AI ທີ່ສ້າງສັນ ໝາຍເຖິງຮູບແບບທີ່ ສ້າງເນື້ອຫາໃໝ່ - ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ, ລະຫັດ, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ - ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຕິດປ້າຍ ຫຼື ຈັດອັນດັບສິ່ງຕ່າງໆ, ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຜະລິດຜົນຜະລິດໃໝ່ໆທີ່ ຄ້າຍຄືກັບ ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເຄີຍເຫັນ, ໂດຍບໍ່ມີການສຳເນົາທີ່ຄືກັນ. ລອງຄິດເບິ່ງ: ຂຽນວັກ, ສະແດງໂລໂກ້, ຮ່າງ SQL, ແຕ່ງທຳນອງ. 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.
-
ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບປະສົມ - ຂັ້ນຕອນລະບົບຕ່ອງໂສ້ສຳລັບວຽກງານຫຼາຍຂັ້ນຕອນເຊັ່ນ: ການຄົ້ນຄວ້າ → ໂຄງຮ່າງ → ຮ່າງ → ການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ.
-
ການໃຊ້ເຄື່ອງມື - ຫຼາຍຮູບແບບສາມາດເອີ້ນເຄື່ອງມືພາຍນອກ ຫຼື ຖານຂໍ້ມູນໃນລະຫວ່າງການສົນທະນາໄດ້, ດັ່ງນັ້ນພວກມັນຈຶ່ງບໍ່ພຽງແຕ່ຄາດເດົາເທົ່ານັ້ນ.
-
ເຕັກນິກການຈັດຮຽງ - ວິທີການເຊັ່ນ: RLHF ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບປະຕິບັດຕົວຊ່ວຍຫຼາຍຂຶ້ນແລະປອດໄພໃນການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ. [2]
ຂໍໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ: ບໍ່ມີອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນລູກແກ້ວ. ມັນຄືກັບນັກຝຶກງານທີ່ມີພອນສະຫວັນທີ່ບໍ່ເຄີຍນອນ ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດໃຫ້ຕາຢ້ານໃນບັນນານຸກົມ.
ສະບັບສັ້ນຂອງວິທີການເຮັດວຽກ🧩
ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມທີ່ນິຍົມສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ transformers - ສະຖາປັດຕະຍະກຳເຄືອຂ່າຍປະສາດທີ່ດີເລີດໃນການສັງເກດຄວາມສຳພັນໃນທົ່ວລຳດັບ, ສະນັ້ນມັນສາມາດຄາດເດົາໂທເຄັນຕໍ່ໄປໃນລັກສະນະທີ່ຮູ້ສຶກສອດຄ່ອງກັນ. ສຳລັບຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ, ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍ ແມ່ນເປັນເລື່ອງທຳມະດາ - ພວກມັນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກສຽງລົບກວນ ແລະ ລຶບມັນອອກຊ້ຳໆເພື່ອເປີດເຜີຍຮູບພາບ ຫຼື ຄລິບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນັ້ນແມ່ນການເຮັດໃຫ້ງ່າຍດາຍ, 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🌀
ຕົວປ່ຽນຮູບແບບໃຊ້ ການເອົາໃຈໃສ່ ເພື່ອຊັ່ງນໍ້າໜັກວ່າສ່ວນໃດຂອງອິນພຸດທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ແທນທີ່ຈະອ່ານຈາກຊ້າຍຫາຂວາຄືກັບປາຄຳທີ່ມີໄຟສາຍ, ພວກມັນຈະເບິ່ງຜ່ານລຳດັບທັງໝົດໃນຂະໜານ ແລະ ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຫົວຂໍ້, ໜ່ວຍງານ, ແລະ ໄວຍາກອນ. ຄວາມຂະໜານນັ້ນ - ແລະ ການຄຳນວນຫຼາຍຢ່າງ - ຊ່ວຍໃຫ້ຮູບແບບຂະຫຍາຍໄດ້. ຖ້າທ່ານເຄີຍໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບໂທເຄັນ ແລະ ໜ້າຕ່າງສະພາບການ, ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ມັນມີຊີວິດຢູ່. [3]
ພາຍໃຕ້ຜ້າມ່ານ: ກະຈາຍໃນລົມຫາຍໃຈດຽວ 🎨
ຮູບແບບການແຜ່ກະຈາຍຮຽນຮູ້ສອງເຄັດລັບຄື: ເພີ່ມສຽງລົບກວນໃສ່ຮູບພາບການຝຶກອົບຮົມ, ຈາກນັ້ນ ລົບກວນ ໃນຂັ້ນຕອນນ້ອຍໆເພື່ອກູ້ຄືນຮູບພາບທີ່ສົມຈິງ. ໃນຊ່ວງເວລາຂອງການສ້າງຮູບແບບ, ພວກມັນເລີ່ມຕົ້ນຈາກສຽງລົບກວນທີ່ບໍລິສຸດ ແລະ ຍ່າງມັນກັບຄືນສູ່ຮູບພາບທີ່ສອດຄ່ອງກັນໂດຍໃຊ້ຂະບວນການຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້. ມັນແປກຄືກັບການແກະສະຫຼັກຈາກສະຖິດ - ບໍ່ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈມັນ. [4]
ການຈັດວາງ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ "ກະລຸນາຢ່າຂີ້ຕົວະ" 🛡️
ເປັນຫຍັງຮູບແບບການສົນທະນາບາງອັນຈຶ່ງປະຕິເສດຄຳຮ້ອງຂໍບາງຢ່າງ ຫຼື ຖາມຄຳຖາມທີ່ຊັດເຈນ? ສ່ວນປະກອບຫຼັກແມ່ນ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງຈາກຄຳຕິຊົມຂອງມະນຸດ (RLHF): ມະນຸດໃຫ້ຄະແນນຜົນຜະລິດຂອງຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບລາງວັນຮຽນຮູ້ຄວາມມັກເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະ ຮູບແບບພື້ນຖານຖືກກະຕຸ້ນໃຫ້ປະຕິບັດໜ້າທີ່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນບໍ່ແມ່ນການຄວບຄຸມຈິດໃຈ - ມັນແມ່ນການຄວບຄຸມພຶດຕິກຳດ້ວຍການຕັດສິນຂອງມະນຸດໃນວົງຈອນ. [2]
ສຳລັບຄວາມສ່ຽງຂອງອົງກອນ, ຂອບການເຮັດວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຂອບການເຮັດວຽກການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI ຂອງ NIST - ແລະ ໂປຣໄຟລ໌ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນ - ໃຫ້ຄຳແນະນຳສຳລັບການປະເມີນຄວາມປອດໄພ, ຄວາມໝັ້ນຄົງ, ການຄຸ້ມຄອງ, ຕົ້ນກຳເນີດ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ. ຖ້າທ່ານກຳລັງນຳໃຊ້ສິ່ງນີ້ຢູ່ບ່ອນເຮັດວຽກ, ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບັນຊີກວດສອບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ. [5]
ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆ: ໃນກອງປະຊຸມທົດລອງ, ທີມງານສະໜັບສະໜູນໄດ້ລວບ ລວມ → ສະກັດຂໍ້ມູນພາກສະໜາມຫຼັກ → ຮ່າງຕອບກັບ → ການທົບທວນໂດຍມະນຸດ. ລະບົບຕ່ອງໂສ້ບໍ່ໄດ້ລຶບມະນຸດອອກ; ມັນເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງພວກເຂົາໄວຂຶ້ນ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນແຕ່ລະກະການເຮັດວຽກ.
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
-
ຂຽນໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ໄວກວ່າ: ອອກແບບໂຄງຮ່າງ → ຂະຫຍາຍ → ບີບອັດ → ຂັດເງົາ. ວົນຊ້ຳຈົນກວ່າມັນຈະຟັງຄືກັບເຈົ້າ.
-
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.
-
ຕົວຢ່າງສອງສາມຕົວຢ່າງ: ລວມເອົາຕົວຢ່າງທີ່ດີ 2–3 ຢ່າງຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນ → ຜົນຜະລິດທີ່ເໝາະສົມ.
-
ຄິດແບບກ້າວກະໂດດ: ຂໍໃຫ້ຫາເຫດຜົນ ຫຼືຜົນອອກມາເປັນຂັ້ນຕອນ ເມື່ອຄວາມສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນ.
-
ປັກໝຸດສຽງ: ວາງຕົວຢ່າງສັ້ນໆຂອງສຽງທີ່ທ່ານມັກ ແລະ ເວົ້າວ່າ “ສະທ້ອນແບບນີ້.”
-
ກໍານົດການປະເມີນຜົນ: ຂໍໃຫ້ຕົວແບບວິພາກວິຈານຄໍາຕອບຂອງຕົນເອງຕໍ່ກັບເງື່ອນໄຂ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທົບທວນຄືນ.
-
ໃຊ້ເຄື່ອງມື: ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການຊອກຫາເວັບ, ເຄື່ອງຄິດເລກ, ຫຼື APIs ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫລູຫລາໄດ້ຫຼາຍ. [2]
ຖ້າເຈົ້າຈື່ພຽງແຕ່ສິ່ງດຽວ: ບອກມັນວ່າສິ່ງທີ່ບໍ່ສົນໃຈ. ຂໍ້ຈໍາກັດແມ່ນອໍານາດ.
ຂໍ້ມູນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະການປົກຄອງ - ຂີ້ຮ້າຍທີ່ຂີ້ຮ້າຍ 🔒
-
ເສັ້ນທາງຂໍ້ມູນ: ຊີ້ແຈງສິ່ງທີ່ບັນທຶກໄວ້, ເກັບຮັກສາໄວ້ ຫຼື ນຳໃຊ້ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ.
-
PII ແລະ ຄວາມລັບ: ຮັກສາພວກມັນໄວ້ບໍ່ໃຫ້ຢູ່ໃນການແຈ້ງເຕືອນ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າການຕັ້ງຄ່າຂອງທ່ານອະນຸຍາດ ແລະ ປົກປ້ອງມັນຢ່າງຊັດເຈນ.
-
ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ: ປະຕິບັດແບບຈໍາລອງເຊັ່ນຖານຂໍ້ມູນການຜະລິດ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຫຼິ້ນ.
-
ການປະເມີນຜົນ: ຕິດຕາມຄຸນນະພາບ, ອະຄະຕິ, ແລະພຽງການລອຍລົມ; ວັດແທກກັບວຽກງານທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນ vibes.
-
ການຈັດລຽງນະໂຍບາຍ: ກຳນົດຄຸນສົມບັດຕ່າງໆໃຫ້ກັບໝວດໝູ່ NIST AI RMF ເພື່ອວ່າທ່ານຈະບໍ່ແປກໃຈໃນພາຍຫຼັງ. [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]
ເປັນຫຍັງຮູບແບບການສົນທະນາຈຶ່ງ "ຍູ້ກັບຄືນ" ຕໍ່ການກະຕຸ້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ?
ເຕັກນິກການຈັດລຽນເຊັ່ນ RLHF ແລະຊັ້ນນະໂຍບາຍ. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ເປັນປະໂຫຍດຢ່າງເປັນລະບົບ. [2]
ຊາຍແດນທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ 🔭
-
ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຫຼາຍໂມດູນ: combos seamless ຫຼາຍຂອງຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ແລະວິດີໂອ.
-
ຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ໄວກວ່າ: ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບກໍລະນີໃນອຸປະກອນແລະຂອບ.
-
ວົງຈອນເຄື່ອງມືທີ່ແໜ້ນໜາກວ່າ: ຕົວແທນທີ່ເອີ້ນຟັງຊັນ, ຖານຂໍ້ມູນ ແລະ ແອັບຕ່າງໆຄືກັບວ່າມັນບໍ່ມີຫຍັງເລີຍ.
-
ການພິສູດທີ່ດີຂຶ້ນ: watermarking, content credentials, and traceable pipelines.
-
ການປົກຄອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ: ຊຸດການປະເມີນຜົນ ແລະຊັ້ນຄວບຄຸມທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຄືກັບເຄື່ອງມືພັດທະນາປົກກະຕິ. [5]
-
ຮູບແບບການປັບແຕ່ງໂດເມນ: ການປະຕິບັດທີ່ສະເພາະແມ່ນໃຫ້ຄວາມສຸພາບທົ່ວໄປສຳລັບຫຼາຍວຽກ.
ຖ້າມັນຮູ້ສຶກວ່າຊອບແວກໍາລັງກາຍເປັນຜູ້ຮ່ວມມື - ນັ້ນແມ່ນຈຸດ.
ດົນເກີນໄປ, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ່ານມັນ - Generative AI ແມ່ນຫຍັງ? 🧾
ມັນເປັນຄອບຄົວຂອງຮູບແບບທີ່ ສ້າງ ເນື້ອຫາໃໝ່ແທນທີ່ຈະຕັດສິນເນື້ອຫາທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເທົ່ານັ້ນ. ລະບົບຂໍ້ຄວາມມັກຈະເປັນ ຕົວແປງ ທີ່ຄາດເດົາໂທເຄັນ; ລະບົບຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອຫຼາຍລະບົບແມ່ນ ການແຜ່ກະຈາຍ ທີ່ຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນແບບສຸ່ມໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ສອດຄ່ອງກັນ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄວາມໄວ ແລະ ອິດທິພົນດ້ານຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ໂດຍມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມບໍ່ໝັ້ນໃຈບາງຄັ້ງຄາວ - ເຊິ່ງທ່ານສາມາດປັບຕົວໄດ້ດ້ວຍການຄົ້ນຫາຄືນ, ເຄື່ອງມື ແລະ ເຕັກນິກການຈັດລຽງເຊັ່ນ RLHF. ສຳລັບທີມງານ, ໃຫ້ປະຕິບັດຕາມຄູ່ມືປະຕິບັດເຊັ່ນ NIST AI RMF ເພື່ອສົ່ງມອບຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໂດຍບໍ່ຕ້ອງຢຸດສະງັກ. [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