Wprowadzenie do Generative AI

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.

Wprowadzenie do Generative AI Quiz - sprawd藕 swoj膮 wiedz臋 z tego materia艂u odpowiadaj膮c na: 8 pyta艅.