جنریټیو AI څه شی دی؟

جنریټیو AI هغه ماډلونو ته اشاره کوي چې نوي مینځپانګې رامینځته کوي - متن، انځورونه، آډیو، ویډیو، کوډ، د معلوماتو جوړښتونه - د لویو ډیټاسیټونو څخه زده شوي نمونو پراساس. د شیانو یوازې لیبل کولو یا درجه بندي کولو پرځای، دا سیسټمونه نوي محصولات تولیدوي چې ته ورته وي چې دوی یې لیدلي دي، پرته له دې چې دقیق کاپي وي. فکر وکړئ: یوه پراګراف ولیکئ، لوګو وړاندې کړئ، SQL مسوده کړئ، یو میلوډي کمپوز کړئ. دا اصلي مفکوره ده. [1]

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 د اجنټک AI څه شی تشریح شوی؟
ومومئ چې اجنټ AI څنګه په خپلواکه توګه د وخت په تیریدو سره پلانونه جوړوي، عمل کوي او زده کړه کوي.

🔗 نن ورځ په عمل کې د AI پیمانه وړتیا څه ده؟
زده کړئ چې ولې د اندازې وړ AI سیسټمونه د ودې او اعتبار لپاره مهم دي.

🔗 د مصنوعي ذهانت لپاره د سافټویر چوکاټ څه شی دی؟
د بیا کارونې وړ AI چوکاټونه درک کړئ چې پرمختګ ګړندی کوي او دوام ښه کوي.

🔗 د ماشین زده کړه او مصنوعي ذهانت: کلیدي توپیرونه تشریح شوي
د مصنوعي ذهانت او ماشین زده کړې مفاهیم، ​​وړتیاوې، او د حقیقي نړۍ کارونې پرتله کړئ.

ولې خلک په دوامداره توګه پوښتنه کوي چې "جنریټیو AI څه شی دی؟" په هرصورت 🙃

ځکه چې دا د جادو په څیر احساس کوي. تاسو یو پرامپټ ټایپ کوئ، او یو څه ګټور راځي - ځینې وختونه عالي، ځینې وختونه په عجیب ډول. دا لومړی ځل دی چې سافټویر په پیمانه کې د خبرو اترو او تخلیقي ښکاري. برسیره پردې، دا د لټون، معاونینو، تحلیلونو، ډیزاین، او پراختیا وسیلو سره یوځای کیږي، کوم چې کټګورۍ روښانه کوي او په صادقانه توګه، بودیجې خرابوي.

څه شی جنریټیو AI ګټور کوي ✅

• د مسودې سرعت - دا تاسو ته په ناڅاپي ډول ګړندی لومړی پاس درکوي.

• د نمونې ترکیب - د هغو سرچینو په اړه نظرونه سره یوځای کوي چې تاسو ممکن د دوشنبې په سهار سره ونښلوئ.

• انعطاف منونکي انٹرفیسونه - چیټ، غږ، انځورونه، API زنګونه، پلگ انونه؛ خپله لاره غوره کړئ.

• تخصیص - د سپکو پرامپټ نمونو څخه ستاسو په خپل معلوماتو کې بشپړ فین ټونینګ پورې.

• مرکب کاري جریان - د څو مرحلو دندو لکه څیړنه → خاکه → مسوده → QA لپاره د زنځیر مرحلې.

• د وسایلو کارول - ډیری ماډلونه کولی شي د خبرو اترو په مینځ کې بهرني وسایل یا ډیټابیسونه زنګ ووهي، نو دوی یوازې اټکل نه کوي.

• د سمون تخنیکونه - د RLHF په څیر طریقې د ورځني استعمال کې د ډیر ګټور او خوندي چلند سره مرسته کوي. [2]

راځئ چې صادق واوسو: له دې څخه هیڅ یو یې د کرسټال بال نه جوړوي. دا د یو تکړه انٹرن په څیر دی چې هیڅکله نه ویده کیږي او کله ناکله د کتابونو په اړه فریب ورکوي.

د دې د کار کولو لنډه نسخه 🧩

ټرانسفارمرونه کاروي - د عصبي شبکې جوړښت چې د ترتیبونو په اوږدو کې د اړیکو په موندلو کې غوره دی، نو دا کولی شي راتلونکی نښه په داسې ډول وړاندوینه کړي چې همغږي احساس کړي. د عکسونو او ویډیو لپاره، د خپریدو ماډلونه عام دي - دوی زده کوي چې له شور څخه پیل وکړي او په تکراري ډول یې لرې کړي ترڅو یو باوري انځور یا کلپ ښکاره کړي. دا یو ساده کول دي، مګر ګټور دي. [3][4]

• ټرانسفارمرونه : په ژبه، استدلال نمونو، او څو ماډل دندو کې ښه دي کله چې په دې ډول روزل کیږي. [3]

• خپریدل : په فوتوریالیستیک انځورونو کې قوي، ثابت سټایلونه، او د اشارو یا ماسکونو له لارې د کنټرول وړ سمونونه. [4]

دلته هایبرډونه، د بیرته ترلاسه کولو لپاره زیات شوي تنظیمونه، او ځانګړي معمارۍ هم شتون لري - سټو لاهم په جوش کې دی.

د پرتله کولو جدول: مشهور تولیدي AI انتخابونه 🗂️

په قصدي ډول نیمګړي - ځینې حجرې د ریښتیني نړۍ پیرودونکو یادښتونو منعکس کولو لپاره یو څه عجیب دي. نرخونه بدلون مومي، نو دا د نرخ سټایلونو ، نه د ثابت شمیرو.

کوچنۍ یادونه: مختلف پلورونکي مختلف خوندیتوب سیسټمونه، د نرخ محدودیتونه، او پالیسۍ خپروي. تل د دوی اسناد وګورئ - په ځانګړي توګه که تاسو پیرودونکو ته لیږدئ.

د پوښ لاندې: په یوه ساه کې ټرانسفارمرونه 🌀

ټرانسفارمرونه د پاملرنې میکانیزمونه کاروي ترڅو وزن وکړي چې د ان پټ کومې برخې په هر ګام کې خورا مهمې دي. د فلش لائټ سره د سرو زرو کب په څیر د کیڼ څخه ښي خوا ته د لوستلو پرځای، دوی په موازي ډول ټول ترتیب ته ګوري او نمونې لکه موضوعات، وجودونه، او نحو زده کوي. دا موازي - او ډیری محاسبه - د ماډلونو پیمانه کولو کې مرسته کوي. که تاسو د ټوکنونو او شرایطو کړکۍ په اړه اوریدلي وي، دا هغه ځای دی چې ژوند کوي. [3]

د پوښ لاندې: په یوه ساه کې خپریدل 🎨

د خپریدو ماډلونه دوه چلونه زده کوي: د روزنې انځورونو ته شور اضافه کړئ، بیا بیرته راګرځوئ ترڅو حقیقي انځورونه بیرته ترلاسه کړئ. د نسل په وخت کې دوی د خالص شور څخه پیل کوي او د زده شوي شور کمولو پروسې په کارولو سره یې بیرته یو همغږي انځور ته لیږدوي. دا په عجیب ډول د جامد څخه مجسمې کولو په څیر دی - یو بشپړ استعاره نه ده، مګر تاسو یې ترلاسه کوئ. [4]

سمون، خوندیتوب، او "مهرباني وکړئ بدمعاش مه جوړوئ" 🛡️

ولې ځینې چیټ ماډلونه ځینې غوښتنې ردوي یا وضاحتي پوښتنې کوي؟ یوه لویه برخه د بشري فیډبیک څخه د پیاوړتیا زده کړه (RLHF) ده : انسانان د نمونې پایلې ارزوي، د انعام ماډل دا غوره توبونه زده کوي، او اساس ماډل هڅول کیږي چې ډیر ګټور عمل وکړي. دا د ذهن کنټرول نه دی - دا د چلند لارښود دی چې د انسان قضاوتونه په لوپ کې دي. [2]

د سازماني خطر لپاره، د NIST AI د خطر مدیریت چوکاټ - او د هغې تولیدي AI پروفایل - د خوندیتوب، امنیت، حکومتدارۍ، اصلیت، او څارنې ارزولو لپاره لارښوونې چمتو کوي. که تاسو دا په کار کې پلي کوئ، دا اسناد په حیرانتیا سره عملي چک لیستونه دي، نه یوازې تیوري. [5]

لنډه کیسه: په یوه ازمایښتي ورکشاپ کې، د ملاتړ ټیم لنډیز → د کلیدي برخو استخراج → د مسودې ځواب → د انسان بیاکتنه . دې زنځیر انسانان لرې نه کړل؛ دا د دوی پریکړې په ټولو بدلونونو کې ګړندي او ډیر ثابتې کړې.

چیرته چې جنریټیو AI ځلیږي په پرتله چیرته چې ودریږي 🌤️↔️⛈️

ځلیږي په:

• د منځپانګې لومړۍ مسودې، اسناد، برېښنالیکونه، مشخصات، سلایډونه

• د اوږدو موادو لنډیزونه چې تاسو یې نه لوستل غوره ګڼئ

• د کوډ مرسته او د بویلرپلیټ کمښت

• د نومونو، جوړښتونو، د ازموینې قضیې، او هڅونو په اړه د مغزو بحث

• د انځور مفکورې، ټولنیز لیدونه، د محصول نمونې

• د سپکو معلوماتو شخړه یا د SQL سکېفولډینګ

په:

• د ترلاسه کولو یا وسیلو پرته حقیقي دقت

• څو مرحلې محاسبې کله چې په واضح ډول تایید شوي نه وي

• په قانون، طب، یا مالي چارو کې فرعي محدودیتونه

• د څنډې قضیې، طنز، او د اوږدې لکۍ پوهه

• د شخصي معلوماتو اداره کول که تاسو دا په سمه توګه تنظیم نه کړئ

د ساتونکو پټلۍ مرسته کوي، خو سم اقدام د سیسټم ډیزاین : د ترلاسه کولو، اعتبار، انساني بیاکتنې، او د پلټنې لارې اضافه کړئ. ستړی کوونکی، هو - خو ستړی کوونکی باثباته دی.

د نن ورځې د کارولو عملي لارې 🛠️

• ښه او چټک ولیکئ : خاکه → پراخه کړئ → کمپریس کړئ → پالش کړئ. لوپ کړئ تر هغه چې ستاسو په څیر غږ وکړي.

• د خرگوش له سوریو پرته څیړنه وکړئ : د سرچینو سره یو منظم لنډیز وغواړئ، بیا هغه حوالې تعقیب کړئ چې تاسو یې واقعیا پاملرنه کوئ.

• د کوډ مرسته : یو فعالیت تشریح کړئ، ازموینې وړاندیز کړئ، د ریفیکٹر پلان مسوده کړئ؛ هیڅکله رازونه مه پیسټ کړئ.

• د معلوماتو کارونه : د SQL سکیلټونه، ریجیکس، یا د کالم کچې اسناد تولید کړئ.

• د ډیزاین مفکوره : د بصري سټایلونو سپړنه وکړئ، بیا د بشپړولو لپاره ډیزاینر ته وسپارئ.

• د پیرودونکو عملیات : د ځوابونو مسوده، د درې اړخیزې ارادې، د سپارلو لپاره د خبرو اترو لنډیز.

• محصول : د کارونکي کیسې، د منلو معیارونه، او د کاپي ډولونه جوړ کړئ - بیا A/B ټون ازموینه وکړئ.

لارښوونه: د لوړ فعالیت لرونکي اشارې د ټیمپلیټونو په توګه خوندي کړئ. که دا یو ځل کار وکړي، نو شاید د کوچنیو اصلاحاتو سره بیا کار وکړي.

ژوره غوطه: هغه هڅونه چې په حقیقت کې کار کوي 🧪

• جوړښت ورکړئ : رولونه، اهداف، محدودیتونه، سټایل. ماډلونه د چک لیست سره مینه لري.

• څو لنډې بېلګې : د ان پټ → مثالي محصول ۲-۳ ښې بېلګې شاملې کړئ.

• ګام په ګام فکر وکړئ : کله چې پیچلتیا لوړه شي، د استدلال یا مرحله اییزو پایلو غوښتنه وکړئ.

• غږ پین کړئ : د خپلې خوښې غږ یوه لنډه نمونه ولیکئ او ووایئ "دا سټایل عکس کړئ".

• د ارزونې تنظیم : له ماډل څخه وغواړئ چې خپل ځواب د معیارونو په وړاندې انتقاد کړي، بیا یې بیاکتنه وکړي.

• د وسایلو کارول : بیرته ترلاسه کول، ویب لټون، کیلکولیټرونه، یا API کولی شي وهمونه خورا کم کړي. [2]

که تاسو یوازې یو شی په یاد ولرئ: ورته ووایاست چې څه له پامه وغورځوئ . محدودیتونه ځواک دی.

معلومات، محرمیت، او حکومتداري - بې خونده برخې 🔒

• د معلوماتو لارې : روښانه کړئ چې څه ثبت شوي، ساتل شوي، یا د روزنې لپاره کارول کیږي.

• PII او رازونه : دوی له اشارو څخه لرې وساتئ پرته لدې چې ستاسو تنظیم په واضح ډول اجازه ورکړي او ساتنه یې وکړي.

• د لاسرسي کنټرولونه : ماډلونو سره د تولید ډیټابیس په څیر چلند وکړئ، نه د لوبو.

• ارزونه : د کیفیت، تعصب او حرکت تعقیب؛ د اصلي دندو سره اندازه کړئ، نه د وایبونو سره.

• د پالیسۍ سمون : د NIST AI RMF کټګوریو ته د نقشې ځانګړتیاوې ترڅو تاسو وروسته حیران نه شئ. [5]

هغه پوښتنې چې زه یې تل ترلاسه کوم 🙋‍♀️

ایا دا تخلیقي ده یا یوازې بیا ترکیب کول؟
په منځ کې چیرته. دا نمونې په نوي ډول سره یوځای کوي - نه د انسان تخلیقیت، مګر ډیری وختونه ګټور.

آیا زه په حقایقو باور کولی شم؟
باور وکړئ مګر تایید کړئ. د هر هغه څه لپاره چې لوړ خطر لري د ترلاسه کولو یا وسیلې کارول اضافه کړئ. [2]

د انځور ماډلونه څنګه سټایل ثبات ترلاسه کوي؟
چټک انجینري او تخنیکونه لکه د انځور کنډیشنینګ، LoRA اډاپټرونه، یا ښه تنظیم کول. د خپریدو بنسټونه د ثبات سره مرسته کوي، که څه هم په انځورونو کې د متن دقت لاهم په ټپه دریدلی شي. [4]

ولې د چیټ ماډلونه په خطرناکو اشارو "شاته اړوي"؟
د سمون تخنیکونه لکه RLHF او د پالیسۍ پرتونه. بشپړ نه دی، مګر په سیستماتیک ډول ګټور دی. [2]

راڅرګندېدونکې پوله 🔭

• څو اړخیزه هرڅه : د متن، انځور، آډیو او ویډیو ډیر بې ساري ترکیبونه.

• کوچني، ګړندي ماډلونه : د وسیلې او څنډې قضیو لپاره اغیزمن جوړښتونه.

• د وسیلو کلکې کړۍ : هغه اجنټان چې دندې، ډیټابیسونه او ایپسونه زنګ وهي لکه دا هیڅ نه وي.

• غوره سرچینه : د اوبو نښه کول، د منځپانګې اسناد، او د موندلو وړ پایپ لاینونه.

• حکومتداري په کې شامله ده : د ارزونې سویټونه او د کنټرول پرتونه چې د عادي پراختیایي وسیلو په څیر احساس کوي. [5]

• د ډومین سره سم ماډلونه : ځانګړي فعالیت د ډیری دندو لپاره عمومي فصاحت ته ماتې ورکوي.

که داسې احساس شي چې سافټویر همکار کیږي - دا خبره ده.

ډېر اوږد دی، ما دا نه دی لوستلی - جنریټیو AI څه شی دی؟ 🧾

دا د ماډلونو یوه کورنۍ ده چې یوازې د موجوده مینځپانګې قضاوت کولو پرځای نوي مینځپانګې رامینځته کوي ټرانسفارمرونه چې د ټوکنونو وړاندوینه کوي؛ ډیری عکس او ویډیو سیسټمونه د خپریدو ماډلونه دي چې ناڅاپي غږ په یو څه همغږي بدلوي. تاسو سرعت او تخلیقي ګټه ترلاسه کوئ، د کله ناکله باوري بې معنی قیمت په قیمت - کوم چې تاسو کولی شئ د بیرته ترلاسه کولو، وسیلو، او د سمون تخنیکونو لکه RLHF NIST AI RMF په څیر عملي لارښوونې تعقیب کړئ ترڅو په مسؤلیت سره واستول شي پرته له دې چې ودریږي. [3][4][2][5]

ماخذونه

1. IBM - جنریټیو AI څه شی دی؟
   نور ولولئ

2. OpenAI - د لارښوونو تعقیب لپاره د ژبې ماډلونو سره سمون کول (RLHF)
   نور ولولئ

3. د NVIDIA بلاګ - د ټرانسفارمر ماډل څه شی دی؟
   نور ولولئ

4. د مخ غېږ ورکول - د خپریدو ماډلونه (د کورس لومړۍ برخه)
   نور ولولئ

5. NIST - د AI د خطر مدیریت چوکاټ (او د تولیدي AI پروفایل)
   نور ولولئ

په رسمي AI اسسټنټ پلورنځي کې وروستي AI ومومئ

زموږ په اړه