Jak działają generowanie sztucznej inteligencji i funkcji LLM
Generowanie sztucznej inteligencji to rodzaj sztucznej inteligencji, który umożliwia tworzenie oryginalnej zawartości, takiej jak język naturalny, obrazy, dźwięk i kod. Dane wyjściowe generowania sztucznej inteligencji są oparte na danych wejściowych dostarczonych przez użytkownika. Jednym z typowych sposobów interakcji użytkowników z generowaniem sztucznej inteligencji jest użycie aplikacji do czatów, które używają języka naturalnego jako danych wejściowych. ChatGPT, opracowany przez openAI, jest popularnym przykładem tego. Generowanie aplikacji sztucznej inteligencji, które używają języka naturalnego jako danych wejściowych, są obsługiwane przez duże modele językowe (LLM) do wykonywania przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Jak działa generowanie sztucznej inteligencji
Cała generowanie sztucznej inteligencji jest oparta na modelach. Te modele są trenowane przy użyciu dużych zestawów danych w postaci zawartości, takiej jak język naturalny, obrazy, dźwięk i kod. Modele generowania sztucznej inteligencji używają wzorców zidentyfikowanych w danych treningowych w celu utworzenia nowej, statystycznie podobnej zawartości.
Dane wejściowe udostępniane przez użytkownika są używane przez model AI do tworzenia danych wyjściowych. Dane wejściowe są najpierw analizowane w postaci danych, które model może zrozumieć. Następnie model używa tych danych do identyfikowania pasujących wzorców na podstawie trenowania, które łączy w celu utworzenia końcowych danych wyjściowych. Modele generowania sztucznej inteligencji są przeznaczone do tworzenia unikatowej zawartości, więc nie będą generować tych samych danych wyjściowych dla identycznych danych wejściowych.
Generowanie aplikacji sztucznej inteligencji, które obsługują język naturalny jako dane wejściowe lub wyjściowe, korzystają z funkcji LLMs w tym celu. Funkcja LLM służy do wykonywania nlp, która klasyfikuje tekst wejściowy i określa tonację. Ta klasyfikacja i analiza tonacji jest używana przez generowanie modelu sztucznej inteligencji do identyfikowania wzorców i tworzenia danych wyjściowych. Jeśli dane wyjściowe są tekstem, sam moduł LLM może służyć do jego wygenerowania. Jeśli dane wyjściowe są dźwiękami lub obrazami, dodatkowe modele są używane do dostarczania danych i wzorców generowania danych wyjściowych w tym formacie.
Typowe zastosowania generowania sztucznej inteligencji
Generowanie aplikacji sztucznej inteligencji obsługuje różne potencjalne przypadki użycia i potencjalne dane wyjściowe, które zostały opisane w poniższych sekcjach.
Generowanie języka naturalnego
Niektóre aplikacje generujące sztuczną inteligencję mogą generować dane wyjściowe języka naturalnego, takie jak:
- Profesjonalnie sformułowane podsumowania dla profilu serwisu LinkedIn
- Rozbudowane opisy przedmiotów w sklepie online
- Pomysły na zdrowe posiłki
Na przykład, biorąc pod uwagę dane wejściowe użytkownika Daj mi trzy pomysły na zdrowe śniadanie, w tym paprykę, generacyjna aplikacja sztucznej inteligencji może wygenerować następujące dane wyjściowe:
OK, oto trzy zdrowe śniadania, które obejmują paprykę:
Jajko i Pieprz Scramble: Kostka do niektórych papryki i podsmażyć je na patelni, dopóki nie zostaną lekko zmiękczone. Następnie dodaj kilka pobitych jaj i przeszukij wszystko razem. Podawane z pełnoziarnistym tosty na pożywne śniadanie.
Pieprz i Awokado Toast: Tosty kawałek chleba pełnoziarnistego i u góry z pokrojonymi paprykami, zmiażdżonym awokado i posypką soli i pieprzu. Jest to świetny sposób, aby uzyskać niektóre zdrowe tłuszcze z awokado wraz z witaminą C z papryki.
Śniadanie Burrito z Peppers: Sauté niektóre pokrojone papryki, cebuli i jajecznicy razem na patelni. Następnie łyżka mieszaniny na tortilla pełnoziarnistego i wierzchu z salsą lub gorącym sosem. Zwiń go i ciesz się satysfakcjonującym i pożywnym śniadaniem.
Generowanie obrazu
Niektóre aplikacje generujące sztuczną inteligencję generują dane wyjściowe obrazów z danych wejściowych języka naturalnego. W zależności od aplikacji i jej modeli użytkownicy mogą mieć możliwość określenia:
- Osoby lub elementy, które mają być wyświetlane na obrazie
- Styl artystyczny do tworzenia obrazu w
- Odwołania do generowania podobnych obrazów
Generowanie obrazów może tworzyć wirtualne awatary dla kont online, projektować logo dla firmy lub zapewniać inspirację artystyczną dla twórców. Na przykład użytkownik może wprowadzić żądanie, utwórz obraz słonia jedzącego burger. Generowanie aplikacji sztucznej inteligencji może spowodować wygenerowanie następujących danych wyjściowych:
Generowanie dźwięku
Niektóre aplikacje generujące sztuczną inteligencję generują dane wyjściowe audio z danych wejściowych języka naturalnego. W zależności od aplikacji i jej modeli użytkownicy mogą mieć następujące możliwości:
- Syntetyzowanie naturalnych głosów dźwiękowych z tekstu wejściowego
- Tworzenie muzyki w określonym stylu lub wyposażonych w określone instrumenty
- Modyfikowanie wejściowych plików audio na podstawie określonych kryteriów podanych w języku naturalnym
Generowanie dźwięku może zapewnić odpowiedzi mówione od cyfrowych asystentów głosowych, dodać instrumenty zapasowe do piosenek do produkcji muzyki lub odtworzyć oryginalny głos użytkownika z nagrań referencyjnych.
Generowanie kodu
Niektóre generacyjne aplikacje sztucznej inteligencji tworzą kod z danych wejściowych języka naturalnego. W zależności od aplikacji i jej modeli użytkownicy mogą wygenerować kod, który:
- Jest w wybranym języku
- Akceptuje określoną strukturę danych wejściowych i wyjściowych
- Używa określonych technologii na podstawie dokumentacji referencyjnej
Generowanie kodu może zapewnić szybkie implementacje typowych operacji, takich jak sortowanie lub filtrowanie danych, przyspieszanie tłumaczenia kodu z jednego języka na inny lub odpowiadanie na pytania dotyczące technologii opartej na określonej dokumentacji referencyjnej. Na przykład, biorąc pod uwagę dane wejściowe "Pokaż mi, jak zakodować grę tic-tac-toe za pomocą języka C#", aplikacja generująca sztuczną inteligencję może wygenerować następujące dane wyjściowe:
Oto prosty przykład sposobu kodowania gry tic-tac-toe w języku C#:
using System;
namespace TicTacToe
{
class Program
{
static char[] board = { '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9' };
static int player = 1; // Player 1 will start
static int choice; // The number the player chooses
static int flag = 0; // Set the flag value to 0
// Check if the position is already marked or not
private static int CheckPosition(char mark)
{
for (int i = 0; i < 9; i++)
{
if (board[i] == mark)
{
return 1;
}
}
return 0;
}
// The rest of the generated code has been omitted for brevity
// ...
}
}
Ten kod tworzy prostą grę tic-tac-toe opartą na konsoli w języku C#. Używa tablicy jednowymiarowej do reprezentowania tablicy i sprawdza zwycięstwo lub remis po każdym przeniesieniu.
Jak działają maszyny LLM
Podczas trenowania usługi LLM tekst trenowania jest najpierw podzielony na tokeny. Każdy token identyfikuje unikatową wartość tekstową. Token może być odrębnym wyrazem, częściowym słowem lub kombinacją wyrazów i znaków interpunkcyjnych. Każdy token ma przypisany identyfikator, który umożliwia reprezentację tekstu jako sekwencję identyfikatorów tokenów.
Po podziale tekstu na tokeny, wektor kontekstowy, znany jako osadzanie, jest przypisywany do każdego tokenu. Te wektory osadzania to wielowartościowe dane liczbowe, w których każdy element wektora tokenu reprezentuje semantyczny atrybut tokenu. Elementy wektora tokenu są określane na podstawie tego, jak często tokeny są używane razem lub w podobnych kontekstach.
Celem jest przewidywanie następnego tokenu w sekwencji na podstawie powyższych tokenów. Waga jest przypisywana do każdego tokenu w istniejącej sekwencji, która reprezentuje jego względny wpływ na następny token. Następnie wykonywane jest obliczenie, które używa wag poprzednich tokenów i osadzonych w celu przewidywania następnej wartości wektora. Następnie model wybiera najbardziej prawdopodobny token, aby kontynuować sekwencję na podstawie przewidywanego wektora.
Ten proces jest kontynuowany iteracyjnie dla każdego tokenu w sekwencji, a sekwencja wyjściowa jest używana regresji jako dane wejściowe dla następnej iteracji. Dane wyjściowe są tworzone po jednym tokenie naraz. Ta strategia jest analogiczna do tego, jak działa autouzupełnienie, gdzie sugestie są oparte na typie do tej pory i aktualizowane przy każdym nowym wejściu.
Podczas trenowania znana jest pełna sekwencja tokenów, ale wszystkie tokeny, które pochodzą po aktualnie rozważanym tokenie, są ignorowane. Przewidywana wartość wektora następnego tokenu jest porównywana z rzeczywistą wartością, a strata jest obliczana. Wagi są następnie przyrostowo dostosowywane, aby zmniejszyć utratę i poprawić model.
