LLM, GPT, RAG… Co oznaczają akronimy AI? | Sztuczna inteligencja w biznesie #91

O czym mówią specjaliści od sztucznej inteligencji? Rozszyfrowanie akronimów AI

Specjaliści AI często używają akronimów do opisu złożonych technologii i procesów. Warto zrozumieć, co kryje się za tymi pojęciami, aby móc świadomie korzystać z możliwości, jakie daje AI. Na przykład, gdy usłyszysz „RAG” lub „XAI”, możesz nie być pewien, co to oznacza. RAG, Retrieval-Augmented Generation, to technologia, która wzbogaca generowanie języka o wyszukiwanie informacji, natomiast XAI, Understandable AI, skupia się na przejrzystości i zrozumiałości decyzji podejmowanych przez systemy AI. Nie musimy wyjaśniać, czym jest dzisiaj sztuczna inteligencja, ale takie akronimy wymagają wyjaśnienia. Zacznijmy więc od jednego z najbardziej wszechobecnych akronimów – ogólnej nazwy technologii stojącej za ChatGPT.

LLM (model dużego języka)

LLM, czyli Large Language Model, stanowi podstawę systemów takich jak chatboty, które mogą generować tekst, kod lub tłumaczyć języki. To sztuczna inteligencja wyszkolona do szacowania prawdopodobieństwa wystąpienia sekwencji słów, wykorzystująca sieć neuronową o ponad 175 miliardach parametrów.

Szkolenie LLM polega na pokazywaniu przykładów i dostosowywaniu wag w celu ograniczenia błędów. W LLM każdy tekst jest reprezentowany przez wektory z wieloma liczbami, określającymi jego położenie i relacje w przestrzeni „językowej” modelu. Kontynuacja tekstu oznacza podążanie ścieżkami w tej przestrzeni.

Wyobraź sobie ich jako „superczytelników” z ogromną wiedzą i umiejętnością przetwarzania informacji oraz reagowania w sposób podobny do ludzkiego. Popularne przykłady LLM obejmują:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) i
• Lama 2 (Meta).

W biznesie LLM może usprawnić komunikację i przepływ informacji w firmie, na przykład poprzez automatyczne generowanie raportów, tłumaczenie dokumentów i odpowiadanie na pytania pracowników. Korzystanie z LLM za pośrednictwem czatu, dedykowanego oprogramowania lub API może również wspierać tworzenie nowych modeli biznesowych i strategii poprzez analizę dużych ilości danych i identyfikację trendów, które wcześniej nie były widoczne.

RAG (generacja wspomagana odzyskiwaniem)

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) to technika łącząca wyszukiwanie informacji semantycznych z generowaniem tekstu. Dzięki temu model może znaleźć odpowiednie dokumenty, na przykład te z Wikipedii, zapewniając kontekst, który pomaga generatorowi tekstu uzyskać dokładniejsze, bogatsze i mniej podatne na błędy wyniki. RAG można dostosowywać, a jego wewnętrzną wiedzę skutecznie modyfikować bez konieczności ponownego uczenia całego modelu, co jest kosztowne i czasochłonne. Jest to szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy fakty mogą zmieniać się w czasie, eliminując potrzebę przekwalifikowywania się w celu uzyskania dostępu do najnowszych informacji.

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

GPT (generatywny transformator wstępnie przeszkolony)

Wszyscy znamy akronim GPT, ponieważ stał się częścią nazwy najpopularniejszego chatbota AI. Ale co to dokładnie znaczy? Generatywny wstępnie wyszkolony transformator (GPT) to model sztucznej inteligencji, który generuje tekst przypominający tekst stworzony przez człowieka, przewidując następne słowo w sekwencji. W procesie uczenia się pozyskuje wiedzę z miliardów stron tekstu napisanego przez człowieka, aby później określić prawdopodobieństwo wystąpienia kolejnego słowa.

Modele GPT opierają się na architekturach sieci neuronowych zwanych transformatorami, które mogą generować tekst i odpowiadać na pytania w sposób konwersacyjny. Wykorzystuje się je do szerokiego zakresu zadań, m.in.:

• tłumaczenia języków,
• podsumowywanie dokumentów,
• generowanie treści,
• pisanie kodu i wiele innych zadań.

Modele GPT można stosować bez dalszego szkolenia w technice zwanej uczeniem się zerowym lub dostosowywać do konkretnego zadania poprzez uczenie się na kilku przykładach (uczenie się przez kilka strzałów).

NLP (przetwarzanie języka naturalnego)

NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, to dziedzina zajmująca się technikami i technologiami pozwalającymi maszynom rozumieć i przetwarzać ludzki język.

Stanowi to podstawę dla wspomnianych LLM, RAG i GPT, pozwalając im zrozumieć słowa, zdania i ich znaczenie. W ten sposób NLP może przekształcić dane tekstowe w przydatne informacje biznesowe. Aplikacje NLP mają szerokie zastosowanie, wykraczając poza asystentów AI i chatboty, do zadań takich jak:

• analiza sentymentów – pozwala określić, jakie emocje pojawiają się w tekście, np. czy opinia wyrażona w mediach społecznościowych jest pozytywna, negatywna czy neutralna,
• podsumowywanie dokumentów – automatyczne tworzenie podsumowań długich tekstów, co oszczędza czas użytkowników,
• tłumaczenie maszynowe – umożliwia szybkie i sprawne tłumaczenie tekstów pomiędzy różnymi językami. Na przykład model SeamlessM4T firmy Meta umożliwia tłumaczenie tekstu i mowy na 100 języków.

ML (uczenie maszynowe)

ML, czyli uczenie maszynowe, to podstawowa gałąź sztucznej inteligencji. Jest to nadrzędna dziedzina obejmująca szkolenie komputerów w zakresie uczenia się na podstawie danych bez ich bezpośredniego programowania. Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane i algorytmy, aby naśladować sposób, w jaki uczą się ludzie, zdobywając z czasem doświadczenie.

Termin „uczenie maszynowe” został ukuty przez Arthura Samuela w 1959 roku w kontekście jego badań nad grą w warcaby. Postęp technologiczny umożliwił stworzenie innowacyjnych produktów opartych na ML, takich jak systemy rekomendacji i pojazdy autonomiczne.

Uczenie maszynowe jest kluczowym elementem nauki o danych, wykorzystującym metody statystyczne do prognozowania i podejmowania decyzji w wielu firmach. Zapotrzebowanie na analityków danych rośnie wraz z rozwojem big data. Dotyczy to szczególnie ekspertów, którzy potrafią zidentyfikować istotne pytania biznesowe i przeanalizować dane. Algorytmy ML są tworzone przy użyciu frameworków programistycznych, takich jak TensorFlow i PyTorch.

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

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

RPA, czyli Robotic Process Automation, to technologia automatyzacji, w której komputery naśladują ludzkie działania wykonywane w określonych programach i aplikacjach. RPA to praktyczne zastosowanie AI, które bezpośrednio wpływa na efektywność operacyjną. Automatyzuje rutynowe zadania, takie jak wprowadzanie danych czy obsługa klienta, pozwalając firmom skupić się na bardziej strategicznych działaniach.

Głębokie uczenie się (DL)

Deep Learning (DL) to zaawansowana gałąź ML oparta na sieciach neuronowych inspirowanych strukturą ludzkiego mózgu. Sieci te uczą się na podstawie ogromnych ilości danych, aby rozpoznawać wzorce i zależności, a następnie wykorzystują tę wiedzę do przewidywania i podejmowania decyzji. DL umożliwia realizację najbardziej skomplikowanych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazu, identyfikacja obiektów czy klasyfikacja na zdjęciach i filmach.

W rezultacie DL ma kluczowe znaczenie dla rozwoju technologii takich jak:

• prognozowanie i optymalizacja zużycia energii,
• sterowanie pojazdami autonomicznymi,
• zapobieganie oszustwom finansowym poprzez wykrywanie nieprawidłowości w transakcjach, lub
• personalizowania ofert i treści do indywidualnych preferencji użytkownika.

Uczenie się przez wzmacnianie (RL)

Uczenie się przez wzmacnianie (RL) to rodzaj uczenia maszynowego (ML), w którym model sztucznej inteligencji uczy się „samodzielnie” metodą prób i błędów, zamiast szkolić się na podstawie przygotowanych danych. Inaczej mówiąc, sztuczna inteligencja dostosowuje się poprzez interakcję z otoczeniem, otrzymując nagrody za pożądane działania i kary za nieskuteczne.

Uczenie się przez wzmacnianie przydaje się w zadaniach, w których dokładnie wiemy, jaki wynik chcemy osiągnąć, ale optymalna ścieżka do osiągnięcia tego celu jest nieznana lub zbyt trudna do zaprogramowania. Na przykład szkolenie robotów w zakresie poruszania się w złożonych środowiskach.

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN) to system składający się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych:

• Generator, który tworzy nowe dane, takie jak obrazy czy tekst,
• Dyskryminator, który próbuje odróżnić dane rzeczywiste od danych wygenerowanych.

Konkurs ten motywuje obie sieci do doskonalenia, co prowadzi do coraz bardziej realistycznych i kreatywnych wyników.

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI)

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to nieco mniej znany, ale bardzo ważny akronim w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jest to podejście do sztucznej inteligencji, które koncentruje się na dostarczaniu jasnych i zrozumiałych wyjaśnień działań lub decyzji podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. XAI jest kluczowe dla odpowiedzialnego rozwoju AI: przejrzystości, zgodności z przepisami prawa, bezpieczeństwa i wspierania innowacyjności.

Akronimy AI. Streszczenie

Akronimy AI, takie jak LLM, RAG, GPT i XAI, reprezentują zaawansowane technologie, które zmieniają sposób działania firm. Od automatyzacji procesów po lepsze zrozumienie potrzeb klientów – sztuczna inteligencja otwiera nowe możliwości. Znajomość tych terminów jest kluczem do poruszania się po obszarze sztucznej inteligencji i wykorzystania jej potencjału w swoim biznesie. Znajomość tych technologii umożliwia nie tylko optymalizację istniejących procesów, ale także eksplorację nowych obszarów innowacji i wzrostu.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?