Generatiivisen tekoälyn kouluttaminen
Generatiivinen tekoäly alkaa perusmallista, joista yleisimpiä tänä päivänä ovat LLM-mallit.Perusmallien luomiseksi "kouluttajat kouluttavat" syväoppimisalgoritmia valtavilla määrillä raakaa, strukturoimatonta ja merkitsemätöntä dataa.
Koulutuksen aikana algoritmi suorittaa ja arvioi miljoonia "täytä puuttuva kohta" -tehtäviä, yrittäen ennustaa seuraavaa elementtiä sekvenssissä ja jatkuvasti säätäen itseään minimoimaan eroa ennusteiden ja todellisen datan (tai "oikean" tuloksen) välillä.
erilaisiin kysymyksiin. Miten tekoälyä koulutetaan?
Tekoälyn kouluttaminen:
- Perustan muodostaminen: Syvällisen oppimisen algoritmi koulutetaan valtavilla määrillä raakaa, rakenteetonta ja merkitsemätöntä dataa.
- Harjoittelu: Algoritmi suorittaa ja arvioi miljoonia "täytä aukot" -harjoituksia, yrittäen ennustaa seuraavan elementin sarjassa ja säätäen jatkuvasti itseään minimoidakseen ennusteidensa ja todellisen datan välisen eron.
- Tuloksena syntyy parametrien neuroverkko, joka pystyy itsenäisesti generoimaan sisältöä syötteiden perusteella.
Miten tekoälyä "tuunataan"
- Hienosäätö: Syötetään mallille merkittyä dataa, joka on erityinen sisällöntuotannon sovellukselle.
- Vahvistusoppiminen ihmispalautteen avulla: Ihmiset antavat arvioita generoidulle sisällölle, jotka malli voi käyttää päivittääkseen itseään tarkempien vastausten saavuttamiseksi.
- Noudattamista täydentävä generointi: Mallia laajennetaan käyttämään tietolähteitä, jotka eivät ole peräisin koulutusdatasta, varmistaen ajantasaisen tiedon hyödyntämisen.
Miten IBM watsonx voi auttaa?
IBM watsonx on generatiivisen tekoälyn integroitu ratkaisu, joka auttaa yrityksiä yhdistämään valitun kielimallin omiin tietosisältöihin ja dokumentteihin.
- watsonx.ai: Kouluttaa, validoi, hienosäätää ja käyttöönottaa AI-malleja
- watsonx.data: Skaalaa AI-työkuormat kaikenlaiselle datalle missä tahansa
- watsonx.governance: Varmentaa AI-mallien luotettavuuden nykyisyydessä ja tulevaisuudessa.
