Generowanie sztucznej inteligencji i agentów

Generowanie sztucznej inteligencji to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia aplikacjom oprogramowania generowanie nowej zawartości; często okna dialogowe języka naturalnego, ale także obrazy, wideo, kod i inne formaty. Możliwość generowania zawartości jest oparta na modelu językowym, który został wytrenowany przy użyciu ogromnych ilości danych — często dokumentów z Internetu lub innych publicznych źródeł informacji.

Użytkownicy korzystają z generatywnych modeli językowych sztucznej inteligencji za pomocą poleceń — naturalne językowe zapytania. Model językowy w rozwiązaniu do generowania sztucznej inteligencji używa monitu o zainicjowanie generowania zrozumiałej odpowiedzi.

Generowanie modeli sztucznej inteligencji hermetyzuje semantyczne relacje między elementami języka (jest to fantazyjny sposób mówienia, że modele "wiedzą", w jaki sposób słowa odnoszą się do siebie nawzajem) i dzięki temu mogą wygenerować znaczącą sekwencję tekstu.

Istnieją duże modele językowe (LLM) i małe modele językowe (SLM) — różnica zależy od ilości danych i liczby zmiennych w modelu. Maszyny LLM są wydajne i uogólniają się dobrze, ale mogą być bardziej kosztowne do trenowania i używania. SlMs zwykle działają dobrze w scenariuszach, które są bardziej skoncentrowane na określonych obszarach tematów lub które wymagają łatwego wdrażania małych modeli dla lokalnych aplikacji i agentów na urządzeniach.

Scenariusze generowania sztucznej inteligencji

Typowe zastosowania generowania sztucznej inteligencji obejmują:

• Implementowanie agentów sztucznej inteligencji, którzy pomagają użytkownikom ludzkim, dostarczając informacje lub automatyzując zadania.
• Tworzenie nowych dokumentów lub innej zawartości (często jako punkt wyjścia do dalszego iteracyjnego opracowywania)
• Automatyczne tłumaczenie tekstu między językami.
• Podsumowywanie lub wyjaśnianie złożonych dokumentów.