Nahuli sa usapan, naiintindihan ko!Tingnan natin ang mga kamay: sino ang gumamit ng mga kasangkapan ng Generative AI tulad ng ChatGPT, Gemini, o DeepSeek?🙋 Halos lahat, magandang balita! Ngayon, itaas ang kamay kung naiintindihan mo kung paano gumagana ang GenAI. Oh hindi. . . 😅 Kung nakababa ang kamay mo, huwag mag-alala!Isang kumplikadong paksa ito. Bagaman kapaki-pakinabang para sa iyong trabaho na gamitin ang makabagong teknolohiyang ito, maaaring isipin mo, “Hindi ako data scientist, bakit ko pa kailangang pag-aralan ang mga detalye?” Pero nasaan ang iyong kuryusidad?😛 Biro lang, kung ikaw ay nagtataka kung paano gumagana ang GenAI nang hindi kinakailangan ng teknikal na kaalaman, sumama ka sa akin!Isang paalala: hindi ito ang lugar para matutunan ang mga advanced na kasanayan tulad ng paggawa ng mas mahusay na prompts o pagpasok sa mga matematikal na komplikasyon. Hatiin natin ito sa tatlong pangunahing punto: 1. **Pag-unawa sa AI Basics** 🔮 Ang predictive modeling, isang sangay ng Machine Learning (ML), ay karaniwang 'supervised'—pumipili ka ng target na hulaan gamit ang mga kaugnay na tampok. Ang AI ay nagsisilbi upang hulaan ang mga resulta batay sa magagamit na datos.

Halimbawa, kung sinusubukan mong hulaan ang panahon ngayon sa London nang hindi lumalabas, maaari mong isaalang-alang ang temperatura, panahon, at nakaraang kondisyon upang makagawa ng makatwirang hula. Ito ang ginagawa ng Machine Learning: ina-update nito ang mga algorithm upang hulaan ang mga hinaharap na resulta batay sa nakaraang datos. 2. **Ano ang Nagtatangi sa GenAI** 🎢 Ang Generative AI ay naiiba mula sa tradisyunal na AI sa katotohanang ito ay patuloy na humuhula ng mga resulta ngunit partikular na lumilikha ng unstructured data (teksto, mga larawan, atbp. ). Sa kabila ng ilang maling akala, ang mga prinsipyo sa likod nito ay hindi ganap na bago; kunin ang klasikong chatbot na si Eliza bilang halimbawa. Ang nagbago kamakailan ay ang pagdami ng datos at ang mga pagsulong sa pagproseso ng konteksto. Sa mga teknolohiya tulad ng "attention mechanism, " maaari itong bigyang-priyoridad ang pinakamahalagang aspeto ng datos na tinatrabaho nito, na nagpapabuti sa katumpakan sa pagbuo. 3. **Paano Gumagana ang GenAI** 🌌 Hinuhula ng GenAI ang isang target gamit ang datos at inilalapat ang konteksto sa pamamagitan ng kanyang attention mechanism. Ang nag-iiba ay ang uri ng datos at target, depende kung nag-generate ka ng teksto, mga larawan, o mga video. Ang pagbuo ng teksto ay tiyak na umaasa sa dalawang pangunahing pamamaraan: - **Masked Language Modeling (MLM)**: Hinuhulaan ng modelo ang nawawalang mga salita batay sa konteksto, na nagreresulta sa maraming maaring pagpipilian. - **Next Sentence Prediction (NSP)**: Pinipili ng modelo ang pinaka-lohikal na susunod na pangungusap mula sa ibinigay na mga pagpipilian. Iyan ay isang pinasimpleng pangkalahatang-ideya!Marami pang dapat tuklasin tungkol sa Generative AI, ngunit ngayon dapat ay mas kumpiyansa ka na sa pag-unawa sa mga pangunahing gawain nito. Salamat sa pagsama sa akin, at huwag mag-atubiling makipag-ugnayan sa mga tanong sa LinkedIn o sa pamamagitan ng email!😊