Як працює генеративний ШІ: переваги та основні сфери застосування

Генеративні моделі штучного інтелекту іноді можуть бути надто адаптовані до своїх тренувальних даних, що означає, що вони навчаються імітувати свої тренувальні приклади дуже точно, але виявляють труднощі узагальнення на нові, невідомі дані. Вони також можуть мати перешкоди через якість та упередженість своїх тренувальних даних, що призводить до аналогічно упереджених або низькоякісних результатів (детальніше про це нижче). Генеративний штучний інтелект може автоматизувати завдання та процеси, які інакше були б часомісткими або нудними для людей, такі як створення контенту або генерація даних. Це може збільшити ефективність та продуктивність в багатьох контекстах, оптимізуючи нашу роботу та звільняючи людський час для більш складних, творчих або стратегічних завдань. Генеративна багатомодальна модель ШІ — це тип моделі штучного інтелекту, яка може обробляти та генерувати кілька типів даних, таких як текст, зображення, аудіо та інше. Термін «багатомодальний» відноситься до здатності цих моделей розуміти та генерувати різні типи даних (або модальності) разом.

Персоналізовані користувацькі досвіди

• На цей час генеративний ШІ пропонує більше практичних застосувань у креативних індустріях, ніж, наприклад, у медицині.
• За оцінками звіту, технічний потенціал для автоматизації застосування експертизи різко зріс, підскочивши на 34 відсоткові пункти.
• Генеративний ШІ, ШІ (штучний інтелект) і машинне навчання належать до однієї широкої галузі дослідження, але кожне представляє різний концепт або рівень специфіки.
• Автоматизуючи повторювані творчі завдання, вони дозволяють художникам, письменникам і дизайнерам зосередитися на мисленні вищого рівня.
• Крім того, постійна залежність від підключення до Інтернету є істотним недоліком хмарного ШІ.

Олексій Мінаков каже про поглиблення використання ШІ у російській пропаганді та дезінформації, а також у збиранні доказів воєнних злочинів. Зросте і кількість ШІ-стартапів, але вони використовуватимуть готові моделі, враховуючи відсутність достатніх інвестицій у наукові розробки із ШІ, зазначає Дмитро Софина. Нейронні мережі – це цифрові представлення людського мозку, які використовуються для моделювання природної системи мозку мислення. Така мережа має вхідний і вихідний шари нейронів, з одним або кількома шарами, які називаються прихованим шаром.

Прагнення до контролю зумовлене чутливими випадками використання та проблемами безпеки корпоративних даних

• «Викликає тривогу те, що троє з п’яти осіб, які приймають рішення, повідомляють, що нерозуміння їхніх власних даних перешкоджає їхній здатності максимально використати genAI.
• З іншого боку, роль офісної підтримки та обслуговування клієнтів зменшується, насамперед через автоматизацію та перехід до діджиталізації.
• Крім того, вони можуть створювати реалістичні спроби фішингу або шкідливе програмне забезпечення для навчальних цілей.
• Крім того, швидке розширення робочих навантажень Generative AI сприяє експонентному попиту на сервери з підтримкою штучного інтелекту з дорогими, енергоємними графічними процесорами, що, у свою чергу, підвищує витрати на інфраструктуру.
• І тут важливо, щоб в Україні відкривали офіси саме продуктові технологічні стартапи та утримати потенціал саме місцевих науковців і бізнесменів», — каже Дмитро Софина.
• Розмір моделі можна оптимізувати за допомогою супермножини великої мовної моделі (LLM) для навчання відносно невеликої LLM із 10–30 мільярдів параметрів, а потім використовувати додаткове тонке налаштування з даними про клієнта.

У медичній і технічній галузях симуляції та віртуальні середовища, керовані штучним інтелектом, забезпечують практичний навчальний досвід без потреби в реальних умовах. ШІ може допомогти перевірити контракти, проаналізувати медичні звіти та навіть скласти початкові версії документів, звільнивши професіоналів зосередитись на більш тонких і критичних аспектах своєї роботи. З особливим наголосом на діяльності, яка передбачає прийняття рішень і співпрацю, генеративний ШІ готовий революціонізувати сектори, які раніше демонстрували низький потенціал для автоматизації. У цій статті досліджуються результати звіту, досліджується, як впровадження генеративного штучного інтелекту може змінити потенціал автоматизації роботи зі знаннями.

• Наприклад, викладачі, яким доводиться балансувати між навчанням, виставленням оцінок, наданням зворотного зв’язку та адміністративною роботою, можуть перекласти значну частину своєї документації та адміністративних обов’язків на ШІ.
• У таких програмах, як охорона здоров’я, конфіденційність і надійність надзвичайно важливі (наприклад, оцінка пацієнтів, рекомендації щодо ліків).
• Тепер, коли ви знаєте відповідь на питання “Як працює генеративний ШІ?”, ви можете спробувати інструменти самостійно.
• Окрім контролю над розробкою правил, це найкращий спосіб захистити компанію від репутаційних і юридичних ризиків.
• Одним із поширених типів генеративного ШІ є генеративна змагальна мережа (Generative Adversarial Network, GAN), в якій дві нейронні мережі змагаються одна з одною для отримання високореалістичних результатів.
• Простіше кажучи, ви активуєте один вхідний нейрон для кожної одиниці даних, наприклад слова.

Ринок праці зміниться: які професії будуть популярними за пʼять років

Ця технологія розвивається так швидко, що, можливо, завтра генеративний ШІ матиме зовсім інший вигляд, ніж сьогодні. Якщо ми вивчатимемо ці інструменти із цікавістю та обережністю, то зможемо скористатися всіма їхніми перевагами й обійти недоліки. Раніше комп’ютерні програми не могли виконувати задачі без чітких інструкцій людини щодо того, як це робити.

Найкращі практики написання підказок для штучного інтелекту

Саме тому ймовірніше, що генеративний ШІ змінить характер роботи, а не повністю замінить людей. Понад обмеження, є також деякі серйозні занепокоєння стосовно генеративного ШІ, особливо в міру його швидкого росту з малою або ж без будь-якого регулювання чи контролю. Існує багато інших креативних та унікальних способів, якими люди знаходять застосування генеративному ШІ у своїй роботі та галузях, і постійно відкриваються нові.

Інвестиції бізнесу у ШІ та зростання автоматизації

Крім того, важливо розглядати ці зміни не просто як загрозу, а як можливість покращити якість роботи та підвищити загальну продуктивність. Одна компанія виявила, що «після доопрацювання Mistral і Llama працюють майже так само добре, як OpenAI, але коштують набагато дешевше». За цими стандартами, продуктивність моделей вирівнюється навіть швидше, ніж очікувалось, що дає лідерам ширший вибір дуже потужних моделей на вибір. Він стосується моделей, які можуть генерувати новий вміст (або дані), схожий на дані, на яких вони навчались. Іншими словами, ці моделі не просто навчаються на даних, щоб робити прогнози або приймати рішення – вони створюють нові, оригінальні результати.

Технології, з яких складається генеративний ШІ

Ви побачите, що трансформатори мають фундаментальне значення в задачах обробки природної мови, тим самим забезпечуючи роботу таких моделей, як GPT і BERT. Таким чином, трансформатори відмінно справляються з великомасштабними і високоякісними текстовими результатами. Зрештою, це робить їх наріжним каменем генеративних додатків ШІ в лінгвістиці та інших сферах. Завдяки цій конкуренції обидві мережі вдосконалюються, а генератор навчається створювати все більш реалістичний контент. GAN зробили революцію в генеративному ШІ, уможлививши створення високоякісних зображень, аудіо та відео. Крім того, вони широко використовуються в таких додатках, як синтез зображень, надвисока роздільна здатність і генерація глибоких фейків, тим самим розширюючи межі реалістичності ШІ, що генерується штучним інтелектом.

• Останнє особливо важливо, враховуючи зростаючий розрив між потребами підприємства genAI і працівниками, які мають навички для задоволення цих потреб .
• На базі передових алгоритмів та штучного інтелекту, генеративні пошукові системи як ШІ розгубленості надають більш ефективні та цікаві відповіді на запити користувачів.
• Можливість створювати високоякісний відеоконтент без значної участі людини змінює правила гри, демократизуючи виробництво відео та відкриваючи нові можливості для творців контенту.
• Наприклад, він може швидко генерувати маркетинговий контент, створювати чернетки документів або синтезувати зображення, щоб зменшити ручну роботу.
• Які поради Пеллікано дає архітекторам, які хочуть бути попереду інших у технологіях генеративного ШІ?

Цей інноваційний підхід до процесу плинність кадрів написання використовує текстовий генератор Scribe на основі штучного інтелекту для створення високоякісних текстових документів. Задокументуйте процес, просто натиснувши «Записати» на панелі інструментів Scribe, і перейдіть до потрібного процесу. Scribe автоматично робить знімки екрана та текст, доки триває запис, та автоматично створює документ.

Об’єднуйтесь.AI

Крім того, додає Василь Задворний, у GovTech активно впроваджують помічників для громадян і державних службовців, щоб рутинні процеси виконувала машина. Компанії також інвестуватимуть у навчання працівників, додає Олександр Краковецький. «Я б радила усім, хто хоче працювати з генеративним ШІ, підходити до цієї технології з цікавістю й готовністю дещо втратити контроль», – розповідає Пеллікано. США мають перевагу завдяки технологічним гігантам, Китай активно впроваджує ШІ у промисловості, а ЄС акцентує увагу на етичних аспектах і регуляціях. Інструменти на базі ШІ здатні прогнозувати поведінку клієнтів, створювати таргетовані маркетингові кампанії та оптимізувати операційні процеси. До 2025 року очікується, що 750 мільйонів додатків використовуватимуть LLM, що підкреслює швидке зростання ринку genAI.