LLM, GPT, RAG… Čo znamenajú skratky AI? | AI v podnikaní #91

O čom hovoria špecialisti na umelú inteligenciu? Dekódovanie akronymov AI

Špecialisti na AI často používajú akronymy na opis zložitých technológií a procesov. Stojí za to pochopiť, čo sa skrýva za týmito pojmami, aby sme mohli vedome využiť príležitosti, ktoré AI ponúka. Napríklad, keď počujete „RAG“ alebo „XAI“, nemusíte si byť istí, čo to znamená. RAG, Retrieval-Augmented Generation, je technológia, ktorá obohacuje generovanie jazyka o získavanie informácií, zatiaľ čo XAI, Explainable AI, sa zameriava na transparentnosť a zrozumiteľnosť rozhodnutí prijatých systémami AI. Dnes nemusíme vysvetľovať, čo je AI, ale akronymy ako tieto si vyžadujú vysvetlenie. Takže začnime jedným z najrozšírenejších akronymov – všeobecným názvom technológie za ChatGPT.

LLM (Veľký jazykový model)

LLM, alebo Veľký jazykový model, je základom pre systémy ako chatboty, ktoré dokážu generovať text, kód alebo prekladať jazyky. Je to umelá inteligencia, ktorá je trénovaná na odhadovanie pravdepodobnosti sekvencií slov pomocou neurónovej siete s viac ako 175 miliardami parametrov.

Tréning LLM zahŕňa ukazovanie príkladov a prispôsobovanie váh na zníženie chýb. V LLM je každý text reprezentovaný vektormi s mnohými číslami, ktoré určujú jeho polohu a vzťahy v „jazykovom“ priestore modelu. Pokračujúci text znamená sledovanie ciest v tomto priestore.

Predstavte si ich ako „super čitateľov“ s obrovskými znalosťami a schopnosťou spracovávať informácie a reagovať spôsobom podobným ľuďom. Populárne príklady LLM zahŕňajú:

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

V podnikaní môže LLM zefektívniť komunikáciu a tok informácií v rámci spoločnosti, napríklad automatickým generovaním správ, prekladaním dokumentov a odpovedaním na otázky zamestnancov. Používanie LLM prostredníctvom chatu, špeciálneho softvéru alebo API môže tiež podporiť vytváranie nových obchodných modelov a stratégií analýzou veľkého množstva údajov a identifikovaním trendov, ktoré boli predtým neviditeľné.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je technika, ktorá kombinuje sémantické získavanie informácií s generovaním textu. To umožňuje modelu nájsť relevantné dokumenty, ako sú tie z Wikipédie, poskytujúc kontext, ktorý pomáha generátoru textu produkovať presnejšie, bohatšie a menej chybné výsledky. RAG môže byť prispôsobený a jeho interné znalosti efektívne modifikované bez potreby opätovného trénovania celého modelu, čo je nákladné a časovo náročné. To je obzvlášť užitočné v situáciách, kde sa fakty môžu časom vyvíjať, čím sa eliminuje potreba opätovného trénovania na prístup k najnovším informáciám.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Všetci poznáme akronym GPT, pretože sa stal súčasťou názvu najpopulárnejšieho AI chatbota. Ale čo presne to znamená? Generative Pre-trained Transformer, GPT, je model AI, ktorý generuje text podobný textu vytvorenému človekom predpovedaním nasledujúceho slova v sekvencii. V procese učenia získava vedomosti z miliárd strán textu napísaného ľuďmi, aby neskôr určil pravdepodobnosť nasledujúceho slova.

Modely GPT sú založené na architektúrach neurónových sietí nazývaných transformátory, ktoré dokážu generovať text a odpovedať na otázky konverzačným spôsobom. Používajú sa na širokú škálu úloh, vrátane:

• prekladu jazykov,
• zhrnutia dokumentov,
• generovania obsahu,
• písania kódu a mnohých ďalších úloh.

Modely GPT môžu byť použité bez ďalšieho trénovania v technike nazývanej Zero-shot learning, alebo prispôsobené na konkrétnu úlohu učením z niekoľkých príkladov (Few-shot learning).

NLP (Spracovanie prirodzeného jazyka)

NLP, alebo Spracovanie prirodzeného jazyka, je oblasť, ktorá sa zaoberá technikami a technológiami umožňujúcimi strojom rozumieť a spracovávať ľudský jazyk.

Toto tvorí základ pre spomínané LLM, RAG a GPT, umožňujúc im rozumieť slovám, vetám a ich významom. Takto môže NLP premeniť textové údaje na užitočné obchodné poznatky. Aplikácie NLP majú široké využitie, presahujúce AI asistentov a chatboty, na úlohy ako:

• analýza sentimentu – umožňuje určiť, aké emócie sú prítomné v texte, napríklad, či je názor vyjadrený na sociálnych médiách pozitívny, negatívny alebo neutrálny,
• zhrnutie dokumentov – automatické vytváranie súhrnov dlhých textov, čo šetrí čas používateľom,
• strojový preklad – umožňuje rýchly a efektívny preklad textov medzi rôznymi jazykmi. Napríklad, model SeamlessM4T od Meta je schopný prekladať text a reč medzi 100 jazykmi.

ML (Strojové učenie)

ML, alebo Strojové učenie, je základná vetva AI. Je to široká oblasť, ktorá zahŕňa trénovanie počítačov, aby sa učili z údajov bez priameho programovania. AI používa údaje a algoritmy na napodobňovanie spôsobu, akým sa ľudia učia, získavajúc skúsenosti v priebehu času.

Termín „strojové učenie“ zaviedol Arthur Samuel v roku 1959 v kontexte svojho výskumu hrania dámy. Technologický pokrok umožnil vytvorenie inovatívnych produktov založených na ML, ako sú odporúčacie systémy a autonómne vozidlá.

Strojové učenie je kľúčovou súčasťou dátovej vedy, využívajúc štatistické metódy na predpovedanie a rozhodovanie v mnohých podnikoch. Dopyt po dátových vedcoch rastie spolu s expanziou veľkých údajov. To sa obzvlášť týka odborníkov schopných identifikovať významné obchodné otázky a analyzovať údaje. Algoritmy ML sú vytvárané pomocou programovacích rámcov ako TensorFlow a PyTorch.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automatizácia robotických procesov (RPA)

RPA, alebo Automatizácia robotických procesov, je technológia automatizácie, kde počítače napodobňujú ľudské akcie vykonávané v konkrétnych programoch a aplikáciách. RPA je praktická aplikácia AI, ktorá priamo ovplyvňuje operačnú efektívnosť. Automatizuje rutinné úlohy, ako je zadávanie údajov alebo zákaznícky servis, čo umožňuje spoločnostiam sústrediť sa na strategickejšie aktivity.

Hlboké učenie (DL)

Hlboké učenie (DL) je pokročilá vetva ML, ktorá je založená na neurónových sieťach inšpirovaných štruktúrou ľudského mozgu. Tieto siete sa učia z obrovských množstiev údajov, aby rozpoznávali vzory a vzťahy, a potom používajú tieto znalosti na predpovedanie a rozhodovanie. DL umožňuje vykonávanie najzložitejších úloh, ako je rozpoznávanie obrázkov, identifikácia objektov a klasifikácia na fotografiách a videách.

V dôsledku toho je DL kľúčové pre vývoj technológií ako:

• predpovedanie a optimalizácia spotreby energie,
• riadenie autonómnych vozidiel,
• prevencia finančných podvodov detekciou anomálií v transakciách, alebo
• personalizácia ponúk a obsahu podľa preferencií jednotlivých používateľov.

Učenie posilnením (RL)

Učenie posilnením (RL) je typ strojového učenia (ML), v ktorom sa model AI učí „sám“ prostredníctvom pokusov a omylov, namiesto toho, aby bol trénovaný z pripravených údajov. Inými slovami, AI sa prispôsobuje prostredníctvom interakcií s prostredím, pričom dostáva odmeny za žiaduce akcie a tresty za neefektívne.

Učenie posilnením je užitočné pri úlohách, kde presne vieme, aký výsledok chceme dosiahnuť, ale optimálna cesta k jeho dosiahnutiu je neznáma alebo príliš zložitá na naprogramovanie. Napríklad, trénovanie robotov na navigáciu v zložitých prostrediach.

Generatívne protivnícke siete (GANs)

Generatívne protivnícke siete (GANs) sú systém pozostávajúci z dvoch súťažiacich neurónových sietí:

• Generátor, ktorý vytvára nové údaje, ako sú obrázky alebo text,
• Diskriminátor, ktorý sa snaží rozlíšiť skutočné údaje od generovaných údajov.

Táto súťaž motivuje obe siete na zlepšovanie, čo vedie k čoraz realistickejším a kreatívnejším výsledkom.

Vysvetliteľná AI (XAI)

Vysvetliteľná AI (XAI) je trochu menej známy, ale veľmi dôležitý akronym v oblasti umelej inteligencie. Je to prístup k AI, ktorý sa zameriava na poskytovanie jasných a zrozumiteľných vysvetlení pre akcie alebo rozhodnutia prijaté systémami AI. XAI je kľúčové pre zodpovedný rozvoj AI: transparentnosť, dodržiavanie právnych predpisov, bezpečnosť a podpora inovácií.

Akronymy AI. Zhrnutie

Akronymy AI ako LLM, RAG, GPT a XAI predstavujú pokročilé technológie, ktoré menia spôsob, akým podniky fungujú. Od automatizácie procesov po lepšie pochopenie potrieb zákazníkov – AI otvára nové možnosti. Znalosť týchto pojmov je kľúčová pre orientáciu v oblasti umelej inteligencie a využívanie jej potenciálu vo vašom podnikaní. Znalosť týchto technológií umožňuje nielen optimalizáciu existujúcich procesov, ale aj preskúmanie nových oblastí pre inováciu a rast.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.