Generative AI ຫມາຍເຖິງຕົວແບບທີ່ ສ້າງເນື້ອຫາໃຫມ່ - ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ, ລະຫັດ, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ - ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ການຕິດສະຫຼາກ ຫຼືການຈັດລໍາດັບສິ່ງຂອງ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຈະຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບອັນໃໝ່ທີ່ ຄ້າຍຄືກັບ ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຄີຍເຫັນ, ໂດຍບໍ່ມີການສໍາເນົາທີ່ແນ່ນອນ. ຄິດວ່າ: ຂຽນວັກ, render a logo, ຮ່າງ SQL, ຂຽນ melody. ນັ້ນແມ່ນແນວຄວາມຄິດຫຼັກ. [1]
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ຕົວແທນແມ່ນຫຍັງອະທິບາຍ
ຄົ້ນພົບວິທີການທີ່ຕົວແທນ AI ປົກຄອງຕົນເອງວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ແລະຮຽນຮູ້ໃນໄລຍະເວລາ.
🔗 ຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍ AI ແມ່ນຫຍັງໃນການປະຕິບັດໃນມື້ນີ້
ຮຽນຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງລະບົບ AI ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຈຶ່ງສໍາຄັນຕໍ່ການເຕີບໂຕແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
🔗 ໂຄງຮ່າງການຊອບແວສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ
ເຂົ້າໃຈກອບ AI ທີ່ໃຊ້ຄືນໄດ້ທີ່ເລັ່ງການພັດທະນາແລະປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງ.
🔗 ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທຽບກັບ AI: ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນໄດ້ອະທິບາຍ
ປຽບທຽບ AI ແລະແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຄວາມສາມາດ, ແລະການນໍາໃຊ້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງຖາມວ່າ "AI Generative ແມ່ນຫຍັງ?" ແນວໃດ🙃
ເນື່ອງຈາກວ່າມັນມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບ magic. ທ່ານພິມການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ແລະອອກມາບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ - ບາງຄັ້ງ brilliant, ບາງຄັ້ງ oddly off. ມັນເປັນຄັ້ງທໍາອິດທີ່ຊອບແວເບິ່ງຄືວ່າການສົນທະນາແລະສ້າງສັນໃນລະດັບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນທັບຊ້ອນກັບການຄົ້ນຫາ, ຜູ້ຊ່ວຍ, ການວິເຄາະ, ການອອກແບບ, ແລະເຄື່ອງມືພັດທະນາ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຫມົວຫມວດຫມູ່ແລະ, ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, scrambles ງົບປະມານ.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ Generative AI ມີປະໂຫຍດ ✅
-
ຄວາມໄວໃນການຮ່າງ - ມັນເຮັດໃຫ້ທ່ານຜ່ານການທໍາອິດທີ່ມີກຽດໂງ່ໄວ.
-
ການສັງເຄາະຮູບແບບ - ປະສົມປະສານແນວຄວາມຄິດໃນທົ່ວແຫຼ່ງທີ່ເຈົ້າອາດຈະບໍ່ເຊື່ອມຕໍ່ໃນຕອນເຊົ້າວັນຈັນ.
-
ການໂຕ້ຕອບແບບຍືດຫຍຸ່ນ - ສົນທະນາ, ສຽງ, ຮູບພາບ, ການໂທ API, plugins; ເລືອກເສັ້ນທາງຂອງເຈົ້າ.
-
ການປັບແຕ່ງ - ຈາກຮູບແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາຈົນເຖິງການປັບແຕ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງ.
-
ຂະບວນການເຮັດວຽກລວມ - ຂັ້ນຕອນລະບົບຕ່ອງໂສ້ສໍາລັບວຽກງານຫຼາຍຂັ້ນຕອນເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຄວ້າ → ໂຄງຮ່າງ → ຮ່າງ → QA.
-
ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື - ຫຼາຍໆແບບສາມາດໂທຫາເຄື່ອງມືພາຍນອກຫຼືຖານຂໍ້ມູນກາງການສົນທະນາ, ດັ່ງນັ້ນພວກເຂົາບໍ່ພຽງແຕ່ຄາດເດົາ.
-
ເຕັກນິກການຈັດຮຽງ - ວິທີການເຊັ່ນ: RLHF ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບປະຕິບັດຕົວຊ່ວຍຫຼາຍຂຶ້ນແລະປອດໄພໃນການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ. [2]
ຂໍໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ: ບໍ່ມີອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນລູກແກ້ວ. ມັນຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ມີພອນສະຫວັນທີ່ບໍ່ເຄີຍນອນ ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດໃຫ້ຕາຢ້ານໃນບັນນານຸກົມ.
ສະບັບສັ້ນຂອງວິທີການເຮັດວຽກ🧩
ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດໃຊ້ ຕົວປ່ຽນ - ເປັນສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ດີເລີດໃນຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງລໍາດັບ, ດັ່ງນັ້ນມັນສາມາດຄາດຄະເນ token ຕໍ່ໄປໃນລັກສະນະທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ສໍາລັບຮູບພາບແລະວິດີໂອ, ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ ແມ່ນທົ່ວໄປ - ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງລົບກວນແລະເອົາມັນອອກເລື້ອຍໆເພື່ອເປີດເຜີຍຮູບພາບຫຼື clip ທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນັ້ນແມ່ນຄວາມງ່າຍດາຍ, ແຕ່ເປັນປະໂຫຍດ. [3][4]
-
Transformers : ເກັ່ງທາງດ້ານພາສາ, ຮູບແບບການໃຫ້ເຫດຜົນ, ແລະວຽກງານຫຼາຍຮູບແບບເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແບບນັ້ນ. [3]
-
ການແຜ່ກະຈາຍ : ທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງ, ຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງ, ແລະການແກ້ໄຂທີ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ໂດຍຜ່ານການເຕືອນຫຼືຫນ້າກາກ. [4]
ນອກນັ້ນຍັງມີການປະສົມ, ການຕັ້ງຄ່າການຂະຫຍາຍຄືນໃຫມ່, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາພິເສດ - stew ແມ່ນຍັງ simmering.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ທາງເລືອກ AI ທົ່ວໄປທີ່ນິຍົມ 🗂️
ບໍ່ສົມບູນແບບຕາມຈຸດປະສົງ - ບາງເຊັລເປັນເລື່ອງແປກທີ່ຈະສະທ້ອນບັນທຶກຜູ້ຊື້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ລາຄາເຄື່ອນຍ້າຍ, ສະນັ້ນໃຫ້ປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ເປັນ ຮູບແບບລາຄາ , ບໍ່ແມ່ນຕົວເລກຄົງທີ່.
| ເຄື່ອງມື | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ແບບລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກ (ໃຊ້ເວລາໄວ) |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | ການຂຽນທົ່ວໄປ, ຖາມ-ຕອບ, ການຂຽນລະຫັດ | Freemium + ຍ່ອຍ | ທັກສະພາສາທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ລະບົບນິເວດກວ້າງ |
| ຄລອດ | ເອກະສານຍາວ, ສະຫຼຸບຢ່າງລະມັດລະວັງ | Freemium + ຍ່ອຍ | ການຈັດການບໍລິບົດຍາວ, ສຽງອ່ອນ |
| ລາສີເມຖຸນ | ການເຕືອນຫຼາຍຮູບແບບ | Freemium + ຍ່ອຍ | ຮູບພາບ + ຂໍ້ຄວາມໃນຫນຶ່ງໄປ, ການເຊື່ອມໂຍງຂອງ Google |
| ຄວາມສັບສົນ | ການຄົ້ນຄວ້າ-ish ຄໍາຕອບ w / ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ | Freemium + ຍ່ອຍ | ດຶງຂໍ້ມູນໃນຂະນະທີ່ມັນຂຽນ - ຮູ້ສຶກວ່າມີພື້ນຖານ |
| GitHub Copilot | ລະຫັດສໍາເລັດ, ຊ່ວຍເຫຼືອໃນແຖວ | ການສະໝັກໃຊ້ | IDE-native, ຄວາມໄວ "ໄຫຼ" ຫຼາຍ |
| ກາງການເດີນທາງ | ຮູບພາບສະໄຕລ໌ | ການສະໝັກໃຊ້ | ຄວາມງາມທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄໍເຕົ້າໄຂ່ທີ່ສົດໃສ |
| ດາລ·ອີ | ແນວຄວາມຄິດຮູບພາບ + ການແກ້ໄຂ | ຈ່າຍຕໍ່ການນໍາໃຊ້ | ການແກ້ໄຂທີ່ດີ, ການປ່ຽນແປງອົງປະກອບ |
| ການແຜ່ກະຈາຍຄົງທີ່ | ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງຮູບພາບທ້ອງຖິ່ນ ຫຼືສ່ວນຕົວ | ໂອເພນຊອສ | ການຄວບຄຸມ + ການປັບແຕ່ງ, tinkerer paradise |
| ທາງແລ່ນ | ປະເພດວິດີໂອ ແລະການແກ້ໄຂ | ການສະໝັກໃຊ້ | ເຄື່ອງມືຂໍ້ຄວາມເປັນວິດີໂອສໍາລັບຜູ້ສ້າງ |
| Luma / Pika | ຄລິບວິດີໂອສັ້ນ | ຟຣີມຽມ | ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມ່ວນ, ການທົດລອງແຕ່ປັບປຸງ |
ຫມາຍເຫດນ້ອຍໆ: ຜູ້ຂາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຜີຍແຜ່ລະບົບຄວາມປອດໄພ, ອັດຕາຈໍາກັດແລະນະໂຍບາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເບິ່ງເອກະສານຂອງເຂົາເຈົ້າສະເໝີ - ໂດຍສະເພາະຖ້າເຈົ້າກຳລັງຈັດສົ່ງໃຫ້ລູກຄ້າ.
ພາຍໃຕ້ກະເປົ໋າ: ໝໍ້ແປງໃນລົມຫາຍໃຈດຽວ🌀
Transformers ໃຊ້ ການເອົາໃຈໃສ່ ເພື່ອຊັ່ງນໍ້າຫນັກວ່າພາກສ່ວນໃດຂອງວັດສະດຸປ້ອນມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ແທນທີ່ຈະອ່ານຈາກຊ້າຍໄປຂວາຄືກັບປາຄໍາທີ່ມີໄຟສາຍ, ພວກເຂົາເຈົ້າເບິ່ງໃນລໍາດັບທັງຫມົດຂະຫນານແລະຮຽນຮູ້ຮູບແບບເຊັ່ນຫົວຂໍ້, ຫົວຂໍ້, ແລະ syntax. ຂະຫນານນັ້ນ - ແລະຄອມພິວເຕີ້ຫຼາຍ - ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບ. ຖ້າທ່ານໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບ tokens ແລະ windows context, ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ມັນອາໄສຢູ່. [3]
ພາຍໃຕ້ຜ້າມ່ານ: ກະຈາຍໃນລົມຫາຍໃຈດຽວ 🎨
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຮຽນຮູ້ສອງ tricks: ເພີ່ມສິ່ງລົບກວນກັບຮູບພາບການຝຶກອົບຮົມ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ reverse ສິ່ງລົບກວນໃນຂັ້ນຕອນຂະຫນາດນ້ອຍເພື່ອຟື້ນຕົວຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງ. ໃນເວລາການຜະລິດພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງລົບກວນທີ່ບໍລິສຸດແລະນໍາມັນກັບຄືນສູ່ຮູບພາບທີ່ສອດຄ່ອງກັນໂດຍໃຊ້ຂະບວນການ denoising ທີ່ຮຽນຮູ້. ມັນແປກທີ່ຄືກັບການແກະສະຫຼັກຈາກສະຖິດ - ບໍ່ແມ່ນການປຽບທຽບທີ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ເຈົ້າໄດ້ຮັບມັນ. [4]
ການຈັດວາງ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ "ກະລຸນາຢ່າຂີ້ຕົວະ" 🛡️
ເປັນຫຍັງບາງຕົວແບບສົນທະນາປະຕິເສດການຮ້ອງຂໍບາງຢ່າງຫຼືຖາມຄໍາຖາມທີ່ຈະແຈ້ງ? ຊິ້ນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງຈາກຄວາມຄິດເຫັນຂອງມະນຸດ (RLHF) : ມະນຸດໃຫ້ຄະແນນຕົວຢ່າງຜົນໄດ້ຮັບ, ຮູບແບບລາງວັນຮຽນຮູ້ຄວາມມັກເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະຮູບແບບພື້ນຖານໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນໃຫ້ປະຕິບັດໄດ້ປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນບໍ່ແມ່ນການຄວບຄຸມຈິດໃຈ - ມັນເປັນການຊີ້ນໍາພຶດຕິກໍາກັບການຕັດສິນຂອງມະນຸດໃນວົງ. [2]
ສໍາລັບຄວາມສ່ຽງຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ, ກອບວຽກເຊັ່ນ NIST AI Risk Management Framework - ແລະ Generative AI Profile - ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການປະເມີນຄວາມປອດໄພ, ຄວາມປອດໄພ, ການປົກຄອງ, ການພິສູດ, ແລະການຕິດຕາມ. ຖ້າທ່ານ ກຳ ລັງເຜີຍແຜ່ສິ່ງນີ້ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເປັນລາຍການກວດກາທີ່ ໜ້າ ປະຫລາດໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ. [5]
ບົດສະຫຼຸບດ່ວນ: ໃນກອງປະຊຸມທົດລອງ, ທີມງານສະຫນັບສະຫນູນໄດ້ ສະຫຼຸບສັງລວມ → ສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນ → ສະບັບຮ່າງ → ການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດ . ລະບົບຕ່ອງໂສ້ບໍ່ໄດ້ເອົາມະນຸດອອກ; ມັນເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າໄວຂຶ້ນ ແລະສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນທົ່ວການປ່ຽນແປງ.
ບ່ອນທີ່ Generative AI ສ່ອງແສງທຽບກັບບ່ອນທີ່ມັນສະດຸດ 🌤️↔️⛈️
ສ່ອງແສງຢູ່:
-
ຮ່າງທຳອິດຂອງເນື້ອຫາ, ເອກະສານ, ອີເມວ, ສະເປັກ, ສະໄລ້
-
ບົດສະຫຼຸບຂອງເອກະສານຍາວທີ່ທ່ານບໍ່ຢາກອ່ານ
-
ການຊ່ວຍເຫຼືອລະຫັດແລະການຫຼຸດຜ່ອນ boilerplate
-
ຊື່ການລະດົມສະຫມອງ, ໂຄງສ້າງ, ກໍລະນີທົດສອບ, ກະຕຸ້ນເຕືອນ
-
ແນວຄວາມຄິດຮູບພາບ, ສາຍຕາສັງຄົມ, ການຈໍາລອງຜະລິດຕະພັນ
-
ການຂັດຂືນຂໍ້ມູນທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາ ຫຼື SQL scaffolding
ສະດຸດຢູ່ທີ່:
-
ຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງຄວາມເປັນຈິງໂດຍບໍ່ມີການດຶງຂໍ້ມູນຫຼືເຄື່ອງມື
-
ການຄິດໄລ່ຫຼາຍຂັ້ນຕອນເມື່ອບໍ່ໄດ້ຢືນຢັນຢ່າງຊັດເຈນ
-
ຂໍ້ຈຳກັດຂອງໂດເມນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນກົດໝາຍ, ຢາ ຫຼື ການເງິນ
-
ຂອບກໍລະນີ, sarcasm, ແລະຄວາມຮູ້ຫາງຍາວ
-
ການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຖ້າທ່ານບໍ່ຕັ້ງຄ່າມັນຖືກຕ້ອງ
Guardrails ຊ່ວຍ, ແຕ່ການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນ ການອອກແບບລະບົບ : ເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການກວດສອບຂອງມະນຸດ, ແລະເສັ້ນທາງການກວດສອບ. ຫນ້າເບື່ອ, ແມ່ນແລ້ວ - ແຕ່ຫນ້າເບື່ອແມ່ນຫມັ້ນຄົງ.
🛠️ ວິທີໃຊ້ຕົວຈິງມື້ນີ້
-
ຂຽນໄດ້ດີກວ່າ, ໄວກວ່າ : ໂຄງຮ່າງ → ຂະຫຍາຍ → ບີບອັດ → ຂັດ. Loop ຈົນກ່ວາມັນມີສຽງຄ້າຍຄືທ່ານ.
-
ການຄົ້ນຄວ້າໂດຍບໍ່ມີຂຸມກະຕ່າຍ : ຂໍໃຫ້ມີໂຄງສ້າງໂດຍຫຍໍ້ທີ່ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຫ້ຊອກຫາຄໍາອ້າງອີງທີ່ທ່ານສົນໃຈ.
-
ການຊ່ວຍເຫຼືອລະຫັດ : ອະທິບາຍຫນ້າທີ່, ສະເຫນີການທົດສອບ, ຮ່າງແຜນການ refactor; ບໍ່ເຄີຍວາງຄວາມລັບ.
-
ວຽກງານຂໍ້ມູນ : ສ້າງໂຄງກະດູກ SQL, regex, ຫຼືເອກະສານລະດັບຖັນ.
-
ແນວຄວາມຄິດການອອກແບບ : ສຳຫຼວດຮູບແບບສາຍຕາ, ຈາກນັ້ນມອບໃຫ້ຜູ້ອອກແບບເພື່ອເຮັດສໍາເລັດຮູບ.
-
ການປະຕິບັດຂອງລູກຄ້າ : ການຕອບກັບສະບັບຮ່າງ, ຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງການທົດລອງ, ສະຫຼຸບການສົນທະນາສໍາລັບການ handoff.
-
ຜະລິດຕະພັນ : ສ້າງເລື່ອງຂອງຜູ້ໃຊ້, ເງື່ອນໄຂການຍອມຮັບ, ແລະຕົວແປຂອງການສໍາເນົາ - ຫຼັງຈາກນັ້ນ A/B ທົດສອບສຽງ.
ເຄັດລັບ: ບັນທຶກການເຕືອນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງເປັນແມ່ແບບ. ຖ້າມັນເຮັດວຽກຄັ້ງດຽວ, ມັນອາດຈະເຮັດວຽກອີກເທື່ອຫນຶ່ງກັບ tweaks ຂະຫນາດນ້ອຍ.
Deep-dive: ການກະຕຸ້ນເຕືອນວ່າໄດ້ຜົນແທ້ 🧪
-
ໃຫ້ໂຄງສ້າງ : ພາລະບົດບາດ, ເປົ້າຫມາຍ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ແບບ. ຕົວແບບມັກລາຍການກວດກາ.
-
ຕົວຢ່າງການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ : ລວມເອົາ 2–3 ຕົວຢ່າງທີ່ດີຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ→ຜົນຜະລິດທີ່ເຫມາະສົມ.
-
ຄິດແບບກ້າວກະໂດດ : ຂໍໃຫ້ຫາເຫດຜົນ ຫຼືຜົນອອກມາເປັນຂັ້ນຕອນ ເມື່ອຄວາມສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນ.
-
ປັກໝຸດສຽງ : ວາງຕົວຢ່າງສັ້ນຂອງສຽງທີ່ທ່ານມັກ ແລະເວົ້າວ່າ "ກະຈົກແບບນີ້."
-
ກໍານົດການປະເມີນຜົນ : ຂໍໃຫ້ຕົວແບບວິພາກວິຈານຄໍາຕອບຂອງຕົນເອງຕໍ່ກັບເງື່ອນໄຂ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທົບທວນຄືນ.
-
ໃຊ້ເຄື່ອງມື : ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການຊອກຫາເວັບ, ເຄື່ອງຄິດເລກ, ຫຼື APIs ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫລູຫລາໄດ້ຫຼາຍ. [2]
ຖ້າເຈົ້າຈື່ພຽງແຕ່ສິ່ງດຽວ: ບອກມັນວ່າສິ່ງທີ່ບໍ່ສົນໃຈ . ຂໍ້ຈໍາກັດແມ່ນອໍານາດ.
ຂໍ້ມູນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະການປົກຄອງ - ຂີ້ຮ້າຍທີ່ຂີ້ຮ້າຍ 🔒
-
ເສັ້ນທາງຂໍ້ມູນ : ຊີ້ແຈງສິ່ງທີ່ບັນທຶກ, ເກັບຮັກສາໄວ້, ຫຼືໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ.
-
PII ແລະຄວາມລັບ : ຮັກສາພວກມັນໄວ້ຈາກການກະຕຸ້ນເຕືອນເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າການຕັ້ງຄ່າຂອງເຈົ້າອະນຸຍາດໃຫ້ແລະປົກປ້ອງມັນຢ່າງຊັດເຈນ.
-
ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ : ປະຕິບັດແບບຈໍາລອງເຊັ່ນຖານຂໍ້ມູນການຜະລິດ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຫຼິ້ນ.
-
ການປະເມີນຜົນ : ຕິດຕາມຄຸນນະພາບ, ອະຄະຕິ, ແລະພຽງການລອຍລົມ; ວັດແທກກັບວຽກງານທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນ vibes.
-
ການຈັດວາງນະໂຍບາຍ : ຄຸນນະສົມບັດແຜນທີ່ກັບປະເພດ NIST AI RMF ດັ່ງນັ້ນທ່ານບໍ່ໄດ້ແປກໃຈໃນພາຍຫຼັງ. [5]
FAQs ຂ້ອຍໄດ້ຮັບຕະຫຼອດເວລາ🙋♀️
ມັນເປັນການສ້າງສັນຫຼືພຽງແຕ່ remix?
ບາງບ່ອນໃນລະຫວ່າງ. ມັນປະສົມປະສານຮູບແບບໃນຮູບແບບໃຫມ່ - ບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດ, ແຕ່ມັກຈະເປັນປະໂຫຍດ.
ຂ້ອຍສາມາດເຊື່ອຄວາມຈິງໄດ້ບໍ?
ເຊື່ອແຕ່ຢືນຢັນ. ເພີ່ມການດຶງຂໍ້ມູນ ຫຼືການໃຊ້ເຄື່ອງມືສຳລັບອັນໃດກໍໄດ້ທີ່ມີສະເຕກສູງ. [2]
ຮູບແບບຮູບພາບໄດ້ຮັບຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຮູບແບບແນວໃດ?
ວິສະວະກໍາທີ່ວ່ອງໄວບວກກັບເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການປັບຮູບພາບ, ອະແດັບເຕີ LoRA, ຫຼືການປັບລະອຽດ. ພື້ນຖານການແຜ່ກະຈາຍຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມສອດຄ່ອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ຄວາມໃນຮູບພາບຍັງສາມາດ wobble ໄດ້. [4]
ເປັນຫຍັງແບບຈໍາລອງການສົນທະນາ "ຍູ້ຄືນ" ໃນການເຕືອນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ?
ເຕັກນິກການຈັດຮຽງເຊັ່ນ RLHF ແລະຊັ້ນນະໂຍບາຍ. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ເປັນລະບົບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. [2]
ຊາຍແດນທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ 🔭
-
ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຫຼາຍໂມດູນ : combos seamless ຫຼາຍຂອງຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ແລະວິດີໂອ.
-
ຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ໄວກວ່າ : ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບກໍລະນີໃນອຸປະກອນແລະຂອບ.
-
ເຄື່ອງມືທີ່ແໜ້ນກວ່າ loops : ຕົວແທນການເອີ້ນຟັງຊັນ, ຖານຂໍ້ມູນ, ແລະແອັບຕ່າງໆຄືກັບວ່າມັນບໍ່ມີຫຍັງເລີຍ.
-
ການພິສູດທີ່ດີຂຶ້ນ : watermarking, content credentials, and traceable pipelines.
-
ການປົກຄອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ : ຊຸດການປະເມີນຜົນ ແລະຊັ້ນຄວບຄຸມທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບເຄື່ອງມືພັດທະນາປົກກະຕິ. [5]
-
ຮູບແບບການປັບແຕ່ງໂດເມນ : ການປະຕິບັດທີ່ສະເພາະແມ່ນໃຫ້ຄວາມສຸພາບທົ່ວໄປສຳລັບຫຼາຍວຽກ.
ຖ້າມັນຮູ້ສຶກວ່າຊອບແວກໍາລັງກາຍເປັນຜູ້ຮ່ວມມື - ນັ້ນແມ່ນຈຸດ.
ດົນເກີນໄປ, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ - Generative AI ແມ່ນຫຍັງ? 🧾
ມັນເປັນຄອບຄົວຂອງຕົວແບບທີ່ ສ້າງ ເນື້ອຫາໃຫມ່ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຕັດສິນເນື້ອຫາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ລະບົບຂໍ້ຄວາມແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວ ການຫັນປ່ຽນ ທີ່ຄາດຄະເນ tokens; ລະບົບຮູບພາບແລະວິດີໂອຈໍານວນຫຼາຍແມ່ນ ການແຜ່ກະຈາຍ ທີ່ denoise randomness ເຂົ້າໄປໃນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ທ່ານໄດ້ຮັບຄວາມໄວແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບສ້າງສັນ, ໂດຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມບໍ່ຫມັ້ນໃຈໃນບາງຄັ້ງຄາວ - ທີ່ທ່ານສາມາດ tame ກັບ retrieval, ເຄື່ອງມື, ແລະເຕັກນິກການຈັດຕໍາແຫນ່ງເຊັ່ນ RLHF . ສໍາລັບທີມງານ, ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາພາກປະຕິບັດເຊັ່ນ NIST AI RMF ເພື່ອຈັດສົ່ງຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໂດຍບໍ່ມີການຂັດຈັງຫວະ. [3][4][2][5]
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
IBM - Generative AI ແມ່ນຫຍັງ?
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ -
OpenAI - ການຈັດຕົວແບບພາສາເພື່ອປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາ (RLHF)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ -
NVIDIA Blog - ຕົວແບບການຫັນເປັນແມ່ນຫຍັງ?
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ -
ກອດໜ້າ-ຕົວແບບການແຜ່ກະຈາຍ (ຊຸດຮຽນ 1)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ -
NIST - AI Risk Management Framework (ແລະ Generative AI Profile)
ອ່ານເພີ່ມເຕີມ