Generativni AI zajema modele globokega učenja, ki so zmožni izdelati visokokakovostne slike, besedilo in različne vsebine z izkoriščanjem njihovih podatkov o usposabljanju. Ti modeli ustvarjajo svežo vsebino z ekstrapolacijo iz svojih podatkov o usposabljanju in ustvarjanjem novih napovedi. 

Med treningom Generativna AI modeli dobijo obsežne vnaprej obdelane in označene podatke, vendar imajo tudi koristi od neoznačenih informacij. Za razliko od drugih aplikacij umetne inteligence z različnimi nameni je glavni cilj generativne umetne inteligence ustvarjanje vsebine, po čemer se razlikuje od umetne inteligence, ki se uporablja za naloge, kot je analiza podatkov ali avtonomni nadzor vozil.

Kako se generativni AI razlikuje od tradicionalnega AI? 

Generativni AI je bistveno drugačen, saj je velik jezikovni model (LLM), usposobljen z ogromno količino informacij, vključno z vzorci človeškega pogovora. Lahko prebavlja in povzema informacije ter se lahko sporazumeva z ljudmi z uporabo naravnega jezika. Na primer, ChatGPT je dobra izvedba generativne umetne inteligence, ki je presenetila celo svoje ustvarjalce, ko je v prvem tednu po lansiranju zbrala milijon uporabnikov. Prav tako je po dveh mesecih pridobil 100 milijonov. 

Na splošno, ko se sistemi hitro širijo, postanejo bolj zapleteni, težje jih je upravljati, manj zanesljivi in ​​manj učinkoviti. Z velikimi jezikovnimi modeli, več informacij, več poizvedb, več interakcij, pametnejši postaja sistem in bolj spominja na človeško inteligenco. 

Ste pripravljeni odkleniti moč Generative AI za vaše podjetje?

Primafelicitas, vodilni AI in Podjetje za razvoj Web3, vam lahko pomaga izkoristiti potencial generativne umetne inteligence.

Naša ekipa strokovnjakov lahko oblikuje in izvede generativno po meri AI rešitve ki lahko spremeni vaše interakcije s strankami, ustvarjanje vsebine in analizo podatkov. Od klepetalnih robotov, ki zagotavljajo podporo v realnem času, do orodij za trženje vsebine, ki jih poganja AI, Primafelicitas vam lahko pomaga ostati pred krivuljo.

Kako je Generative AI koristen za razvijalce?

Na omrežnem sloju lahko obsežni jezikovni modeli izvajajo različne funkcije, kot je ustvarjanje omrežnih konfiguracij, pisanje skriptov za orodja za avtomatizacijo omrežja in preslikave omrežne topologije.

• Avtomatizirajte upravljanje konfiguracije omrežja

Veliki jezikovni modeli lahko ustvarijo in vzdržujejo konfiguracije omrežnih naprav. To pomaga zagotoviti doslednost in skladnost v celotni omrežni infrastrukturi. Ta zmožnost zagotavlja nemoten proces upravljanja konfiguracije z zmanjšanjem možnosti človeške napake in omogoča hitrejše izdaje.

• Omogoči omrežno avtomatizacijo in skriptiranje

Omrežni skrbniki lahko uporabijo velike jezikovne modele za ustvarjanje skriptov za orodja za avtomatizacijo omrežja, ki omogočajo avtomatizacijo zagotavljanja omrežja, nadzora in ponavljajočih se opravil za odpravljanje težav. Ta zmožnost omogoča izboljšano operativno učinkovitost in zmanjša delovno obremenitev omrežnih ekip.

• Olajšajte omrežno dokumentacijo in kartiranje

Veliki jezikovni modeli lahko ustvarijo podrobno omrežno dokumentacijo in vizualizirajo diagrame omrežne topologije. Takšne funkcije zagotavljajo točnost in pravočasnost registracij zapisov, ki so pomembne za nemoteno upravljanje omrežja, reševanje problemov in izmenjavo znanja med člani ekipe.

• Izboljšajte varnost in skladnost omrežja

S pregledom omrežnih konfiguracij in pravilnikov lahko veliki jezikovni modeli zajamejo šibke točke omrežja, vključno z napačno konfiguriranimi napravami, nepravilnimi nastavitvami in neskladnostjo. S tem lahko organizacije predvidijo varnostne grožnje in sledijo regulativnim zahtevam v celotnem omrežnem okolju.

• Podpora za odpravljanje težav in diagnostiko omrežja

Velike jezikovne modele je mogoče uporabiti za odpravljanje težav z omrežjem s pregledovanjem dnevniških datotek, podatkov o omrežnem prometu in drugih informacij, zbranih med diagnostičnim postopkom. Ta funkcija omogoča hitrejše prepoznavanje in reševanje težav, prihrani čas izpadov in izboljša splošno delovanje sistema.

Takšne aplikacije velikih jezikovnih modelov na omrežni plasti lahko povečajo delovanje, prihranijo čas in vire ter izboljšajo upravljanje tudi v organizacijah.

Ali obstaja nevarnost uporabe Generativna AI napisati programsko kodo?

Pojav Generativne rešitve AI je spremenil način pristopa k razvoju programske opreme. Ti zmogljivi modeli umetne inteligence lahko ustvarijo delčke kode, celotne funkcije ali celo celotne aplikacije, kar obljublja povečanje produktivnosti in pospešitev razvojnega procesa. Vendar, tako kot pri vsaki prelomni tehnologiji, uporaba generativnih storitev umetne inteligence pri kodiranju povzroča več možnih tveganj, ki jih morajo razvijalci in organizacije skrbno pretehtati.

• Težave s kakovostjo kode in učinkovitostjo

Čeprav lahko modeli AI ustvarijo funkcionalno kodo, njena zmogljivost, razširljivost ali vzdržljivost morda ne bodo tako optimizirani, kot bi želeli. Ti modeli redko upoštevajo kontekst edinstvenih potreb projekta, kot so kode, standardi in arhitektura. To pa lahko povzroči, da ustvarjena koda vključuje neučinkovitosti, kar lahko dolgoročno povzroči neoptimalno delovanje ali povečan tehnični dolg.

• Varnostne ranljivosti

Eno od kritičnih tveganj, ki spremlja kodo, ustvarjeno z umetno inteligenco, je verjetnost kršitev varnosti. Generativni modeli umetne inteligence se usposabljajo na ogromnih zbirkah podatkov obstoječe kode, ki potencialno vključujejo delčke programov, napisanih z ranljivostjo. Če model ni bil izrecno usposobljen za odkrivanje in odpravljanje takšnih slabosti, je lahko ustvarjena koda okvarjena in odpre aplikacije kibernetskim grožnjam.

• Doslednost kode in vzdržljivost

Doslednost velja za enega od pomembnih dejavnikov razvoja programske opreme, ki preprečuje odstopanje kodne baze od definiranih standardov kodiranja, projektno specifičnih arhitekturnih načel in celotne strukture kodne baze. Kljub temu se lahko zgodi, da generativni modeli umetne inteligence ne bodo mogli razumeti in uporabiti najboljših praks na ravni projekta, kar bo povzročilo nedoslednost v ustvarjeni kodi. Ta odsotnost enotnosti bi lahko škodovala vzdrževanju kode, zaradi česar bi razvijalci težje razumeli in spreminjali kodo.

• Pravna vprašanja in vprašanja intelektualne lastnine

Implementacija generativne umetne inteligence v programiranje postavlja pravna vprašanja in vprašanja intelektualne lastnine. Vprašanja o lastništvu in odgovornosti se pojavljajo v zvezi z razvito izvorno kodo, zlasti ko je bil model AI učen na lastniških ali licenčnih delčkih izvorne kode. Poleg tega lahko orodja AI celo uporabljajo vhodno kodo razvijalcev za nadgradnjo svojih modelov, kar lahko povzroči razkritje intelektualne lastnine.

Čeprav so tveganja, povezana z generativnimi rešitvami umetne inteligence pri kodiranju, pomembna, jih je mogoče ublažiti s skrbnim načrtovanjem, robustnim testiranjem in izvajanjem ustreznih zaščitnih ukrepov. Bistvenega pomena je, da razvijalci in organizacije temeljito ocenijo morebitna tveganja in koristi, preden vključijo generativne rešitve umetne inteligence v svoje delovne tokove razvoja. 

Najboljši primeri generativnih orodij AI

Generativna umetna inteligenca je imela v preteklosti eksplozivno zanimanje, saj je pred kratkim na trg prišlo veliko močnih orodij. Ta orodja uporabljajo najnaprednejšo obdelavo naravnega jezika in algoritme strojnega učenja za ustvarjanje besedila, slik in celo kode, podobnega človeku. Za razvijalce, ki poskušajo izkoristiti generativne sposobnosti umetne inteligence, je bistveno, da poznajo orodja in kako jih je mogoče uporabljati varno in etično. 

• ChatGPT: ChatGPT je pogovorni bot, ki ga je razvil OpenAI in uporablja pristop učenja prenosa. Lahko razume in odgovori na poizvedbe v naravnem jeziku, kar mu omogoča pisanje kode, ustvarjanje vsebine in odgovarjanje na vprašanja. Zmožnosti ChatGPT niso omejene na preprosto poizvedbo, ampak lahko opravi tudi bolj zapletene naloge z neverjetno stopnjo natančnosti.
• Stabilna difuzija: Stabilna difuzija je naslednja generacija modela umetne inteligence besedila v sliko, ki lahko ustvari popolnoma podrobne in realistične slike izključno z uporabo opisov, vzetih iz danega besedila. To orodje, ki ga je razvil Stability AI, omogoča takojšnje ustvarjanje slik po meri po naročilu, kar odpira številne aplikacije, kot so na primer digitalna umetnost, vizualizacija izdelkov in ustvarjanje vsebine.
• OD-E 2: DALL-E 2, ki ga je razvil OpenAI, je tudi razmeroma napreden generativni model umetne inteligence za pretvorbo besedila v sliko, ki ustvari prepričljive in ustvarjalne slike, povezane z navedbami naravnega jezika. Z močjo razumevanja in odzivanja na zapletene stavke je DALL-E 2 pritegnil pozornost, ki jo je mogoče uporabiti na številnih področjih, kot so oblikovanje, oglaševanje in kreativne industrije.
• GPT-3: GPT-3, ki ga je razvil OpenAI, je velik jezikovni model, ki ustvarja besedilo, podobno človeškemu, o različnih temah. GPT-3 ima ogromno baz podatkov in zmožnost generiranja naravnega jezika, zato je uporaben za naloge, kot so ustvarjanje vsebine, generiranje kode, jezikovno prevajanje itd.
• googlov bard: Googlova rešitev za ChatGPT, Bard je pogovorni model umetne inteligence, ki pridobiva najnovejše podatke iz spleta in tako zagotavlja točne in posodobljene informacije. S kombinacijo obdelave naravnega jezika z Googlovimi funkcijami iskanja je ideja, da bodo uporabniki lahko imeli inteligentne dialoge in hkrati lahko priročno pridobili ustrezne informacije.

Ker se orodja Generative AI izboljšujejo in postajajo bolj dostopna, morajo razvijalci ravnati previdno in izvajati močne varnostne ukrepe za zmanjšanje dejavnikov tveganja. Bistveno je upoštevati druga vprašanja, kot so zasebnost podatkov, etični vidiki in pravilna uporaba teh močnih orodij. Z odgovorno in varno uporabo Generative AI bodo razvijalci lahko sprostili nov val možnosti na različnih področjih.

Končna thoughts

Generativna AI je močno orodje za razvijalce, ki ga je mogoče uporabiti za ustvarjanje novih idej, ustvarjanje nove programske kode in reševanje problemov. Razvijalcem lahko pomaga prihraniti čas in denar ter povečati učinkovitost in izboljšati kakovost ustvarjene vsebine. Poleg tega lahko generativne storitve umetne inteligence pomagajo podjetjem pri sprejemanju boljših odločitev, izboljšanju uporabniške izkušnje in večji ustvarjalnosti. 

Primafelicitas lahko vzame vašo razvoj programske opreme po meri korak naprej z integracijo generativnih storitev umetne inteligence. Predstavljajte si sistem, ki lahko avtomatizira naloge, prilagodi uporabniško izkušnjo in celo ustvari ustvarjalno vsebino v vaši programski opremi. Pišite nam še danes, da se pogovorimo o tem, kako lahko generativne storitve umetne inteligence spremenijo vašo programsko opremo!

Ogledi: 3

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: 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