Mindig nagy örömmel osztom meg tudásom és tapasztalataim azokkal, akik érdeklődnek a felhő technológia iránt. 2023-ban meghívást kaptam a Gerilla Karrier Podcast egyik felvételére, hogy osszam meg tapasztalataimat az alábbi témákban:
Mi a felhő technológia?
Mi köze az Amazonnak a felhőkhöz?
Hogyan hozza el a Cloud a jövőt? – aki kimarad, lemarad?
Mit és hogyan tanulj, ha érdekel a felhő?
5 tipikus felhő munkakör
Miért éri meg ebbe az irányba képezni magad?
Mennyit keres egy felhő szakember?
Hogy kapcsolódik a Mesterséges Intelligencia a Cloud-hoz?
Örömmel és lelkesen fogadtam el a meghívást, ahol Andrással egy nagyon jó kedélyű és kellemes beszélgetést folytattunk.
Barát Andárssal, már évek óta ápolunk nagyon jó kapcsolatot mind a magánéletben, mind a szakmai életben. Ez nem csak annak köszönhető, hogy én vagyok a Mentor Klub egyik mentora, hanem annak is, hogy hasonló a személyiségünk és az érdeklődési körünk.
A Mentor Klub egy olyan közösség, ahol a tagok soft- és hard skilleket egyaránt tanulhatnak, ráadásul otthonról vagy akár külföldről is. Rengeteg oktatóanyag érhető el itt, amelyek mind azon céllal készültek, hogy bárki sikeresen kezdjen új karrierbe, vagy erősítse meg pozícióját az álláspiacon. Személyes tapasztalatom szerint, aki itt tag, már egy lépéssel közelebb jár a sikeres és felfelé ívelő karrierhez.
A podcast epizódot itt tekinthetitek meg:
Aki szeretne még hasonló érdekes, naprakész és aktuális témákat. hallgatni, annak javaslom, hogy kövesse a Gerilla Mentor Klub YouTube csatornáját, ahol megtalálja az összes Podcast epizódot. Higgyétek el, nem fogtok unatkozni, és már ezekből a kötetlen, mégis tematikus beszélgetésekből is rengeteget lehet tanulni.
És figyeljetek, mert lehet, hogy hamarosan újra találkozhattok velem egy hasonló beszélgetésben. 🙂
Egyre többet tudunk már a mesterséges intelligenciáról (AI), de ennek a területnek sok összetevője, illetve alágazata van. Ilyen a gépi tanulásról (Machine Learning) is, amely talán hallomásból ismerős lehet. Így felmerül a kérdés, hogy pontosan mi a különbség közöttük, és hogyan kapcsolódnak össze? Ebben a cikkben szeretném tisztázni ezt a viszonyt, és bemutatom, hogyan működik együtt ez a két technológia.
Mi is az a mesterséges intelligencia (AI)?
A mesterséges intelligencia kifejezés olyan rendszerekre vagy gépekre utal, amelyek képesek „intelligens” viselkedést mutatni, ahogy ezt korábban már olvashattátok. Ez magában foglalja a különféle feladatok végrehajtását, amelyek jellemzően emberi intelligenciát igényelnének. Például a döntéshozatal, a problémamegoldás, a beszéd- és képfelismerés, vagy akár a természetes nyelv megértése. Az AI célja olyan algoritmusok és rendszerek létrehozása, amelyek képesek tanulni és alkalmazkodni a környezetükhöz, így hatékonyabbá téve a gépeket különböző feladatok végrehajtásában.
Mi az a gépi tanulás (ML)?
A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb alágazata, amely a minták és adatok alapján történő automatikus tanulási folyamatra összpontosít. Míg a mesterséges intelligencia általános célja az emberi intelligencia modellezése, a gépi tanulás konkrétan arra összpontosít, hogy a számítógépek hogyan tudnak anélkül tanulni, hogy explicit módon (programozók által) programoznánk őket.
A gépi tanulás során a rendszerek adatokat kapnak, elemzik azokat, és ezek alapján meghozzák a megfelelő döntéseket vagy előrejelzéseket. Az ilyen rendszerek egyik legnagyobb előnye, hogy a tapasztalatokból képesek javítani teljesítményüket.
Hogyan kapcsolódik össze az AI és a gépi tanulás?
A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb hajtóereje. Az AI rendszerek az ML algoritmusokat használják annak érdekében, hogy képesek legyenek tanulni és fejlődni az idő során. A gépi tanulás biztosítja az AI számára azt a rugalmasságot, amely lehetővé teszi, hogy az adatok alapján javuljon, és új megoldásokat találjon ki.
Az AI rendszerek gépi tanulási modellek révén képesek felismerni a mintákat az adatokban, és azokat alkalmazni különböző problémák megoldására. Például az önvezető autók AI rendszerei ML modelleken keresztül képesek felismerni az úton lévő objektumokat, és megfelelő döntéseket hozni a vezetés során. Ezen felismerésre kifejezetten fejlesztenek AI modelleket is.
Gépi tanulás típusai
A gépi tanulásnak három fő típusa van:
Felügyelt tanulás (Supervised Learning): Ebben a módszerben a rendszer „felcímkézett” adatokat kap, azaz az adatpontokhoz társítva van a helyes válasz. A gépi tanulás célja, hogy megtanulja, hogyan kapcsolódnak ezek az adatok a kimenetekhez, hogy később ismeretlen adatokra is alkalmazni tudja a megtanult mintákat.
Felhügyelet nélküli tanulás (Unsupervised Learning): Itt nincsenek felcímkézve az adatok, és a gép feladata az, hogy magától találjon mintákat vagy struktúrákat az adatokban. Ezt gyakran használják például klaszterezésre vagy dimenziócsökkentésre.
Megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning): Ez egy olyan tanulási folyamat, ahol a rendszer egy környezettel lép kölcsönhatásba, és jutalmazzák vagy büntetik a különböző cselekedetei alapján. A cél az, hogy a rendszer megtanulja, melyik cselekvések vezetnek a legjobb eredményekhez.
AI és ML gyakorlati alkalmazásai
A mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást ma már számos területen használják, például:
Kép- és hangfelismerés: AI rendszerek felismerhetik az embereket, tárgyakat, hangokat képekből vagy videókból.
Természetes nyelvfeldolgozás (NLP): Olyan alkalmazások, mint a Google Translate vagy a chatbotok, gépi tanulási modelleket használnak a nyelvi adat feldolgozására és megértésére.
Önvezető autók: A gépi tanulás segíti az önvezető rendszereket abban, hogy biztonságosan navigáljanak az úton.
Ha te is szeretnéd kipróbálni a gépi tanulást, játékos módon, akkor a Teachable Machine neked való. 🙂
Természetesen a felhőben is elérhetők a gépi tanuláshoz kapcsolódó szolgáltatások. Néhány példa ezekből:
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás szoros kapcsolatban áll egymással. Az AI az az összefoglaló megnevezés (technológia), amely magába foglalja a gépi tanulást is, mint az egyik legfontosabb technikát a gépek intelligenssé tételére. A gépi tanulás azon képessége, hogy tapasztalatok alapján tanuljon és fejlődjön, az AI egyik legnagyobb ereje, és ez az, ami miatt egyre szélesebb körben alkalmazzák ezt a technológiát.
Ma egy gépi tanulást bemutató játékot hoztam nektek. Felfedezzük a Google által fejlesztett Teachable Machine megoldást.
Teachable Machine
A Teachable Machine egy könnyen használható webes eszköz, amely lehetővé teszi bárki számára, hogy gépi tanulási modelleket hozzon létre anélkül, hogy mélyebb technikai ismeretekre lenne szükség. Az eszközt a Google fejlesztette ki, és célja, hogy a gépi tanulást hozzáférhetővé tegye mindenki számára, beleértve a tanárokat, diákokat, művészeket és fejlesztőket is. Ez az ingyenes eszköz kiváló játszótér felnőtteknek, gyerekeknek és mindenki számára, aki érdeklődik az AI és a gépi tanulás iránt.
Főbb jellemzők
Egyszerű használat: A felhasználók könnyedén feltölthetnek képeket, hangokat vagy pózokat, amelyeket a modell tanítására használnak.
Valós idejű tanítás: A modellek valós időben tanulnak, így azonnal láthatóak az eredmények.
Exportálás és integráció: A létrehozott modellek könnyen exportálhatók és integrálhatók más alkalmazásokba vagy weboldalakba.
Hogyan működik?
Adatok gyűjtése: A felhasználók különböző kategóriákhoz tartozó adatokat gyűjtenek, például: képeket, hangokat vagy pózokat.
Modell tanítása: Az adatok feltöltése után a Teachable Machine megtanítja a modellt ezek alapján.
Tesztelés és finomhangolás: A felhasználók valós időben tesztelhetik a modellt, és szükség esetén további adatokat adhatnak hozzá a pontosság növelése érdekében.
Exportálás: A kész modell exportálható különböző formátumokban, például TensorFlow.js, TensorFlow Lite vagy Coral formátumban.
Felhasználási területek
Oktatás: Tanárok és diákok használhatják a gépi tanulás alapjainak megismerésére.
Művészet: Művészek interaktív műalkotásokat hozhatnak létre gépi tanulási modellek segítségével.
Fejlesztés: Fejlesztők gyorsan és egyszerűen integrálhatják a gépi tanulási modelleket alkalmazásaikba.
A Teachable Machine tehát egy sokoldalú és könnyen használható eszköz, amely lehetővé teszi a gépi tanulás széles körű alkalmazását különböző területeken.
Tanítsunk valamit
Ebben a projektben a Teachable Machine ML megoldással készítünk egy képfelismerő rendszert a „Kő-Papír-Olló” játékhoz. A projekt során a következő lépéseket fogjuk követni:
Adatgyűjtés: Képek gyűjtése a „Kő”, „Papír” és „Olló” kézmozdulatokról.
Modell betanítása: A képek felhasználásával egy gépi tanulási modell betanítása a Teachable Machine segítségével.
Tesztelés: A modell tesztelése valós időben, kézmozdulatok mutatása a kamera előtt.
Finomhangolás: Szükség esetén további adatok hozzáadása a pontosság növelése érdekében.
Ez a projekt remek lehetőséget nyújt arra, hogy megismerkedjünk a gépi tanulás alapjaival és a Teachable Machine használatával.
Ha te is szeretnéd kipróbálni, akkor megtalálod a példában használt képeket a GitHub-on. (itt megtalálod a „Kő-Papír-Olló” játék szabályait is.)
Ugye milyen izgalmas és mégis milyen egyszerű? Próbáld ki Te is. Találj új és kreatív felhasználási területeket és oszd meg velem. 🙂
Amikor a mesterséges intelligenciával szeretnénk kapcsolatot létesíteni, akkor általában írásban tesszük ezt (akkor is ha beszédfelismerőn keresztül szólítjuk meg). Ahogy az emberi kommunikációban, úgy az AI-nál is fontos, hogy a lehető leghatékonyabban adjuk át gondolatainkat. Hiszen csak ekkor kaphatjuk meg a jó választ a kérdéseinkre. Ebben segít nekünk a “prompt engineering”, amely rövid idő alatt, szinte egy önálló tudománnyá nőtte ki magát. Ennek alapjaival ismerkedünk meg ma. Röviden, a teljesség igénye nélkül. Csakis a legfontosabb tudnivalókkal.
Sokan hangosan felnevetnek, amikor a prompt engineering fontosságát hangsúlyozzuk. Ők azok, akik lebecsülik ezt a kritikus elemét az AI világnak. Ez a cikk nekik is szól.
Mi az a prompt engineering?
A prompt engineering az a folyamat, amellyel a felhasználók megfelelő utasításokat (promptokat) adnak az AI modelleknek a kívánt eredmények elérése érdekében.
A prompt egy kérdés, feladat vagy utasítás, amellyel az AI modellt irányítjuk. A pontos és megfelelő promptok kulcsfontosságúak a helyes válaszok és a hatékony felhasználás szempontjából.
Miért kritikus a jelentősége?
AI teljesítmény
A jól megírt prompt jelentősen javítja az AI teljesítményét, lehetővé téve pontosabb és relevánsabb válaszokat.
Felhasználói irányítás
A promptok segítségével irányíthatjuk az AI-t, hogy az az elvárt módon válaszoljon, vagy az adott probléma megoldására összpontosítson.
Példa
Egy egyszerű kérdés esetén, például: „Mi a mai időjárás?” pontos választ kaphatunk, míg egy bonyolultabb feladatnál, például: „Írj egy blogbejegyzést a fenntarthatóságról,” sokkal több irányításra és részletezésre van szükség a megfelelő eredményhez.
Hogyan kapcsolódik az AI modellekhez?
Az olyan modellek, mint a ChatGPT, Llama, Gemini mind promptokkal működnek. Az AI modellek megértik és feldolgozzák a promptokat, hogy válaszokat generáljanak. A prompt engineering fejlődése párhuzamos az AI modellek növekvő komplexitásával, mivel a jobb promptok összetettebb és relevánsabb válaszokat eredményeznek.
Ez a terület 2 éve alatt nagyobbat nőtt, mint a legtöbb technológiai újdonság ebben az évszázadban.
A prompt típusai
Nyílt végű promptok: Olyan kérdések, vagy utasítások, amelyek többféle választ engednek meg (pl. „Mondj valamit a környezetvédelemről”).
Zárt végű promptok: Olyan kérdések, amelyek konkrét választ várnak (pl. „Mi Magyarország fővárosa?”).
Folyamat alapú promptok: Olyan promptok, amelyek lépésről lépésre adnak utasításokat (pl. „Írj egy receptet a csokoládétortához”).
Kreatív promptok: Olyan promptok, amelyek művészi vagy kreatív eredményt céloznak meg (pl. „Írj egy rövid locsoló verset”).
Az egyes típusokat mikor alkalmazzuk?
Nyílt végű promptok: Amikor a kreativitásra vagy mélyebb gondolkodásra van szükség. Például, ha új ötleteket vagy hosszabb magyarázatot várunk az AI-tól.
Zárt végű promptok: Amikor egyértelmű, konkrét információt keresünk.
Folyamat alapú promptok: Amikor több lépésből álló feladatot kell végrehajtani, például egy kód írása, vagy összetett műveletek végrehajtása.
Kreatív promptok: Amikor művészi, vizuális vagy kreatív tartalmat szeretnénk generálni.
Példák az alkalmazásukra
Nyílt végű prompt példa: „Mesélj a mesterséges intelligencia fejlődéséről az utóbbi évtizedben.”
Zárt végű prompt példa: „Mikor kezdődött az első ipari forradalom?”
Folyamat alapú prompt példa: „Írd le lépésről lépésre, hogyan készíthető egy AI chatbot Python-ban.”
Kreatív prompt példa: „Írj egy történetet egy szomorú kutyáról, aki megtalálja a gazdáját.”
Prompt engineering technikák
A prompt engineering technikák fontos szerepet játszanak abban, hogy hogyan használjuk fel az AI modelleket, különösen a különböző kontextusokban és feladatok megoldására. Itt találod a legfontosabb technikákat, amelyek különböző típusú feladatok esetén alkalmazhatók:
1. Zero-shot
Leírás: A zero-shot technikával egy modellt úgy kérdezünk meg, hogy nem adunk példát arra, hogyan kellene válaszolnia, vagyis a modell nem kap előzetes kontextust.
Példa: „Írj egy összefoglalót a mesterséges intelligenciáról.” Ebben az esetben a modellnek magától kell értelmeznie a kérést és a megfelelő választ generálnia, anélkül, hogy bármilyen mintát mutatnánk.
2. One-shot
Leírás: A one-shot technika egy példát ad a modellnek, hogy megmutassa, milyen típusú választ várunk el.
Példa: „Írj egy viccet. Példa: Miért ment át a csirke az úton? Hogy átérjen a másik oldalra.” A modell az itt adott példát alapul véve fog hasonló stílusú válaszokat generálni.
3. Few-shot
Leírás: A few-shot technikával több példát adunk a modellnek, hogy jobban megértse a feladatot és a várható választ.
Példa: „Írj egy viccet. Példa 1: Miért ment át a csirke az úton? Hogy átérjen a másik oldalra. Példa 2: Miért van a malac boldog? Mert megtalálta a sárban a játszóterét.” Több példa alapján a modell már jobban fel tudja mérni, hogy milyen stílusban és kontextusban kell választ adnia.
4. Chain-of-Thought Prompting
Leírás: A „Chain-of-Thought (CoT)” technika során lépésről lépésre haladunk, megadva a modellnek, hogy hogyan gondolkozzon végig a probléma megoldásán. Ez hasznos összetett feladatoknál, amikor több logikai lépés szükséges a helyes válasz eléréséhez.
Példa: „Adj számot a következő összeadásra: 12 + 45. Gondolkozz végig a folyamaton: Először adjuk össze az egyes helyiértéket (2+5), majd a tízes helyiértéket (1+4), végül adjuk össze az eredményeket. Válasz: 57.” Ez segít a modellnek átgondolni a lépéseket a pontosabb válasz érdekében.
5. Self-consistency Prompting
Leírás: Ebben a technikában a modell több megközelítést próbál a feladat megoldására, majd kiválasztja a leggyakoribb eredményt vagy a leglogikusabb következtetést.
Példa: Ha a feladat az, hogy „Mi a legjobb módja a mesterséges intelligencia használatának a marketingben?” a modell többféle válaszopciót generálhat, majd a legmegfelelőbbet kiválasztja a válaszadáshoz.
6. Instruction-based Prompting
Leírás: Az instruction-based prompting során a modell pontos instrukciókat kap, hogyan hajtson végre egy adott feladatot.
Példa: „Írj egy 200 szavas bekezdést arról, hogy miért fontos a fenntarthatóság a modern városokban, és használj legalább három konkrét példát.” Itt az instrukciók egyértelműen irányítják a modellt a válasz formátumára és tartalmára vonatkozóan.
7. Meta Prompting
Leírás: Ez a technika olyan promptra épül, amely arra irányul, hogy a modell maga dolgozza ki a saját promptját vagy egy feladat pontosabb megértését. Meta szinten irányítja a modellt a promptok javítására.
Példa: „Hogyan kérdezzek úgy, hogy pontosabb választ kapjak az AI modelltől?” A modell válaszolhat olyan javaslatokkal, hogy részletezd a kontextust vagy adj meg specifikus célokat.
8. Generate Knowledge Prompting
Leírás: Ebben a technikában a modellt arra kérjük, hogy generáljon új tudást egy adott témával kapcsolatban, amit később felhasználhatunk a feladat megoldására.
Példa: „Írj egy összefoglalót az AI modellek legújabb fejlesztéseiről, majd használd ezt a tudást egy dolgozat megírására a jövőbeli AI trendekről.”
9. Prompt Chaining
Leírás: Ebben a technikában több promptra építünk egymás után, ahol az egyes lépések eredményei a következő prompt alapjául szolgálnak.
Példa: „Adj nekem öt témaötletet a klímaváltozás blogbejegyzéséhez.” Majd a következő prompt: „Fejtsd ki részletesen az egyik kiválasztott témát.”
10. Tree of Thoughts
Leírás: A „Tree of Thoughts” technika arra ösztönzi a modellt, hogy több különböző gondolatvonalat is végiggondoljon, és az egyes vonalakból következtetéseket vonjon le.
Példa: „Milyen lépéseket tehetnénk az éghajlatváltozás megfékezésére? Sorolj fel több lehetőséget, és értékeld mindegyiknek az előnyeit és hátrányait.”
11. Retrieval Augmented Generation (RAG)
Leírás: A RAG technika során a modell külső adatforrásokat is használ, hogy az adott feladatra pontos és naprakész válaszokat generáljon. Külső adatforrás általában egy vektor adatbázis vagy internetes forrás.
Példa: „Keress információkat az interneten az aktuális gazdasági helyzetről Magyarországon, majd írd le, hogy ez hogyan befolyásolja a vállalkozásokat.”
12. Automatic Reasoning and Tool-use
Leírás: A modell logikai érveléseket és eszközhasználatot kombinál a feladatok megoldására, ahol külső eszközökhöz is fordulhat a válasz generálásához.
Példa: „Számítsd ki a megadott adatokat, és generálj egy táblázatot a Python kód segítségével.”
13. Automatic Prompt Engineer
Leírás: Ebben a technikában a modell automatikusan generálja a leghatékonyabb promptra vonatkozó javaslatokat az adott feladathoz.
Példa: „Írj egy promptot, amely a lehető legjobb eredményt hozza egy AI chatbot készítéséhez.”
14. Active-Prompt
Leírás: Az Active-Prompt módszer interaktív módon irányítja a felhasználót, hogy hogyan adjon egyre pontosabb promptokat a modellnek, valós időben javítva a válaszokat.
Példa: „Milyen további kérdéseid vannak, hogy pontos választ tudj adni?” – a felhasználó kérdése után a modell további kérdéseket tesz fel a pontosítás érdekében.
15. Directional Stimulus Prompting
Leírás: Olyan promptra épül, amely irányított ingereket ad a modellnek, hogy specifikus reakciókat váltson ki.
Példa: „Adj pozitív kritikát erről a szövegről,” vagy „Írj egy barátságos, támogató üzenetet.”
16. Program-Aided Language Models (PALM)
Leírás: Ez a technika programok segítségét veszi igénybe az AI modellek számára, hogy még összetettebb feladatokat is megoldjanak.
Példa: „Írj egy Python kódot, amely kiszámolja a Fibonacci sorozat első 10 elemét, és értékeld ki a kódot.”
17. ReAct
Leírás: A ReAct technika a gondolkodás és a cselekvés együttes használatát jelenti, ahol a modell nemcsak válaszol, hanem akciókat is végrehajt egy probléma megoldására.
Példa: „Írj egy cikket az AI jövőjéről, majd generálj egy listát a releváns hivatkozásokról.”
18. Reflexion
Leírás: Reflexió során a modell visszatekint a korábbi válaszaira, hogy értékelje, szükség van-e további javításokra vagy módosításokra.
Példa: „Értékeld ki a korábbi válaszodat, és mondd el, hogyan lehetne javítani a részleteken.”
19. Multimodal Chain-of-Thought (CoT)
Leírás: A „Multimodal CoT” technika többféle adatforrást és modalitást kombinál, például szöveget és képeket is felhasználva a gondolatmenet kialakításához.
Példa: „Elemzed ezt a képet, és adj egy leírást, majd magyarázd el, hogyan kapcsolódik a megadott szöveghez.”
20. Graph Prompting
Leírás: Ez a technika gráfokat használ a tudás és a kapcsolatok vizualizálásához, segítve a modell gondolkodását és döntéshozatalát.
Példa: „Generálj egy gráfot, amely ábrázolja a mesterséges intelligencia fejlődését és a főbb mérföldköveket az idővonal mentén.”
Ezek a technikák segítenek abban, hogy különböző helyzetekben a lehető legjobb eredményeket érjük el az AI modellektől, attól függően, hogy mennyire összetett a feladat vagy milyen mértékű iránymutatásra van szükség.
A hatékonyság szabályai
A hatékony prompt engineering során számos alapvető szabályt érdemes követni annak érdekében, hogy a modell a lehető legjobb választ adja. Tehát nem elég a megfelelő technika megtalálása, jól is kell kérdeznünk.
A válaszok készen vannak, csak jól kell kérdezni. (Én, a Robot)
Itt vannak a legfontosabb alapelvek:
1. Legyél konkrét és egyértelmű
A prompt legyen minél világosabb és egyértelműbb, hogy a modell pontosan megértse a feladatot. A homályos, általános kérések nem mindig vezetnek releváns válaszokhoz.
Példa: Ne csak azt kérdezd: „Mesélj a technológiáról.” Inkább kérdezd: „Magyarázd el röviden, hogyan működik a mesterséges intelligencia a képfelismerésben.”
2. Kerüld a többértelműséget
Ha többértelmű a kérdés vagy a kérés, a modell több lehetséges válasz közül választhat, ami nem mindig a legmegfelelőbb.
Példa: Ha az a kérésed, hogy „Írj egy történetet,” adj meg témát, karaktereket vagy stílust is, például: „Írj egy vicces történetet egy robotról, aki megpróbál emberré válni.”
3. Adj kontextust
Az AI modellek jobban teljesítenek, ha megfelelő kontextust kapnak. Tedd egyértelművé a kérdés vagy kérés hátterét, ha szükséges.
Példa: Ahelyett, hogy csak azt kérdeznéd: „Mi az AI?”, pontosíthatod: „Írj egy rövid összefoglalót az AI-ról, ami kezdőknek is érthető.”
4. Használj példákat (one-shot vagy few-shot)
Ha egy bonyolultabb feladatot kell megoldani, adj példákat, hogy a modell tudja, milyen válaszokat vársz el.
Példa: „Írj egy kérdést és választ AI modellek felhasználásával. Példa: Mi az a ChatGPT? Válasz: Egy mesterséges intelligencia alapú chatbot modell, amely szöveges válaszokat generál.”
5. Legyél rövid, de informatív
A túl hosszú promptok ronthatják a modell teljesítményét, mert nehézséget okozhat a fontos információk kiszűrése. Az informatív, mégis tömör promptok hatékonyabbak.
Példa: „Magyarázd el a blockchain működését 100 szóban.” Ahelyett, hogy hosszan kifejtenéd, tömören fogalmazd meg a kérésed.
6. Légy türelmes a komplex feladatokkal
Összetett feladatoknál a promptokat lépésekre lehet bontani (Chain-of-Thought), hogy a modell jobban átlássa a feladatot.
Példa: „Először magyarázd el, mi az AI, majd adj példát arra, hogyan használható az orvostudományban.”
7. Használj negatív példákat is, ha szükséges
Ha el akarod kerülni, hogy a modell egy bizonyos irányba menjen, mondj példát arra is, hogy mit ne tegyen.
Példa: „Írj egy történetet, amely NEM tartalmaz erőszakos elemeket.”
8. Tegyél fel következő kérdéseket
A kérdésfeltevések láncolata segíthet a modellnek fokozatosan építeni a válaszait. Egy első válasz alapján további kérdéseket tehetsz fel a mélyebb megértéshez.
Példa: Miután megkaptad az első választ arra, hogy „Mi az AI?”, tovább kérdezhetsz: „Hogyan működik egy neurális hálózat?”
9. Használj logikai utasításokat
Ha van egy konkrét logikai lépés, amit követni szeretnél, használd ezt utasításként, hogy a modell helyesen gondolkodjon.
Példa: „Sorolj fel három lépést, amellyel megoldható az éghajlatváltozás, és magyarázd el mindegyik hatását.”
10. Teszteld a promptokat iteratív módon
Gyakran nem a legelső prompt hozza a legjobb eredményt, ezért fontos tesztelni és finomítani a kérdéseket. Ha nem megfelelő a válasz, próbáld meg módosítani a promptot a világosabb megfogalmazás érdekében.
Példa: Ha a válasz túl általános, finomíthatod a kérdést: „Magyarázd el az AI-t a kereskedelmi felhasználás szempontjából, különös tekintettel a kiskereskedelemre.”
Ezek a szabályok segíthetnek a hatékony prompt engineering-ben, hogy pontosabb, relevánsabb és használhatóbb eredményeket kapj a modellektől. Ha ezek alapján építed fel a promptokat, jobban kihasználhatod az AI lehetőségeit.
Ahogy mindenben, a prompt engineering világában is igaz a mondás:
Gyakorlat teszi a mestert
Tehát, arra bíztatlak, hogy amikor legközelebb beszélgetsz egy AI modellel, próbáld ki az ebben a cikkben leírtakat és meglátod a válaszok minősége is hatalmasat növekszik.
A mesterséges intelligencia (AI) gyors ütemben fejlődik, és számos területen jelentős áttöréseket ér el. Mint tudjátok, én erre pozitívan gondolok és szeretném nektek mindig ennek a világnak a fényes oldalát megmutatni. Ma sem lesz ez másképp.
Ebben a cikkben áttekintjük a legfontosabb AI modelleket, amelyek a különböző alkalmazási területeken kiemelkednek. Mindegyik modell rövid leírást kap, beleértve annak alkalmazási területét, erősségeit, fejlesztőit, elérhetőségét és néhány példát a felhasználási lehetőségekről.
Mi is az az AI modell?
Az AI (mesterséges intelligencia) modell egy olyan számítógépes rendszer vagy algoritmus, amelyet nagy mennyiségű adat alapján képeznek ki (tanítanak meg), hogy automatikusan felismerjen mintákat, tanuljon, döntéseket hozzon és végrehajtson feladatokat anélkül, hogy konkrét programozott utasításokat követne.
Tehát nem csupán „if-else” utasítások sorozata, hanem eseményekre adott valódi válaszok és reakciók.
Egy AI modell általában három alapvető lépésen megy keresztül:
Tanulás: A modell a nagy mennyiségű bemeneti adatot elemzi és megtanulja a közöttük lévő összefüggéseket. Ezt a folyamatot „tréningnek” nevezik.
Általánosítás: A tanulás során megszerzett tudás alapján a modell képes új, eddig nem látott adatokra alkalmazni az általa megértett szabályokat és összefüggéseket.
Predikció vagy döntéshozatal: Az új adatok alapján a modell előrejelzéseket készít vagy döntéseket hoz, amelyeket gyakran különféle alkalmazásokban, például képfelismerésben, természetes nyelv feldolgozásában vagy robotikában használnak.
Az AI modellek lehetnek különböző típusúak, például felügyelt tanulási modellek (ahol az adatokhoz megfelelő címkék tartoznak), felügyelet nélküli tanulási modellek (ahol a modell maga keres mintákat az adatokban), vagy megerősítéses tanulási modellek (ahol a modell folyamatos visszajelzést kap a döntéseiről).
Mint látjuk a tanítás (tréning) egy kritikus fázis és igen, sok esetben előfordulhat a félretanítás. Ez az egyik legnagyobb nehézsége és kockázata is ennek a világnak.
Mesterséges intelligencia (AI) modellek
Most térjünk rá a modellekre. Ezek közül lesznek olyanok, amelyeket mindenki ismer, és tudja mire is alkalmas, de biztos vagyok benne, hogy lesznek kevésbé ismert, mégis érdekes modellek.
Mindegyik modellre igaz, hogy alapvetően ingyenesen kipróbálhatjuk, de ahhoz hogy a valódi képességeit kiaknázzuk, ahhoz bizonyos összeget kell fizetnünk a használatért ( havidíj, vagy program hívások száma alapján)
1. Természetes nyelv feldolgozás (NLP)
GPT-4
Mire alkalmazható?: Szöveggenerálás, fordítás, chatbotok, szöveges összefoglalók készítése.
Erőssége: Rendkívül pontos szöveggenerálás, széleskörű alkalmazási lehetőségek.
Új előadók és zenék felfedezése a felhasználói adatok alapján.
Suno AI
Mire alkalmazható?: Suno AI elsődlegesen két területen működik: zenegenerálás és beszédgenerálás. A felhasználók egyszerű utasítások alapján hozhatnak létre zenei darabokat, valamint természetes hangzású szövegből beszédet (text-to-speech).
Erőssége: Képes gyorsan és magas minőségű zenei vagy hangfelvételeket generálni természetes nyelvi parancsok alapján. Támogatja a felhasználók zenei alkotásainak személyre szabását, és kiváló a beszédgenerálásban.
Zenei ötletek generálása producereknek és zenészeknek különféle stílusokban.
Szövegből beszéd generálása reklámok, narrációk vagy virtuális asszisztensek számára.
Interaktív hangos alkalmazások fejlesztése természetes beszédhanggal.
A Suno AI egyre nagyobb figyelmet kap, mivel különösen hasznos lehet zenészeknek, producereknek, valamint tartalomkészítőknek, akik hangos alkalmazásokat vagy beszédszintetizálást igényelnek. Ha további részleteket szeretnél, jelezd nyugodtan!
Ez az a lista, amit érdemes ismerni 2024-ben. Természetesen a fenti lista, egy kivonat, a teljesség igénye nélkül. Folyamatosan bővül napól-napra, hiszen ahogy növekszik egyre több és több speciális területre alkalmazható modell jelenik meg.
Érdemes megkeresni azt a területet, amely érdekel Téged, mert egy új, ismeretlen és izgalmas világ vár ott Rád. 🙂
A mesterséges intelligencia (AI) egyre inkább az életünk részévé válik, átalakítva mindazt, amit csinálunk, és ahogyan dolgozunk. De mi áll az AI mögött? Ennek megértéséhez esszenciális a technológia alapvető építőköveinek ismerete. Ez a cikk bemutatja az AI alapjait, hogy jobban megérthessük, hogyan működik és hogyan formálja át a világunkat.
Adatok: Az AI Tápláléka
Minden AI rendszer az adatokra épül. Az adatok lehetnek strukturálatlanok, mint például a szöveg és a képek, vagy strukturáltak, mint a táblázatokban tárolt információk. Az AI modellek tanításához nagy mennyiségű adatra van szükség, hogy a gépek képesek legyenek felismerni a mintákat és megtanulni a feladatokat.
Algoritmusok: Az AI Szíve
Az algoritmusok a szabályok és utasítások sorozatai, amelyek megmondják az AI-nak, hogyan dolgozza fel az adatokat és hogyan hozzon döntéseket. Az AI területén számos algoritmustípus létezik, beleértve a gépi tanulást, a mélytanulást, a neurális hálózatokat, és sok más, speciálisabb algoritmust.
Gépi Tanulás: Az AI Tanulási Folyamata
A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy adatokból tanuljanak, anélkül, hogy explicit programozásra lenne szükség. Ez magában foglalja a felügyelt tanulást, ahol az AI modelleket adatpontokkal és azok címkéivel tanítják, és a felügyelet nélküli tanulást, ahol az AI mintákat és összefüggéseket keres az adatokban címkék nélkül.
Neurális Hálózatok: Az AI Agya
A neurális hálózatok az emberi agy működését utánozzák, rétegek és csomópontok hálózatával, amelyek képesek bonyolult feladatok elvégzésére. A mélytanulás, egy speciális neurális hálózati technika, különösen hatékony kép- és hangfelismerés, valamint nyelvi feldolgozás terén.
Felhasználási területek: Az AI alkalmazásai
Az AI alkalmazásai széles körűek, az ipartól az egészségügyön át az oktatásig és a szórakoztatásig. Jelenleg az AI segít az autók önvezetésében, a betegségek diagnosztizálásában, a pénzügyi tranzakciók elemzésében, a vásárlói szolgáltatások automatizálásában, és még sok másban.
Az AI építőköveinek megértése kulcsfontosságú ahhoz, hogy teljes mértékben fel tudjuk mérni a technológia által kínált lehetőségeket és kihívásokat. Ahogy tovább haladunk az AI fejlődésének útján, fontos, hogy informáltak maradjunk és felelősségteljesen integráljuk ezeket a technológiákat a társadalom szövetébe.
