#5 - Jak działa CzatGPT i duże modele językowe?
Duże modele językowe (LLM) szturmem zdobywają świat technologii i biznesu, ale czy naprawdę rozumiesz, jak działają i jak możesz je wykorzystać? W tym odcinku odkrywamy sekrety AI, które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki prowadzisz firmę. 🔹 Czym różnią się duże modele językowe od tradycyjnych narzędzi do analizy tekstu?🔹 Jak AI "rozumie" kontekst i dlaczego to ma znaczenie dla Twojego biznesu?🔹 Czym są halucynacje modeli i jak unikać błędów AI?🔹 Jak skutecznie wdrażać AI w firmie, by zwiększać efektywność i oszczędzać czas?🔹 Najlepsze praktyki w pracy z AI – jak zadawać pytania, by otrzymywać wartościowe odpowiedzi? 🚀 Zastanawiasz się, jak AI może pomóc w Twoim biznesie?Dowiedz się, jak nowoczesne technologie mogą usprawnić obsługę klienta, analizę danych, tworzenie raportów czy personalizację marketingu. Dzielimy się praktycznymi wskazówkami, które pozwolą Ci mądrze i świadomie korzystać z modeli językowych, by realnie zwiększać efektywność pracy. 📢 Nie pozwól, by AI była tylko modnym hasłem – wykorzystaj ją strategicznie!🎧 Włącz odcinek i dowiedz się, jak AI może pracować na sukces Twojego biznesu!
No i to było bardzo niepraktyczne, bardzo trudne i te wyniki były dosyć kiepskie. No i potem, a słuchaj Kuba, w roku 2017 i 2018 wyszła nowa technologia, która nazywała się Transformery. No i Transformery absolutnie zrewolucjonizowały cały rynek i to właśnie na bazie tej technologii powstały wielkie modele językowe, powstał CzatGPT i cała reszta. No i rozwiązaniem, albo raczej problemem, który tę technologię rozwiązywała właśnie był ten kontekst. Czyli one nie ograniczały się już na przykład tylko i wyłącznie do 100 czy 200 słów do tyłu, tylko były w stanie pamiętać absurdalnie długie szeregi zdań. Czyli na przykład teraz, jak mielibyśmy książkę, no to ten system byłby w stanie zapamiętać cały kontekst, nazwijmy to, z całej książki.
I bardzo często, drodzy słuchacze, możemy to zauważyć w momencie, kiedy patrzymy sobie na jakiś model językowy i mamy napisane, jaką maksymalną ilość tokenów jest w stanie ten system przyjąć. To właśnie jest to, o czym teraz mówimy. To jest ta informacja, która mówi, jak dużą ilość słów do tyłu jesteśmy w stanie zapamiętać i zrozumieć ich kontekst. No i też przy historii troszeczkę i powstawania tych transformerów przypomina mi się szybka anegdota odnośnie Evil GPT. Nie wiem, czy miałeś okazję przeczytać albo posłuchać o tym, bo oczywiście, jak to w każdej technologii, ten proces powstawania jej, wiadomo, są wzloty i upadki. Jakoś przy pierwszym czy drugim GPT próbowano nauczyć się feedbackować te sieci, czyli
Ta architektura tych transformerów też się zmieniała, bo sposób jakby budowania tego był zupełnie inny. Tak, tutaj dokładnie. Fajnie, Kuba, że o tym powiedziałeś, bo właśnie to nas trochę kieruje też w taką stronę nauki, bo o ile w tych systemach heurystycznych, to my jako ludzie tworzyliśmy te reguły, czyli my mówiliśmy, że takie słowo ma płyć na takie słowo i jeżeli występuje takie i takie słowo, to najpewniej powinno być połączone w takie zdanie i w takim szeregu. Czyli takie bardzo proste, można powiedzieć, podejście regułowe do tworzenia pewnego rodzaju zdań na przykład. W przypadku, nazwijmy to transformerów, tutaj mamy system, który uczy się rozumieć ten kontekst.
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Jakub i Kuba wprowadzają w temat odcinka, skupiając się na dużych modelach językowych i ich roli w biznesie.
Jakub wyjaśnia, jak tradycyjne systemy używają heurystyki do przetwarzania tekstu i jej ograniczenia.
Jakub opisuje, jak sieci rekurencyjne pomagają zrozumieć kontekst, ale mają ograniczenia w obszarze pamięci kontekstu.
Jakub opisuje, jak transformery wprowadziły nową era w modelach językowych, umożliwiając większą pamięć kontekstu.
Jakub opisuje historię transformery i anegdotę o Evil GPT, pokazując wyzwania związane z uczeniem się z feedbacku.
Jakub wyjaśnia, jak transformery uczą się kontekstu poprzez uzupełnianie brakujących tokenów.
Jakub wyjaśnia tokenizację i jak kontekst wpływa na przewidywanie słów w modelach językowych.
Jakub porównuje proces uczenia się modeli językowych do gry w Tabu.
Jakub opisuje funkcje i zalety Czat GPT, w tym Chain of Thought i Chain of Reasoning.
Jakub omawia problem halucynacji w modelach językowych, pokazując przykłady i wyjaśniając, skąd one pochodzą.
Jakub i Kuba omawiają strategie zapobiegania halucynacjom, takie jak guardrails i używanie małych modeli jako kontrolera.
Jakub i Kuba podsumowują kluczowe informacje i odpowiadają na pytania słuchaczy.
Rozmowa o potencjalnych zastosowaniach dużych modeli językowych, takich jak automatyczne tworzenie podsumowań dokumentów i analiza danych wrażliwych.
Porady dotyczące zweryfikowania informacji i precyzyjnego sformułowania zapytań do modeli językowych.
Analiza korzyści i ograniczeń modeli językowych, podkreślenie istotności doświadczenia i zdrowego rozsądku.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Duże modele językowe (LLM) szturmem zdobywają świat technologii i biznesu, ale czy naprawdę rozumiesz, jak działają i jak możesz je wykorzystać? W tym odcinku odkrywamy sekrety AI, które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki prowadzisz firmę.
🔹 Czym różnią się duże modele językowe od tradycyjnych narzędzi do analizy tekstu?🔹 Jak AI "rozumie" kontekst i dlaczego to ma znaczenie dla Twojego biznesu?🔹 Czym są halucynacje modeli i jak unikać błędów AI?🔹 Jak skutecznie wdrażać AI w firmie, by zwiększać efektywność i oszczędzać czas?🔹 Najlepsze praktyki w pracy z AI – jak zadawać pytania, by otrzymywać wartościowe odpowiedzi?
🚀 Zastanawiasz się, jak AI może pomóc w Twoim biznesie?Dowiedz się, jak nowoczesne technologie mogą usprawnić obsługę klienta, analizę danych, tworzenie raportów czy personalizację marketingu. Dzielimy się praktycznymi wskazówkami, które pozwolą Ci mądrze i świadomie korzystać z modeli językowych, by realnie zwiększać efektywność pracy.
📢 Nie pozwól, by AI była tylko modnym hasłem – wykorzystaj ją strategicznie!🎧 Włącz odcinek i dowiedz się, jak AI może pracować na sukces Twojego biznesu!