Üretken yapay zekanın arkasındaki süreçleri anlayalım ve üretken bir AI modelinin nasıl inşa edildiğini ve iş uygulamalarının neler olduğunu görelim.
Genel Bakış
Üretici AI, kullanıcının istemini işleyen ve veritabanında sakladığı verilere dayanarak yeni veriler üreten bir yapay zeka kategorisidir. Yapay zeka söz konusu olduğunda, eğitildiği belirli kalıplara dayanarak tahminler yapar. Birkaç gün önce, yapay zeka ve ana uygulaması chatgpt hakkında bir tanıtım blog yazısı yayınladık. Konunun gerçeği, AI’nın yaygın olması durmuyor ve teknoloji dünyasında sürekli olarak manşetler yapıyor. Doğal dil işleme (NLP) ve makine öğreniminde yapay zekayı herhangi bir yazılım kuruluşunun olmazsa olmaz bir bileşeni haline getiren sürekli yeni gelişmeler olmuştur. Bu blog yazısında,* üretken aiveüretken yapay zeka* nasıl mevcut AI sistemlerinize değer katabilir. Bu makalede aşağıdaki noktaları ele alacağız:
Üretken AI nedir ve nasıl çalışır? Üretici AI açıkladı
Yapay zekanın bu dalı, mevcut verilere dayalı görüntüler, metin, ses veya video gibi içerikler üretir. “Üretken” terimi burada doğru kullanılır, çünkü sağlanan veritabanlarına dayalı yeni bir şey üretir. Üretken yapay zeka esas olarak aşağıdaki iki modele dayanmaktadır: Transformer tabanlı modeller: Bu model kullanıcının girişini alır ve İnternet kaynaklarından toplanan metin verilerini oluşturur. ChatGPT önemli bir örnektir, çünkü** GPT-3**(Üretken Önceden Eğitimli Transformatör) İnternet üzerinden birden fazla kaynaktan toplanan ve derlenen metin yanıtlarını oluşturur. Üretken çekişmeli ağlar (GANS): GANS, kullanıcının girişine dayalı görüntüler gibi görsel veriler oluşturmak için kullanılır. Sinir ağlarından oluşan derin öğrenmeye dayanır. Buna ek olarak, üretken çekişmeli ağların (GANS) iki alt model vardır ve her ikisi de sinir ağlarıdır.
İlk olarak, Üretken modelsahte veya gerçek olursa olsun rastgele çıkışlar üretir. Çünkü işi veri örnekleri oluşturmaktır, böylece ağır bir işlemdir ve daha fazla işlem gerektirir. İkincisi,Ayrımcı Model****üretken modeltarafından üretilen çıktıyı girdi olarak alır ve gerçek ve sahte veriler arasında ayrım yapmayı öğrenir. Temel olarak gerçek veri istemlerini tanımak için ayrımcı modellemeyi eğitmektir. Bununla birlikte, jeneratör tutarlı eğitim oturumlarından sonra doğru bir şekilde farklılaşmaya başlar. Bu, üretken yapay zekanın çalışma mekanizmasına kısa bir genel bakıştır. Derin öğrenme ve çoklu sinir ağı katılımı nedeniyle, üretken AI sadece tahminler yapmakla kalmaz, aynı zamanda sağlanan veritabanına dayalı yeni içerikler de üretir. Dolayısıyla, tüm bu bileşenler ve algoritmalar sistemleri AI tabanlı çözümler üretme güçlendirir.
Üretken yapay zekanın iş faydaları
Blog yazısının bu bölümü, üretken yapay zekanın iş uygulamalarını gösterecektir. Hayatın hemen hemen her sektörü üretken yapay zeka kullanıyor. Aşağıdaki noktalardan geçerek daha fazla keşfedelim: Metin İçerik Üretimi: Aslında, Üretken AI, makale yazma ve bir dili diğerine çevirmek gibi metin verileri oluşturmak için kullanılır. Bu uygulamanın en iyi örneği, çeşitli kaynaklardan toplanan metin tabanlı yanıtları üreten** GPT-3**modelidir. Ayrıca, jeneratif AI, chatgpt gibi AI ile çalışan chatbotların oluşturulmasında yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Sadece insanlar gibi yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda kodlama dosyalarındaki programcılara da yardımcı olur. Ayrıca, üretken yapay zeka algoritmalar oluşturabilir ve eklentiler oluşturabilir. Görüntü Üretimi: Sistemler, metinsel formda verilen girdilerle bile çeşitli varlıkların görüntülerini oluşturacak kadar güçlüdür. Buna ek olarak, sağlanan eskiz temelli bir insan yüzüne gerçek bir bakış verebilir. Ayrıca, üretken bir AI modeli bir tür görüntüyü diğerine dönüştürebilir. Her şeyden önce, gerçek zamanlı MRI ve diğer görüntülemede kullanılabilir. Ses/Video Oluşturma: Bu, sesli videolar oluşturabileceğiniz başka bir üretken AI uygulamasıdır. Üretken çekişmeli ağlar (GANS) video oluşturabilir ve tek bir çerçeve sağlanırsa bir sonraki çerçeveyi tahmin edebilir. Ayrıca, mevcut videoların çözünürlüğünü de artırabilir. Bu nedenle, eğlence endüstrisi, film yapımında, şarkı yazımında, müzik kaydında ve çeşitli sanat galerileri türlerini oluşturan bu uygulamanın ana yararlanıcısıdır. Aynı şekilde, yapay zekanın bu dalı hakkında keşfedilecek çok daha fazlası var. Otomasyonu çok çeşitli işletme sektörlerine getirdi.
Çözüm
İşte, bu blog gönderisini bitireceğiz. Umut, bu makaleden geçtikten sonra üretken yapay zekahakkında daha iyi bir anlayışa sahipsiniz. Buna ek olarak, çalışma modelleriyle birlikte üretken AI modellerinden da geçtik. Öyleyse,üretken ai nedir sorusunu cevaplamaya çalıştık? Aslında, yapay zekanın bu dalı yeni yaratıcılık fikirlerini doğuruyor. Dahası, AI, ChatGPT ve ChatGPT entegrasyonları hakkında bazı makaleler yayınladık, bu yüzden onlara bir okumayı vermeyi unutmayın. Son olarak, Containerize.com sürekli olarak açık kaynaklı ürünler ve konular üzerine blog yayınları yazıyor. Dahası, bizi sosyal medya hesaplarımızda Facebook, LinkedIn ve Twitter ’te takip edebilirsiniz.
Bir soru sor
Forum ‘da sorularınızı veya sorgularınızı bize bildirebilirsiniz.
SSS
Üretken yapay zekanın amacı nedir? Üretken yapay zekanın temel amacı, kullanıcı girişleri alan, bunları işleyen ve tuttuğu veritabanlarına göre yeni içerik oluşturmaktır. Daha fazla ayrıntı için lütfen bu link ziyaret edin.