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2025-02-02 11:06:00
とても パーティーに遅れて…。知っている。
あなたが生成AIを使用した場合、手を示す chatgpt、 ジェミニ または deepseek？ good、フルクラス（またはほぼ）。
さて、あなたが知っているなら、あなたの手を上げてください どうやって genai Works？ああ…😅
あなたが手を置かなければならなかったなら、気分が悪くないでください！それは複雑なトピックです。あなたの役割は恩恵を受けるかもしれません 使用 最新*（私は最新と言います..私たちはそれについて見るでしょう）光沢のある技術、しかし「私はデータサイエンティストではありません。それがどのように機能するかを学ぶ必要はありません!!」。その聴衆に私が言う…あなたの好奇心と不思議の感覚はどこにありますか？ 😛
OK、冗談を言ってください。あなたが素早く興味があるなら（いいえ 技術的な専門知識が必要です）グナイがそれが何をするかについての入門、次の数分間にわたって私に参加してください！免責事項：代わりに、これらのテクノロジーの使用（例：より良いプロンプトを書くにはどうすればよいですか？）の使用を検討している場合、または数学的な詳細に興味がある場合、これは適切なブログではありません。
知識への3つのステップ：
- 「AI」はどうやって最初に機能しますか
- 「生成AI」が違うものを作るもの
- それで、その時、genaiはどのように機能しますか
この画像..あなたが推測した、AIは生成されています。使用 Bingの画像作成者。
ああ、そして機械学習はAIの単なるサブセットです（2つはしばしばですが 間違って 同じ意味で使用されます）、そして生成AIもそうです。これは、興味があればこれをすべて説明するクールなブログ、著者へのクレジットです。
あなたが会議で立ち往生していると想像してみてください、そしてあなたはあなたのためにこれに答えるためにすぐに窓がありません：どうやってあなたは 予測する 外の天気？まあ..通常、調べてください。 「地元の」天気報告はあなたの場所に対して常に正確であるとは限りませんが（あなたが私のようにイギリスに住んでいるなら、あなたはすべてがどれほど速く変化するかを知っています）。しかし、他の指標があります：温度、季節、人々がどのように服を着ているか、そして重要なことに、あなたが最後にコーヒーを飲みに行った2時間前の天気はどうでしたか？ ☕
これらすべて（および他の多くの）は、天気が外にある可能性が高いことをよく示します。現在の天気はあなたです ターゲット、そしてあなたの上記のすべての指標 特徴。それは常にスポットであるとは限りませんが、十分にまともです！一言で言えば、これは機械学習です：
観察されたデータに基づいて将来の結果を推測するのに適したアルゴリズムの更新の研究。
何もない。 genaiを取り巻く多くの誤解があるので、私は2つにすばやく対処したいと思います：
- それがどのように機能するかは、他のAIとは大きく異なります！
いいえ。まだものを予測しています。わかりました、ペダンチになりましょう – 「もの」が収集されて保存されたとき、私たちはそれを呼び出します データ。データを使用してデータを予測します。 （私たちは入ります どうやって 次のセクション）
それはそれよりもはるかに優れています。しかし、新しい？私が思うにあなたがどのように定量化するかに依存します。聞いたことがあります エリザ？それとも、Googleの古い（そして本当に面白いサウンド）チャットボットですか？
この画面グラブの著者は、 エリザのウィキペディアページ。
2番目： コンテクスト。 Google翻訳が時々ばかげていないとしても、Google翻訳が面白かった日を覚えていますか？長い間なくなった。あなたがより技術的に精通しているなら、あなたが私が書くのを見るためにかゆいと思われてきた言葉は次のとおりです。 注意メカニズム。
以前の天気の例を想像してください。それは一日中晴れていました、あなたが今朝見たニュースレポートは晴れた空を示しましたが、それでも…あなたは外に出て、雨がどこからともなく呪文がかかります！あなたはそれを期待するべきだった。結局のところ、あなたはロンドンにいます。予測不可能性はここのゲームの名前であり、さらに、数時間前にホバリングする厄介な雲を見てきました…。 ☔
なぜこれがすべて関連するのですか？コンテキストのため。 genaiは、周囲のテキスト/イメージ/注意と呼ばれるあらゆる世代にコンテキストの重要性を強制するためのメカニズムを使用しています。要するに：
モデルは敬意を払います 最も関連性/重要 機能の側面と 周囲のコンテキスト。
これ、確かに新しいです。詳細については、詳細をご覧ください ここに技術的なDEETがあります、しかし、私たちの目的のために覚えておいてください – コンテキストと多くのデータ。
私たちがこれまでに知っていることの要約：
- Genaiは、データを使用して「ターゲット」を予測します。
- genaiは「注意メカニズム」を使用してコンテキストを実施します。
それで、唯一の質問は本当に次のとおりです。ターゲットは何ですか、そしてそれが予測するために使用するデータは何ですか？もちろん、答えは、生成するもの（画像？テキスト？ビデオ？）によって異なります。ただし、このレベルのデータサイエンスのすべては、 ベクトル。私たちはそれらが何であるかさえ気にするつもりはありませんが、それを理解してください – 「テキスト」がどのように生成されるかを知っていれば、さらに拡張できます（すべてがベクターだからです！）。
テキストはどのように生成されますか？
2つのことを予測することにより：
I.他の単語と全体的な周囲のコンテキストに基づいて、文の不足している単語。
>原則： あなたは意図的に文の一部を非表示/マスクし、あなたのモデルにそれを予測させます。 そこで何が理にかなっていますか？以前に似たようなことを見たことがありますか？
これはとして知られています マスクされた言語モデリング （MLM））
欠けている言葉はここにあると思いますか？学習手段としてのMLMの例。
上記の例では、それ以上の文脈がなければ、「花」は最も可能性が高いようです。 「車」は遠い叫びですが、「ブロッコリー」は少し不明瞭ですが、可能です。これは、テキスト生成がある程度のarbitrar性を保持している理由の大部分であり、このMLMの問題に「正しい」選択肢はありません。
ii。次の文は、前の文脈と周囲の文脈に基づいています。
>原則：モデル2のオプションをフィードし、特定の文に最も「論理的に」従うものを選択してもらいます。 私たちの通常の人間のテキストは通常どのように見えますか？
これは次の文の予測として知られています（NSP））
これら2つのオプションを考慮して、適切な次の文として何を選択しますか？ NSPの例。
この例では、明確な勝者がいるはずです。
そしてそれだけです！
genaiについて学ぶためにもっと多くのことがありますが、今では、次回お気に入りのLLMを使用するときに、それがどのように仕事をするかを理解していることを願っています。
あなたが楽しんだことを願っています、次回お会いしましょう。 👋
このブログは、生成的AIの助けを借りて書かれていません。それは確かに助けたでしょうが、= d
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