LLM, GPT, RAG…Mit jelentenek az AI rövidítések? | AI az üzletben #91

Miről beszélnek a mesterséges intelligencia szakértők? Az MI rövidítések megfejtése

Az MI szakértők gyakran használnak rövidítéseket a bonyolult technológiák és folyamatok leírására. Érdemes megérteni, mi rejlik ezek mögött a kifejezések mögött, hogy tudatosan kihasználhassuk az MI által kínált lehetőségeket. Például, amikor hallod a “RAG” vagy “XAI” kifejezéseket, lehet, hogy nem vagy biztos abban, mit jelentenek. A RAG, azaz Retrieval-Augmented Generation, egy olyan technológia, amely a nyelvgenerálást információkereséssel gazdagítja, míg az XAI, azaz Explainable AI, az MI rendszerek által hozott döntések átláthatóságára és érthetőségére összpontosít. Ma már nem kell magyarázni, mi az MI, de az ilyen rövidítések magyarázatra szorulnak. Tehát kezdjük az egyik legelterjedtebb rövidítéssel – a ChatGPT mögött álló technológia általános nevével.

LLM (Nagy Nyelvi Modell)

Az LLM, vagy Nagy Nyelvi Modell, az alapja olyan rendszereknek, mint a chatbotok, amelyek képesek szöveget, kódot generálni vagy nyelveket fordítani. Ez egy mesterséges intelligencia, amelyet arra képeztek ki, hogy megbecsülje a szavak sorozatának valószínűségét, több mint 175 milliárd paramétert tartalmazó neurális hálózat segítségével.

Az LLM képzése példák bemutatásából és a súlyok beállításából áll, hogy csökkentse a hibákat. Az LLM-ben minden szöveget sok számot tartalmazó vektorok képviselnek, amelyek meghatározzák a helyét és kapcsolatait a modell “nyelvi” terében. A szöveg folytatása azt jelenti, hogy az ebben a térben lévő utakat követjük.

Képzeld el őket “szuper olvasóknak”, akik hatalmas tudással rendelkeznek és képesek információt feldolgozni, valamint emberi módon válaszolni. Az LLM népszerű példái közé tartozik:

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

Az üzleti életben az LLM egyszerűsítheti a kommunikációt és az információáramlást egy cégen belül, például automatikus jelentések generálásával, dokumentumok fordításával és a munkavállalók kérdéseire adott válaszokkal. Az LLM használata chat, dedikált szoftver vagy API-k révén szintén támogathatja új üzleti modellek és stratégiák létrehozását, nagy mennyiségű adat elemzésével és korábban nem észlelt trendek azonosításával.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) egy olyan technika, amely a szemantikai információkeresést és a szöveggenerálást kombinálja. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy releváns dokumentumokat találjon, például a Wikipédiáról, biztosítva a kontextust, amely segít a szöveggenerátornak pontosabb, gazdagabb és kevésbé hibás eredmények előállításában. A RAG testreszabható, és belső tudása hatékonyan módosítható anélkül, hogy az egész modellt újra kellene képezni, ami költséges és időigényes. Ez különösen hasznos olyan helyzetekben, ahol a tények idővel fejlődhetnek, megszüntetve az újraképzés szükségességét a legfrissebb információk eléréséhez.

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

GPT (Generatív Előképzett Transformer)

Mindannyian ismerjük a GPT rövidítést, mert ez a legnépszerűbb MI chatbot nevének részévé vált. De mit is jelent pontosan? A Generatív Előképzett Transformer, GPT, egy olyan MI modell, amely szöveget generál, amely hasonlít az ember által létrehozott szövegre, azáltal, hogy megjósolja a következő szót egy sorozatban. A tanulási folyamat során tudást szerez milliárdnyi ember által írt szövegből, hogy később meghatározza a következő szó valószínűségét.

A GPT modellek neurális hálózati architektúrákra épülnek, amelyeket transformereknek neveznek, és amelyek képesek szöveget generálni és kérdésekre válaszolni beszélgetéses módon. Széleskörű feladatokhoz használják, beleértve:

• nyelvek fordítása,
• dokumentumok összefoglalása,
• tartalom generálása,
• kód írása, és sok más feladat.

A GPT modellek további képzés nélkül is használhatók egy Zero-shot learning nevű technikában, vagy egy adott feladatra való alkalmazásukhoz néhány példa alapján tanulhatók (Few-shot learning).

NLP (Természetes Nyelvfeldolgozás)

Az NLP, vagy Természetes Nyelvfeldolgozás, az a terület, amely a gépek emberi nyelv megértésére és feldolgozására vonatkozó technikákkal és technológiákkal foglalkozik.

Ez képezi az alapját a már említett LLM, RAG és GPT rendszereknek, lehetővé téve számukra a szavak, mondatok és azok jelentéseinek megértését. Így az NLP képes a szöveges adatokat hasznos üzleti betekintésekké alakítani. Az NLP alkalmazások széleskörű felhasználásra terjednek ki, az MI asszisztenseken és chatbotokon túl, olyan feladatokra, mint:

• érzelem-elemzés – lehetővé teszi, hogy meghatározzuk, milyen érzelmek vannak jelen a szövegben, például, hogy egy közösségi médiában kifejezett vélemény pozitív, negatív vagy semleges,
• dokumentumok összefoglalása – automatikusan létrehozva hosszú szövegek összefoglalóit, ami időt takarít meg a felhasználóknak,
• gépi fordítás – lehetővé teszi a szövegek gyors és hatékony fordítását különböző nyelvek között. Például a Meta SeamlessM4T modell képes szöveget és beszédet fordítani 100 nyelv között.

ML (Gépi Tanulás)

Az ML, vagy Gépi Tanulás, az MI alapvető ága. Ez egy átfogó terület, amely magában foglalja a számítógépek adatból való tanulásának képzését anélkül, hogy közvetlenül programoznánk őket. Az MI adatokkal és algoritmusokkal utánozza az emberek tanulási módját, tapasztalatot szerezve az idő múlásával.

A “gépi tanulás” kifejezést Arthur Samuel alkotta meg 1959-ben, a dáma játékra vonatkozó kutatásai kapcsán. A technológiai fejlődés lehetővé tette innovatív termékek létrehozását ML alapokon, mint például ajánlórendszerek és autonóm járművek.

A gépi tanulás kulcsfontosságú eleme az Adattudománynak, statisztikai módszereket használva előrejelzések készítésére és döntések meghozatalára számos üzletágban. Az Adattudósok iránti kereslet növekszik a big data terjedésével párhuzamosan. Ez különösen vonatkozik azokra a szakértőkre, akik képesek azonosítani a jelentős üzleti kérdéseket és elemezni az adatokat. Az ML algoritmusokat programozási keretrendszerek, például TensorFlow és PyTorch segítségével hozzák létre.

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

Robotic Process Automation (RPA)

Az RPA, vagy Robotic Process Automation, egy olyan automatizálási technológia, ahol a számítógépek utánozzák az emberi cselekvéseket, amelyeket specifikus programokban és alkalmazásokban végeznek. Az RPA az MI gyakorlati alkalmazása, amely közvetlen hatással van a működési hatékonyságra. Automatizálja a rutinfeladatokat, mint például az adatbevitel vagy az ügyfélszolgálat, lehetővé téve a cégek számára, hogy stratégiai tevékenységekre összpontosítsanak.

Deep Learning (DL)

A Deep Learning (DL) az ML egy fejlettebb ága, amely a humán agy szerkezetén alapuló neurális hálózatokon alapul. Ezek a hálózatok hatalmas mennyiségű adatból tanulnak, hogy felismerjék a mintákat és a kapcsolatokat, majd ezt a tudást felhasználva előrejelzéseket és döntéseket hozzanak. A DL lehetővé teszi a legbonyolultabb feladatok végrehajtását, mint például a képfelismerés, az objektumok azonosítása és a fotók és videók osztályozása.

Ennek eredményeként a DL kulcsfontosságú a következő technológiák fejlesztésében:

• energiafogyasztás előrejelzése és optimalizálása,
• autonóm járművek irányítása,
• pénzügyi csalások megelőzése tranzakciók anomáliáinak észlelésével, vagy
• ajánlatok és tartalom személyre szabása az egyéni felhasználói preferenciákhoz.

Reinforcement Learning (RL)

A Reinforcement Learning (RL) egy gépi tanulás (ML) típusa, amelyben az MI modell “önállóan” tanul próbálkozás és hiba útján, ahelyett, hogy előkészített adatokból képeznék. Más szavakkal, az MI az környezettel való interakciók révén alkalmazkodik, jutalmakat kapva a kívánatos cselekvésekért és büntetéseket az eredménytelenekért.

A Reinforcement Learning hasznos olyan feladatokban, ahol pontosan tudjuk, milyen eredményt szeretnénk elérni, de az optimális útvonal a megvalósításhoz ismeretlen vagy túl nehéz programozni. Például robotok képzése bonyolult környezetekben való navigálásra.

Generatív Ellenséges Hálózatok (GANs)

A Generatív Ellenséges Hálózatok (GANs) egy olyan rendszer, amely két versengő neurális hálózatból áll:

• Generátor, amely új adatokat, például képeket vagy szöveget hoz létre,
• Diszkrétor, amely megpróbálja megkülönböztetni a valós adatokat a generált adatoktól.

Ez a verseny motiválja mindkét hálózatot a fejlődésre, egyre reálisabb és kreatívabb eredményekhez vezetve.

Magyarázható MI (XAI)

A Magyarázható MI (XAI) egy viszonylag kevésbé ismert, de nagyon fontos rövidítés a mesterséges intelligencia területén. Ez egy olyan megközelítés az MI-hez, amely a MI rendszerek által hozott cselekvések vagy döntések világos és érthető magyarázatainak biztosítására összpontosít. Az XAI kulcsfontosságú a felelős MI fejlesztéséhez: átláthatóság, jogi előírásoknak való megfelelés, biztonság és az innováció támogatása.

MI rövidítések. Összefoglalás

Az MI rövidítések, mint az LLM, RAG, GPT és XAI, olyan fejlett technológiákat képviselnek, amelyek megváltoztatják az üzleti működést. A folyamatautomatizálástól a vásárlói igények jobb megértéséig – az MI új lehetőségeket nyit meg. E kifejezések ismerete kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia területén való eligibilitáshoz és potenciáljának kihasználásához az üzletedben. E technológiák ismerete lehetővé teszi nemcsak a meglévő folyamatok optimalizálását, hanem új innovációs és növekedési területek felfedezését is.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTokon.