რა არის ინფერენცია ხელოვნურ ინტელექტში? მომენტი, როდესაც ყველაფერი ერთად იყრის თავს

დასკვნების გამოტანაზე საუბრობენ , ისინი, როგორც წესი, იმ მომენტს გულისხმობენ, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი წყვეტს „სწავლას“ და რაღაცის გაკეთებას იწყებს. რეალურ დავალებებს. პროგნოზებს. გადაწყვეტილებებს. პრაქტიკულ სამუშაოებს.

მაგრამ თუ წარმოგიდგენიათ მაღალი დონის ფილოსოფიური დედუქციის სპეციალისტი, მაგალითად შერლოკი მათემატიკის ხარისხით - არა, არა ზუსტად. ხელოვნური ინტელექტის მიხედვით დასკვნა მექანიკურია. თითქმის ცივი. მაგრამ ასევე ერთგვარი სასწაულებრივი, უცნაურად უხილავი გზით.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 რას ნიშნავს ხელოვნური ინტელექტისადმი ჰოლისტური მიდგომის გამოყენება?
გაეცანით, თუ როგორ შეიძლება ხელოვნური ინტელექტის განვითარება და გამოყენება უფრო ფართო, ადამიანზე ორიენტირებული აზროვნების გათვალისწინებით.

🔗 რა არის LLM ხელოვნურ ინტელექტში? – დიდი ენობრივი მოდელების სიღრმისეული შესწავლა.
გაეცანით დღევანდელი ყველაზე მძლავრი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების უკან მდგომ ტვინს - დიდი ენობრივი მოდელების ახსნა.

🔗 რა არის RAG ხელოვნურ ინტელექტში? – გაფართოებული მოძიების გენერირების სახელმძღვანელო
გაიგეთ, თუ როგორ აერთიანებს RAG ძიებისა და გენერირების ძალას უფრო ჭკვიანი და ზუსტი ხელოვნური ინტელექტის პასუხების შესაქმნელად.

🧪 ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ორი ნაწილი: ჯერ ავარჯიშებს - შემდეგ მოქმედებს

აი, დაახლოებითი ანალოგია: ვარჯიში კულინარიული შოუების ყურებას ჰგავს. დასკვნა ისაა, რომ საბოლოოდ სამზარეულოში შედიხარ, ტაფას გამოიღებ და ეცდები, სახლი არ დაწვა.

ტრენინგი მონაცემებს მოიცავს. დიდ რაოდენობას. მოდელი ცვლის შიდა მნიშვნელობებს - წონებს, მიკერძოებებს, ამ არასექსუალურ მათემატიკურ დეტალებს - მის მიერ დანახული შაბლონების საფუძველზე. ამას შეიძლება დღეები, კვირები ან ელექტროენერგიის ოკეანეები დასჭირდეს.

მაგრამ დასკვნა? ეს არის შედეგი.

🔄 რა ხდება სინამდვილეში დასკვნის გამოტანის დროს?

კარგი - აი, რა ხდება, უხეშად რომ ვთქვათ:

1. თქვენ მას რაღაცას აძლევთ - მოთხოვნას, გამოსახულებას, სენსორის რეალურ დროში მიღებულ მონაცემებს.

2. ის მას ამუშავებს - არა სწავლით, არამედ ამ შეყვანის მონაცემებით მათემატიკური ფენების სერიის გავლით.

3. ის რაღაცას გამოსცემს - იარლიყს, ქულას, გადაწყვეტილებას... ყველაფერს, რისი წარმოთქმაც იყო გაწვრთნილი.

წარმოიდგინეთ, რომ გამოსახულების ამოცნობის გაწვრთნილ მოდელს ბუნდოვან ტოსტერს აჩვენებთ. ის არ ჩერდება. არ ფიქრობს. უბრალოდ ადარებს პიქსელების შაბლონებს, ააქტიურებს შიდა კვანძებს და - ჰმ - „ტოსტერი“. ეს ყველაფერი? ეს დასკვნაა.

⚖️ დასკვნა vs. მსჯელობა: დახვეწილი, მაგრამ მნიშვნელოვანი

სწრაფი გვერდითი პანელი - ნუ აურევთ ერთმანეთში დასკვნას მსჯელობასთან. მარტივი ხაფანგი.

• დასკვნა არის ნიმუშების შესაბამისობა, რომელიც დაფუძნებულია ნასწავლ მათემატიკაზე.

• მეორე მხრივ, მსჯელობა

ხელოვნური ინტელექტის მოდელების უმეტესობა? არანაირი მსჯელობა. ისინი ადამიანური გაგებით „არ ესმით“. ისინი უბრალოდ ითვლიან სტატისტიკურად სავარაუდოს. რაც, უცნაურია, ხშირად საკმარისია ადამიანებზე შთაბეჭდილების მოსატანად.

🌐 სად ხდება დასკვნა: ღრუბელი თუ კიდე - ორი განსხვავებული რეალობა

ეს ნაწილი ფარულად მნიშვნელოვანია. ბევრ რამეს განსაზღვრავს, ახორციელებს

თუ თქვენი ტელეფონი ისევ ავტომატურად შეასწორებს „დახრის“ ფუნქციას - ეს უკვე ეჯ ინფერენციაა. თუ Siri ამტკიცებს, რომ არ გაგიგიათ და სერვერს პინგს უგზავნის - ეს ღრუბელია.

⚙️ დასკვნა მოქმედებაში: ყოველდღიური ხელოვნური ინტელექტის ჩუმი ვარსკვლავი

დასკვნა არ ყვირის. ის უბრალოდ მუშაობს, ჩუმად, ფარდის მიღმა:

• თქვენმა მანქანამ ფეხით მოსიარულე ამოიცნო. (ვიზუალური დასკვნა)

• Spotify გირჩევთ სიმღერას, რომელიც დაგავიწყდათ, რომ გიყვარდათ. (პრეფერენციების მოდელირება)

• სპამის ფილტრი ბლოკავს „bank_support_1002“-ისგან გამოგზავნილ უცნაურ ელფოსტას. (ტექსტის კლასიფიკაცია)

ეს სწრაფია. განმეორებადი. უხილავი. და ეს დღეში მილიარდობით

🧠 რატომ არის დასკვნა ერთგვარად მნიშვნელოვანი

აი, რა გამორჩათ ადამიანების უმეტესობას: დასკვნა მომხმარებლის გამოცდილებაა .

ტრენინგს ვერ ხედავ. არ გაინტერესებს რამდენი გრაფიკული პროცესორი დასჭირდა შენს ჩატბოტს. გაინტერესებს, რომ მან მყისიერად და არ შეშინებულა.

ასევე: ინფერენცია არის ის, სადაც რისკი ვლინდება. თუ მოდელი მიკერძოებულია? ეს ინფერენციის დროს ვლინდება. თუ ის ავლენს პირად ინფორმაციას? დიახ - ინფერენცია. როგორც კი სისტემა რეალურ გადაწყვეტილებას მიიღებს, საბოლოოდ მნიშვნელოვანი ხდება ყველა სასწავლო ეთიკური და ტექნიკური გადაწყვეტილება.

🧰 დასკვნის ოპტიმიზაცია: როდესაც ზომას (და სიჩქარეს) მნიშვნელობა აქვს

რადგან დასკვნა მუდმივად ხორციელდება, სიჩქარეს მნიშვნელობა აქვს. ამიტომ, ინჟინრები შესრულებას ისეთი ხრიკებით ამცირებენ, როგორიცაა:

• კვანტიზაცია - რიცხვების შემცირება გამოთვლითი დატვირთვის შესამცირებლად.

• გასხვლა - მოდელის არასაჭირო ნაწილების მოჭრა.

• ამაჩქარებლები - სპეციალიზებული ჩიპები, როგორიცაა TPU და ნეირონული ძრავები.

თითოეული ეს ცვლილება ნიშნავს ცოტა მეტ სიჩქარეს, ცოტა ნაკლებ ენერგიის ხარჯვას... და გაცილებით უკეთეს მომხმარებლის გამოცდილებას.

🧩 დასკვნა ნამდვილი გამოცდაა

შეხედეთ - ხელოვნური ინტელექტის მთელი არსი მოდელში კი არა, მომენტშია. იმ ნახევარწამში, როდესაც ის შემდეგ სიტყვას პროგნოზირებს, სკანირებაზე სიმსივნეს აფიქსირებს ან თქვენს სტილში უცნაურად მორგებულ ქურთუკს გირჩევთ.

ის მომენტი? ეს დასკვნაა.

ეს არის დრო, როდესაც თეორია მოქმედებად იქცევა. როდესაც აბსტრაქტული მათემატიკა რეალურ სამყაროს ხვდება და არჩევანის გაკეთება უწევს. არა იდეალურად. მაგრამ სწრაფად. გადამწყვეტად.

და ეს არის ხელოვნური ინტელექტის საიდუმლო რეცეპტი: ის არა მხოლოდ სწავლობს... არამედ იცის, როდის უნდა იმოქმედოს.

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში