V tem vodniku se boste naučili, kako delujejo veliki jezikovni modeli (LLM) in difuzijski modeli, še posebej v povezavi z Microsoft Copilotom. Te tehnologije so ključne za ustvarjanje besedil in slik, ki se uporabljajo v različnih aplikacijah umetne inteligence. Za izpolnitev polnega potenciala teh orodij je pomembno razumeti osnovne koncepte, ki stojijo za njimi.
Najpomembnejša spoznanja
- Veliki jezikovni modeli (LLM) generirajo besedila na podlagi obsežnega korpusa treniranih podatkov.
- Difuzijski modeli ustvarjajo slike in se učijo s procesiranjem parov slika-besedilo.
- Omejitev s številom žetonov je osrednji koncept pri delu z LLM-i.
- Učinkovito oblikovanje spodbud je pomembno za pridobivanje kakovostnih odgovorov od LLM-ov.
Korak po korak vodnik
Korak 1: Osnovno razumevanje velikih jezikovnih modelov (LLM)
Za razumevanje LLM-ov morate vedeti, da gre za jezikovne modele, ki so bili trenirani na ogromni količini besedil. Ti modeli so sposobni odgovarjati na vprašanja z izvlečenimi relevantnimi informacijami iz naučenih besedil. Pomembno je, da se zavedate, da ste v tem kontekstu računalnik, ki išče informacije.
Postavite vprašanje, model pa išče ustrezne besede v svojem "spominu", ki izhaja iz treniranih podatkov. Pomembno je, da postavljate prava vprašanja - koncept, znan kot "Oblikovanje spodbud".
Korak 2: Žetoni in njihov pomen
LLM obdeluje besedilo z razčlenitvijo besed v "žetone", torej v manjše enote, ki predstavljajo besede. Na primer, žeton v povprečju ustreza približno štirim črkam ali tri četrtine besede. Ti žetoni so pomembni, saj vsak model lahko obdeluje določeno število žetonov, kar imenujemo omejitev žetonov.
Omejitve žetonov se lahko razlikujejo: Standardni model GPT-3.5 ima na primer omejitev 4.000 žetonov, medtem ko trenutni model GPT-4 deluje celo z do 128.000 žetoni. Pomembno je vedeti, da te omejitve lahko vplivajo na pogovor in zmogljivost shranjevanja ter pridobivanja informacij.
Korak 3: Obvladovanje omejitev s številom žetonov
Ker ima vsak jezikovni model omejitev s številom žetonov, je pomembno, da to upoštevate pri delu z LLM-i. Če presežete omejitev, se model lahko "pozabi", o čem ste govorili. Koristno je ustvarjati povzetke ali razdeljevati velika besedila na ključne točke, da zajamete najpomembnejše informacije.
Korak 4: Razumevanje difuzijskih modelov
Poleg LLM-ov so pomembni tudi difuzijski modeli. Ti modeli ustvarjajo slike s treniranjem z sliko-besedilo pari. Slika se postopoma prekriva z "meglo", dokler ni več vidna. Med vadbo se model nauči, kako izgledajo slike, tudi če jih več ne vidi neposredno.
Ta tehnika omogoča modelu, da iz opisnega besedila ustvari sliko. Bolj kot podrobno opišete želeno vsebino, natančneje lahko model ustvari sliko.
Korak 5: Uporaba konceptov
Po razumevanju delovanja LLM-ov in difuzijskih modelov je pomembno, da ta znanja praktično uporabite. Pri uporabi programa Microsoft Copilot je pomembno, da postavljate natančna in pomembna vprašanja, da dosežete najboljše rezultate.
Ne glede na to, ali ustvarjate besedila ali slike, kakovost vaših vnosov bo neposredno vplivala na kakovost izhodov.
Povzetek
V tem vodniku ste spoznali osnovne koncepte LLM-ov in difuzijskih modelov. Zdaj veste, kako delujejo te tehnologije, kakšno vlogo imajo žetoni in kako pomembno je Oblikovanje spodbud za kakovost rezultatov. Razumevanje teh konceptov je ključno za učinkovito delo z Microsoft Copilotom in podobnimi aplikacijami umetne inteligence.
Pogosto zastavljena vprašanja
Kaj so veliki jezikovni modeli?LLM so jezikovni modeli, ki so bili trenirani na velikih količinah besedil za generiranje besedil in odgovarjanje na vprašanja.
Kaj so difuzijski modeli?Difuzijski modeli so modeli umetne inteligence, ki generirajo slike z postopnim "zamegljevanjem" in učenjem, kaj je za meglo skrito.
Zakaj so žetoni pomembni?Žetoni so najmanjše enote besed, ki jih LLM-i obdelujejo, in vsak model ima omejitev, koliko žetonov lahko hkrati obdela.
Kako lahko obidem omejitev s številom žetonov?Nekatere metode vključujejo ustvarjanje povzetkov ali razdelitev besedil v ključne točke.
Kaj je Oblikovanje spodbud?Oblikovanje spodbud se nanaša na umetnost postavljanja učinkovitih in natančnih vprašanj za pridobivanje kakovostnih odgovorov od LLM-ov.
