−Obsah
Lekce 3: Trocha nakukování pod pokličku UI
Lekce v rámci kurzu Online kurz: UI v práci
- Typ:
- Lekce kurzu
- Anotace:
- Pro technické nadšence, něco málo odbornějších popisů co a jak
- Pokyny:
- Pokud nejste technický nadšenec, můžete tuto lekci označit a přeskočit na další.
- Stav:
- Vydané
Pár technických aspektů, jak to vlastně funguje
Ukážeme si to na příkladu generativní umělé inteligence. Mimochodem, my vlastně mnohdy moc netušíme, jak se UI rozhoduje.
Ale máme-li sestavit určitou posloupnost kroků, byla by následující:
Lexikální dekompozice textu
V automatizovaném zpracování jazyků a textu se využívá rozebrání vstupního textu a výstupního textu do určitých částí, které na sebe nějak logicky mají navazovat. Třeba ve zdrojovém kódu v programovacím jazyce jsou to funkce, v kódu HTML jsou to jednotlivé značky, v běžném textu jsou to odstavce, věty, slova a Tokeny.
Ukázka skladby textu (třeba pro umělou inteligenci) je
Text » Odstavec » Věta » Slovo » Token
Při dekompozici se buď řízeně (na základě struktury jako sémantický model jazyka), nebo neřízeně (vlastní analýzou Generativní umělá inteligence) rozebírá vstupní text a dle určitých pravidel se dekomponuje až na jednotlivé Tokeny, se kterými se dál pracuje.
Chápe kontext
Umělá inteligence ve skutečnosti pochopitelně nemyslí a nemá ani vědomí a ani uvědomění. Mluvíme-li tedy o chápání, máme na mysli, že dokáže spojovat jednotlivé váhy vstupů s potřebnou mírou přesnosti vůči výsledku.
Skládání pravděpodobnosti
Při skládání svého výstupu Generativní umělá inteligence jako výstup Postupně generuje obsah. To činí na základě vstupu, kdy Chápe kontext a na něm pak skládá jednotlivé Tokeny do výstupu. Při tom jakoby zvažuje, která další část výstupu by mohla následovat po té aktuální.
🫱 Příklad: Dob…rý…den…Já…jsem…uměl…á…int…el…igen…ce
Tuto metodu znáte ze svých mobilů, kdy vám softwarová klávesnice v telefonu nabízí jak píšete další navrhovaná slova. Postupně se učí z vašich textů a tak je výsledek stále lepší. To je právě díky posuzování váhy míry pravděpodobností dalšího slova v textu.
Postupně generuje
Generativní umělá inteligence je generativní proto, že po určitých krocích zvaných Tokeny umí generovat požadovaný obsah. Podle vstupu a zadání pseudoChápe kontext Postupně přidává či upravuje nedávno přidané kousky (třeba slova a slovní spojení ve větě) a tím postupně vytváří (generuje) celý výsledek - třeba celé odstavce textů, nebo jednotlivé řádky seznamů.
A ještě dva pojmy, se kterými se budete setkávat
Prompting
Generativní umělá inteligence pracuje na základě zadání (většinou textového). Toto zadání nazýváme Prompt. Vytváření promptů a především kreativní přemýšlení o zadání se nazývá prompting.
Prompting má několik obecně použitelných pravidel:
- Čím konkrétnější zadání ve formě podrobného dotazu, tím lépe.
- Součástí zadání by mělo být i to, kdo se ptá a proč a jaký chce výsledek, tím značně zlepšíme kvalitu a použitelnost výsledku
- Do dotazu specifikujme i formát a rozsah. Třeba vytvoř prezentaci s asi 10 snímky. Opět tím dostaneme přesněji to, co chceme
- Až na specifické případy, s UI diskutujeme. Tedy pokud se nám výsledek nelíbí, tak v dalších promptech zadání zpřesňujeme. UI se snaží chovat tak, že Chápe kontext. Opravdu s UI povídáme tak, jak bychom se bavili s odborníkem na danou oblast.
Tokeny
Token je malá jednotka, kupříkladu jednotka textu při jeho sémantické analýze. Token není primárně ani slovo, věta či sousloví. Jde o lexikální jednotku, z níž se tvoří další prvky (třeba slova).
Pro odborníky: Token je nedělitelná jazyková jednotka Lexikální dekompozice textu sloužící v UI jako primární jednotka pro postupné skládání výstupu, tak funguje Generativní umělá inteligence.