Tehisintellekt: kas generatiivne AI on sisu AI või ainult AI -keele mudel ja millised on muud AI -mudelid?

🚀👤 Tehisintellekt (AI) on tänapäeval kõigi huultel. Eriti generatiivne KI on viimastel aastatel olulisemaks muutunud ja revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsiooniliselt revolutsiooniks. Kuid mis on generatiivne AI tegelikult? Kas see on lihtsalt AI -keele mudel, mis on spetsialiseerunud tekstide loomisele, või võib see olla rohkem? Nendele küsimustele vastamiseks on oluline vaadata generatiivset AI -d mitte ainult eriti, vaid ka erinevat tüüpi AI -mudeleid, nende rakendusi ja potentsiaali.

✨ Mis on generatiivne AI?

Generatiivne AI kirjeldab põhimõtteliselt mis tahes vormi, mis loob uut sisu, olgu see siis tekstid, pildid, muusika või isegi videod. See erineb teistest AI -mudelitest, mitte lihtsalt seda analüüsida ega klassifitseerida, vaid loob tegelikult uusi asju. Praegu keskendutakse praegu niinimetatud keelemudelitele, näiteks GPT-mudelid (generatiivsed eelnevalt koolitatud trafod), mis on võimelised genereerima inimlikke tekste. Need mudelid on viimastel aastatel muutunud äärmiselt populaarseks nende hämmastavate oskuste tõttu keerukate ja sidusate tekstide loomiseks.

Kuid generatiivne AI võib luua palju enamat kui lihtsalt tekste. Seda kasutatakse ka teistes loomevaldkondades, näiteks kunstiteoste loomiseks, kompositsioonimuusika või uute kujunduste väljatöötamiseks. Generatiivset AI -d kasutatakse meditsiinis uute molekulide genereerimiseks ravimite jaoks ja filmitööstuses animeeritud tegelaste tootmiseks või filmimaterjali töötlemiseks. Generatiivse AI mitmekülgsus on hämmastav ja avab erinevates tööstusharudes arvukalt võimalusi.

🗣️ keelemudelid ja nende roll generatiivses AI -s

Kui räägite generatiivsest AI -st, mõtlevad paljud inimesed kohe häälmudelitele. Sellistel mudelitel nagu GPT-4 ja selle eelkäijad mõjutavad AI-ga suheldes suurt mõju. Neid mudeleid on koolitatud tuvastama suurtes kogustes tekstiandmeid ja looma nende mustrite põhjal uusi tekste. Nende tekstide kvaliteet on viimastel aastatel suurenenud, nii et neid ei saaks vaevalt eristada inimtekstidest.

Mis teeb aga sellise häälemudeli nagu GPT-4 sama võimsaks? Niinimetatud "süvaõppe" meetodite abil koolitatakse just neuronaalseid võrgustikke. Need võrgud simuleerivad inimese aju, kasutades keele mõistmiseks ja uute lausete moodustamiseks miljoneid, kui isegi mitte miljardeid parameetreid. Tulemused on muljetavaldavad: GPT-4 saab vastata keerukatele küsimustele, kirjutada loomingulisi tekste, luua tehnilisi dokumente ja isegi programmi.

Häälmudelid on aga ainult generatiivse AI tahk. Nad võtavad oma laia rakenduse ja oskuste pideva täiustamise tõttu keskse koha, kuid AI maailmas on palju muid mudeleid ja lähenemisviise.

🌟 Rohkem tehisintellekti mudeleid

Lisaks häälmudelitele on ka palju muud tüüpi AI -mudeleid, mis on spetsialiseerunud erinevatele ülesannetele. Diskrimineerivate ja generatiivsete mudelite vahel on keskne erinevus. Diskrimineerivaid mudeleid kasutatakse peamiselt andmete klassifitseerimiseks või ennustuste tegemiseks. Selle näited on piltide klassifitseerimise mudelid või kõnetuvastuse süsteemid. Need mudelid on loodud selleks, et teha teatav otsus või ennustus antud andmetest.

Generatiivsete mudelite eesmärk seevastu eesmärk on luua uusi andmeid, mis sarnanevad koolitusandmetega. See võib juhtuda mitmel viisil. Selle näide on SO -ga nimetatud generatiivsed võistlusvõrgud (hani). GANS koosneb kahest närvivõrkust, mis konkureerivad omavahel: generaator, kes üritab luua uusi andmeid, ja diskrimineerija, kes üritab neid uusi andmeid tegelikest andmetest eristada. Selle võistluse kaudu õpivad mõlemad võrgud pidevalt, nii et generaator toodab aja jooksul alati realistlikumaid andmeid. Gane kasutatakse sageli piltide loomiseks, mis tunduvad nii realistlikud, et neid saab vaevalt eristada päris fotodest.

Teine oluline mudel generatiivses AI -s on mitmekesised autokodeerijad (VAES). Need mudelid õpivad andmeid tihendama madalamasse mõõtmesse ("kodeerima") ja seejärel uuesti rekonstrueerima ("dekodeerimiseks"). Osa teabest on kadunud, mis võimaldab algsete andmete uusi variatsioone luua. VAE -sid kasutatakse sageli pildi- ja muusika genereerimisel.

🚀 Generatiivse AI rakendused: sisust innovatsioonini

Generatiivse AI kasutamine ei piirdu kaugeltki tekstide loomisega. Pigem on tal potentsiaal muuta arvukalt tööstusharusid. Siin on mõned näited:

1. meedia ja ajakirjandus

Generatiivset AI -d kasutatakse üha enam sisu loomiseks. See ei puuduta ainult lihtsat teksti genereerimist, vaid ka kohandatud artiklite loomist, mis on suunatud konkreetsetele sihtrühmadele. Uudistearuannete või ajaveebi postituste automatiseeritud kirjutamine on ka üks võimalusi.

2. loometööstus

Kunstnikud ja disainerid kasutavad generatiivset AI -d uute ideede väljatöötamiseks või oma loomeprotsesside toetamiseks. Alates uute moedisainide loomisest kuni muusikakompositsioonideni - AI avab täiesti uued silmaringid. Filmi- ja mängutööstuses kasutatakse AI mudeleid 3D -tegelaste või stseenide animatsiooniks ja loomiseks.

3. ravim

Meditsiinilistes uuringutes on generatiivsel AI -l potentsiaal revolutsiooniliseks muuta ravimite väljatöötamist. AI abil saab genereerida uusi molekule või valke, mida saaks teatud haiguste raviks kasutada. See kiirendab märkimisväärselt uute ravimite arendusprotsessi.

4. arhitektuur ja disain

Arhitektid kasutavad AI -d uute hoonete või linnakujunduste väljatöötamiseks. Tänu võimele luua arvukalt disaini variante, saavad planeerijad töötada kiiremini ja tõhusamalt. Samal ajal võivad AI mudelid hõlmata nende kujundamisse ökoloogilisi ja majanduslikke aspekte, mis viib jätkusuutlike lahendusteni.

5. turundus ja e-kaubandus

Ettevõtted kasutavad CI generatiivset oma klientidele isikupärastatud sisu loomiseks. Alates kohandatud reklaamidest kuni toote soovitusteni-AI võib aidata parandada kliendikogemust ja suurendada konversioonimäära.

⚖️ väljakutsed ja eetilised küsimused

Vaatamata arvukatele rakendustele ja generatiivse AI tohutu potentsiaalile, on ka mõned väljakutsed, mida tuleb täheldada. Üks suurimaid probleeme on autoriõiguse teema. Kui AI suudab luua kunstiteoseid, muusikat või tekste, kellele need teosed kuuluvad? Inimene, kes arendas AI -mudelit või kasutajat, kes kasutab AI -d?

Teine väljakutse on vastutus*. Mis juhtub, kui generatiivne AI loob vale või eksitava teabe? Sellel võivad olla tõsised tagajärjed, eriti sellistes valdkondades nagu ajakirjandus või teadus. Siin on oluline välja töötada selged juhised ja eetilised standardid, et vältida generatiivse AI kuritarvitamist.

🌍 Generatiivse AI tulevik

Generatiivse AI areng on alles alguses. Ehkki muljetavaldavaid edusamme on juba tehtud, on lähiaastatel palju rohkem võimalik. Eelkõige võib generatiivsete mudelite kombinatsioon teiste AI -tehnoloogiatega, näiteks masinõpe või robootika, viia täiesti uute rakendusteni. Võite ette kujutada tulevikku, kus AI mitte ainult ei loo sisu, vaid teeb ka otsuseid iseseisvalt, arendab uusi tehnoloogiaid või lahendab isegi sotsiaalseid ja majanduslikke probleeme.

Seetõttu on generatiivne AI palju enamat kui lihtsalt tekstipositsiooni keelemudel. See sisaldab laia valikut tehnoloogiaid, mida saab kasutada paljudes tööstusharudes. Vaatamata olemasolevatele väljakutsetele kaaluvad selle tehnoloogia võimalused ja võimalused üles. Üha digitaalsema ja võrku ühendatud maailmas kasvab generatiivse AI roll - ja võib -olla ka see, kuidas me töötame, õpime ja oleme loovad.

📣 Sarnased teemad

• 📚 tehisintellekti ja selle mudelite areng
• 🖊️ generatiivse AI roll tänapäeva maailmas
• 🖼️ Loomingulised võrgustikud: AI kunst ja disain
• 🎵 Muusika ja generatiivne AI: tuleviku kompositsioonid
• 🧪 Uued horisondid meditsiinis generatiivse AI abil
• 🏗️ arhitektuur ja disain: uuendus generatiivse AI kaudu
• 📰 Generatiivne AI ajakirjanduses: võimalused ja väljakutsed
• 💼 Turundus ja e-kaubandus: AI isikupärastatud sisu
• 🤖 generatiivsete mudelite kombinatsioon teiste tehnoloogiatega
• 🏛️ generatiivse AI juriidilised ja eetilised küsimused

«

🎨 Generatiivne AI: tehnoloogiad ja rakendused

Generatiivne AI sisaldab mitmesuguseid tehnoloogiaid ja rakendusi. Sisuliselt on asi selles, et AI -süsteemid suudavad genereerida olemasolevate andmemahtude ja mustrite põhjal uut sisu, mis on sarnased koolitusandmetega, kuid mis pole identsed. Tuntud näide on sellised suured häälmudelid nagu OpenAi GPT-4, mis võib toota inimlikke tekste.

🎭 Generatiivsete AI mudelite mitmekesisus

Kuid generatiivse AI kaalumiseks ainult häälemudelitena oleks liiga lühike. Tegelikult on erinevate rakendusvaldkondade jaoks mitmesuguseid generatiivseid AI -mudeleid:

📝 Teksti genereerimine

Lisaks nimetatud häälmudelitele on olemas AI -süsteemid, mis võivad kirjutada luuletusi, lugusid või isegi teaduslikke artikleid.

🎨 Piltide genereerimine

Sellised mudelid nagu Dall-E 2 või Midjourney saavad teksti kirjeldustel põhinevaid fotorealistlikke pilte luua.

🎼 Muusikakompositsioon

On AI -süsteeme, mis on võimelised koostama originaalseid muusikapalasid erinevates žanrites.

📹 Video

Täpsemad mudelid võivad teksti kirjeldustel põhinevad isegi lühikesed videojärjestused.

💻 Koodi genereerimine

AI assistendid, näiteks GitHub Copilot, saavad luua loodusliku keele kirjeldustel põhineva programmi koodi.

Need näited näitavad, et generatiivne AI on palju enamat kui lihtsalt häälmudel. Pigem on see mitmekülgne tehnoloogia erinevat tüüpi sisu loomiseks. Seetõttu on üsna kohane rääkida “sisu KI”.

🤖 Ai mitmekülgne: muud mudelid ja lähenemisviisid

Samal ajal on oluline mõista, et generatiivne AI esindab ainult tehisintellekti ala seda. Erinevate ülesannete ja rakenduste jaoks on välja töötatud palju muid AI -mudeleid ja lähenemisviise:

📊 klassifitseerimismudelid

Need AI -süsteemid määravad sisendandmed teatud kategooriatele. Üks näide oleks rämpsposti e -kirjade automaatne tuvastamine.

📈 regressioonimudelid

Neid kasutatakse numbriliste väärtuste ennustamiseks, näiteks hinnaprognooside või müüginumbrite ennustamiseks.

💽 klastrimismudelid

Need ületamatute õppemeetodid rühmitavad sarnaseid andmepunkte, teadmata kategooriaid. Näiteks kasutatakse neid klientide segmenteerimisel.

🎯 Soovitussüsteemid

AI -mudelid, mis genereerivad isikupärastatud soovitusi, näiteks toodete või sisu kohta.

🚨 Anomaalie äratundmine

Mudelid, mis tuvastavad ebaharilikud mustrid andmetes, näiteks finantssektoris pettuse tunnustamiseks.

🎮 Õppimine

AI esindajad, kes õpivad keskkonnaga suhtlemise kaudu välja töötama optimaalseid tegevusstrateegiaid. Seda kasutatakse muu hulgas robootikaga.

📷 Arvutinägemine

AI -süsteemid piltide ja videote analüüsimiseks ja tõlgendamiseks, näiteks näotuvastuse või autonoomseks juhtimiseks.

💬 Loodusliku keele töötlemine

Loodusliku keele töötlemise ja analüüsi mudelid, mida kasutatakse näiteks tõlgete või sentimentaalsete analüüside jaoks.

See AI -mudelid illustreerib, et tehisintellekt hõlmab mitmesuguseid tehnoloogiaid ja rakendusi. Generatiivne AI on eriti põnev ja kiiresti kasvav piirkond, mis pakub suurt potentsiaali loomingulisteks ja produktiivseteks rakendusteks.

🧠 Mõista AI arhitektuure

AI -mudelite kaalumise oluline aspekt on teie arhitektuur ja funktsionaalsus. Paljud kaasaegsed AI -süsteemid põhinevad kunstlikel neuronaalsetel võrkudel, mis teatud mõttes jäljendavad inimese aju toimimist. Need võrgud koosnevad ühendatud neuronidest, mis töötlevad ja edastavad teavet. Suure hulga andmetega treenides õpivad need võrgud mustreid ära tundma ja ülesandeid täitma.

Eriti võimas neuronaalsete võrkude vorm on nn sügavõppe mudelid. Neil on palju neuronite kihte, mis võimaldab neil haarata väga keerulisi suhteid. Paljud viimaste aastate kõige muljetavaldavamad AI läbimurded, sealhulgas edasijõudnud generatiivsed mudelid, põhinevad sügaval õppimisel.

📚 Transformeri mudelid

Veel üks oluline suundumus AI uurimistöös on nn trafode mudelid. See arhitektuur, mis oli algselt välja töötatud keele töötlemise ülesannete jaoks, on osutunud äärmiselt mitmekülgseks ja tõhusaks. Paljud juhtivad generatiivsed AI-mudelid, näiteks GPT-3 või BERT, põhinevad trafo arhitektuuril.

⚙️ tehnikate kombinatsioon

Samuti on oluline rõhutada, et piirid erinevate AI mudelite ja lähenemisviiside vahel on sageli sujuvad. Paljud kaasaegsed AI -süsteemid ühendavad keerukate ülesannete haldamiseks erinevaid tehnikaid ja arhitektuure. Näiteks võiks pildianalüüsi AI -süsteem ühendada arvutinägemise, sügava õppimise ja generatiivsete mudelite elemente.

🌐 eetilised ja sotsiaalsed küsimused

Kiire areng AI valdkonnas tõstatab ka olulisi eetilisi ja sotsiaalseid probleeme. AI -süsteemide kasutamisel, eriti generatiivsetes mudelites, on ulatuslik mõju sellistele valdkondadele nagu töö, loovus, privaatsus ja teabe levik. Seetõttu on väga oluline, et AI -tehnoloogiate väljatöötamisele ja kasutamisele kaasneks lai sotsiaalne arutelu ja mõistlik regulatiivne raamistik.

🛡️ väljakutsed ja arutelupunktid

Mõned kesksed väljakutsed ja arutelupunktid on seotud AI mudelitega:

🔒 Andmekaitse ja privaatsus

AI -süsteemid nõuavad sageli suures koguses koolitusandmeid, mis tõstatab küsimusi isikliku teabe kaitse kohta.

⚖️ eelarvamused ja õiglus

AI mudelid võivad oma koolitusandmetest tahtmatu esinemissageduse kasutada, mis võib põhjustada ebaõiglasi või diskrimineerivaid tulemusi.

🔍 Läbipaistvus ja seletatavus

Paljud arenenud AI-mudelid töötavad „musta kastina”, mis raskendab nende otsustusprotsesside mõistmist.

📜 Autoriõigus ja intellektuaalomand

Generatiivsete AI -mudelite võime luua uut sisu tekitab keerulisi juriidilisi küsimusi.

🏢 mõju tööturule

AI suurenev automatiseerimine võib põhjustada töömaailmas nihkumist.

🚨 Turvalisus ja väärkohtlemine

AI -tehnoloogiaid võiks kuritarvitada kahjulikel eesmärkidel, näiteks sügavamate käppade loomine või desinformatsiooni levik.

🎯 Võimalused ja potentsiaal

Nendele väljakutsetele vaatamata pakub AI mudelite arendamine tohutuid võimalusi ja potentsiaali. Paljudes valdkondades võivad AI -süsteemid täiendada ja laiendada inimoskusi, mis võib põhjustada tootlikkuse suurenemist, uusi teadmisi ja uuenduslikke lahendusi keerukate probleemide jaoks.

✨ tehisintellekti osa

Generatiivne AI on põnev ja paljutõotav tehisintellekti alarila, mis ulatub kaugelt üle puhta häälemudeli. Sisu KI -na on sellel potentsiaal toetada loomeprotsesse ja võimaldada uusi sisuvorme. Samal ajal on oluline kaaluda generatiivset AI -d mitmekesise AI maastiku laiemas kontekstis, mis sisaldab mitmesuguseid mudeleid ja lähenemisviise mitmesuguste rakenduste jaoks. Nende tehnoloogiate edasine areng ja vastutustundlik kasutamine mõjutavad kahtlemata meie tulevasele ühiskonnale ja majandusele suurt mõju.

📣 Sarnased teemad

• 🤖 Edasi tehisintellektis
• 🌐 generatiivse AI maailm
• 🖼️ loominguline piltide genereerimine AI -ga
• 🎵 Tehisintellekti muusika kompositsioon
• 📚 generatiivne AI ja tekstide tulevik
• 🎥 Videotootmine AI arenenud AI mudelite kaudu
• 📝 AI -abiga koodide genereerimine
• 👁️‍🗨️ arvutinägemise rakendused
• 💬 Keele töötlemine ja teie rakendused
• 🛡️ AI eetilised väljakutsed

«

☑️ tööstusekspert, siin oma Xpert.digital tööstuskeskus üle 2500 spetsialisti panuse

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus