Czym jest GenAI?
Generative AI to obszar sztucznej inteligencji skupiaj膮cy si臋 na generowaniu r贸偶norodnych tre艣ci, takich jak tekst, kod, obrazy czy filmy. GenAI jest trenowana na du偶ych zbiorach danych i zdolna do tworzenia nowych, oryginalnych tre艣ci. Odgrywa znacz膮c膮 rol臋 w procesach kreatywnych, w tym w rozwoju oprogramowania.
Rodzaje Sieci Neuronowych
- Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN): Wykorzystywane do przetwarzania sekwencyjnych danych, takich jak teksty i opowiadania.
- Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Przeznaczone do przetwarzania danych przestrzennych, takich jak obrazy.
- Long short term memory (LSTM): Maj膮 mechanizmy zarz膮dzania pami臋ci膮, cz臋sto u偶ywane do raport贸w i historii, gdy偶 lepiej przechowuj膮 informacje ni偶 RNN.
Kluczowe Technologie w GenAI
- Autoenkodery: U偶ywane do kompresji i rekonstrukcji danych.
- Sieci GAN (Generative Adversarial Networks): Sk艂adaj膮 si臋 z dw贸ch sieci rywalizuj膮cych ze sob膮, generuj膮c realistyczne dane.
- Transformery: Modele, kt贸re zrewolucjonizowa艂y przetwarzanie j臋zyka naturalnego dzi臋ki swojej efektywno艣ci w zarz膮dzaniu kontekstem.
Du偶e Modele J臋zykowe (LLM)
LLM, takie jak modele GPT od OpenAI, s膮 najpopularniejszymi narz臋dziami w GenAI. Umiej臋tno艣ci zwi膮zane z wykorzystaniem LLM s膮 艂atwiejsze do opanowania ni偶 programowanie. Po艂膮czenie LLM z kodem pozwala na rozszerzenie mo偶liwo艣ci modeli i obej艣cie ich ogranicze艅.
Mo偶liwo艣ci LLM
- R贸偶ne role: Modele mog膮 wciela膰 si臋 w r贸偶ne role, nadaj膮c kontekst interakcji.
- Transformacja tre艣ci: T艂umaczenia, korekty, analizy, podsumowania.
- Parsowanie danych: Praca z r贸偶nymi j臋zykami i formatami danych.
- Odpowiadanie na pytania: Generowanie tre艣ci na podstawie kontekstu.
- Zadania zwi膮zane z programowaniem: Tworzenie, modyfikacja, wyja艣nianie, debugowanie kodu.
- Integracja z kodem aplikacji: Zastosowania biznesowe, pos艂ugiwanie si臋 API i funkcjami.
- Zewn臋trzne us艂ugi: Wsp贸艂praca z narz臋dziami i urz膮dzeniami.
- Autonomiczne zadania: Cz臋艣ciowo autonomiczne realizowanie zada艅 na podstawie dostarczonego kontekstu i danych.
Wykorzystanie LLM w Praktyce
- Po艂膮czenie z kodem aplikacji: Niezb臋dne do pe艂nego wykorzystania mo偶liwo艣ci modeli.
- Przetwarzanie danych i dynamiczny kontekst: Wa偶ne dla efektywnej pracy modeli.
- D艂ugoterminowa pami臋膰: Pomaga w zapami臋tywaniu kontekstu.
- Projektowanie interakcji: Tworzenie z艂o偶onych interakcji i 艂膮czenie modeli.
- Trenowanie i fine-tuning: Dostosowywanie modeli do specyficznych zada艅.
- Monitorowanie i optymalizacja: Kluczowe dla utrzymania jako艣ci dzia艂ania modeli.
Ograniczenia LLM
- Ograniczona bazowa wiedza i halucynacje: Modele mog膮 generowa膰 nieprawdziwe informacje.
- Limit d艂ugo艣ci kontekstu: Ograniczona ilo艣膰 przetwarzanej tre艣ci.
- Niedeterministyczna natura: R贸偶ne wyniki dla tych samych danych.
- Problemy z obliczeniami i zadaniami logicznymi: Modele maj膮 trudno艣ci z precyzyjnymi obliczeniami.
LLM to pot臋偶ne narz臋dzie, ale wymaga wiedzy i umiej臋tno艣ci, aby w pe艂ni wykorzysta膰 jego potencja艂. Wdra偶anie LLM w biznesie wymaga czasu, zasob贸w i odpowiedniego podej艣cia. Warto 艣ledzi膰 rozw贸j tej technologii, poniewa偶 szybko si臋 zmienia i oferuje coraz wi臋cej mo偶liwo艣ci.
Time's up