Terlambat dalam perbincangan, saya faham!Mari kita lihat angkat tangan: siapa yang pernah menggunakan alat AI Generatif seperti ChatGPT, Gemini, atau DeepSeek?🙋 Hampir semua, hebat! Sekarang, kekalkan tangan anda terangkat jika anda memahami bagaimana GenAI berfungsi. Oh tidak. . . 😅 Jika tangan anda diturunkan, jangan risau!Ini adalah subjek yang rumit. Walaupun ia bermanfaat untuk peranan anda menggunakan teknologi canggih ini, anda mungkin berfikir, "Saya bukan ahli sains data, jadi mengapa perlu belajar butiran?" Tetapi di manakah rasa ingin tahu anda?😛 Senda gurau diketepikan, jika anda ingin tahu bagaimana GenAI berfungsi tanpa memerlukan kepakaran teknikal, ikuti saya!Hanya ingin memberi amaran: ini bukan tempat untuk mempelajari kemahiran lanjutan seperti mencipta arahan yang lebih baik atau menyelami kehalusan matematik. Mari kita pecahkan kepada tiga perkara utama: 1. **Memahami Asas AI** 🔮 Pemodelan ramalan, satu cabang Pembelajaran Mesin (ML), biasanya 'dipantau' — anda memilih sasaran untuk diramal menggunakan ciri-ciri berkaitan. AI bertujuan untuk meramalkan hasil berdasarkan data yang tersedia.

Contohnya, jika anda cuba meneka cuaca hari ini di London tanpa pergi ke luar, anda mungkin mempertimbangkan suhu, musim, dan keadaan lalu untuk membuat tekaan yang munasabah. Inilah yang dilakukan oleh Pembelajaran Mesin: ia mengemas kini algoritma untuk menyimpulkan hasil masa depan berdasarkan data lalu. 2. **Apa yang Membezakan GenAI** 🎢 AI Generatif berbeza daripada AI tradisional kerana ia masih meramalkan hasil tetapi secara spesifik mencipta data tidak terstruktur (teks, imej, dan lain-lain). Walaupun terdapat beberapa salah faham, prinsip di sebaliknya tidak sepenuhnya baru; ambil contoh chatbot klasik Eliza. Apa yang berubah baru-baru ini adalah ledakan data dan kemajuan dalam pemprosesan konteks. Dengan teknologi seperti "mekanisme perhatian, " GenAI boleh mengutamakan aspek paling relevan dari data yang sedang diproses, meningkatkan ketepatan dalam penjanaan. 3. **Bagaimana GenAI Berfungsi** 🌌 GenAI meramalkan sasaran menggunakan data dan menerapkan konteks melalui mekanisme perhatian. Apa yang berbeza adalah jenis data dan sasaran, bergantung kepada sama ada anda menjana teks, imej, atau video. Penjanaan teks secara khusus bergantung pada dua teknik utama: - **Pemodelan Bahasa Tersembunyi (MLM)**: Model meramalkan perkataan yang hilang berdasarkan konteks, menghasilkan pelbagai pilihan yang boleh diterima. - **Ramalan Ayat Seterusnya (NSP)**: Model memilih ayat seterusnya yang paling logik dari pilihan yang diberikan. Itu adalah gambaran ringkas!Ada banyak lagi untuk diterokai tentang AI Generatif, tetapi sekarang anda seharusnya merasa lebih yakin dalam memahami cara kerjanya yang asas. Terima kasih kerana menyertai saya, dan jangan ragu untuk menghubungi saya dengan soalan di LinkedIn atau melalui emel!😊