Sen til samtalen, det forstår jeg!Lad os se en håndsoprækning: hvem har brugt generative AI-værktøjer som ChatGPT, Gemini eller DeepSeek?🙋 Næsten alle, fantastisk! Hold nu hånden oppe, hvis du forstår, hvordan GenAI fungerer. Oh nej. . . 😅 Hvis din hånd er nede, skal du ikke bekymre dig!Det er et kompliceret emne. Selvom det er gavnligt for din rolle at udnytte denne avancerede teknologi, kan du føle, “Jeg er ikke datadomæne, så hvorfor skulle jeg lære detaljerne?” Men hvor er din nysgerrighed?😛 Spøg til side, hvis du er nysgerrig efter, hvordan GenAI fungerer uden at have teknisk ekspertise, så hæng på!Bare en advarsel: dette er ikke stedet at lære avancerede færdigheder som at lave bedre prompts eller dykke ned i matematiske detaljer. Lad os bryde det ned i tre hovedpunkter: 1. **Forståelse af AI-grundlæggende** 🔮 Prædiktiv modellering, en gren af Machine Learning (ML), er generelt 'overvåget'—du vælger et mål at forudsige ved hjælp af relaterede funktioner. AI tjener til at forudsige resultater baseret på tilgængelige data. For eksempel, hvis du prøver at gætte dagens vejr i London uden at gå udenfor, kan du overveje temperatur, årstid og tidligere forhold for at lave et rimeligt gæt.

Dette er, hvad Machine Learning gør: det opdaterer algoritmer for at udlede fremtidige resultater baseret på tidligere data. 2. **Hvad adskiller GenAI** 🎢 Generativ AI adskiller sig fra traditionel AI ved, at den stadig forudsiger resultater, men specifikt skaber ustrukturerede data (tekst, billeder osv. ). På trods af nogle misforståelser er principperne bag det ikke helt nye; tag for eksempel den klassiske chatbot Eliza. Hvad der er ændret for nylig, er eksplosionen af data og fremskridt i kontekstbehandling. Med teknologier som "opmærksomhedsmekanismen" kan GenAI prioritere de mest relevante aspekter af de data, den arbejder med, hvilket forbedrer nøjagtigheden i generationen. 3. **Hvordan GenAI fungerer** 🌌 GenAI forudsiger et mål ved at bruge data og anvender kontekst gennem sin opmærksomhedsmekanisme. Hvad der varierer, er typen af data og mål, alt efter om du genererer tekst, billeder eller videoer. Tekstgenerering afhænger specifikt af to hovedteknikker: - **Masked Language Modeling (MLM)**: Modellen forudsiger manglende ord baseret på kontekst, hvilket fører til flere levedygtige muligheder. - **Next Sentence Prediction (NSP)**: Modellen vælger den mest logiske næste sætning fra givne valg. Det er en forenklet oversigt!Der er meget mere at udforske om generativ AI, men nu bør du føle dig mere selvsikker i at forstå dens grundlæggende funktioner. Tak fordi du deltog, og føle dig fri til at række ud med spørgsmål på LinkedIn eller via e-mail!😊