LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI? | AI în afaceri #91

Despre ce vorbesc specialiștii în inteligență artificială? Descifrarea acronimelor AI

Specialiștii în inteligență artificială folosesc adesea acronime pentru a descrie tehnologii și procese complexe. Merită să înțelegeți ce se află în spatele acestor termeni pentru a putea valorifica în mod conștient oportunitățile oferite de AI. De exemplu, când auziți „RAG” sau „XAI”, este posibil să nu fiți sigur ce înseamnă asta. RAG, Retrieval-Augmented Generation, este o tehnologie care îmbogățește generarea limbajului cu regăsirea informațiilor, în timp ce XAI, Explainable AI, se concentrează pe transparența și comprehensibilitatea deciziilor luate de sistemele AI. Nu trebuie să explicăm ce este AI astăzi, dar acronime ca acestea necesită explicații. Deci, să începem cu unul dintre cele mai răspândite acronime – numele general al tehnologiei din spatele ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, sau Large Language Model, este baza pentru sisteme precum chatboții, care pot genera text, cod sau traduce limbi. Este o inteligență artificială antrenată să estimeze probabilitatea unor secvențe de cuvinte, folosind o rețea neuronală cu peste 175 de miliarde de parametri.

Pregătirea LLM implică prezentarea de exemple și ajustarea greutăților pentru a reduce erorile. În LLM, fiecare text este reprezentat de vectori cu multe numere, determinând poziția și relațiile acestuia în spațiul „limbaj” al modelului. Continuarea textului înseamnă a urma căi în acest spațiu.

Imaginează-i că sunt „super cititori” cu cunoștințe vaste și abilitatea de a procesa informații și de a răspunde într-un mod similar cu oamenii. Exemple populare de LLM includ:

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

În afaceri, LLM poate eficientiza comunicarea și fluxul de informații în cadrul unei companii, de exemplu, generând automat rapoarte, traducând documente și răspunzând la întrebările angajaților. Utilizarea LLM prin chat, software dedicat sau API-uri poate sprijini, de asemenea, crearea de noi modele și strategii de afaceri prin analizarea unor cantități mari de date și identificarea tendințelor care nu erau văzute anterior.

RAG (Recuperare-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) este o tehnică care combină regăsirea informațiilor semantice cu generarea de text. Acest lucru permite modelului să găsească documente relevante, cum ar fi cele din Wikipedia, oferind context care ajută generatorul de text să producă rezultate mai precise, mai bogate și mai puțin predispuse la erori. RAG poate fi personalizat, iar cunoștințele sale interne modificate în mod eficient, fără a fi nevoie de recalificarea întregului model, ceea ce este costisitor și necesită timp. Acest lucru este deosebit de util în situațiile în care faptele pot evolua în timp, eliminând nevoia de reinstruire pentru a accesa cele mai recente informații.

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

GPT (transformator generativ pre-antrenat)

Cu toții cunoaștem acronimul GPT pentru că a devenit parte din numele celui mai popular chatbot AI. Dar ce înseamnă mai exact? Generative Pre-Trained Transformer, GPT, este un model AI care generează text asemănător cu textul creat de om, prezicând următorul cuvânt dintr-o secvență. În procesul de învățare, dobândește cunoștințe din miliarde de pagini de text scrise de oameni pentru a determina ulterior probabilitatea cuvântului următor.

Modelele GPT se bazează pe arhitecturi de rețele neuronale numite transformatoare, care pot genera text și pot răspunde la întrebări într-o manieră conversațională. Ele sunt utilizate pentru o gamă largă de sarcini, inclusiv:

• traducerea limbilor,
• documente rezumative,
• generarea de continut,
• scrierea codului și multe alte sarcini.

Modelele GPT pot fi utilizate fără pregătire ulterioară într-o tehnică numită învățarea Zero-shot sau adaptate la o sarcină specifică prin învățarea din câteva exemple (învățare cu câteva lovituri).

NLP (Procesarea limbajului natural)

NLP, sau procesarea limbajului natural, este domeniul care se ocupă de tehnici și tehnologii care permit mașinilor să înțeleagă și să proceseze limbajul uman.

Aceasta formează baza pentru LLM, RAG și GPT menționate, permițându-le să înțeleagă cuvintele, propozițiile și semnificațiile acestora. Astfel, NLP poate transforma datele text în informații utile de afaceri. Aplicațiile NLP au o utilizare largă, extinzându-se dincolo de asistenții AI și chatboții, la sarcini precum:

• analiza sentimentelor – permite să se determine ce emoții sunt prezente în text, de exemplu, dacă o opinie exprimată pe rețelele sociale este pozitivă, negativă sau neutră;
• rezumarea documentelor – crearea automată a rezumatelor textelor lungi, ceea ce economisește timp utilizatorilor,
• traducere automată – permite traducerea rapidă și eficientă a textelor între diferite limbi. De exemplu, modelul SeamlessM4T al Meta este capabil să traducă text și vorbire în 100 de limbi.

ML (învățare automată)

ML, sau Machine Learning, este ramura fundamentală a AI. Este un domeniu general care implică antrenarea computerelor pentru a învăța din date fără a le programa direct. AI folosește date și algoritmi pentru a imita modul în care oamenii învață, câștigând experiență în timp.

Termenul de „învățare automată” a fost inventat de Arthur Samuel în 1959, în contextul cercetării sale despre jocul de dame. Progresul tehnologic a permis crearea de produse inovatoare bazate pe ML, cum ar fi sisteme de recomandare și vehicule autonome.

Învățarea automată este o componentă cheie a științei datelor, folosind metode statistice pentru a prognoza și a lua decizii în multe afaceri. Cererea de Data Scientists crește odată cu extinderea big data. Acest lucru se aplică în special experților capabili să identifice întrebări semnificative de afaceri și să analizeze date. Algoritmii ML sunt creați folosind cadre de programare precum TensorFlow și PyTorch.

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

Automatizare robotică a proceselor (RPA)

RPA, sau Robotic Process Automation, este o tehnologie de automatizare în care computerele imită acțiunile umane efectuate în programe și aplicații specifice. RPA este o aplicație practică a AI care are un impact direct asupra eficienței operaționale. Automatizează sarcinile de rutină, cum ar fi introducerea de date sau serviciul pentru clienți, permițând companiilor să se concentreze pe activități mai strategice.

Învățare profundă (DL)

Deep Learning (DL) este o ramură avansată a ML care se bazează pe rețele neuronale inspirate de structura creierului uman. Aceste rețele învață din cantități mari de date pentru a recunoaște tipare și relații și apoi folosesc aceste cunoștințe pentru a face predicții și decizii. DL permite executarea celor mai complexe sarcini, cum ar fi recunoașterea imaginilor, identificarea obiectelor și clasificarea în fotografii și videoclipuri.

Ca rezultat, DL este crucial pentru dezvoltarea unor tehnologii precum:

• prognozarea și optimizarea consumului de energie,
• controlul vehiculelor autonome,
• prevenirea fraudei financiare prin detectarea anomaliilor în tranzacții sau
• personalizarea ofertelor și a conținutului în funcție de preferințele individuale ale utilizatorului.

Învățare prin consolidare (RL)

Învățarea prin consolidare (RL) este un tip de învățare automată (ML) în care modelul AI învață „pe cont propriu” prin încercări și erori, în loc să fie antrenat din datele pregătite. Cu alte cuvinte, AI se adaptează prin interacțiunile cu mediul, primind recompense pentru acțiunile dorite și penalități pentru cele ineficiente.

Învățarea prin întărire este utilă în sarcinile în care știm exact ce rezultat dorim să obținem, dar calea optimă pentru a-l atinge este necunoscută sau prea dificil de programat. De exemplu, antrenarea roboților pentru a naviga în medii complexe.

Rețele adversare generative (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) este un sistem format din două rețele neuronale concurente:

• Generator, care creează date noi, cum ar fi imagini sau text,
• Discriminator, care încearcă să distingă datele reale de datele generate.

Această competiție motivează ambele rețele să se îmbunătățească, ceea ce duce la rezultate din ce în ce mai realiste și creative.

IA explicabilă (XAI)

Explainable AI (XAI) este un acronim oarecum mai puțin cunoscut, dar foarte important în domeniul inteligenței artificiale. Este o abordare a AI care se concentrează pe furnizarea de explicații clare și ușor de înțeles pentru acțiunile sau deciziile luate de sistemele AI. XAI este crucial pentru dezvoltarea responsabilă a AI: transparență, conformitate cu reglementările legale, securitate și susținerea inovației.

Acronime AI. rezumat

Acronime AI precum LLM, RAG, GPT și XAI reprezintă tehnologii avansate care schimbă modul în care operează companiile. De la automatizarea proceselor până la o mai bună înțelegere a nevoilor clienților – AI deschide noi posibilități. Familiarizarea cu acești termeni este cheia pentru a naviga în domeniul inteligenței artificiale și a valorifica potențialul acesteia în afacerea dvs. Cunoașterea acestor tehnologii permite nu numai optimizarea proceselor existente, ci și explorarea de noi domenii pentru inovare și creștere.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Noi servicii și produse care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de inteligență artificială. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab
81. AI în industria călătoriilor
82. Cum AI stimulează nașterea noilor tehnologii
83. Revoluția AI în rețelele sociale
84. AI în comerțul electronic. Privire de ansamblu asupra liderilor globali
85. Top 4 instrumente de creare de imagini AI
86. Top 5 instrumente AI pentru analiza datelor
87. Strategia AI în compania dvs. - cum să o construiți?
88. Cele mai bune cursuri AI – 6 recomandări minunate
89. Optimizarea ascultării rețelelor sociale cu instrumente AI
90. IoT + AI, sau cum să reduceți costurile cu energia într-o companie
91. AI în logistică. 5 cele mai bune instrumente
92. Magazin GPT – o prezentare generală a celor mai interesante GPT-uri pentru afaceri
93. LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI?