ažurira algoritme da izvede buduće ishode na osnovu prethodnih podataka. 2. **Što Izdvaja GenAI** 🎢 Generativna AI se razlikuje od tradicionalne AI po tome što i dalje predviđa ishode, ali specifično kreira neuređene podatke (tekst, slike, itd. ). Bez obzira na neka pogrešna shvatanja, principi iza toga nisu potpuno novi; uzmite, na primjer, klasičnog chatbota Elizu. Ono što se nedavno promijenilo je eksplozija podataka i napredak u procesuiranju konteksta. Sa tehnologijama kao što je "mehanizam pažnje", GenAI može prioritizovati najrelevantnije aspekte podataka s kojima radi, poboljšavajući tačnost u generaciji. 3. **Kako GenAI Funkcioniše** 🌌 GenAI predviđa cilj koristeći podatke i primjenjuje kontekst kroz svoj mehanizam pažnje. Ono što varira je vrsta podataka i cilja, u zavisnosti od toga da li generišete tekst, slike ili video. Generisanje teksta se specifično oslanja na dvije glavne tehnike: - **Maskirano Modeliranje Jezika (MLM)**: Model predviđa nedostajuće reči na osnovu konteksta, što vodi do više održivih opcija. - **Predikcija Sledeće Rečenice (NSP)**: Model bira najočigledniju sledeću rečenicu iz datih izbora. To je pojednostavljen pregled!Ima još mnogo toga za istraživanje o generativnoj AI, ali sada biste trebali osjećati više povjerenja u razumevanju osnovnih radnji. Hvala što ste se pridružili, i slobodno se obratite sa pitanjima na LinkedIn-u ili putem email-a!😊