జనరేటివ్ AI ఎలా పని చేస్తుంది?

లాభాలు:

• టోకెన్ సంభావ్యత మరియు అంచనా యొక్క భావనలను అకారణంగా వివరించగలదు
• భాషా నమూనా 'పీస్‌మీల్' వచనాన్ని ఎందుకు ఉత్పత్తి చేస్తుందో అర్థం చేసుకుంటుంది
• మోడల్ కొన్నిసార్లు నిర్ణయాత్మకంగా మరియు కొన్నిసార్లు సృజనాత్మకంగా ఎందుకు ప్రవర్తిస్తుందో అర్థం చేసుకోవచ్చు

మీరు భాషా నమూనాలో "ఇస్తాంబుల్ గురించి గొప్పదనం" అని వ్రాసినప్పుడు, అది కొన్ని సెకన్లలో సరళమైన పేరాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఇది ఎలా జరుగుతుంది? మోడల్ నిజంగా "ఆలోచించిందా" లేదా దాని వెనుక చాలా సరళమైన కానీ శక్తివంతమైన యంత్రాంగం ఉందా? ఈ యూనిట్‌లో సాంకేతిక సమీకరణాల్లోకి వెళ్లకుండా సరైన అంతర్ దృష్టిని ఏర్పాటు చేయడం ద్వారా AI ఎలా పని చేస్తుందో వివరిస్తాము. ఈ అంతర్ దృష్టి అనుసరించే ప్రతిదానికీ-ముఖ్యంగా భ్రాంతి, ధృవీకరణ మరియు మంచి ప్రాంప్ట్ రైటింగ్ అంశాలకు ఆధారం. జెనరేటివ్ AI, అంటే, "ఉత్పత్తి కృత్రిమ మేధస్సు", ఇది ఇప్పటికే ఉన్న సమాధానాన్ని కనుగొని, పొందే బదులు మొదటి నుండి వచనాన్ని సృష్టించే సాధనాలకు సాధారణ పేరు.

ప్రాథమిక ఆలోచన: తదుపరి భాగాన్ని అంచనా వేయడం

ఆశ్చర్యకరమైన విషయం ఏమిటంటే, ఒక భాషా నమూనా నేర్చుకునే ఏకైక ప్రాథమిక పని “టెక్స్ట్‌లోని ఏ భాగాన్ని ఎక్కువగా అనుసరించాలి?” అనే ప్రశ్నకు సమాధానమివ్వడమే. మోడల్ పూర్తి వాక్యాన్ని సిద్ధం చేసి మీ ముందు ప్రదర్శించదు. బదులుగా, ఇది వాక్యాన్ని ఎడమ నుండి కుడికి ముక్కగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

ఇది దశల వారీగా ఎలా పని చేస్తుందో ఇక్కడ ఉంది:

1. ఇది మీరు వ్రాసే వచనాన్ని (ప్రాంప్ట్) చదువుతుంది.
2. ఈ వచనాన్ని అనుసరించే అత్యంత సంభావ్య భాగాన్ని అంచనా వేస్తుంది.
3. ఆ భాగాన్ని జోడిస్తుంది.
4. ఇది కొత్తగా ఏర్పడిన వచనాన్ని మళ్లీ చూస్తుంది మరియు తదుపరి అత్యంత సంభావ్య భాగాన్ని అంచనా వేస్తుంది.
5. సమాధానం పూర్తయ్యే వరకు పునరావృతమవుతుంది.

ఉదాహరణ: మీరు మోడల్‌కి "ఉదయం నిద్రలేవగానే వేడి కప్పు తినండి..." అనే వచనాన్ని అందించినట్లయితే, చాలా మటుకు "టీ" లేదా "కాఫీ" కొనసాగుతుంది; "తారు" కాదు. మోడల్ అటువంటి సంభావ్యతలను మిలియన్ల పాఠాల నుండి నేర్చుకుంది. తర్వాత అతను "టీ"ని జోడించి, కొత్త వాక్యాన్ని చూసి, తదుపరి అత్యంత సంభావ్య భాగాన్ని అంచనా వేస్తాడు మరియు మొదలైనవి.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ప్రతి దశలో, మోడల్ వ్రాసిన వాటిని చూడటం ద్వారా తదుపరి దశను తీసుకుంటుంది. అందుకే దీనిని కొన్నిసార్లు "స్వయంపూర్తి యొక్క చాలా అధునాతన సంస్కరణ" అని పిలుస్తారు. కానీ ఈ సారూప్యత ప్రతిభను తక్కువ చేయకూడదు; సరైన స్థాయిలో, ఈ అంచనా తార్కికంగా కనిపించే ఫలితాలను అందిస్తుంది.

టోకెన్: ఒక పదం యొక్క చిన్న ముక్కలు

మోడల్ వాస్తవానికి పూర్తి "పదాలతో" కాకుండా టోకెన్లు అని పిలువబడే చిన్న ముక్కలతో పనిచేస్తుంది. ఒక టోకెన్; కొన్నిసార్లు ఇది మొత్తం పదం, కొన్నిసార్లు ఇది ఒక పదంలో భాగం, కొన్నిసార్లు ఇది విరామ చిహ్నం.

• "పుస్తకం" అనేది ఒకే టోకెన్ కావచ్చు.
• "మా పుస్తకాల నుండి" "పుస్తకం", "లు", "మా", "నుండి" వంటి అనేక టోకెన్‌లుగా విభజించవచ్చు.
• ఖాళీలు మరియు విరామ చిహ్నాలు కూడా టోకెన్‌లుగా పరిగణించబడతాయి.

శ్రద్ధ: టోకెన్ కేవలం సాంకేతిక వివరాలు మాత్రమే కాదు. చాలా AI సాధనాలు టోకెన్‌ల సంఖ్య ఆధారంగా ఛార్జ్ చేస్తాయి మరియు ఒక సమయంలో ప్రాసెస్ చేయగల టెక్స్ట్ (కాంటెక్స్ట్ విండో) మోడల్‌ల పొడవు కూడా టోకెన్‌లలో పరిమితం చేయబడింది. కాబట్టి "మీరు ఎంతసేపు వ్రాస్తారు" అనేది ప్రత్యక్ష ఖర్చు మరియు పరిమితి.

సంభావ్యత మరియు "వెచ్చదనం": నిర్ణయం లేదా సృజనాత్మకత?

ప్రతి దశలో, మోడల్ ఒక్క ఖచ్చితమైన సమాధానాన్ని కాదు కానీ సాధ్యమయ్యే కొనసాగింపుల సంభావ్యత జాబితాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, "హాట్" అనే పదం తర్వాత: టీ 55%, కాఫీ 35%, పాలు 7%, ఇతర 3%. కాబట్టి అతను దేనిని ఎంచుకుంటాడు?

ఇక్కడ, ఉష్ణోగ్రత అనే సెట్టింగ్ అమలులోకి వస్తుంది. ఉష్ణోగ్రత అనేది ఒక రకమైన సృజనాత్మకత నాబ్, ఇది మోడల్ ఎంత "రిస్క్" చేస్తుందో నిర్ణయిస్తుంది.

సెట్టింగ్

ప్రవర్తన

తీర్మానం

ఇది ఎక్కడ ఉపయోగపడుతుంది?

తక్కువ ఉష్ణోగ్రత

ఎల్లప్పుడూ అత్యంత సంభావ్య ఎంపికను తీసుకుంటుంది

స్థిరమైన, పునరావృతమయ్యే

చట్టపరమైన సారాంశం, సాంకేతిక వివరణ, డేటా వెలికితీత

మధ్యస్థ ఉష్ణోగ్రత

సమతుల్య ఎంపిక

సహజమైనది కానీ స్థిరమైనది

సాధారణ ఇమెయిల్, నివేదిక డ్రాఫ్ట్

అధిక ఉష్ణోగ్రత

తక్కువ అవకాశం ఉన్న ఎంపికలను ప్రయత్నిస్తుంది

సృజనాత్మక, వైవిధ్యమైన, అనూహ్యమైనది

ఆలోచన, నినాదం, పేరు ఉత్పత్తి

ఇది తరచుగా అడిగే ప్రశ్నను కూడా వివరిస్తుంది: "నేను ఒకే ప్రశ్నను రెండుసార్లు అడిగినప్పుడు నాకు భిన్నమైన సమాధానాలు ఎందుకు వస్తాయి?" ఎంపిక ప్రక్రియలో కొంత యాదృచ్ఛికత ఉన్నందున; మోడల్ డేటాబేస్ నుండి స్థిర సమాధానాన్ని పొందదు, ఇది ప్రతిసారీ పునరుత్పత్తి చేస్తుంది.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

మోడల్ "సంభావ్యత"తో పని చేస్తుందని తెలుసుకోవడం వలన మీరు దానిని సూచించే విధానాన్ని కూడా మారుస్తుంది. మీరు ఎంత ఎక్కువ సందర్భాన్ని ఇస్తే, సరైన కొనసాగింపు ఎక్కువగా ఉంటుంది.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్: పరిచయ వచనాన్ని వ్రాయండి.

ఫలితం: మోడల్ అత్యంత "సగటు" మరియు సాధారణ వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది ఎందుకంటే దానికి ఏ ఉత్పత్తి, ఏ ప్రేక్షకులు, ఏ స్వరం తెలియదు.

బలమైన ప్రాంప్ట్: చిన్న కేఫ్ యొక్క కొత్త ఫిల్టర్ కాఫీ కోసం Instagram ప్రచార వచనాన్ని వ్రాయండి. ప్రేక్షకులు: 25-35 సంవత్సరాలు, కాఫీ ప్రియుడు. టోన్: స్నేహపూర్వక, చిన్నది. గరిష్టంగా 3 వాక్యాలు, చివర 2 హ్యాష్‌ట్యాగ్‌లు.

ఫలితం: సందర్భం అవకాశాలను తగ్గిస్తుంది కాబట్టి సంబంధితంగా ఉపయోగపడే వచనం.

మూడు మినీ కేసులు

కేసు 1 - మార్కెటింగ్, అధిక రకాలు. ఒక బృందం కొత్త ఉత్పత్తి కోసం 30 నినాదాలు కోరింది. దాని అధిక ఉష్ణోగ్రత సెట్టింగ్‌తో, మోడల్ విభిన్నమైన, సృజనాత్మక ఎంపికలను ఉత్పత్తి చేసింది; బృందం 30కి 4 ఎంపిక చేసి అభివృద్ధి చేసింది. మొత్తం సమయం: 10 నిమిషాలు. చేతితో చేస్తే సగం రోజులు పట్టేది.

కేసు 2 - చట్టం, అధిక నిర్ణయం. అదే కంపెనీ లీగల్ టీమ్ కాంట్రాక్ట్ నిబంధనను సులభతరం చేస్తోంది. వారు స్థిరత్వాన్ని కోరుకున్నారు, సృజనాత్మకత కాదు; తక్కువ ఉష్ణోగ్రతతో మోడల్ ప్రతిసారీ దాదాపు అదే, సాంప్రదాయిక సారాంశాన్ని ఇచ్చింది. అందువలన, వివిధ ట్రయల్స్ మధ్య అస్థిరత లేదు.

కేసు 3 - "ఎందుకు మార్చబడింది?" ప్రశ్న. ఒక ఉద్యోగి ఒకే ఇమెయిల్ డ్రాఫ్ట్‌ను రెండుసార్లు అభ్యర్థించాడు మరియు రెండు వేర్వేరు ఫలితాలను అందుకున్నాడు; "తప్పు" అనుకున్నాడు. వాస్తవానికి, ఇది మోడల్ యొక్క యాదృచ్ఛికత యొక్క సహజ పరిణామం. ఉద్యోగి తనకు నచ్చిన సంస్కరణను సేవ్ చేయడం నేర్చుకున్న తర్వాత మరియు అవసరమైతే "మునుపటి మాదిరిగానే చేయండి" అని చెప్పండి, సమస్య లేదు.

మోడల్ "అది పొందుతుందా"?

ఇది అత్యంత ఆసక్తికరమైన ప్రశ్న. మోడల్ పదాల మధ్య గణాంక సంబంధాలను చాలా క్షుణ్ణంగా నేర్చుకుంది, అది చాలా పనులను అర్థం చేసుకున్నట్లు నటిస్తుంది. కానీ దానికి చేతన అవగాహన, ఉద్దేశం లేదా వాస్తవికతను నియంత్రించే విధానం లేదు. ఇది "అత్యంత సంభావ్య సీక్వెల్" ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది; ఇది "అత్యంత ఖచ్చితమైన సమాచారం" ఉత్పత్తికి హామీ ఇవ్వదు. ఈ వ్యత్యాసం భ్రాంతి విషయానికి ఆధారం, మేము తదుపరి యూనిట్లలో చర్చిస్తాము.

సాధారణ తప్పులు

సాధారణ తప్పులు

• శోధన ఇంజిన్ కోసం మోడల్‌ను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం. మోడల్ ఇంటర్నెట్‌లో శోధించదు మరియు వనరులను తిరిగి పొందదు (ప్రత్యేక శోధన ఫీచర్ లేకపోతే); మెమరీ నుండి సాధ్యమయ్యే వచనాన్ని రూపొందిస్తుంది. కాబట్టి అతను మూలం/బొమ్మను తయారు చేయగలడు.
• ఖచ్చితత్వం కోసం పొరపాటు పటిమ. టెక్స్ట్ అందంగా మరియు నమ్మకంగా ఉన్నందున దాని కంటెంట్ సరైనదని అర్థం కాదు.
• ప్రతిసారీ అదే సమాధానం ఎదురుచూస్తోంది. యాదృచ్ఛికత సహజం; క్లిష్టమైన పనుల కోసం మీకు నచ్చిన అవుట్‌పుట్‌ను సేవ్ చేయండి.
• చాలా పొడవైన, అనవసరమైన వచనాన్ని అతికించడం మరియు టోకెన్ పరిమితిని పెంచడం. పొడవు రెండూ ధరను పెంచుతాయి మరియు మోడల్ దృష్టిని మరల్చగలవు; అవసరమైన సందర్భాన్ని మాత్రమే ఇవ్వండి.

శ్రద్ధ: మోడల్ అనర్గళంగా మరియు నమ్మకంగా మాట్లాడటం వలన ఆమె సరిగ్గా మాట్లాడుతుందని కాదు. పటిమ అనేది సంభావ్యత అంచనా యొక్క సహజ పరిణామం; ఖచ్చితత్వం అనేది విడిగా మరియు స్వతంత్రంగా తనిఖీ చేయవలసిన విషయం.

సారాంశంలో

• ఉత్పాదక AI తదుపరి అత్యంత సంభావ్య భాగాన్ని (టోకెన్) అంచనా వేయడం ద్వారా దశలవారీగా వచనాన్ని రూపొందిస్తుంది; వాక్యాన్ని ముక్కల వారీగా నిర్మిస్తుంది.
• టోకెన్‌లు పదాల యొక్క చిన్న భాగాలు మరియు ధర మరియు పొడవు పరిమితులు రెండింటినీ సెట్ చేస్తాయి.
• ప్రతి దశలో, మోడల్ అవకాశాల జాబితాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది; అవుట్‌పుట్ ఎంత స్థిరంగా లేదా సృజనాత్మకంగా ఉంటుందో ఉష్ణోగ్రత సెట్టింగ్ నిర్ణయిస్తుంది.
• ఒకే ప్రశ్నకు వేర్వేరు సమాధానాలకు కారణం ఈ ప్రక్రియలో అంతర్లీనంగా ఉన్న యాదృచ్ఛికత.
• మోడల్ అనర్గళంగా మాట్లాడుతుంది, కానీ ఆమె నిజం చెబుతుందని ఇది హామీ ఇవ్వదు; పటిమ మరియు ఖచ్చితత్వం వేర్వేరు విషయాలు.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ AI సాధనానికి ఒకే సృజనాత్మక పనిని (ఉదా. “త్వరగా ధన్యవాదాలు వ్రాసి రాయండి”) రెండుసార్లు ఇవ్వండి మరియు అవుట్‌పుట్‌లు ఎలా విభిన్నంగా ఉన్నాయో గమనించండి. ఆపై "పవర్‌ఫుల్ ప్రాంప్ట్" టెంప్లేట్‌తో అదే పనిని పునరావృతం చేయండి, సందర్భాన్ని జోడించి, రెండు ఫలితాల మధ్య నాణ్యతలో తేడాను గమనించండి.

చెక్‌లిస్ట్

• [ ] "తదుపరి సాధ్యమైన భాగాన్ని అంచనా వేయడం" ద్వారా మోడల్ వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుందని నేను వివరించగలను.
• టోకెన్ అంటే ఏమిటో మరియు అది ధర/పరిమితిని ఎందుకు సూచిస్తుందో నాకు తెలుసు.
• [ ] నేను సంకల్పం మరియు సృజనాత్మకత అవసరమయ్యే ఉద్యోగాల మధ్య తేడాను గుర్తించగలను.
• [ ] ఒకే ప్రశ్నకు వేర్వేరు సమాధానాలు రావడం సాధారణమని నాకు తెలుసు.
• [ ] పటిమ అనేది ఖచ్చితత్వానికి హామీ కాదని నేను అంతర్గతీకరించాను.