Искусственный интеллект не просто меняет мир; он создает совершенно новый язык для описания того, как он это делает. Если вы потратите всего пять минут на изучение этой области, вы столкнетесь с множеством аббревиатур, таких как LLMs, RAG, RLHF и других терминов, которые могут немного запутать даже самых технически подкованных людей, таких как вы (мой друг). Мы в Phonegram, будучи энтузиастами всего самого передового, решили положить конец этой путанице и предоставить вам упрощенное руководство, которое четко объясняет эти термины, чтобы вы были полностью осведомлены о том, что происходит за кулисами этой технологической революции.
Большие языковые модели (LLM)
Термин, который мы слышим каждый день, это Большие языковые модели (LLM)Это движок, на котором работают такие инструменты, как ChatGPT, Cloud и Gemini. Эти модели представляют собой глубокие нейронные сети, содержащие миллиарды числовых параметров (весов), которые изучают взаимосвязи между словами и фразами. Они создаются путем обработки шаблонов, обнаруженных в миллиардах книг и статей, что позволяет им генерировать тексты, очень похожие на человеческий почерк.
глубокое обучение (Глубокое обучение)
Эти модели основаны на Глубокое обучениеГлубокое обучение — это раздел машинного обучения, вдохновленный структурой нейронов в человеческом мозге. Его сила заключается в способности алгоритмов самостоятельно, без вмешательства человека, выявлять важные особенности в данных. Конечно, это требует огромных вычислительных мощностей, основанных на использовании современных графических процессоров (GPU), что объясняет жесткую конкуренцию между компаниями за приобретение как можно большего количества таких устройств.
Искусственный интеллект общего назначения (ИИО)
Начнём с самого спорного термина — искусственный общий интеллект или AGIЭтот термин обозначает тип искусственного интеллекта, превосходящий человека в большинстве когнитивных задач. Некоторые описывают его как полностью автономную систему, способную легко выполнять человеческую работу, в то время как другие видят в нем сверхинтеллектуального цифрового коллегу. Правда в том, что сами эксперты до сих пор спорят о его точном определении, но он представляет собой конечную цель, преследуемую такими компаниями, как OpenAI и Google.
Умные агенты (Агент ИИ)
Что касается Интеллектуальный агент (ИИ-агент)Это более практичный шаг; это не просто чат-бот, которому вы отвечаете, а инструмент, использующий искусственный интеллект для выполнения ряда задач от вашего имени. Представьте себе цифрового помощника на вашем iPhone, который может бронировать авиабилеты, управлять вашими расходами или даже самостоятельно писать и отлаживать код. Этот интеллектуальный агент выходит за рамки простых слов и действий, объединяя множество систем для выполнения сложных, многоэтапных задач.
В аналогичном контексте мы обнаруживаем Агенты кодированияЭто специализированная версия интеллектуальных агентов в области разработки программного обеспечения. Вместо того чтобы предлагать вам скопировать код, программист-агент может писать, тестировать и отлаживать код совершенно независимо. Представьте себе, что вы нанимаете невероятно быстрого, измученного недосыпанием и сосредоточенного стажера, который может работать с целыми базами данных и исправлять ошибки с минимальным участием человека.
Цепочка мыслей
Вам когда-нибудь приходилось сталкиваться со сложной математической задачей и разбивать её на более мелкие шаги с помощью ручки и бумаги? Именно это и делает искусственный интеллект, используя технологии. Цепочка мыслейВместо того чтобы давать немедленный, потенциально неверный ответ, модель разбивает проблему на логические промежуточные шаги. Такой подход занимает немного больше времени, но обеспечивает более точные результаты, особенно в сложных логических или программных задачах.
Галлюцинации: темная сторона искусственного интеллекта
Несмотря на все эти достижения, искусственный интеллект по-прежнему попадает в ловушку. ГаллюцинацияЭтот, казалось бы, безобидный технический термин просто означает, что модель фабрикует совершенно ложную информацию и представляет её с чрезмерной уверенностью. Галлюцинации представляют собой серьёзную проблему для качества и могут быть особенно опасны в таких областях, как медицинское консультирование. Эта проблема обычно возникает из-за пробелов в обучающих данных, что заставляет компании сосредотачиваться на более специализированных моделях для снижения риска дезинформации.
Источник:
5 комментариев