Késve csatlakoztam a beszélgetéshez, ezt megértem!Nézzük meg, hányan használtak már generatív AI eszközöket, mint a ChatGPT, Gemini vagy DeepSeek?🙋 Szinte mindenki, nagyszerű! Most tartsd fenn a kezed, ha érted, hogyan működik a GenAI. Ó, ne. . . 😅 Ha leengedted a kezed, ne aggódj!Ez egy bonyolult téma. Bár hasznos a szerepedhez, ha kihasználod ezt a fejlett technológiát, érezheted, hogy „én nem vagyok adatkutató, miért törődjek a részletekkel?” De hol van a kíváncsiságod?😛 Vicceket félretéve, ha kíváncsi vagy arra, hogyan működik a GenAI technikai szakértelem nélkül, tarts velem!Csak egy figyelmeztetés: itt nem a fejlettebb készségek, mint például a jobb kérdések megfogalmazása vagy a matematikai részletek megismerése a téma. Lépjünk három fő pontra: 1. **AI Alapok Megértése** 🔮 A prediktív modellezés, a gépi tanulás (ML) egyik ága általában „felügyelt” — kiválasztod a célváltozót, amelyet a kapcsolódó jellemzők alapján szeretnél prediktálni. Az AI arra szolgál, hogy a rendelkezésre álló adatok alapján jósolja meg az eredményeket.

Például, ha megpróbálod kitalálni, milyen időjárás lesz ma Londonban anélkül, hogy kimozdulnál, figyelembe veheted a hőmérsékletet, az évszakot és a múltbeli viszonyokat, hogy ésszerű becslést készíts. Ezt csinálja a gépi tanulás: frissíti az algoritmusokat, hogy a múltbeli adatok alapján következtetéseket vonjon le a jövőbeli kimenetekről. 2. **Mi Különbözteti Meg a GenAI-t** 🎢 A generatív AI abban különbözik a hagyományos AI-tól, hogy bár szintén eredményeket jósol, kifejezetten struktúrálatlan adatokat (szöveget, képeket stb. ) hoz létre. Néhány félreértés ellenére az alapelvei nem teljesen újak; vegyük például az Eliza klasszikus chatbotot. Ami mostanában megváltozott, azaz az adatok robbanásszerű növekedése és a kontextus feldolgozásában elért fejlődések. Az olyan technológiák, mint a „figyelmi mechanizmus”, lehetővé teszik a GenAI számára, hogy priorizálja az adatainak legrelevánsabb aspektusait, javítva a generálás pontosságát. 3. **Hogyan Működik a GenAI** 🌌 A GenAI egy célt prediktál adatok felhasználásával, és a figyelmi mechanizmusán keresztül alkalmazza a kontextust. Az, ami eltér, az az adatok és a cél típusa, attól függően, hogy szöveget, képeket vagy videókat generálsz. A szöveg generálása kifejezetten két fő technikára támaszkodik: - **Maszkos Nyelvi Modell (MLM)**: A modell a kontextus alapján prediktálja a hiányzó szavakat, ami több életképes lehetőséghez vezet. - **Következő Mondat Predikció (NSP)**: A modell a megadott választásokból kiválasztja a leglogikusabb következő mondatot. Ez egy leegyszerűsített áttekintés!Még sokkal többet lehet felfedezni a generatív AI körül, de most már magabiztosabbnak kell lenned a működése alapjainak megértésében. Köszönöm, hogy velem tartottál, és bátran keress meg kérdésekkel LinkedIn-en vagy e-mailben!😊