Доцен во разговорот, разбирам!Да видиме рака нагоре: кој користел алатки за Генеративен ВИ, како што се ChatGPT, Gemini или DeepSeek?🙋 Практично сите, одлично! Сега, задржете ја раката горе ако разбирате како функционира ГенАИ. О не. . . 😅 Ако раката ви е спуштена, не се грижи!Тоа е комплицирана тема. Додека е корисно за вашата улога да ја искористите оваа напредна технологија, можеби чувствувате: “Не сум научник за податоци, зошто да учам детали?” Но каде е вашатаCuriosity?😛 Шегите настрана, ако ве интересира како функционира ГенАИ без потреба од техничка експертиза, останете со мене!Само да напоменам: ова не е местото за учење напредни вештини како создавање подобри упатства или влегување во математички сложености. Да го разгледаме тоа во три главни точки: 1. **Разбирање на Основите на ВИ** 🔮 Предиктивното моделирање, гранка на Машинското учење (ML), генерално е 'супервизирано'—избирате цел за предвидување користејќи поврзани карактеристики. ВИ служи за предвидување на исходите врз основа на достапни податоци.

На пример, ако се обидувате да погодите какво ќе биде времето денес во Лондон без да излезете надвор, можете да земете предвид температура, сезона и минати услови за да направите разумно предвидување. Ова е она што го прави Машинското учење: ги ажурира алгоритмите за да извлече идни исходи врз основа на минати податоци. 2. **Што го Разликува ГенАИ** 🎢 Генеративниот ВИ се разликува од традиционалниот ВИ по тоа што уште ја предвидува исхотот, но конкретно создава неструктурирани податоци (текст, слики итн. ). И покрај некои заблуди, принципите зад него не се целосно нови; земете го класичниот чатбот Елиза, на пример. Што се променило неодамна е експлозијата на податоци и напредокот во процесирањето на контекстот. Со технологии како "механизмот за внимание, " ГенАИ може да го приоритизира најрелевантното во податоците со кои работи, подобрувајќи ја точноста при генерирање. 3. **Како Функционира ГенАИ** 🌌 ГенАИ предвидува цел користејќи податоци и применува контекст преку својот механизам за внимание. Она што се разликува е типот на податоци и целта, во зависност од тоа дали генерирате текст, слики или видеа. Генерацијата на текст конкретно зависи од две главни техники: - **Моделирање на Маскиран Јазик (MLM)**: Моделот предвидува недостигнувачи зборови врз основа на контекст, доведувајќи до повеќе валидни опции. - **Предвидување на Следна Реченица (NSP)**: Моделот избира најлогичната следна реченица од дадените опции. Тоа е поедноставен преглед!Постојат многу работи за истражување во врска со Генеративниот ВИ, но сега треба да се чувствувате поповерени во разбирањето на неговите основни функции. Ви благодариме што сте ми се придружиле, и слободно контактирајте ме со прашања на LinkedIn или преку е-пошта!😊