LLM, GPT, RAG… Какво означават акронимите на ИИ? | ИИ в бизнеса #91

За какво говорят специалистите по изкуствен интелект? Разгадаване на акронимите на ИИ

Специалистите по ИИ често използват акроними, за да опишат сложни технологии и процеси. Струва си да разберем какво стои зад тези термини, за да можем съзнателно да се възползваме от възможностите, предлагани от ИИ. Например, когато чуете “RAG” или “XAI”, може да не сте сигурни какво означава това. RAG, Retrieval-Augmented Generation, е технология, която обогатява генерирането на език с информация за извличане, докато XAI, Explainable AI, се фокусира върху прозрачността и разбираемостта на решенията, взети от системите на ИИ. Не е нужно да обясняваме какво е ИИ днес, но акроними като тези изискват обяснение. Нека започнем с един от най-разпространените акроними – общото наименование на технологията зад ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, или Large Language Model, е основата за системи като чатботове, които могат да генерират текст, код или да превеждат езици. Това е изкуствен интелект, обучен да оценява вероятността на последователности от думи, използвайки невронна мрежа с над 175 милиарда параметри.

Обучението на LLM включва показване на примери и регулиране на теглата, за да се намалят грешките. В LLM всеки текст е представен от вектори с много числа, определящи неговата позиция и отношения в “езиковото” пространство на модела. Продължаващият текст означава следване на пътища в това пространство.

Представете си ги като “супер читатели” с огромни знания и способността да обработват информация и да отговарят по начин, подобен на човешкия. Популярни примери за LLM включват:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), и
• Llama 2 (Meta).

В бизнеса LLM може да оптимизира комуникацията и потока на информация в компанията, например, чрез автоматично генериране на отчети, превод на документи и отговаряне на въпросите на служителите. Използването на LLM чрез чат, специализиран софтуер или API може също да подпомогне създаването на нови бизнес модели и стратегии, като анализира големи количества данни и идентифицира тенденции, които преди не са били видими.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) е техника, която комбинира семантично извличане на информация с генериране на текст. Това позволява на модела да намери релевантни документи, като тези от Wikipedia, предоставяйки контекст, който помага на генератора на текст да произвежда по-точни, по-богати и по-малко податливи на грешки резултати. RAG може да бъде персонализиран, а вътрешното му знание ефективно модифицирано без необходимостта от повторно обучение на целия модел, което е скъпо и отнема време. Това е особено полезно в ситуации, в които фактите могат да се развиват с времето, елиминирайки необходимостта от повторно обучение, за да се получи най-новата информация.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Всички знаем акронима GPT, защото той стана част от името на най-популярния AI чатбот. Но какво точно означава? Generative Pre-trained Transformer, GPT, е AI модел, който генерира текст, наподобяващ текст, създаден от хора, като предсказва следващата дума в последователност. В процеса на обучение той придобива знания от милиарди страници текст, написан от хора, за да определи вероятността на следващата дума.

Моделите GPT са базирани на архитектури на невронни мрежи, наречени трансформатори, които могат да генерират текст и да отговарят на въпроси по разговорен начин. Те се използват за широк спектър от задачи, включително:

• превод на езици,
• обобщаване на документи,
• генериране на съдържание,
• писане на код и много други задачи.

Моделите GPT могат да се използват без допълнително обучение в техника, наречена Zero-shot learning, или адаптирани към конкретна задача чрез обучение от няколко примера (Few-shot learning).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, или Natural Language Processing, е областта, която се занимава с техники и технологии, позволяващи на машините да разбират и обработват човешкия език.

Това формира основата за споменатите LLM, RAG и GPT, позволявайки им да разбират думи, изречения и техните значения. Така NLP може да превърне текстовите данни в полезни бизнес прозрения. Приложенията на NLP имат широко приложение, простиращо се извън AI асистенти и чатботове, до задачи като:

• анализ на настроението – позволява да се определи какви емоции присъстват в текста, например, дали изразеното мнение в социалните медии е положително, отрицателно или неутрално,
• обобщаване на документи – автоматично създаване на резюмета на дълги текстове, което спестява време на потребителите,
• машинен превод – позволява бърз и ефективен превод на текстове между различни езици. Например, моделът SeamlessM4T на Meta е способен да превежда текст и реч между 100 езика.

ML (Machine Learning)

ML, или Machine Learning, е основният клон на ИИ. Това е обширна област, която включва обучение на компютри да учат от данни, без да ги програмират директно. ИИ използва данни и алгоритми, за да имитира начина, по който хората учат, придобивайки опит с времето.

Терминът “машинно обучение” е въведен от Артър Самюел през 1959 г. в контекста на неговото изследване на играта на дамки. Технологичният напредък е позволил създаването на иновационни продукти, базирани на ML, като системи за препоръки и автономни превозни средства.

Машинното обучение е ключов компонент на науката за данни, използващ статистически методи за прогнозиране и вземане на решения в много бизнеси. Търсенето на специалисти по данни нараства заедно с разширяването на големите данни. Това особено важи за експерти, способни да идентифицират значими бизнес въпроси и да анализират данни. Алгоритмите за ML се създават с помощта на програмни рамки като TensorFlow и PyTorch.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Автоматизация на роботизирани процеси (RPA)

RPA, или Автоматизация на роботизирани процеси, е технология за автоматизация, при която компютрите имитират човешки действия, извършвани в специфични програми и приложения. RPA е практическо приложение на ИИ, което пряко влияе на оперативната ефективност. То автоматизира рутинни задачи, като въвеждане на данни или обслужване на клиенти, позволявайки на компаниите да се фокусират върху по-стратегически дейности.

Дълбоко обучение (DL)

Дълбокото обучение (DL) е напреднал клон на ML, който е базиран на невронни мрежи, вдъхновени от структурата на човешкия мозък. Тези мрежи учат от огромни количества данни, за да разпознават модели и отношения, а след това използват тези знания, за да правят прогнози и решения. DL позволява изпълнението на най-сложните задачи, като разпознаване на изображения, идентификация на обекти и класификация в снимки и видеа.

В резултат на това DL е от съществено значение за развитието на технологии като:

• прогнозиране и оптимизиране на потреблението на енергия,
• контрол на автономни превозни средства,
• предотвратяване на финансови измами чрез откриване на аномалии в транзакциите, или
• персонализиране на оферти и съдържание според индивидуалните предпочитания на потребителите.

Обучение с подсилване (RL)

Обучението с подсилване (RL) е вид машинно обучение (ML), при което AI моделът учи “самостоятелно” чрез опити и грешки, вместо да бъде обучаван от подготвени данни. С други думи, ИИ се адаптира чрез взаимодействия с околната среда, получавайки награди за желаните действия и наказания за неефективните.

Обучението с подсилване е полезно в задачи, при които знаем точно какъв резултат искаме да постигнем, но оптималният път за достигане на него е неизвестен или твърде труден за програмиране. Например, обучаване на роботи да навигират в сложни среди.

Генеративни съпернически мрежи (GANs)

Генеративните съпернически мрежи (GANs) са система, състояща се от две съперничещи си невронни мрежи:

• Генератор, който създава нови данни, като изображения или текст,
• Дискриминатор, който се опитва да различи реалните данни от генерираните.

Тази конкуренция мотивира двете мрежи да се подобряват, водеща до все по-реалистични и креативни резултати.

Обясним ИИ (XAI)

Обяснимият ИИ (XAI) е малко по-малко известен, но много важен акроним в областта на изкуствения интелект. Това е подход към ИИ, който се фокусира върху предоставянето на ясни и разбираеми обяснения за действията или решенията, взети от системите на ИИ. XAI е от съществено значение за отговорното развитие на ИИ: прозрачност, спазване на правни разпоредби, сигурност и подпомагане на иновациите.

Акроними на ИИ. Резюме

Акронимите на ИИ като LLM, RAG, GPT и XAI представляват напреднали технологии, които променят начина, по който функционират бизнесите. От автоматизация на процеси до по-добро разбиране на нуждите на клиентите – ИИ отваря нови възможности. Запознатостта с тези термини е ключова за навигацията в областта на изкуствения интелект и за използването на неговия потенциал във вашия бизнес. Познанията за тези технологии позволяват не само оптимизация на съществуващите процеси, но и изследване на нови области за иновации и растеж.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на активните пчели в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.