Ebben az oktatóanyagban megismerheti a nagy nyelvi modellek (LLM) és a diffúziós modellek működését, különösen a Microsoft Copilot kontextusában. Ezek a technológiák kulcsfontosságúak a különböző mesterséges intelligencia alkalmazásokban használt szövegek és képek generálásához. Ahhoz, hogy teljes mértékben kiaknázhassuk az ezekben az eszközökben rejlő lehetőségeket, fontos, hogy megértsük a mögöttük álló alapvető fogalmakat.
A legfontosabb megállapítások
- A nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM) nagy mennyiségű betanított adathalmaz alapján generálnak szöveget.
- A diffúziós modellek képeket generálnak és kép-szöveg párok feldolgozásával tanulnak.
- A tokenkorlátozás központi fogalom az LLM-ekkel való munka során.
- A hatékony prompt engineering fontos ahhoz, hogy az LLM-ektől jó minőségű válaszokat kapjunk.
Lépésről lépésre útmutató
1. lépés: A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) alapvető megértése
Az LLM-ek megértéséhez tudnia kell, hogy ezek olyan nyelvi modellek, amelyeket hatalmas mennyiségű szövegen képeztek ki. Ezek a modellek a megtanult szövegből a releváns információk kinyerésével képesek kérdésekre válaszolni. Ne feledje, hogy ebben a kontextusban Ön a számítógép, amelyik megtalálja az információt.
Ön feltesz egy kérdést, a modell pedig megkeresi a megfelelő szavakat a "memóriájában", amely a betanított adatokból áll. Itt fontos, hogy a megfelelő kérdéseket tegye fel - ez a "prompt engineering" néven ismert koncepció.
2. lépés: Jelszavak és jelentésük
Az LLM úgy dolgozza fel a szöveget, hogy a szavakat "tokenekre" bontja, amelyek kisebb egységek, amelyek szavakat képviselnek. Egy token például átlagosan körülbelül négy betű, azaz egy szó háromnegyede. Ezek a tokenek azért fontosak, mert minden modell egy bizonyos számú tokent képes feldolgozni, amelyet tokenlimitnek nevezünk.
A tokenhatárok változhatnak: A szabványos GPT-3.5 modell például 4 000 token határértékkel rendelkezik, míg a jelenlegi GPT-4 modell akár 128 000 tokennel is dolgozik. Fontos megjegyezni, hogy ezek a korlátozások befolyásolhatják a beszélgetést, valamint az információk tárolásának és lekérdezésének képességét.
3. lépés: A tokenkorlátozások kezelése
Mivel minden nyelvi modellnek van tokenkorlátja, az LLM-ekkel való munka során ezt mindenképpen figyelembe kell venni. Ha a korlátot túllépjük, a modell "elfelejtheti", hogy miről beszéltünk. Itt hasznos, ha összefoglalókat készít, vagy a nagy szövegeket bullet pointokra osztja, hogy a legfontosabb információkat rögzítse.
4. lépés: A diffúziós modellek megértése
Az LLM-ek mellett a diffúziós modellek is nagyon fontosak. Ezek a modellek képeket generálnak a kép-szöveg párokkal való betanítással. Egy képet fokozatosan "köddel" fednek be, amíg az már nem látható. A képzés során a modell megtanulja, hogyan néznek ki a képek, még akkor is, ha már nem látja őket közvetlenül.
Ez a technika lehetővé teszi, hogy a modell képet generáljon egy leíró szövegből. Minél részletesebben írja le a kívánt tartalmat, annál pontosabban tudja a modell generálni a képet.
5. lépés: A fogalmak alkalmazása
Miután megértette, hogyan működnek az LLM-ek és a diffúziós modellek, fontos, hogy ezt a tudást a gyakorlatban is alkalmazza. A Microsoft Copilot használata során mindig ügyeljen arra, hogy pontos és releváns kérdéseket tegyen fel a legjobb eredmények elérése érdekében.
Akár szöveget generál, akár képeket készít, a bemenet minősége közvetlenül befolyásolja a kimenet minőségét.
Összefoglaló
Ebben az oktatóanyagban megismerte az LLM-ek és a diffúziós modellek alapfogalmait. Most már tudja, hogyan működnek ezek a technológiák, mi a szerepe a tokeneknek, és milyen fontos a prompt tervezés az eredmények minősége szempontjából. Ezeknek a fogalmaknak a megértése kritikus fontosságú a Microsoft Copilot és a hasonló mesterséges intelligencia-alkalmazásokkal való hatékony munkavégzéshez.
Gyakran ismételt kérdések
Mik azok a nagyméretű nyelvi modellek?Az LLM-ek olyan nyelvi modellek, amelyeket nagy mennyiségű szövegen képeznek ki, hogy szöveget generáljanak és kérdésekre válaszoljanak.
Mik azok a diffúziós modellek?A diffúziós modellek olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyek képeket generálnak úgy, hogy fokozatosan "ködösítik" azokat, és megtanulják, mi rejtőzik a köd mögött.
Miért fontosak a tokenek?a tokenek az LLM-ek által feldolgozott szavak legkisebb egységei, és minden modellnek van egy korlátja arra vonatkozóan, hogy egyszerre hány tokent tud feldolgozni.
Hogyan lehet megkerülni a token-korlátot?néhány módszer közé tartozik az összefoglalók készítése vagy a szöveg bullet pointokra való felosztása.
Mi az a prompt engineering? aprompt engineering a hatékony és pontos kérdések feltevésének művészetét jelenti, hogy magas minőségű válaszokat kapjunk az LLM-ektől.
