Hindi lamang binabago ng artificial intelligence ang mundo; lumilikha ito ng isang ganap na bagong wika upang ilarawan kung paano nito nagagawa ito. Kung gugugulin mo lamang ang limang minuto sa pagbabasa tungkol sa larangang ito, makakatagpo ka ng sunod-sunod na mga acronym tulad ng LLM, RAG, RLHF, at iba pang mga termino na maaaring mag-iwan kahit sa mga pinaka-teknolohikal na tao tulad mo (kaibigan ko) na medyo nalilito. Kami sa Phonegram, bilang mga mahilig sa lahat ng bagay na makabago, ay nagpasya na wakasan ang kalituhang ito at bigyan ka ng isang pinasimpleng gabay na malinaw na nagpapaliwanag sa mga terminong ito, upang lubos mong malaman kung ano ang nangyayari sa likod ng mga eksena ng rebolusyong teknolohikal na ito.
Mga Modelo ng Malalaking Wika (LLM)
Ang terminong naririnig natin araw-araw ay Mga Modelo ng Malalaking Wika (LLM)Ito ang makinang nagpapagana sa mga kagamitang tulad ng ChatGPT, Cloud, at Gemini. Ang mga modelong ito ay malalalim na neural network na naglalaman ng bilyun-bilyong numerical parameter (weights) na natututo ng mga ugnayan sa pagitan ng mga salita at parirala. Ang mga ito ay nalilikha sa pamamagitan ng pagproseso ng mga pattern na matatagpuan sa bilyun-bilyong libro at artikulo, na nagpapahintulot sa mga ito na bumuo ng mga tekstong halos kapareho ng sulat ng tao.
malalim na pag-aaral (Deep Learning)
Ang mga modelong ito ay batay sa Malalim na PagkatutoAng deep learning ay isang sangay ng machine learning na hango sa istruktura ng mga neuron sa utak ng tao. Ang kapangyarihan nito ay nakasalalay sa kakayahan ng mga algorithm na tukuyin ang mahahalagang katangian sa datos nang mag-isa, nang walang interbensyon ng tao. Siyempre, nangangailangan ito ng napakalaking kapangyarihan sa pag-compute, na umaasa sa mga advanced na graphics processing unit (GPU), na nagpapaliwanag sa matinding kompetisyon sa mga kumpanya upang makakuha ng pinakamaraming device na ito hangga't maaari.
Artipisyal na Pangkalahatang Katalinuhan (AGI)
Simulan natin sa pinakakontrobersyal na termino, ang artificial general intelligence o AGIAng terminong ito ay tumutukoy sa isang uri ng artificial intelligence na nakahihigit sa mga tao sa karamihan ng mga gawaing pangkaisipan. Inilalarawan ito ng ilan bilang isang ganap na autonomous na sistema na may kakayahang madaling magsagawa ng gawain ng tao, habang ang iba ay nakikita ito bilang isang napakatalinong digital na kasamahan. Ang totoo ay pinagdedebatihan pa rin ng mga eksperto mismo ang eksaktong kahulugan nito, ngunit ito ang kumakatawan sa pangwakas na layunin na hinahangad ng mga kumpanyang tulad ng OpenAI at Google.
Mga matalinong ahente (Ahente ng AI)
Para naman sa Matalinong Ahente (Ahente ng AI)Ito ay isang mas praktikal na hakbang; hindi lamang ito isang chatbot na iyong sinasagot, kundi isang tool na gumagamit ng artificial intelligence upang magsagawa ng serye ng mga gawain para sa iyo. Isipin ang isang digital assistant sa iyong iPhone na maaaring mag-book ng mga flight, pamahalaan ang iyong mga gastos, o kahit na magsulat at mag-debug ng code nang nakapag-iisa. Ang matalinong ahente na ito ay higit pa sa simpleng salita patungo sa aksyon, na nagkokonekta sa maraming sistema upang maisagawa ang mga kumplikado at maraming hakbang na gawain.
Sa isang kaugnay na konteksto, makikita natin Mga Ahente ng Pag-codeIto ang mga espesyalisadong bersyon ng mga matatalinong ahente sa larangan ng pagbuo ng software. Sa halip na magmungkahi ng code para kopyahin mo, ang isang programming agent ay maaaring sumulat, sumubok, at mag-debug ng code nang ganap nang nakapag-iisa. Isipin ang pagkuha ng isang napakabilis, kulang sa tulog, at nakapokus na trainee na kayang humawak ng buong database at mag-ayos ng mga bug nang may kaunting interbensyon ng tao.
Kadena ng Kaisipan
Naranasan mo na ba ang isang mahirap na problema sa matematika at kinailangan mong gumamit ng panulat at papel para hatiin ito sa mas maliliit na hakbang? Iyan mismo ang ginagawa ng artificial intelligence kapag gumagamit ng teknolohiya. Kadena ng KaisipanSa halip na magbigay ng agarang, posibleng maling sagot, hinahati ng modelo ang problema sa mga lohikal na hakbang sa pagitan. Ang pamamaraang ito ay medyo mas matagal, ngunit tinitiyak nito ang mas tumpak na mga resulta, lalo na sa mga kumplikadong problema sa lohika o programming.
Mga Halusinasyon: Ang Madilim na Bahagi ng Artipisyal na Katalinuhan
Sa kabila ng lahat ng katalinuhang ito, ang artipisyal na katalinuhan ay nahuhulog pa rin sa isang patibong. HalusinasyonAng tila hindi nakapipinsalang teknikal na terminong ito ay nangangahulugan lamang na ang modelo ay gumagawa ng ganap na maling impormasyon at inihaharap ito nang may labis na kumpiyansa. Ang mga halusinasyon ay nagdudulot ng isang malaking hamon sa kalidad at maaaring maging partikular na mapanganib sa mga larangan tulad ng medikal na pagkonsulta. Ang problemang ito ay karaniwang nagmumula sa mga kakulangan sa datos ng pagsasanay, na humahantong sa mga kumpanya na tumuon sa mas espesyalisadong mga modelo upang mabawasan ang panganib ng maling impormasyon.
Pinagmulan:
5 mga pagsusuri