LLM, GPT, RAG… Co znamenají zkratky AI? | AI v podnikání #91

O čem mluví specialisté na umělou inteligenci? Dekódování zkratek AI

Specialisté na AI často používají zkratky k popisu složitých technologií a procesů. Je dobré pochopit, co se za těmito termíny skrývá, abychom mohli vědomě využívat příležitosti, které AI nabízí. Například, když slyšíte „RAG“ nebo „XAI“, možná si nejste jisti, co to znamená. RAG, Retrieval-Augmented Generation, je technologie, která obohacuje generování jazyka o vyhledávání informací, zatímco XAI, Explainable AI, se zaměřuje na transparentnost a srozumitelnost rozhodnutí, která činí systémy AI. Dnes nemusíme vysvětlovat, co je AI, ale zkratky jako tyto vyžadují vysvětlení. Takže začněme jednou z nejrozšířenějších zkratek – obecním názvem technologie za ChatGPT.

LLM (Velký jazykový model)

LLM, neboli Velký jazykový model, je základem pro systémy jako chatboti, kteří mohou generovat text, kód nebo překládat jazyky. Je to umělá inteligence trénovaná k odhadu pravděpodobnosti sekvencí slov, pomocí neuronové sítě s více než 175 miliardami parametrů.

Trénink LLM zahrnuje ukazování příkladů a úpravu vah, aby se snížily chyby. V LLM je každý text reprezentován vektory s mnoha čísly, které určují jeho pozici a vztahy v „jazykovém“ prostoru modelu. Pokračující text znamená sledování cest v tomto prostoru.

Představte si je jako „super čtenáře“ s obrovskými znalostmi a schopností zpracovávat informace a reagovat podobně jako lidé. Mezi populární příklady LLM patří:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), a
• Llama 2 (Meta).

V podnikání může LLM zefektivnit komunikaci a tok informací uvnitř společnosti, například automatickým generováním zpráv, překladem dokumentů a odpovídáním na otázky zaměstnanců. Použití LLM prostřednictvím chatu, specializovaného softwaru nebo API může také podpořit vytváření nových obchodních modelů a strategií analýzou velkého množství dat a identifikací trendů, které byly dříve neviditelné.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je technika, která kombinuje sémantické vyhledávání informací s generováním textu. To umožňuje modelu najít relevantní dokumenty, jako jsou ty z Wikipedie, a poskytuje kontext, který pomáhá generátoru textu produkovat přesnější, bohatší a méně chybové výsledky. RAG lze přizpůsobit a jeho interní znalosti efektivně modifikovat bez nutnosti přeškolení celého modelu, což je nákladné a časově náročné. To je obzvlášť užitečné v situacích, kdy se fakta mohou v průběhu času vyvíjet, což eliminuje potřebu přeškolení pro přístup k nejnovějším informacím.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Všichni známe zkratku GPT, protože se stala součástí názvu nejpopulárnějšího AI chatbota. Ale co přesně to znamená? Generative Pre-trained Transformer, GPT, je model AI, který generuje text podobný textu vytvořenému lidmi tím, že předpovídá další slovo v sekvenci. V procesu učení získává znalosti z miliard stránek textu napsaného lidmi, aby později určil pravděpodobnost dalšího slova.

Modely GPT jsou založeny na architekturách neuronových sítí nazývaných transformátory, které mohou generovat text a odpovídat na otázky konverzačním způsobem. Používají se pro širokou škálu úkolů, včetně:

• překládání jazyků,
• shrnování dokumentů,
• generování obsahu,
• psaní kódu a mnoha dalších úkolů.

Modely GPT lze používat bez dalšího trénování v technice nazývané Zero-shot learning, nebo přizpůsobit konkrétnímu úkolu učením z několika příkladů (Few-shot learning).

NLP (Zpracování přirozeného jazyka)

NLP, neboli Zpracování přirozeného jazyka, je oblast, která se zabývá technikami a technologiemi umožňujícími strojům rozumět a zpracovávat lidský jazyk.

To tvoří základ pro zmíněné LLM, RAG a GPT, což jim umožňuje rozumět slovům, větám a jejich významům. Takže NLP může převádět textová data na užitečné obchodní poznatky. Aplikace NLP mají široké využití, které přesahuje AI asistenty a chatbota, do úkolů jako:

• analýza sentimentu – umožňuje určit, jaké emoce jsou v textu přítomny, například zda je názor vyjádřený na sociálních médiích pozitivní, negativní nebo neutrální,
• shrnování dokumentů – automatické vytváření shrnutí dlouhých textů, což šetří uživatelům čas,
• strojový překlad – umožňuje rychlý a efektivní překlad textů mezi různými jazyky. Například model SeamlessM4T od Meta je schopen překládat text a řeč mezi 100 jazyky.

ML (Strojové učení)

ML, neboli Strojové učení, je základní oblast AI. Je to široké pole, které zahrnuje trénink počítačů, aby se učily z dat, aniž by byly přímo programovány. AI používá data a algoritmy k napodobení způsobu, jakým se lidé učí, a získává zkušenosti v průběhu času.

Termín „strojové učení“ poprvé použil Arthur Samuel v roce 1959 v kontextu svého výzkumu hraní dámy. Technologický pokrok umožnil vznik inovativních produktů založených na ML, jako jsou doporučovací systémy a autonomní vozidla.

Strojové učení je klíčovou součástí datové vědy, která používá statistické metody k předpovídání a rozhodování v mnoha podnicích. Poptávka po datových vědcích roste spolu s expanzí velkých dat. To se obzvlášť týká odborníků schopných identifikovat významné obchodní otázky a analyzovat data. Algoritmy ML jsou vytvářeny pomocí programovacích rámců, jako jsou TensorFlow a PyTorch.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automatizace robotických procesů (RPA)

RPA, neboli Automatizace robotických procesů, je technologie automatizace, kde počítače napodobují lidské akce prováděné v konkrétních programech a aplikacích. RPA je praktická aplikace AI, která přímo ovlivňuje provozní efektivitu. Automatizuje rutinní úkoly, jako je zadávání dat nebo zákaznický servis, což umožňuje firmám soustředit se na strategičtější činnosti.

Hluboké učení (DL)

Hluboké učení (DL) je pokročilá oblast ML, která je založena na neuronových sítích inspirovaných strukturou lidského mozku. Tyto sítě se učí z obrovského množství dat, aby rozpoznávaly vzory a vztahy, a poté používají tyto znalosti k předpovídání a rozhodování. DL umožňuje provádění nejkomplexnějších úkolů, jako je rozpoznávání obrazů, identifikace objektů a klasifikace na fotografiích a videích.

V důsledku toho je DL klíčové pro vývoj technologií, jako jsou:

• předpovídání a optimalizace spotřeby energie,
• řízení autonomních vozidel,
• prevence finančního podvodu detekcí anomálií v transakcích, nebo
• personalizace nabídek a obsahu podle individuálních preferencí uživatelů.

Učení posilováním (RL)

Učení posilováním (RL) je typ strojového učení (ML), ve kterém se model AI učí „sám“ prostřednictvím pokusů a omylů, místo aby byl trénován na připravených datech. Jinými slovy, AI se přizpůsobuje prostřednictvím interakcí s prostředím, přičemž za žádoucí akce dostává odměny a za neefektivní tresty.

Učení posilováním je užitečné v úkolech, kde přesně víme, jakého výsledku chceme dosáhnout, ale optimální cesta k jeho dosažení je neznámá nebo příliš obtížná na naprogramování. Například trénink robotů k navigaci v složitých prostředích.

Generativní adversariální sítě (GANs)

Generativní adversariální sítě (GANs) jsou systém složený ze dvou konkurenčních neuronových sítí:

• Generátor, který vytváří nová data, jako jsou obrázky nebo text,
• Diskriminátor, který se snaží rozlišit skutečná data od generovaných dat.

Tato soutěž motivuje obě sítě k zlepšení, což vede k stále realističtějším a kreativnějším výsledkům.

Vysvětlitelná AI (XAI)

Vysvětlitelná AI (XAI) je poněkud méně známá, ale velmi důležitá zkratka v oblasti umělé inteligence. Je to přístup k AI, který se zaměřuje na poskytování jasných a srozumitelných vysvětlení pro akce nebo rozhodnutí, která činí systémy AI. XAI je klíčové pro odpovědný vývoj AI: transparentnost, dodržování právních předpisů, bezpečnost a podpora inovací.

Zkratky AI. Shrnutí

Zkratky AI jako LLM, RAG, GPT a XAI představují pokročilé technologie, které mění způsob, jakým podniky fungují. Od automatizace procesů po lepší porozumění potřebám zákazníků – AI otevírá nové možnosti. Znalost těchto termínů je klíčová pro orientaci v oblasti umělé inteligence a využívání jejího potenciálu ve vašem podnikání. Znalost těchto technologií umožňuje nejen optimalizaci stávajících procesů, ale také prozkoumání nových oblastí pro inovace a růst.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včelích dělnic na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.