Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Prognoza AI na 2025 rok: Pojawiające się trendy, przełomowe technologie i transformacje branżowe

Posted on March 4, 2025 by Oriol Zertuche - Baza wiedzy AI

Digital brain an AI. Cover image for: The 2025 AI Forecast: Emerging Trends, Breakthrough Technologies, and Industry Transformations

Gdy wkraczamy w 2025 rok, sztuczna inteligencja (AI) przekształca branże, społeczeństwo i sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią na ekscytujące, a czasem zaskakujące sposoby. Od agentów AI, którzy mogą pracować niezależnie, po systemy, które płynnie integrują tekst, wideo i audio, dziedzina ta rozwija się szybciej niż kiedykolwiek. Dla przedsiębiorców technologicznych i deweloperów wyprzedzanie tych zmian jest nie tylko sprytne – jest niezbędne.

Zrozummy trendy, przełomy i wyzwania, które będą kształtować sztuczną inteligencję w 2025 roku i później.

Szybkie spojrzenie wstecz: jak sztuczna inteligencja zmieniła nasz świat

Podróż sztucznej inteligencji od lat 50. do dziś była niezwykłą historią ewolucji. Z prostych, opartych na regułach systemów przekształciła się w zaawansowane modele zdolne do rozumowania, kreatywności i autonomii. W ciągu ostatniej dekady sztuczna inteligencja przekształciła się z eksperymentalnej w niezbędną, stając się głównym motorem innowacji w różnych branżach.

Opieka zdrowotna

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są obecnie integralną częścią diagnostyki, medycyny spersonalizowanej, a nawet robotyki chirurgicznej. Technologie takie jak obrazowanie wspomagane sztuczną inteligencją przesunęły granice wczesnego wykrywania chorób, rywalizując i przewyższając ludzkie możliwości w zakresie dokładności i szybkości.

Edukacja

Adaptacyjne platformy AI zasadniczo zmieniły sposób uczenia się uczniów. Wykorzystują one szczegółową analizę danych w celu dostosowania treści, tempa i zaangażowania na poziomie indywidualnym.

Transport

Systemy autonomiczne ewoluowały od eksperymentalnych prototypów do realnych rozwiązań w logistyce i transporcie publicznym, wspieranych przez postępy w fuzji czujników, wizji komputerowej i podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym.

Chociaż postępy te przyniosły niezaprzeczalną wartość, ujawniły również złożone pytania dotyczące etyki, konsekwencji dla siły roboczej i sprawiedliwego podziału korzyści płynących ze sztucznej inteligencji. Podjęcie tych wyzwań pozostaje priorytetem w miarę dalszego rozwoju sztucznej inteligencji.

Przełomowe technologie AI do obejrzenia w 2025 roku

W 2025 r. nacisk zostanie położony nie tylko na uczynienie sztucznej inteligencji inteligentniejszą, ale także na zwiększenie jej możliwości, skalowalności i etyczności. Oto, co kształtuje krajobraz:

1. Sztuczna inteligencja agentowa: poza automatyzacją zadań

Sztuczna inteligencja nie jest tylko kolejnym modnym hasłem. Systemy te mogą podejmować decyzje i dostosowywać się do sytuacji przy niewielkim lub zerowym udziale człowieka. Co powiesz na posiadanie sztucznej inteligencji, która zarządza Twoim harmonogramem, obsługuje projekty, a nawet generuje kreatywne pomysły? To jak dodanie super wydajnego członka zespołu, który nigdy nie śpi.

Dla firm: Pomyśl o wirtualnych kierownikach projektów obsługujących złożone przepływy pracy.
Dla twórców: Narzędzia, które pomagają w burzy mózgów lub edycji treści.

Jak podkreśla Moody’s, agentowa sztuczna inteligencja ma szansę stać się siłą napędową produktywności i innowacji w różnych branżach.

2. Multimodalna sztuczna inteligencja: najbardziej wszechstronne rozwiązanie

Technologia ta łączy tekst, obrazy, dźwięk i wideo w jeden płynny system. Dlatego też przyszli wirtualni asystenci nie tylko zrozumieją, co mówisz – wychwycą Twój ton, mimikę twarzy, a nawet kontekst otoczenia.

Oto kilka przykładów:

Opieka zdrowotna: Systemy multimodalne mogłyby analizować dane medyczne z wielu źródeł w celu zapewnienia szybszych i dokładniejszych diagnoz.
Życie codzienne: Wyobraź sobie asystenta, który może pomóc Ci zaplanować podróż, natychmiast analizując recenzje, zdjęcia i filmy.

Gartner przewiduje, że do 2027 roku 40% rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji będzie multimodalnych, w porównaniu z zaledwie 1% w 2023 roku.

3. Dane syntetyczne: Rozwiązanie przyjazne dla prywatności

Systemy sztucznej inteligencji potrzebują danych do nauki, ale rzeczywiste dane często wiążą się z obawami o prywatność lub dostępność. Z pomocą przychodzą dane syntetyczne – sztucznie wygenerowane zbiory danych, które naśladują rzeczywiste dane bez ujawniania wrażliwych informacji.

Oto jak może się to rozegrać:

Skalowalne innowacje: Od szkolenia autonomicznych pojazdów w symulowanych środowiskach po generowanie rzadkich danych medycznych do badań farmaceutycznych.

Imperatywy związane z zarządzaniem: Deweloperzy coraz częściej integrują systemy przyjazne dla audytorów, aby zapewnić przejrzystość, odpowiedzialność i zgodność ze standardami regulacyjnymi.

Syntetyczne dane są korzystne dla obu stron, pomagając deweloperom szybciej wprowadzać innowacje przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności.

Branże, które sztuczna inteligencja przekształca teraz

Sztuczna inteligencja już teraz robi furorę w tych kluczowych sektorach:

Przemysł	Odsetek respondentów regularnie korzystających z Gen AI w ramach swoich ról organizacyjnych(Źródło)
Marketing i sprzedaż	14%
Rozwój produktów i/lub usług	13%
Operacje serwisowe	10%
Zarządzanie ryzykiem	4%
Strategia i finanse korporacyjne	4%
HR	3%
Zarządzanie łańcuchem dostaw	3%
Produkcja	2%

Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja ratuje życie. Od analizowania obrazów medycznych po rekomendowanie spersonalizowanych metod leczenia, sprawia ona, że opieka zdrowotna staje się inteligentniejsza, szybsza i bardziej dostępna. Narzędzia do wczesnego wykrywania już teraz przewyższają tradycyjne metody, pomagając lekarzom wychwycić problemy, zanim się nasilą.

Sprzedaż detaliczna

Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia prowadzenie hiper-spersonalizowanych kampanii marketingowych, podczas gdy predykcyjne modele zapasów zmniejszają marnotrawstwo poprzez dokładniejsze dostosowanie łańcuchów dostaw do wzorców popytu. Detaliści wdrażający te technologie odnotowują znaczny wzrost wydajności operacyjnej. Według McKinsey, generatywna sztuczna inteligencja ma odblokować od 240 do 390 miliardów dolarów wartości ekonomicznej dla detalistów.

Edukacja

Oprócz adaptacyjnego uczenia się, sztuczna inteligencja rozszerza obecnie metodologie nauczania. Przykładowo, generatywne narzędzia sztucznej inteligencji pomagają nauczycielom, tworząc dostosowane programy nauczania i interaktywne pomoce dydaktyczne, usprawniając obciążenia administracyjne.

Transport i logistyka

Integracja sztucznej inteligencji z systemami IoT umożliwiła niezrównany wgląd w sieci logistyczne, usprawniając optymalizację tras, zarządzanie zapasami i ograniczanie ryzyka w globalnych łańcuchach dostaw.

Co dalej? Trendy AI, które warto obserwować w 2025 roku

Dokąd zmierza sztuczna inteligencja? Oto najważniejsze trendy kształtujące przyszłość:

1. Samodoskonalące się modele sztucznej inteligencji

Systemy sztucznej inteligencji, które doskonalą się w czasie rzeczywistym, wyłaniają się jako krytyczny trend. Te samodoskonalące się modele wykorzystują pętle ciągłego uczenia się, zwiększając dokładność i trafność przy minimalnym nadzorze człowieka. Przypadki użycia obejmują wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym i adaptacyjne cyberbezpieczeństwo.

2. Nowe granice danych syntetycznych

Dane syntetyczne wykraczają poza zastosowania związane z prywatnością w kierunku bardziej wyrafinowanych scenariuszy, takich jak szkolenie sztucznej inteligencji w przypadkach brzegowych i symulowanie rzadkich lub niebezpiecznych zdarzeń. Branże takie jak autonomiczna jazda intensywnie inwestują w ten obszar, aby modelować przypadki narożne na dużą skalę.

3. Architektury AI specyficzne dla danej dziedziny

Era uogólnionej sztucznej inteligencji ustępuje miejsca architekturom wyspecjalizowanym w danej dziedzinie. Deweloperzy koncentrują się na dostrajaniu modeli dla określonych branż, takich jak finanse, modelowanie klimatu i badania genomiczne, odblokowując nowe poziomy precyzji i wydajności.

4. Edge AI na dużą skalę

Edge AI przetwarza dane lokalnie na urządzeniu, zamiast polegać na chmurze. Jej możliwości w czasie rzeczywistym ewoluują od zastosowań niszowych do głównego nurtu. Branże wykorzystują przetwarzanie brzegowe do wdrażania modeli AI o niskich opóźnieniach w środowiskach o ograniczonej łączności, od zdalnych placówek opieki zdrowotnej po inteligentne zakłady produkcyjne.

5. Współpracujące ekosystemy AI

Sztuczna inteligencja staje się coraz mniej silosowa, a ekosystemy umożliwiają interoperacyjność między różnymi modelami i platformami. Sprzyja to bardziej solidnym rozwiązaniom dzięki współpracy, szczególnie w środowiskach wielopodmiotowych, takich jak opieka zdrowotna i planowanie urbanistyczne.

Nadchodzące wyzwania

Choć przyszłość sztucznej inteligencji rysuje się w jasnych barwach, nie jest ona pozbawiona przeszkód. Oto, z czym musimy się zmierzyć:

Przepisy i etyka

Ustawa Unii Europejskiej o sztucznej inteligencji i kalifornijskie przepisy dotyczące przejrzystości danych to dopiero początek. Deweloperzy i decydenci muszą współpracować, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i etyczny.

Stronniczość i sprawiedliwość

Nawet w miarę poprawy interpretowalności modeli, ryzyko stronniczości pozostaje znaczące. Programiści muszą priorytetowo traktować różnorodne, wysokiej jakości zbiory danych i włączać wskaźniki uczciwości do swoich potoków, aby złagodzić niezamierzone konsekwencje.

Zrównoważony rozwój

Trenowanie ogromnych modeli sztucznej inteligencji zużywa dużo energii. Innowacje w zakresie kompresji modeli i energooszczędnego sprzętu mają kluczowe znaczenie dla dostosowania rozwoju sztucznej inteligencji do celów zrównoważonego rozwoju.

Patrząc w przyszłość: Jak sztuczna inteligencja ukształtuje przyszłość

Potencjał sztucznej inteligencji do przekształcania branż i stawiania czoła globalnym wyzwaniom jest ogromny. Ale jak dokładnie wpłynie ona na naszą przyszłość? Przyjrzyjmy się temu bliżej:

Wspieranie globalnych wyzwań

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji analizują wzorce klimatyczne, optymalizują odnawialne źródła energii i przewidują klęski żywiołowe z większą dokładnością. Przykładowo, modele AI mogą pomóc rolnikom dostosować się do zmian klimatycznych poprzez przewidywanie wzorców opadów i sugerowanie optymalnego płodozmianu.

Sztuczna inteligencja demokratyzuje dostęp do opieki zdrowotnej, umożliwiając zdalną diagnostykę i zalecenia dotyczące leczenia. Na obszarach niedostatecznie rozwiniętych narzędzia AI działają jako wirtualni dostawcy opieki zdrowotnej, wypełniając lukę spowodowaną niedoborem specjalistów medycznych.

Przekształcanie pracy

Podczas gdy sztuczna inteligencja zautomatyzuje powtarzalne zadania, tworzy również zapotrzebowanie na role w etyce sztucznej inteligencji, szkoleniach systemowych i współpracy między człowiekiem a sztuczną inteligencją. Miejsce pracy staje się dynamicznym partnerstwem między ludźmi a sztuczną inteligencją, w którym zadania wymagające intuicji i empatii są uzupełniane precyzją i skalą sztucznej inteligencji.

Role zawodowe będą ewoluować w kierunku kuratorowania, zarządzania i audytowania systemów AI, a nie bezpośredniego wykonywania zadań.

Radzenie sobie z zagrożeniami bezpieczeństwa

Zaawansowanie sztucznej inteligencji wiąże się również z ryzykiem. Cyberataki oparte na sztucznej inteligencji i technologiach deepfake stają się coraz bardziej powszechne. Aby temu przeciwdziałać, predykcyjne modele zagrożeń i autonomiczne systemy reagowania już teraz skracają czas reakcji na naruszenia z godzin do sekund.

Podsumowując: Czy jesteś gotowy na przyszłość?

Rok 2025 to nie tylko kolejny rok dla sztucznej inteligencji – to punkt zwrotny. Wraz z postępami, takimi jak sztuczna inteligencja agentowa, systemy multimodalne i dane syntetyczne, które przekształcają branże, na przedsiębiorcach technologicznych i programistach spoczywa obowiązek poruszania się po tym ewoluującym krajobrazie z precyzją i dalekowzrocznością. Przyszłość to nie tylko przyjęcie sztucznej inteligencji; chodzi o odpowiedzialne kształtowanie jej trajektorii.

Najlepsi agenci AI do przeglądania stron internetowych

Posted on July 27, 2024 by Oriol Zertuche - Bez kategorii

Nawigacja po przyszłości automatyzacji sieci

Szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji na nowo definiuje sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z siecią.
Zautomatyzowane przeglądanie stron internetowych i ekstrakcja danych, niegdyś złożone zadania wymagające specjalistycznych umiejętności, stają się teraz dostępne dla szerszego grona odbiorców.
Zmiana ta jest w dużej mierze przypisywana integracji dużych modeli językowych (LLM) i zaawansowanych platform, które upraszczają te procesy.
Zmierzając ku przyszłości napędzanej przez sztuczną inteligencję, narzędzia takie jak agent sieciowy AI firmy Apify, Induced.ai i Multi-ON znajdują się w czołówce, oferując innowacyjne rozwiązania do automatyzacji sieci i zwiększania produktywności.

Multi-On

Multi-On wyróżnia się jako pionierski agent przeglądania ai, wykorzystujący moc ChatGPT do redefiniowania przeglądania stron internetowych i wykonywania zadań.
Zaprojektowany z myślą o zwiększonej produktywności, Multi-ON oferuje wspólne przeglądanie, które pomaga użytkownikom w efektywnym poruszaniu się po sieci.
Kluczową cechą tej platformy jest jej zdolność do płynnego zarządzania wieloma zadaniami, zapewniając użytkownikom bardziej usprawnione wrażenia online.
W przeciwieństwie do eksperymentalnego charakteru agenta internetowego ai, Multi-ON jest specjalnie ukierunkowany na optymalizację produktywności użytkowników dzięki możliwościom opartym na sztucznej inteligencji.
Niezależnie od tego, czy użytkownicy prowadzą badania, czy obsługują złożone zadania internetowe, zaawansowana sztuczna inteligencja Multi-ON zapewnia szybkie i dokładne wykonywanie zadań.
Koncentracja tej platformy na współpracy i produktywności użytkowników odróżnia ją od tradycyjnych narzędzi internetowych, oferując unikalne podejście do działań online.
Dzięki integracji z ChatGPT, Multi-ON ma na celu zapewnienie bardziej intuicyjnego i efektywnego przeglądania stron internetowych.

Indukowana sztuczna inteligencja

Induced. ai wyróżnia się proaktywnym podejściem do agenta internetowego ai i zarządzania zadaniami.
Platforma została zaprojektowana w celu usprawnienia potoków rozwoju poprzez konsolidację wielu narzędzi w jednym, spójnym interfejsie.
Integracja ta jest chwalona za zdolność do znacznego skrócenia czasu i wysiłku wymaganego do zarządzania różnymi zadaniami internetowymi.
Jedną z kluczowych zalet Induced.ai jest proaktywny system wsparcia.
Użytkownicy mogą szybko rozwiązywać zapytania za pośrednictwem Slacka lub poczty elektronicznej, zapewniając, że procesy rozwoju pozostają nieprzerwane i wydajne.
To wsparcie w czasie rzeczywistym jest kluczową funkcją dla programistów, którzy potrzebują natychmiastowej pomocy, aby utrzymać produktywność.
Nacisk Induced.ai na płynne zarządzanie i szybkie rozwiązywanie problemów sprawia, że jest to idealna opcja dla programistów poszukujących niezawodnej platformy do obsługi automatyzacji sieci i zarządzania zadaniami.
Podejście skoncentrowane na użytkowniku i wspierający ekosystem sprawiają, że jest to solidna alternatywa dla innych narzędzi agenta przeglądającego ai.

Apify Web Agent

Agent sieciowy Apify ai, opracowany przez Apify, to innowacyjne narzędzie zaprojektowane w celu ułatwienia przeglądania stron internetowych i ekstrakcji danych za pomocą instrukcji w języku naturalnym.
Pomimo tego, że znajduje się w fazie eksperymentalnej, narzędzie to wykazuje znaczny potencjał, wykorzystując platformę Apify i duże modele językowe OpenAI (LLM) do automatyzacji działań internetowych.
Konfiguracja jest przyjazna dla użytkownika, wymagając jedynie początkowego adresu URL strony, opisów zadań w prostym języku i klucza API OpenAI.
Kluczowe ustawienia konfiguracji obejmują początkowy adres URL strony internetowej, którą odwiedzi agent, wymagany klucz API dla usług OpenAI, wybrany model GPT do interpretacji instrukcji oraz konfiguracje proxy, aby uniknąć blokowania przez docelowe strony internetowe.
Przykładowo, użytkownicy mogą poprosić agenta przeglądania ai o znalezienie najtańszego planu cenowego na stronie Apify, dostarczając prostych instrukcji do wykonania tego zadania.
Narzędzie nawiguje i wykonuje zadania za pomocą przeglądarki bezgłowej, a koszty są obliczane na podstawie tokenów zużywanych przez LLM i czas działania przeglądarki.
Dodatkowo, możliwości agenta sieciowego ai można rozszerzyć za pomocą interfejsu API Apify, umożliwiając integrację z różnymi środowiskami programistycznymi, takimi jak Python i Node.js.
Należy jednak zwrócić uwagę na jego eksperymentalny charakter, potencjalne koszty i potrzebę wkładu społeczności w celu dalszego zwiększenia jego funkcjonalności.

Porównanie

Porównując agenta internetowego ai firmy Apify z platformami takimi jak Induced.ai i Multi-ON, pojawia się kilka kluczowych różnic, z których każda zaspokaja różne potrzeby użytkowników.
Agent internetowy ai wyróżnia się integracją z interfejsem API OpenAI, umożliwiając wykonywanie zadań za pomocą instrukcji w języku naturalnym i obsługując różne modele GPT w celu zapewnienia elastyczności pod względem kosztów i możliwości.
Pomimo swoich mocnych stron, agent sieciowy ai znajduje się obecnie w fazie eksperymentalnej i nie jest aktywnie utrzymywany, co może stanowić wyzwanie dla długoterminowego użytkowania.
Z drugiej strony, Induced.ai kładzie nacisk na solidne wsparcie i proaktywne rozwiązywanie zapytań za pośrednictwem Slacka lub poczty elektronicznej, dzięki czemu idealnie nadaje się do efektywnego zarządzania potokami rozwoju.
Platforma konsoliduje wiele narzędzi w jednym interfejsie, znacznie oszczędzając czas użytkowników.
Tymczasem Multi-ON, oznaczony jako pierwszy na świecie AI Web Co-Pilot obsługiwany przez ChatGPT, koncentruje się na zwiększaniu produktywności użytkowników poprzez wspólne przeglądanie.
Jego celem jest usprawnienie działań online poprzez zapewnienie pomocy opartej na sztucznej inteligencji, co czyni go cennym narzędziem dla użytkowników, którzy chcą zoptymalizować swoje zadania związane z przeglądaniem sieci.
Każda platforma oferuje unikalne zalety, przy czym agent sieciowy ai wyróżnia się przetwarzaniem języka naturalnego i rozszerzalnością, Induced.ai wsparciem i integracją, a Multi-ON wspólnym przeglądaniem i zarządzaniem zadaniami.

Podsumowanie: Wykorzystanie potencjału przeglądania sieci opartego na sztucznej inteligencji

W miarę jak poruszamy się po przyszłości automatyzacji sieci, potencjał narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak agent sieciowy AI firmy Apify, Induced.ai i Multi-ON, staje się coraz bardziej oczywisty.
Platformy te oferują rewolucyjne możliwości w zakresie zautomatyzowanego przeglądania stron internetowych i zarządzania zadaniami, a każda z nich posiada unikalne funkcje dostosowane do różnych potrzeb użytkowników.
Chociaż agent sieciowy AI Apify wyróżnia się przetwarzaniem języka naturalnego i elastycznością integracji, pozostaje eksperymentalny, a zatem wymaga wkładu społeczności i starannego rozważenia związanych z tym kosztów.

SearchGPT Release: Kluczowe funkcje i informacje o dostępie

Posted on July 25, 2024 by Oriol Zertuche - Narzędzia AI

Ogłoszono SearchGPT

OpenAI zaprezentowało przełomowy prototyp o nazwie SearchGPT, wyszukiwarkę opartą na sztucznej inteligencji, opracowaną w celu zmiany sposobu, w jaki użytkownicy uzyskują dostęp do informacji online.
Wykorzystując zaawansowane modele konwersacyjne zintegrowane z danymi internetowymi w czasie rzeczywistym, SearchGPT ma na celu dostarczanie szybkich, precyzyjnych i terminowych odpowiedzi na zapytania użytkowników.
W przeciwieństwie do tradycyjnych wyszukiwarek, które prezentują listę linków, SearchGPT oferuje kompleksowe podsumowania wraz z jasnymi atrybutami, zapewniając użytkownikom szybkie uzyskanie dokładnych i istotnych informacji.
To innowacyjne podejście ma na celu usprawnienie procesu wyszukiwania, czyniąc go bardziej efektywnym i interaktywnym dla użytkowników.

Kluczowe cechy i cele

SearchGPT został zaprojektowany, aby przekształcić tradycyjne wyszukiwanie w bardziej usprawnioną i konwersacyjną interakcję.
W przeciwieństwie do konwencjonalnych wyszukiwarek, które wyświetlają listę linków, SearchGPT zapewnia zwięzłe podsumowania wraz z linkami atrybucji.
Takie podejście pozwala użytkownikom szybko uchwycić istotę ich zapytania, mając jednocześnie możliwość zbadania dalszych szczegółów na oryginalnych stronach internetowych.
Platforma zawiera również interaktywną funkcję, w której użytkownicy mogą zadawać dodatkowe pytania, wzbogacając w ten sposób konwersacyjny aspekt procesu wyszukiwania.
Dodatkowo, pasek boczny prezentuje dodatkowe istotne linki, jeszcze bardziej zwiększając zdolność użytkownika do znalezienia wyczerpujących informacji.
Jedną z wyróżniających się funkcji jest wprowadzenie “wizualnych odpowiedzi”, które prezentują filmy generowane przez sztuczną inteligencję, aby zapewnić użytkownikom bardziej angażujące i pouczające wrażenia z wyszukiwania.

Współpraca z wydawcami

SearchGPT priorytetowo traktuje tworzenie silnych partnerstw z organizacjami informacyjnymi, aby zapewnić jakość i wiarygodność dostarczanych informacji.
Dzięki współpracy z renomowanymi wydawcami, takimi jak The Atlantic, News Corp i The Associated Press, OpenAI zapewnia, że użytkownicy otrzymują dokładne i wiarygodne wyniki wyszukiwania.
Partnerstwa te zapewniają również wydawcom większą kontrolę nad sposobem wyświetlania ich treści w wynikach wyszukiwania.
Wydawcy mogą zrezygnować z wykorzystywania ich materiałów do szkolenia modeli sztucznej inteligencji OpenAI, a jednocześnie nadal być widoczni w wynikach wyszukiwania.
Takie podejście ma na celu ochronę integralności i pochodzenia oryginalnych treści, dzięki czemu jest korzystne zarówno dla użytkowników, jak i twórców treści.

Różnica w stosunku do konkurencji

SearchGPT odróżnia się od konkurentów takich jak Google, zajmując się istotnymi kwestiami związanymi z wyszukiwarkami zintegrowanymi ze sztuczną inteligencją.
Podejście Google często spotyka się z krytyką za nieścisłości i zmniejszanie ruchu do oryginalnych źródeł treści poprzez dostarczanie bezpośrednich odpowiedzi w wynikach wyszukiwania.
W przeciwieństwie do tego, SearchGPT zapewnia jasną atrybucję i zachęca użytkowników do odwiedzania witryn wydawców w celu uzyskania szczegółowych informacji.
Strategia ta nie tylko poprawia wrażenia użytkowników dzięki dokładnym i wiarygodnym danym, ale także ma na celu utrzymanie zdrowego ekosystemu dla wydawców poprzez odpowiedzialne udostępnianie treści.

Opinie użytkowników i przyszła integracja

Obecna wersja SearchGPT jest prototypem, dostępnym dla wybranej grupy użytkowników i wydawców.
To ograniczone wdrożenie ma na celu zebranie cennych opinii i spostrzeżeń, które pomogą udoskonalić i ulepszyć usługę.
OpenAI planuje ostatecznie zintegrować najbardziej udane funkcje SearchGPT z ChatGPT, dzięki czemu sztuczna inteligencja będzie jeszcze bardziej powiązana z informacjami internetowymi w czasie rzeczywistym.
Użytkownicy, którzy są zainteresowani testowaniem prototypu, mają możliwość dołączenia do listy oczekujących, podczas gdy wydawcy są zachęcani do przekazywania opinii na temat swoich doświadczeń.
Opinie te będą miały kluczowe znaczenie dla kształtowania przyszłych iteracji SearchGPT, zapewniając, że spełnia on potrzeby użytkowników i utrzymuje wysokie standardy dokładności i niezawodności.

Wyzwania i rozważania

Ponieważ SearchGPT wchodzi w fazę prototypu, stoi przed różnymi wyzwaniami.
Jednym z kluczowych aspektów jest zapewnienie dokładności informacji i właściwego przypisania do źródeł.
Ucząc się na pułapkach, z którymi borykało się Google, SearchGPT musi unikać błędów, które mogłyby prowadzić do dezinformacji lub błędnego przypisania, co mogłoby podważyć zaufanie użytkowników i zaszkodzić relacjom z wydawcami.
Kolejnym istotnym wyzwaniem jest monetyzacja.
Obecnie SearchGPT jest darmowy i działa bez reklam w początkowej fazie uruchamiania.
To wolne od reklam podejście stanowi przeszkodę w opracowaniu zrównoważonego modelu biznesowego zdolnego do pokrycia znacznych kosztów związanych ze szkoleniem i wnioskowaniem AI.
Sprostanie tym wymaganiom finansowym będzie miało zasadnicze znaczenie dla długoterminowej rentowności usługi.
Podsumowując, aby SearchGPT odniosło sukces, OpenAI musi sprostać tym technicznym i ekonomicznym wyzwaniom, zapewniając dokładność platformy i opracowując wykonalną strategię monetyzacji.

Wnioski

SearchGPT oznacza znaczący postęp w dziedzinie technologii wyszukiwania opartej na sztucznej inteligencji.
Stawiając na pierwszym miejscu jakość, niezawodność i współpracę z wydawcami, OpenAI ma na celu zapewnienie bardziej wydajnego i godnego zaufania doświadczenia wyszukiwania.
Integracja modeli konwersacyjnych z informacjami internetowymi w czasie rzeczywistym odróżnia SearchGPT od tradycyjnych wyszukiwarek i rywali, takich jak Google.
Informacje zwrotne od użytkowników i wydawców będą miały kluczowe znaczenie dla kształtowania przyszłej ewolucji tego innowacyjnego narzędzia.
W miarę postępów fazy prototypowej, OpenAI planuje udoskonalać SearchGPT, upewniając się, że spełnia on potrzeby i oczekiwania użytkowników.
Ta ciągła współpraca i iteracyjny proces doskonalenia pomogą osiągnąć zrównoważony ekosystem, który przyniesie korzyści zarówno twórcom treści, jak i użytkownikom.
Odkryj przyszłość inteligencji biznesowej dzięki Cody AI, inteligentnemu asystentowi AI wykraczającemu poza zwykły czat.
Płynnie zintegruj swoją firmę, zespół, procesy i wiedzę o klientach z Cody, aby zwiększyć swoją produktywność.
Niezależnie od tego, czy potrzebujesz odpowiedzi, kreatywnych rozwiązań, rozwiązywania problemów czy burzy mózgów, Cody jest tutaj, aby Cię wspierać.
Poznaj Cody AI już teraz i przekształć swoje operacje biznesowe!

GPT-4o Mini: Wszystko, co musisz wiedzieć

Posted on July 19, 2024 by Oriol Zertuche - Sztuczna inteligencja

Wprowadzenie do GPT-4o Mini

18 lipca 2024 r. firma OpenAI zaprezentowała GPT4o Mini, kompaktową i ekonomiczną wersję swojego solidnego modelu GPT-4o. Ten nowy model sztucznej inteligencji został zaprojektowany w celu zapewnienia większej szybkości i przystępności cenowej, skierowanej zarówno do programistów, jak i konsumentów, którzy potrzebują wydajnych i ekonomicznych rozwiązań AI. GPT4o Mini ma na celu demokratyzację dostępu do zaawansowanej technologii AI poprzez uczynienie jej bardziej dostępną i przystępną cenowo dla szerszego zakresu zastosowań, takich jak chatboty obsługi klienta i odpowiedzi tekstowe w czasie rzeczywistym. Dostępny za pośrednictwem API GPT4o Mini firmy OpenAI, GPT4o Mini jest również zintegrowany z aplikacją internetową i mobilną ChatGPT, a dostęp dla przedsiębiorstw rozpocznie się w następnym tygodniu. Kluczowe cechy modelu obejmują obsługę tekstowych i wizyjnych danych wejściowych i wyjściowych, okno kontekstowe 128 000 tokenów oraz odcięcie wiedzy w październiku 2023 roku. Ten wszechstronny model AI jest gotowy do zastąpienia GPT-3.5 Turbo, pozycjonując się jako preferowany wybór do wysokonakładowych, prostych zadań opartych na sztucznej inteligencji.

Osiągnięcia w zakresie wydajności i benchmarków

GPT4o Mini wykazuje wyjątkową wydajność w zadaniach rozumowania obejmujących zarówno tekst, jak i wzrok. Ten kompaktowy model został starannie zaprojektowany, aby przewyższyć możliwości istniejących małych modeli AI. Na przykład, w porównaniu do Gemini 1.5 Flash i Claude 3 Haiku, które uzyskały odpowiednio 79% i 75%, GPT4o Mini osiągnął imponujący wynik 82% w testach porównawczych Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Oprócz zadań tekstowych i wizyjnych, GPT4o Mini wyróżnia się również w rozumowaniu matematycznym. W teście porównawczym MGSM uzyskał wynik 87%, co jeszcze bardziej potwierdza jego wyższość w dziedzinie małych modeli AI. Osiągnięcia te podkreślają solidność modelu i jego potencjał do wyznaczania nowych standardów w aplikacjach opartych na sztucznej inteligencji.

GPT-4o Mini Efektywność kosztowa i ceny

Jedną z najbardziej atrakcyjnych cech GPT4o Mini jest jego efektywność kosztowa. Wyceniony na 15 centów za milion tokenów wejściowych i 60 centów za milion tokenów wyjściowych, jest o ponad 60% tańszy niż jego poprzednik, GPT-3.5 Turbo. Ta znaczna redukcja kosztów sprawia, że jest to atrakcyjny wybór dla programistów i przedsiębiorstw dążących do optymalizacji wydatków na rozwiązania AI. Przystępna cena GPT4o Mini może mieć ogromny wpływ na różne aplikacje AI. Od chatbotów obsługi klienta po odpowiedzi tekstowe w czasie rzeczywistym, zmniejszona bariera kosztowa umożliwia szersze wdrożenie zarówno w istniejących, jak i nowych projektach. Pozwala to mniejszym firmom i startupom na wykorzystanie zaawansowanych technologii AI, które wcześniej były zbyt drogie, demokratyzując dostęp do najnowocześniejszej sztucznej inteligencji. Potencjalne przypadki użycia, które znacznie skorzystają na tych niższych kosztach, obejmują zautomatyzowaną obsługę klienta, dynamiczne generowanie treści i analizę danych w czasie rzeczywistym. Udostępniając zaawansowaną sztuczną inteligencję, OpenAI toruje drogę do przyszłości, w której sztuczna inteligencja będzie integralną częścią różnych aplikacji i doświadczeń cyfrowych.

Specyfikacje techniczne i możliwości

GPT4o Mini obsługuje szeroki zakres wejść i wyjść, w tym tekst i wizję. Ta wszechstronność pozwala programistom tworzyć różnorodne aplikacje, które mogą obsługiwać wiele typów danych. Co więcej, OpenAI planuje rozszerzyć te możliwości o wejścia i wyjścia wideo i audio w przyszłych aktualizacjach, zwiększając użyteczność modelu w kontekstach multimedialnych. Kolejną kluczową cechą GPT4o Mini jest obszerne okno kontekstowe, które obsługuje do 128 000 tokenów. Dzięki temu model ten może efektywnie zarządzać dużymi zbiorami danych, co czyni go idealnym do zastosowań wymagających kompleksowej analizy danych. Dodatkowo, granica wiedzy modelu została ustawiona na październik 2023 r., zapewniając, że działa on w oparciu o stosunkowo nowe zrozumienie świata. Te specyfikacje techniczne sprawiają, że GPT4o Mini jest solidnym narzędziem do zaawansowanych zastosowań AI.

Środki bezpieczeństwa i ochrony

OpenAI wprowadziło solidne środki bezpieczeństwa i ochrony w GPT4o Mini, zapewniając zwiększoną ochronę i niezawodność. Kluczową cechą jest implementacja techniki “hierarchii instrukcji”, która znacznie wzmacnia odporność modelu na ataki typu prompt injection i próby jailbreak. To innowacyjne podejście zapewnia, że sztuczna inteligencja ściśle przestrzega zamierzonych instrukcji, minimalizując ryzyko niewłaściwego użycia. Zaangażowanie OpenAI w niezawodność i bezpieczeństwo wykracza poza teoretyczne ulepszenia. Firma wdrożyła nowe protokoły bezpieczeństwa zaprojektowane w celu ciągłego monitorowania i aktualizowania zabezpieczeń modelu przed pojawiającymi się zagrożeniami. Wysiłki te podkreślają zaangażowanie OpenAI w utrzymywanie wysokich standardów bezpieczeństwa na platformach AI, zapewniając użytkownikom niezawodne i godne zaufania doświadczenie AI. Gotowy na zrewolucjonizowanie operacji biznesowych dzięki spersonalizowanemu asystentowi AI? Odkryj, jak Cody AI przekształca tradycyjną sztuczną inteligencję w potężnego towarzysza biznesowego dostosowanego do Twoich unikalnych potrzeb. Dowiedz się wszystkiego, co musisz wiedzieć o naszej najnowszej ofercie, GPt4o Mini, i zobacz, jak może ona zwiększyć wydajność i kreatywność Twojego zespołu.
Poznaj Cody AI już dziś i pozwól swojej firmie się rozwijać!

GPT-4o Demo

RAG dla chmur prywatnych: jak to działa?

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Sztuczna inteligencja

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób prywatne chmury zarządzają wszystkimi informacjami i podejmują inteligentne decyzje?

W tym miejscu wkracza Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Jest to super inteligentne narzędzie, które pomaga prywatnym chmurom znaleźć odpowiednie informacje i wygenerować z nich przydatne rzeczy.

Ten blog jest poświęcony temu, jak RAG działa magicznie w chmurach prywatnych, wykorzystując proste narzędzia i sprytne sztuczki, aby wszystko działało płynniej i lepiej.

Zanurz się.

Zrozumienie RAG: Co to jest?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to najnowocześniejsza technologia wykorzystywana w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i systemach wyszukiwania informacji.

Łączy w sobie dwa podstawowe procesy: pobieranie i generowanie.

Odzyskiwanie: W RAG proces wyszukiwania obejmuje pobieranie odpowiednich danych z różnych źródeł zewnętrznych, takich jak repozytoria dokumentów, bazy danych lub interfejsy API. Te zewnętrzne dane mogą być zróżnicowane, obejmując informacje z różnych źródeł i formatów.
Generacja: Po pobraniu odpowiednich danych proces generowania obejmuje tworzenie lub generowanie nowych treści, spostrzeżeń lub odpowiedzi w oparciu o pobrane informacje. Ta wygenerowana zawartość uzupełnia istniejące dane i pomaga w podejmowaniu decyzji lub udzielaniu dokładnych odpowiedzi.

Jak działa RAG?

Zrozummy teraz, jak działa RAG.

Przygotowanie danych

Początkowy etap obejmuje konwersję zarówno dokumentów przechowywanych w kolekcji, jak i zapytań użytkowników do porównywalnego formatu. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla wyszukiwania podobieństw.

Reprezentacja numeryczna (Embeddings)

Aby dokumenty i zapytania użytkowników były porównywalne do wyszukiwania podobieństw, są one konwertowane na reprezentacje numeryczne zwane osadzeniami.

Te osadzenia są tworzone przy użyciu zaawansowanych modeli języka osadzania i zasadniczo służą jako wektory numeryczne reprezentujące pojęcia w tekście.

Wektorowa baza danych

Osadzenia dokumentów, które są numerycznymi reprezentacjami tekstu, mogą być przechowywane w wektorowych bazach danych, takich jak Chroma lub Weaviate. Te bazy danych umożliwiają wydajne przechowywanie i pobieranie zagnieżdżeń w celu wyszukiwania podobieństw.

Wyszukiwanie podobieństw

W oparciu o osadzenie wygenerowane na podstawie zapytania użytkownika, w przestrzeni osadzenia przeprowadzane jest wyszukiwanie podobieństwa. Wyszukiwanie to ma na celu zidentyfikowanie podobnego tekstu lub dokumentów z kolekcji na podstawie liczbowego podobieństwa ich zagnieżdżeń.

Dodanie kontekstu

Po zidentyfikowaniu podobnego tekstu, pobrana treść (podpowiedź + wprowadzony tekst) jest dodawana do kontekstu. Ten rozszerzony kontekst, obejmujący zarówno oryginalny monit, jak i odpowiednie dane zewnętrzne, jest następnie wprowadzany do modelu językowego (LLM).

Wyjście modelu

Model językowy przetwarza kontekst z odpowiednimi danymi zewnętrznymi, umożliwiając generowanie dokładniejszych i kontekstowo odpowiednich wyników lub odpowiedzi.

Czytaj więcej: Czym jest i jak działa RAG API Framework?

5 kroków do wdrożenia RAG w środowiskach chmury prywatnej

Poniżej znajduje się kompleksowy przewodnik dotyczący wdrażania RAG w chmurach prywatnych:

1. Ocena gotowości infrastruktury

Rozpocznij od oceny istniejącej infrastruktury chmury prywatnej. Ocena sprzętu, oprogramowania i możliwości sieciowych w celu zapewnienia zgodności z wdrożeniem RAG. Zidentyfikuj wszelkie potencjalne ograniczenia lub wymagania dotyczące płynnej integracji.

2. Gromadzenie i przygotowanie danych

Gromadzenie odpowiednich danych z różnych źródeł w środowisku chmury prywatnej. Może to obejmować repozytoria dokumentów, bazy danych, interfejsy API i inne wewnętrzne źródła danych.

Upewnij się, że zebrane dane są uporządkowane, wyczyszczone i przygotowane do dalszego przetwarzania. Dane powinny być w formacie, który można łatwo wprowadzić do systemu RAG w celu wyszukiwania i generowania procesów.

3. Wybór odpowiednich modeli języka osadzania

Wybierz odpowiednie modele języka osadzania, które są zgodne z wymaganiami i skalą środowiska chmury prywatnej. Modele takie jak BERT, GPT lub inne zaawansowane modele językowe mogą być rozważane w oparciu o ich kompatybilność i wskaźniki wydajności.

4. Integracja systemów osadzania

Wdrożenie systemów lub frameworków zdolnych do konwersji dokumentów i zapytań użytkowników na reprezentacje numeryczne (embeddings). Upewnij się, że te osadzenia dokładnie oddają semantyczne znaczenie i kontekst danych tekstowych.

Skonfiguruj wektorowe bazy danych (np. Chroma, Weaviate), aby efektywnie przechowywać i zarządzać tymi osadzeniami, umożliwiając szybkie wyszukiwanie i wyszukiwanie podobieństw.

5. Testowanie i optymalizacja

Przeprowadzenie rygorystycznych testów w celu walidacji funkcjonalności, dokładności i wydajności wdrożonego systemu RAG w środowisku chmury prywatnej. Przetestuj różne scenariusze, aby zidentyfikować potencjalne ograniczenia lub obszary wymagające poprawy.

Optymalizacja systemu w oparciu o wyniki testów i informacje zwrotne, udoskonalanie algorytmów, dostrajanie parametrów lub modernizacja komponentów sprzętowych/programowych w celu uzyskania lepszej wydajności.

6 Narzędzia do wdrażania RAG w chmurach prywatnych

Oto przegląd narzędzi i struktur niezbędnych do wdrożenia Retrieval-Augmented Generation (RAG) w środowiskach chmury prywatnej:

1. Osadzanie modeli językowych

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT to potężny, wstępnie wytrenowany model językowy zaprojektowany w celu zrozumienia kontekstu słów w zapytaniach wyszukiwania. Można go precyzyjnie dostosować do określonych zadań wyszukiwania w środowiskach chmury prywatnej.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modele GPT wyróżniają się w generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie podanych podpowiedzi. Mogą one odgrywać kluczową rolę w generowaniu odpowiedzi lub treści w systemach RAG.

2. Wektorowe bazy danych

Chroma: Chroma to wyszukiwarka wektorowa zoptymalizowana pod kątem obsługi danych wielowymiarowych, takich jak osadzenia. Skutecznie przechowuje i pobiera osadzenia, ułatwiając szybkie wyszukiwanie podobieństw.
Weaviate: Weaviate to wyszukiwarka wektorowa typu open-source, odpowiednia do zarządzania i wyszukiwania danych wektorowych. Oferuje elastyczność i skalowalność, idealną dla wdrożeń RAG zajmujących się dużymi zbiorami danych.

3. Ramy dla generowania osadzania

TensorFlow: TensorFlow zapewnia narzędzia i zasoby do tworzenia modeli uczenia maszynowego i zarządzania nimi. Oferuje biblioteki do generowania osadzeń i integrowania ich z systemami RAG.
PyTorch: PyTorch to kolejny popularny framework do głębokiego uczenia, znany ze swojej elastyczności i łatwości użytkowania. Obsługuje tworzenie modeli osadzania i ich integrację z przepływami pracy RAG.

4. Platformy integracyjne RAG

Przytulanie transformatorów twarzy: Ta biblioteka oferuje szeroki zakres wstępnie wytrenowanych modeli, w tym BERT i GPT, ułatwiając ich integrację z systemami RAG. Zapewnia narzędzia do obsługi osadzeń i interakcji modeli językowych.
GPT OpenAI–3 API: API OpenAI zapewnia dostęp do GPT-3, umożliwiając programistom wykorzystanie jego potężnych możliwości generowania języka. Integracja GPT-3 z systemami RAG może poprawić generowanie treści i dokładność odpowiedzi.

5. Usługi w chmurze

AWS (Amazon Web Services) lub Azure: Dostawcy usług w chmurze oferują infrastrukturę i usługi niezbędne do hostowania i skalowania wdrożeń RAG. Zapewniają one zasoby, takie jak maszyny wirtualne, pamięć masową i moc obliczeniową dostosowaną do aplikacji uczenia maszynowego.
Google Cloud Platform (GCP): GCP oferuje zestaw narzędzi i usług do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, umożliwiając wdrażanie i zarządzanie systemami RAG w środowiskach chmury prywatnej.

6. Niestandardowe narzędzia programistyczne

Biblioteki Pythona: Biblioteki te oferują niezbędne funkcje do manipulacji danymi, obliczeń numerycznych i tworzenia modeli uczenia maszynowego, co ma kluczowe znaczenie dla wdrażania niestandardowych rozwiązań RAG.
Niestandardowe interfejsy API i Skrypty: W zależności od konkretnych wymagań, opracowanie niestandardowych interfejsów API i skryptów może być konieczne do dostrojenia i integracji komponentów RAG w infrastrukturze chmury prywatnej.

Zasoby te odgrywają kluczową rolę w ułatwianiu generowania osadzania, integracji modeli i wydajnego zarządzania systemami RAG w konfiguracjach chmury prywatnej.

Teraz, gdy znasz już podstawy RAG dla chmur prywatnych, nadszedł czas, aby wdrożyć je przy użyciu skutecznych narzędzi wymienionych powyżej.

8 najlepszych modeli osadzania tekstu w 2024 roku

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Sztuczna inteligencja

Jaka byłaby Twoja odpowiedź, gdybyśmy zapytali o związek między tymi dwiema liniami?

Po pierwsze: Czym jest osadzanie tekstu?

Drugi: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 więcej pozycji do uwzględnienia tutaj].

Większość ludzi nie wiedziałaby, co je łączy. Pierwsza linia pyta o znaczenie “osadzania” w prostym języku angielskim, ale druga linia, z tymi wszystkimi liczbami, nie ma sensu dla nas, ludzi.

W rzeczywistości druga linia jest reprezentacją (osadzeniem) pierwszej linii. Został on stworzony przez model OpenAI GPT -3’s text-embedding-ada-002.

Proces ten przekształca pytanie w serię liczb, których komputer używa do zrozumienia znaczenia słów.

Jeśli również drapałeś się po głowie, aby rozszyfrować ich związek, ten artykuł jest dla Ciebie.

Omówiliśmy podstawy osadzania tekstu i jego 8 najlepszych modeli, o których warto wiedzieć!
Zacznijmy czytać.

Czym są modele osadzania tekstu?

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji i aplikacje komputerowe rozumieją to, co próbujemy powiedzieć?

Zgadza się, nie rozumieją, co mówimy.

W rzeczywistości “osadzają” nasze instrukcje, aby działać skutecznie.

Wciąż zdezorientowany? Dobra, uprośćmy to.

W uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji jest to technika, która upraszcza złożone i wielowymiarowe dane, takie jak tekst, obrazy lub inne rodzaje reprezentacji, do przestrzeni o mniejszej wymiarowości.

Osadzanie ma na celu ułatwienie przetwarzania informacji przez komputery, na przykład podczas korzystania z algorytmów lub przeprowadzania obliczeń.

Dlatego służy jako język pośredniczący dla maszyn.

Osadzanie tekstu polega jednak na pobieraniu danych tekstowych – takich jak słowa, zdania lub dokumenty – i przekształcaniu ich w wektory reprezentowane w niskowymiarowej przestrzeni wektorowej.

Forma liczbowa ma na celu przekazanie relacji semantycznych, kontekstu i sensu tekstu.

Modele kodowania tekstu zostały opracowane w celu zapewnienia podobieństwa słów lub krótkich fragmentów pisma zachowanych w kodowaniu.

W rezultacie słowa, które oznaczają te same znaczenia i te, które znajdują się w podobnych kontekstach językowych, miałyby zbliżony wektor w tej wielowymiarowej przestrzeni.

Osadzanie tekstu ma na celu zbliżenie rozumienia maszynowego do rozumienia języka naturalnego w celu poprawy efektywności przetwarzania danych tekstowych.

Ponieważ wiemy już, co oznacza osadzanie tekstu, rozważmy różnicę między osadzaniem słów a tym podejściem.

Osadzanie słów VS osadzanie tekstu: Jaka jest różnica?

Zarówno osadzanie słów, jak i osadzanie tekstu należą do różnych typów modeli osadzania. Oto kluczowe różnice-

Osadzanie słów dotyczy reprezentacji słów jako wektorów o stałym wymiarze w określonym tekście. Osadzanie tekstu polega jednak na konwersji całych akapitów tekstu, zdań lub dokumentów na wektory liczbowe.
Osadzenia słów są przydatne w zadaniach zorientowanych na poziom słów, takich jak rozumienie języka naturalnego, analiza nastrojów i obliczanie podobieństw słów. Jednocześnie osadzanie tekstu lepiej nadaje się do zadań takich jak podsumowywanie dokumentów, wyszukiwanie informacji i klasyfikacja dokumentów, które wymagają zrozumienia i analizy większych fragmentów tekstu.
Zazwyczaj osadzanie słów opiera się na lokalnym kontekście otaczającym poszczególne słowa. Ponieważ jednak osadzanie tekstu uwzględnia cały tekst jako kontekst, jest ono szersze niż osadzanie słów. Dąży do uchwycenia pełnej semantyki całej informacji tekstowej, aby algorytmy mogły poznać całkowitą strukturę sensu i wzajemne powiązania między zdaniami lub dokumentami.

8 najlepszych modeli osadzania tekstu, które musisz znać

Jeśli chodzi o modele osadzania tekstu, istnieje wiele innowacyjnych technik, które zrewolucjonizowały sposób, w jaki komputery rozumieją i zarządzają informacjami tekstowymi.

Oto osiem wpływowych modeli osadzania tekstu, które wywarły znaczący wpływ na przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji:

1. Word2Vec

Ten pionierski model, znany jako Word2Vec, tworzy osadzenia słów, które są zasadniczo reprezentacjami otaczających słów kontekstowych odwzorowanych na wektory o stałym wymiarze.

Ujawnia podobieństwa między słowami i pokazuje relacje semantyczne, które pozwalają algorytmom zrozumieć znaczenie słów w zależności od środowiska, w którym są używane.

2. GloVE (globalne wektory do reprezentacji słów)

Zamiast koncentrować się tylko na statystycznie ważnych relacjach między słowami w określonym kontekście, GloVe generuje znaczące reprezentacje słów, które odzwierciedlają relacje między słowami w całym korpusie.

3. FastText

Zaprojektowany przez Facebook AI Research, FastText reprezentuje słowa jako n-gramy znaków, wykorzystując w ten sposób informacje o pod-słowach. Pomaga to w skutecznym dostosowaniu OOV i podkreśla podobieństwa w morfologii różnych słów.

4. ELMO (osadzanie z modeli językowych)

Aby zapewnić kontekst dla osadzania słów, ELMO opiera się na wewnętrznych stanach głębokiego dwukierunkowego modelu językowego.

Są to osadzenia słów, które wychwytują ogólne konteksty zdaniowe, dzięki czemu są bardziej znaczące.

5. BERT (dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformatorów)

BERT jest modelem opartym na transformatorach, zaprojektowanym do dwukierunkowego rozumienia kontekstu słów.

Potrafi interpretować znaczenie słowa w oparciu o jego kontekst z poprzedzających i następujących słów, umożliwiając dokładniejsze zrozumienie języka.

6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Modele GPT są mistrzami generowania języka. Modele te przewidują następne słowo w sekwencji, generując spójny tekst poprzez uczenie się z ogromnych ilości danych tekstowych podczas wstępnego szkolenia.

7. Doc2Vec

Doc2Vec, rozszerzenie Word2Vec, jest w stanie osadzać całe dokumenty lub akapity w wektorach o stałym rozmiarze. Model ten przypisuje dokumentom unikalne reprezentacje, umożliwiając porównywanie podobieństw między tekstami.

8. USE (uniwersalny koder zdań)

Osadzanie całych zdań lub akapitów jest wykonywane przez narzędzie Google znane jako USE. Skutecznie koduje różne długości tekstu w wektory o stałym rozmiarze, biorąc pod uwagę ich znaczenie semantyczne i umożliwiając prostsze porównywanie zdań.

Często zadawane pytania:

1. Jaka jest wartość osadzania tekstu na platformie SaaS lub w firmie?

Ulepszone modele osadzania tekstu rozszerzają platformy SaaS, ułatwiając zrozumienie danych generowanych przez użytkowników. Zapewniają one inteligentne możliwości wyszukiwania, spersonalizowane doświadczenie użytkownika z sugestiami i zaawansowaną analizą nastrojów, co zwiększa poziom zaangażowania użytkowników, a tym samym zatrzymuje obecnych użytkowników.

2. Jakie są kluczowe kwestie związane z wdrażaniem modelu osadzania tekstu?

Podczas wdrażania modeli osadzania tekstu kluczowe kwestie obejmują

Zgodność modelu z celami aplikacji
Skalowalność dla dużych zbiorów danych
Interpretowalność wygenerowanych osadzeń i
Zasoby niezbędne do skutecznej integracji obliczeniowej.

3. Jakie unikalne cechy modeli osadzania tekstu można wykorzystać do ulepszenia rozwiązań SaaS?

Tak, rzeczywiście, modele osadzania tekstu znacznie ulepszają rozwiązania SaaS, zwłaszcza w zakresie recenzji klientów, algorytmów zmiany kolejności artykułów, rozumienia kontekstu dla botów i szybkiego wyszukiwania danych, ogólnie rzecz biorąc, zwiększając doświadczenia użytkowników końcowych i rentowność.

Przeczytaj to: 10 najlepszych niestandardowych alternatyw ChatGPT na 2024 rok