AI-ya hilberîner çi ye?

AI-ya afirîner behsa modelên ku naveroka nû diafirînin - nivîs, wêne, deng, vîdyo, kod, avahiyên daneyan - li gorî şablonên ku ji setên daneyan ên mezin têne fêr kirin. Li şûna tenê etîketkirin an rêzkirina tiştan, ev pergal encamên nû çêdikin ku dişibin tiştên ku wan dîtine, bêyî ku kopiyên rast bin. Bifikirin: paragrafek binivîsin, logoyek pêşkêş bikin, SQL-ê pêşnûme bikin, melodiyek çêbikin. Ev fikra bingehîn e. [1]

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 AI-ya ajan çi tê ravekirin
Vedîtin ka AI-ya ajan çawa bi demê re bi awayekî xweser plan dike, tevdigere û fêr dibe.

🔗 Pîvanbarkirina AI-ê di pratîkê de îro çi ye
Fêr bibin ka çima pergalên AI-ê yên pîvanbar ji bo mezinbûn û pêbaweriyê girîng in.

🔗 Çarçoveyek nermalavê ji bo AI çi ye?
Çarçoveyên AI-ê yên ji nû ve bikarhatî fêm bikin ku pêşveçûnê leztir dikin û domdariyê baştir dikin.

🔗 Fêrbûna makîneyê li hember AI: cûdahiyên sereke têne ravekirin
Têgeh, şiyan û karanînên AI û fêrbûna makîneyê yên di cîhana rastîn de bidin ber hev.

Çima mirov her tim dipirsin "AI-ya Afirîner çi ye?" 🙃

Ji ber ku ew wekî sêrbaziyê hîs dike. Hûn pêşniyarekê dinivîsin, û tiştek kêrhatî derdikeve holê - carinan jîr, carinan jî ecêb. Ev cara yekem e ku nermalav di pîvanek bilind de wekî danûstandin û afirîner xuya dike. Wekî din, ew bi lêgerîn, alîkar, analîtîk, sêwiran û amûrên pêşdebir re li hev dikeve, ku kategoriyan tevlihev dike û, bi rastî, budçeyan tevlihev dike.

Çi dike ku AI-ya Generative kêrhatî be ✅

• Leza pêşnûmeyê - ew dihêle hûn paseke yekem a baş bi awayekî bêaqil bilez pêşkêş bikin.

• Senteza şablonê - ramanan ji çavkaniyên ku dibe ku hûn sibeha Duşemê pê ve negirêdin tevlihev dike.

• Navrûyên nerm - sohbet, deng, wêne, bangên API, pêvek; rêya xwe hilbijêrin.

• Xwesazkirin - ji şablonên fermanên sivik bigire heya mîhengkirina tevahî ya daneyên we.

• Herikînên xebatê yên tevlihev - gavên zincîrî ji bo karên pir-qonaxî yên wekî lêkolîn → pîlan → reşnivîs → QA.

• Bikaranîna amûran - gelek model dikarin di nîvê axaftinê de amûrên derveyî an jî databasan bikar bînin, da ku ew tenê texmîn nekin.

• Teknîkên hevrêzkirinê - nêzîkatiyên mîna modelên alîkariyê yên RLHF di karanîna rojane de bi awayekî alîkartir û ewletir tevdigerin. [2]

Werin em rast bibêjin: ev yek jî wê nake gogeke krîstal. Ew bêtir dişibihe stajyerekî jêhatî ku qet ranazê û carinan bîblîyografyayekê dibîne.

Kurteya awayê karê wê 🧩

Piraniya modelên nivîsê yên populer transformeran - mîmariyeke tora neuralî ku di dîtina têkiliyan di navbera rêzan de serketî ye, ji ber vê yekê ew dikare nîşana din bi awayekî ku hevgirtî hîs bike pêşbînî bike. Ji bo wêne û vîdyoyê, modelên belavbûnê gelemperî ne - ew fêr dibin ku ji deng dest pê bikin û bi dubarekirinê wê jê bikin da ku wêneyek an klîpek maqûl eşkere bikin. Ev hêsankirinek e, lê bikêrhatî ye. [3][4]

• Transformer : dema ku bi vî rengî werin perwerdekirin, di ziman, şêwazên aqilmendî û karên pir-modal de pir baş in. [3]

• Belavbûn : di wêneyên fotorealîst, şêwazên domdar, û guherandinên kontrolkirî de bi rêya pêşniyaran an maskeyan xurt e. [4]

Her wiha hîbrîd, sazkirinên zêdekirî yên vegerandinê, û mîmariyên taybetî jî hene - şorbe hîn jî dikele.

Tabloya Berawirdkirinê: Vebijarkên AI-ya afirîner ên populer 🗂️

Bi zanebûn ne temam in - hin xane hinekî ecêb in da ku notên kirrûbirên cîhana rastîn nîşan bidin. Biha diguherin, ji ber vê yekê van wekî şêwazên bihayê , ne wekî hejmarên sabît.

Nîşeyek biçûk: firoşkarên cuda pergalên ewlehiyê, sînorên rêjeyê û polîtîkayên cuda diweşînin. Her tim li belgeyên wan binêrin - nemaze heke hûn ji xerîdaran re dişînin.

Di bin kapûtê de: transformer di yek nefesê de 🌀

Veguherker balkişandinê da ku di her gavê de kîjan beşên têketinê herî girîng in binirxînin. Li şûna ku mîna masiyek zêrîn bi fenerê ji çepê ber bi rastê bixwînin, ew li seranserê rêzê bi paralel dinêrin û qalibên wekî mijar, hebûn û rêzimanê fêr dibin. Ew paralelîzm - û gelek hesabkirin - alîkariya modelan dike ku mezin bibin. Ger we li ser nîşanekan û pencereyên kontekstê bihîstibe, ew li vir dijîn. [3]

Di bin kapûtê de: belavbûn di yek nefesê de 🎨

Modelên belavbûnê du hîle fêr dibin: deng li wêneyên perwerdekirî zêde dikin, dûv re berevajî dikin da ku wêneyên rastîn vegerînin. Di dema çêbûnê de ew ji dengê saf dest pê dikin û bi karanîna pêvajoya bêdengê ya fêrbûyî wê vedigerînin wêneyek hevgirtî. Bi awayekî ecêb dişibihe peykersazkirina ji statîkê - ne metaforek bêkêmasî ye, lê hûn fêm dikin. [4]

Hevrêzkirin, ewlehî, û "ji kerema xwe nekevin nav xeletîyê" 🛡️

Çima hin modelên sohbetê hin daxwazan red dikin an jî pirsên zelalker dipirsin? Perçeyek girîng Fêrbûna Xurtkirî ji Bersiva Mirovan (RLHF) : mirov encamên nimûne dinirxînin, modelek xelatê van tercîhan fêr dibe, û modela bingehîn tê teşwîqkirin ku bi awayekî alîkartir tevbigere. Ew ne kontrola hişê ye - ew rêvebirina tevgerî ye ku biryarên mirovan di çerxê de ne. [2]

Ji bo rîska rêxistinî, çarçoveyên wekî Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI ya NIST - û Profîla AI ya Afirîner - rêbernameyê ji bo nirxandina ewlehî, ewlehî, rêvebirin, eslê xwe û çavdêriyê peyda dikin. Ger hûn vê yekê li ser kar bicîh tînin, ev belge bi awayekî ecêb navnîşên kontrolê yên pratîkî ne, ne tenê teorî ne. [5]

Çîrokeke kurt: Di komxebateke pîlot de, tîmeke piştgiriyê zincîrkirî kurtkirin → derxistina qadên sereke → pêşnûmeya bersivê → nirxandina mirovî kir . Zincîrê mirovan ji holê ranekir; biryarên wan di navbera şiftan de zûtir û domdartir kir.

Li ku derê AI-ya Generative dibiriqe û li ku derê têk diçe 🌤️↔️⛈️

Dibiriqe li:

• Pêşnivîsên pêşîn ên naverok, belge, e-name, taybetmendî, slayt

• Kurteyên materyalên dirêj ku hûn tercîh nakin bixwînin

• Alîkariya kodê û kêmkirina standardên standard

• Nav, avahî, rewşên ceribandinê, û pêşniyarên ramanan nîqaş bikin

• Têgehên wêneyan, dîmenên civakî, maketeyên hilberan

• Têkilîkirina daneyên sivik an jî scaffoldkirina SQL

Li ser vê yekê têk diçe:

• Rastbûna rastîn bêyî vegerandin an amûran

• Hesabkirinên pir-gavî dema ku bi eşkere nehatine verastkirin

• Sînorkirinên nazik ên domandinê di qanûn, bijîşkî, an darayî de

• Rewşên kêlekê, sarkazm, û zanîna dûvikdirêj.

• Ger hûn rast mîheng nekin, birêvebirina daneyên taybet

Parastgehên parastinê dibin alîkar, lê gava rast sêwirana pergalê : lêzêdekirina vegerandinê, pejirandinê, nirxandina mirovî, û şopên denetimê. Bêzar e, erê - lê bêzar mayînde ye.

Rêbazên pratîkî ji bo karanîna wê îro 🛠️

• Baştir û zûtir binivîse : xêzkirin → berfirehkirin → pêçandin → polîşkirin. Bidomîne heta ku mîna te deng bide.

• Lêkolînek bêyî kunên kergoşan : kurteyek rêkûpêk bi çavkaniyan bixwaze, dûv re referansên ku hûn bi rastî eleqedar dibin bişopînin.

• Alîkariya kodê : ravekirina fonksiyonekê, pêşniyarkirina ceribandinan, amadekirina planeke ji nû ve çêkirinê; qet razên nehênî nexin.

• Karên daneyan : îskeletên SQL, regex, an belgekirina asta stûnê çêbikin.

• Fikirandina sêwiranê : şêwazên dîtbarî keşif bikin, dûv re ji bo qedandinê radestî sêwiranerekî bikin.

• Operasyonên xerîdar : pêşnûmeyên bersivdayînê, niyetên triyajkirinê, kurtekirina axaftinan ji bo veguheztinê.

• Berhem : çîrokên bikarhêneran biafirînin, pîvanên pejirandinê, û guhertoyên kopî bikin - dûv re tonê A/B biceribînin.

Serişte: Pêşniyarên performansa bilind wekî şablonan tomar bike. Ger carekê bixebite, bi guhertinên piçûk dibe ku dîsa bixebite.

Lêkolîneke kûr: şîretên ku bi rastî jî dixebitin 🧪

• Strukturek bidin : rol, armanc, astengî, şêwaz. Model ji lîsteyek kontrolê hez dikin.

• Nimûneyên çend-qonaxî : 2-3 mînakên baş ên têketinê → derketina îdeal tê de bikin.

• Gav bi gav bifikirin : dema ku tevlihevî zêde dibe, ji bo sedem an jî encamên qonax bipirse.

• Dengê xwe pin bike : nimûneyek kurt ji dengê xwe yê bijarte bicîh bike û bêje "vê şêwazê nîşan bide".

• Nirxandinê saz bike : ji modelê bixwaze ku bersiva xwe li gorî pîvanan rexne bike, dûv re sererast bike.

• Amûrên bikar bînin : lêgerîn, lêgerîna webê, hesabker, an API dikarin halûsînasyonan pir kêm bikin. [2]

Eger tenê tiştekî bi bîr bînî: jê re bêje ka çi paşguh bike . Astengkirin desthilatdarî ne.

Dane, nepenî, û rêvebirin - perçeyên ne balkêş 🔒

• Rêyên daneyan : zelal bike ka çi tê tomar kirin, parastin, an jî ji bo perwerdeyê tê bikar anîn.

• PII & raz : wan ji fermanan dûr bigirin heya ku sazkirina we bi eşkere destûrê nede û neparêze.

• Kontrolên gihîştinê : modelan wekî daneyên hilberînê bihesibînin, ne wekî pêlîstokan.

• Nirxandin : kalîteyê, xeletî û driftê bişopînin; bi peywirên rastîn bipîvin, ne bi vibransan.

• Hevrêzkirina polîtîkayê : taybetmendiyan li gorî kategoriyên NIST AI RMF nexşe bike da ku hûn paşê matmayî nebin. [5]

Pirsên Pir tên Pirsîn ku ez her tim distînim 🙋♀️

Afirîner e yan tenê ji nû ve tevlihev dike?
Li cîhekî di navberê de ye. Ew qaliban bi awayên nû ji nû ve tevlihev dike - ne afirîneriya mirovan e, lê pir caran kêrhatî ye.

Ma ez dikarim baweriya xwe bi rastiyan bînim?
Bawer bike lê piştrast bike. Ji bo her tiştê ku xetereyên mezin hene, vegerandin an karanîna amûran zêde bike. [2]

Modelên wêneyan çawa hevgirtina şêwazê bi dest dixin?
Endezyariya bilez û teknîkên wekî şertkirina wêneyê, adaptatorên LoRA, an jî mîhengkirina hûr. Bingehên belavbûnê ji bo hevgirtinê dibin alîkar, her çend rastbûna nivîsê di wêneyan de hîn jî dikare biguhere. [4]

Çima modelên sohbetê li ser pêşniyarên xeternak "paşve dixin"?
Teknîkên hevrêzkirinê yên wekî RLHF û qatên polîtîkayê. Ne bêkêmasî ye, lê bi awayekî sîstematîk alîkar e. [2]

Sînorê derketî holê 🔭

• Her tişt pirmodal : kombînasyonên bênavber ên nivîs, wêne, deng û vîdyoyê.

• Modelên piçûktir û bileztir : mîmariyên bi bandor ji bo dozên li ser cîhazê û li qiraxê.

• Çerxên amûran ên tengtir : ajan fonksiyonan, databasan û sepanan gazî dikin mîna ku tiştek tune be.

• Çavkaniyek çêtir : nîşankirina avê, bawernameyên naverokê, û boriyên şopîner.

• Rêveberî di hundir de hatiye çêkirin : komên nirxandinê û tebeqeyên kontrolê yên ku dişibin amûrên pêşdebiran ên normal. [5]

• Modelên li gorî qadê hatine mîhengkirin : performansa pispor ji bo gelek karan ji gotara gelemperî çêtir e.

Ger ew hîs dike ku nermalav dibe hevkar - ev xal e.

Pir dirêj bû, min nexwend - AI-ya Afirîner çi ye? 🧾

Ew malbateke modelan e ku çêdikin , ne tenê naveroka heyî dinirxînin. Sîstemên nivîsê bi gelemperî veguherîner ku nîşanekan pêşbînî dikin; gelek pergalên wêne û vîdyoyê belavbûnê ku bêserûberiyê ji deng derdixin û dikin tiştek hevgirtî. Hûn bi lêçûna bêwateyiya carinan a bi bawerî - ku hûn dikarin bi vegerandin, amûr û teknîkên hevrêzkirinê yên wekî RLHF-ê . Ji bo tîman, rêbernameyên pratîkî yên wekî NIST AI RMF da ku bi berpirsiyarî bêyî ku rawestin bişînin. [3][4][2][5]

Referans

1. IBM - AI-ya Generative çi ye?
   bêtir bixwînin

2. OpenAI - Hevrêzkirina modelên ziman ji bo şopandina rêwerzan (RLHF)
   bêtir bixwînin

3. Bloga NVIDIA - Modela Transformer çi ye?
   bêtir bixwîne

4. Rûyê Hembêzkirinê - Modelên Belavbûnê (Yekîneya Dersê 1)
   bêtir bixwîne

5. NIST - Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI (û Profîla AI ya Generative)
   bêtir bixwînin

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava