Très en retard à la fête…. Je sais.
Spectacle de mains si vous avez utilisé une IA générative, comme Chatte, Gémeaux ou En profondeur? Bien, classe complète (ou presque).
Maintenant, gardez la main si vous savez comment Genai travaille? Oh… 😅
Si vous avez dû déposer votre main, ne vous sentez pas mal! C’est un sujet complexe. Votre rôle peut bien bénéficier de en utilisant le plus récent * (Je dis le plus récent .. nous verrons à ce sujet) Bring Tech, mais “Je ne suis pas un scientifique des données, je n’ai pas besoin d’apprendre comment il fait ce qu’il fait !!”. À ce public, je dis… où est votre sens de la curiosité et de l’émerveillement? 😛
Ok, blagues de côté. Si vous êtes intéressé par un rapide (Non Expertise technique requise) Amit dans la façon dont Genai fait ce qu’il fait, rejoignez-moi au cours des prochaines minutes! Avertissement: Si vous cherchez plutôt à augmenter votre utilisation de ces technologies (par exemple: comment écrire de meilleures invites?), Ou intéressé par les détails mathématiques, ce n’est pas le bon blog pour cela.
Trois étapes de la connaissance:
- Comment fonctionne «l’IA» pour commencer
- Ce qui fait de «Générative Ai» tout autre
- Alors – comment fonctionne Genai alors
Cette image .. vous l’avez deviné, est généré par l’IA. En utilisant Créateur d’image de Bing.
Oh – et l’apprentissage automatique n’est qu’un sous-ensemble d’IA (Bien que les deux soient souvent à tort utilisé de manière interchangeable), et c’est aussi générateur AI. Voici un blog sympa expliquant tout cela si vous êtes intéressé, créditez l’auteur.
Imaginez que vous êtes coincé dans une réunion, et vous n’avez pas de fenêtres immédiatement pour répondre à cela pour vous: comment pouvez-vous prédire le temps à l’extérieur? Eh bien .. généralement, regardez-le. Bien que les rapports météorologiques «locaux» ne soient pas toujours exacts à votre emplacement (si vous vivez en Angleterre comme moi, vous savez à quelle vitesse tout change). Mais il y a d’autres indicateurs: température, saison, comment les gens sont habillés et – surtout – quel temps a fait il y a 2h, lors de votre dernière allocution prendre un café? ☕
Tous ces éléments (et bien d’autres) vous donneront une bonne indication de ce que le temps est probablement à l’extérieur. Le temps actuel est votre cibleet tous les indicateurs mentionnés au-dessus de votre caractéristiques. Ce ne sera pas toujours parfait, mais assez décent! En un mot, c’est l’apprentissage automatique:
L’étude de la mise à jour des algorithmes, convient à la déduction des résultats futurs basés sur des données observées.
Rien. Il existe de nombreuses idées fausses entourant le Genai, donc je veux m’attaquer rapidement à deux:
- Comment cela fonctionne est si différent des autres IA!
Non. Prédit toujours des choses. Ok, soyons pédant – quand “des trucs” sont collectés et stockés, nous l’appelons données. Il utilise des données, pour prédire les données. (Nous entrerons dans le comment Section suivante)
C’est beaucoup mieux que ça. Mais nouveau? Cela dépend de la façon dont vous quantifiez que je suppose. Jamais entendu parler Eliza? Ou peut-être que le chat de Google (et vraiment drôle)?
L’auteur de ce Screen Grab est inconnu, selon le Page Wikipedia sur Eliza.
Le second: Contexte. Rappelez-vous les jours que Google Translate était amusant, sinon ridicule parfois? Disparu depuis longtemps. Si vous êtes plus à la mode techniquement, les mots que vous avez probablement impatients de me voir écrire sont: Mécanisme d’attention.
Imaginez l’exemple météo de plus tôt. Il a été ensoleillé toute la journée, le reportage que vous avez vu ce matin a montré un ciel clair, et pourtant… vous sortez, et un sort de pluie de nulle part! Vous auriez dû vous y attendre. Après tout, vous êtes à Londres. L’imprévisibilité est le nom du jeu ici, et en plus, vous avez vu ces nuages désagréables il y a des heures…. ☔
Pourquoi tout cela est-il pertinent? En raison du contexte. Genai utilise un mécanisme pour appliquer l’importance du contexte dans son texte / image environnant / quelle que soit la génération appelée l’attention. En bref:
Les modèles rendront respecter le le plus pertinent / important aspects des fonctionnalités et contexte environnant.
Ceest en effet nouveau. Vous pouvez en savoir plus sur le Deets techniques iciMais pour nos fins, rappelez-vous – contexte et beaucoup de données.
Résumé de ce que nous savons jusqu’à présent:
- Genai prédit une «cible» à l’aide de données.
- Genai utilise un «mécanisme d’attention» pour faire respecter le contexte.
Donc, la seule question est vraiment: quelle est la cible, et quelles sont les données qu’il utilise pour prédire? La réponse, bien sûr, diffère en fonction de ce que nous générons (images? Texte? Vidéos?). Cependant, tout à ce niveau de science des données peut être représenté comme vecteurs. Bien que nous n’allons pas nous soucier de ce que ce sont même, comprenez que – si vous savez comment le «texte» est généré, vous pouvez vous développer davantage (car ce sont tous des vecteurs!).
Comment le texte est-il généré alors?
En prédisant deux choses:
I. Le mot manquant dans une phrase, basé sur les autres mots et le contexte environnant global.
> Principe: Vous cachez / masquez délibérément une partie d’une phrase et demandez à votre modèle de le prédire. Qu’est-ce qui aurait du sens là-bas? Ai-je déjà vu des choses similaires?
Ceci est connu comme Modélisation de la langue masquée (Mlm)
Que pensez-vous que le mot manquant est ici? Exemple de MLM, comme moyen d’apprentissage.
Dans l’exemple ci-dessus, sans plus de contexte, les «fleurs» semblent très probables. “Cars” est un cri loin, mais “Broccoli”, bien qu’un peu obscur, est possible. Ceci est une grande partie de la raison pour laquelle la génération de texte détient un certain degré d’arbitraire – il n’y a pas de choix «correct» à ce problème MLM.
Ii La phrase suivante, basée sur celles précédentes et contextuelles environnantes.
> Principe: Vous nourrissez les options du modèle 2 et faites-le choisir celui qui suit «logiquement» une phrase donnée. À quoi ressembleraient nos textes humains normaux?
Ceci est connu sous le nom de prédiction de phrase suivante (NSP)
Que choisiriez-vous comme une prochaine phrase appropriée, compte tenu de ces deux options? Exemple de NSP.
Dans ce cas, il devrait y avoir un gagnant clair.
Et c’est tout!
Il y en a tellement, tellement plus à apprendre sur Genai, mais vous devriez maintenant, espérons-le, vous sentir plus confiant la prochaine fois que vous utiliserez votre LLM préféré, vous comprenez comment il fait son travail.
J’espère que vous avez apprécié, à la prochaine fois. 👋
Ce blog n’a été écrit avec l’aide d’une IA générative. Bien que cela aurait certainement aidé = D
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