Generatiivne AI hõlmab süvaõppe mudeleid, mis on võimelised tootma kvaliteetseid pilte, teksti ja erinevat sisu, kasutades oma koolitusandmeid. Need mudelid loovad värsket sisu, ekstrapoleerides oma treeninguandmeid ja tehes uudseid ennustusi. 

Koolituse ajal Generatiivne AI mudelitele antakse ulatuslikke eeltöödeldud ja märgistatud andmeid, kuid nad saavad kasu ka märgistamata teabest. Erinevalt teistest erinevate otstarvetega tehisintellekti rakendustest on generatiivse AI põhieesmärk sisu genereerimine, mis eristab seda tehisintellektist, mida kasutatakse näiteks andmeanalüüsi või sõiduki autonoomse juhtimise jaoks.

Mille poolest erineb generatiivne AI traditsioonilisest tehisintellektist? 

Generatiivne tehisintellekt on põhimõtteliselt erinev, kuna see on suur keelemudel (LLM), mis on koolitatud suure hulga teabega, sealhulgas inimvestluse näidistega. See suudab teavet seedida ja kokku võtta ning suhelda inimestega loomulikus keeles. Näiteks ChatGPT on hea generatiivse AI rakendus, mis üllatas isegi selle loojaid, kui kogus esimesel nädalal pärast käivitamist miljon kasutajat. Samuti teenis see kahe kuu pärast 100 miljonit. 

Üldiselt, kui süsteemid skaleeruvad kiiresti, muutuvad need keerukamaks, raskemini hallatavaks, vähem töökindlaks ja vähem tõhusaks. Suurte keelemudelite puhul on nii, et mida rohkem teavet, mida rohkem päringuid, mida rohkem interaktsioone, seda targemaks süsteem muutub ja seda enam hakkab sarnanema inimese intelligentsusega. 

Kas olete valmis oma ettevõtte jaoks generatiivse AI võimsuse avama?

PrimaFelicitas, juhtiv AI ja Web3 arendusettevõte, võib aidata teil generatiivse AI potentsiaali ära kasutada.

Meie ekspertide meeskond saab kujundada ja rakendada kohandatud generatiive AI lahendused mis võib muuta teie suhtlust klientidega, sisu loomist ja andmete analüüsi. Alates vestlusrobotidest, mis pakuvad reaalajas tuge, lõpetades tehisintellektil põhinevate sisuturunduse tööriistadega, PrimaFelicitas võib aidata teil kurvi ees püsida.

Kuidas on generatiivne AI arendajatele kasulik?

Võrgukihis saavad suuremahulised keelemudelid täita erinevaid funktsioone, nagu näiteks võrgukonfiguratsioonide loomine, võrgu automatiseerimise tööriistade skriptide kirjutamine ja võrgu topoloogiakaardid.

• Automatiseerige võrgukonfiguratsiooni haldus

Suured keelemudelid võivad luua ja säilitada võrguseadmete konfiguratsioone. See aitab tagada järjepidevuse ja vastavuse kogu võrgu infrastruktuuris. See võimalus tagab sujuva konfiguratsioonihaldusprotsessi, minimeerides inimlike vigade tõenäosust ja võimaldades kiiremaid väljalaseid.

• Luba võrgu automatiseerimine ja skriptimine

Võrguadministraatorid saavad kasutada suuri keelemudeleid, et luua võrgu automatiseerimistööriistade jaoks skripte, mis võimaldavad automatiseerida võrgu pakkumist, jälgimist ja korduvaid tõrkeotsingu ülesandeid. See võimalus võimaldab parandada töö efektiivsust ja vähendab võrgumeeskondade töökoormust.

• Hõlbustada võrgu dokumenteerimist ja kaardistamist

Suured keelemudelid võivad luua üksikasjalikku võrgudokumentatsiooni ja visualiseerida võrgu topoloogia diagramme. Sellised funktsioonid tagavad kirjete registreerimise täpsuse ja õigeaegsuse, mis on olulised võrgu sujuvaks haldamiseks, probleemide lahendamiseks ja teadmiste jagamiseks meeskonnaliikmete vahel.

• Täiustage võrgu turvalisust ja vastavust

Võrgukonfiguratsioonide ja poliitikate uurimisel võivad suured keelemudelid tabada võrgu nõrgad kohad, sealhulgas valesti konfigureeritud seadmed, valed sätted ja mittevastavus. Selle kaudu saavad organisatsioonid turvaohte ennetada ja kogu oma võrgumaastikul regulatiivsete nõuetega kursis olla.

• Toetage võrgu tõrkeotsingut ja diagnostikat

Suuri keelemudeleid saab kasutada võrgu tõrkeotsinguks, uurides logifaile, võrguliikluse andmeid ja muud diagnostikaprotsessi käigus kogutud teavet. See funktsioon võimaldab kiiremini tuvastada ja lahendada probleeme, säästa seisakuid ja parandada süsteemi üldist jõudlust.

Sellised suurte keelemudelite rakendused võrgukihil võivad tõhustada toiminguid, säästa aega ja ressursse ning parandada juhtimist ka organisatsioonides.

Kas kasutamisel on oht Generatiivne AI programmi koodi kirjutamiseks?

Aasta tulek Generatiivsed AI lahendused on muutnud pöörde viisi, kuidas me tarkvaraarendusele läheneme. Need võimsad AI mudelid võivad genereerida koodilõike, terveid funktsioone või isegi terviklikke rakendusi, mis lubavad tõsta tootlikkust ja kiirendada arendusprotsessi. Kuid nagu iga häiriva tehnoloogia puhul, tekitab generatiivsete AI-teenuste kasutamine kodeerimisel mitmeid võimalikke riske, mida arendajad ja organisatsioonid peavad hoolikalt kaaluma.

• Koodi kvaliteedi ja tõhususe probleemid

Kuigi tehisintellekti mudelid võivad genereerida funktsionaalset koodi, ei pruugi selle jõudlus, skaleeritavus või hooldatavus olla soovitud optimeeritud. Need mudelid võtavad harva arvesse projekti ainulaadsete vajaduste konteksti, nagu koodid, standardid ja arhitektuur. See võib omakorda lõppeda sellega, et loodud kood sisaldab ebatõhusust, mis võib pikas perspektiivis kaasa tuua ebaoptimaalse jõudluse või suurenenud tehnilise võla.

• Turvalisuse nõrkused

Üks tehisintellekti loodud koodiga kaasnevaid kriitilisi riske on turvarikkumiste tõenäosus. Generatiivseid tehisintellekti mudeleid õpetatakse olemasoleva koodi tohututele andmekogumitele, mis võivad sisaldada haavatavusega kirjutatud programmijuppe. Kui mudelit pole selgesõnaliselt koolitatud selliseid nõrkusi märkama ja parandama, võib loodud kood olla defektne ja avada rakendused küberohtudele.

• Koodi järjepidevus ja hooldatavus

Järjepidevust peetakse tarkvaraarenduse üheks oluliseks teguriks, mis takistab koodibaasi kõrvalekaldeid määratletud kodeerimisstandarditest, projektipõhistest arhitektuuripõhimõtetest ja koodibaasi üldisest struktuurist. Sellegipoolest võib juhtuda, et generatiivsed AI mudelid ei suuda mõista ega rakendada projektitasemel parimaid tavasid, mis toob kaasa ebakõla loodud koodis. See ühtluse puudumine võib kahjustada koodi hooldust ja see raskendaks arendajatel koodi mõistmist ja muutmist.

• Õigus- ja intellektuaalomandi küsimused

Generatiivse AI rakendamine programmeerimisel tekitab juriidilisi ja intellektuaalomandiga seotud probleeme. Omandiõiguse ja vastutuse küsimused tekivad seoses arendatud lähtekoodiga, eriti kui tehisintellekti mudelit õpetati patenteeritud või litsentsitud lähtekoodijuppidele. Lisaks võivad AI-tööriistad oma mudelite uuendamiseks kasutada isegi arendajate sisendkoodi, mis võib kaasa tuua intellektuaalomandi paljastamise.

Kuigi generatiivsete AI-lahendustega kodeerimisel seotud riskid on märkimisväärsed, saab neid maandada hoolika planeerimise, põhjaliku testimise ja asjakohaste kaitsemeetmete rakendamisega. Enne generatiivsete AI-lahenduste integreerimist oma arendustöövoogudesse on arendajatel ja organisatsioonidel oluline võimalikke riske ja eeliseid põhjalikult hinnata. 

Generatiivse AI tööriistade parimad näited

Generatiivne AI on varem tundnud plahvatuslikku huvi, kuna hiljuti on turule tulnud palju tõhusaid tööriistu. Need tööriistad kasutavad inimesesarnase teksti, piltide ja isegi koodi loomiseks kõige arenenumaid loomuliku keele töötlemise ja masinõppe algoritme. Arendajad, kes püüavad ära kasutada generatiivseid tehisintellekti võimeid, on oluline teada tööriistu ning nende ohutut ja eetilise kasutamist. 

• ChatGPT: OpenAI välja töötatud ChatGPT on vestlusbot, mis kasutab ülekande õppimise lähenemisviisi. See mõistab loomuliku keele päringuid ja vastab neile, võimaldades koodi kirjutamist, sisu genereerimist ja küsimustele vastamist. ChatGPT võimalused ei piirdu lihtsa päringuga, vaid see suudab hämmastava täpsusega teha ka keerukamaid ülesandeid.
• Stabiilne difusioon: Stabiilne difusioon on järgmise põlvkonna tekstist pildiks tehisintellekti mudel, mis suudab toota täielikult üksikasjalikke ja realistlikke pilte, kasutades ainult antud tekstist võetud kirjeldusi. Stability AI poolt välja töötatud tööriist võimaldab genereerida koheselt tellimiseks kohandatud pilte, avades näiteks palju rakendusi, nagu digitaalkunst, toodete visualiseerimine ja sisu genereerimine.
• FROM-E 2: OpenAI poolt välja töötatud DALL-E 2 on ka suhteliselt arenenud tekst-pildiks generatiivne AI-mudel, mis väljastab veenvaid ja loovaid pilte, mis on seotud loomuliku keele viipadega. Tänu keerukatele lausetele mõistmisele ja neile reageerimisele on DALL-E 2 pälvinud tähelepanu, mida saab kasutada paljudes valdkondades, nagu disain, reklaam ja loomemajandus.
• GPT-3: OpenAI poolt välja töötatud GPT-3 on suur keelemudel, mis genereerib erinevatel teemadel inimestega sarnast teksti. Omades tohutuid andmebaase ja võimet genereerida loomulikku keelt, on GPT-3 rakendatav selliste ülesannete jaoks nagu sisu loomine, koodi genereerimine, keele tõlkimine jne.
• Google lahe: Google'i lahendus ChatGPT-le, Bard on vestluspõhine AI-mudel, mis hangib veebist uusimaid andmeid, pakkudes seeläbi täpset ja ajakohast teavet. Loomuliku keele töötlemise ja Google'i otsingufunktsioonide kombineerimise kaudu on idee selles, et kasutajad saavad pidada intelligentseid dialooge ja samal ajal mugavalt hankida asjakohast teavet.

Generatiivsete tehisintellekti tööriistade täiustamisel ja kättesaadavamaks muutumisel peavad arendajad tegutsema ettevaatlikult ja rakendama tugevaid turvameetmeid riskitegurite minimeerimiseks. Väga oluline on võtta arvesse muid küsimusi, nagu andmete privaatsus, eetilised kaalutlused ja nende tõhusate tööriistade nõuetekohane kasutamine. Generative AI vastutustundliku ja turvalise kasutamise kaudu saavad arendajad vallandada uute võimaluste laine erinevates valdkondades.

Final Thoughts

Generatiivne AI on võimas tööriist arendajatele, mida saab kasutada uute ideede loomiseks, uue programmikoodi loomiseks ja probleemide lahendamiseks. See võib aidata arendajatel säästa aega ja raha, samuti suurendada tõhusust ja parandada loodud sisu kvaliteeti. Samuti võivad generatiivsed AI-teenused aidata ettevõtetel teha paremaid otsuseid, parandada kliendikogemust ja olla loovamad. 

PrimaFelicitas võib võtta sinu kohandatud tarkvaraarendus samm edasi, integreerides generatiivsed AI-teenused. Kujutage ette süsteemi, mis suudab ülesandeid automatiseerida, kasutajakogemusi isikupärastada ja isegi teie tarkvaras loovat sisu luua. Võtke meiega ühendust juba täna, et arutada, kuidas generatiivsed AI-teenused võivad teie tarkvara muuta!

Postituse vaatamised: 3

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers