Vēlu pievienojos sarunai, saprotu!Apskatīsim, cik rokas ir paceltas: kurš ir lietojis ģeneratīvās AI rīkus, piemēram, ChatGPT, Gemini vai DeepSeek?🙋 Gandrīz visi, lieliski! Tagad turiet roku augšā, ja saprotat, kā darbojas GenAI. Ak nē. . . 😅 Ja jūsu roka ir nokritusi, nesatraucieties!Tā ir sarežģīta tēma. Lai gan jūsu lomai ir izdevīgi izmantot šo modernizēto tehnoloģiju, jūs varat justies: “Es neesmu datu zinātnieks, kāpēc man vajadzētu mācīties detaļas?” Bet kur ir jūsu ziņkāre?😛 Jokus malā, ja esat ziņkārīgs par to, kā GenAI darbojas, neskatoties uz tehnisko pieredzi, palieciet ar mani!Tikai brīdinājums: šī nav vieta, kur apgūt uzlabotas prasmes, piemēram, labāku norāžu veidošanu vai iegrimt matemātiskās sarežģītībās. Sadalīsim to trīs galvenajos punktos: 1. **AI pamatu izpratne** 🔮 Paredzēšanas modelēšana, mašīnmācīšanās (ML) nozare, parasti ir 'uzraudzīta'—jūs izvēlaties mērķi, ko paredzēt, izmantojot saistītas pazīmes. AI paredz rezultātus, pamatojoties uz pieejamiem datiem. Piemēram, ja jūs mēģināt uzminēt šodienas laiku Londonā, neizejot ārā, jūs varētu apsvērt temperatūru, gadalaiku un iepriekšējās apstākļus, lai veiktu saprātīgu prognozi.

Tieši to dara mašīnmācīšanās: tā atjaunina algoritmus, lai izdarītu secinājumus par nākotnes rezultātiem, pamatojoties uz pagātnes datiem. 2. **Kas atšķir GenAI** 🎢 Ģeneratīvā AI atšķiras no tradicionālās AI, jo tā joprojām paredz rezultātus, taču specifiski rada strukturētus datus (tekstus, attēlus utt. ). Neskatoties uz dažām nepareizām izpratnēm, principi aiz tā nav pilnīgi jauni; ņemsim, piemēram, klasisko čatbota Eliza. Kas ir mainījies pēdējā laikā, ir datu eksplozija un uzlabojumi konteksta apstrādē. Ar tehnoloģijām, piemēram, “uzmanības mehānismu, ” GenAI var prioritizēt visatbilstošākās datu daļas, uzlabojot precizitāti ģenerēšanā. 3. **Kā darbojas GenAI** 🌌 GenAI paredz mērķi, izmantojot datus, un piemēro kontekstu, izmantojot savu uzmanības mehānismu. Tas, kas mainās, ir datu un mērķa veids, atkarībā no tā, vai jūs ģenerējat tekstu, attēlus vai video. Teksta ģenerācija konkrēti balstās uz divām galvenajām tehniskām pieejām: - **Maskēta valodas modelēšana (MLM)**: Modelis paredz trūkstošās vārdus, pamatojoties uz kontekstu, kas noved pie vairākiem derīgiem variantiem. - **Nākamā teikuma paredzēšana (NSP)**: Modelis izvēlas loģiskāko nākamo teikumu no dotajām izvēlēm. Tas ir vienkāršots pārskats!Ir vēl daudz ko izpētīt par ģeneratīvo AI, bet tagad jums vajadzētu justies pārliecinātākam, izprotot tās pamata darbību. Paldies, ka pievienojāties man, un droši sazinieties ar jautājumiem LinkedIn vai pa e-pastu!😊