AI Idag & i Framtiden Flashcards
Vad är stora språkmodeller (LLMs)? Large Language Models
Stora språkmodeller (LLMs) är avancerade AI-modeller som tränas på enorma mängder textdata för att förstå och generera mänskligt språk. De använder djupinlärning och neurala nätverk för att skapa text som är sammanhängande och meningsfull.
Vilka är några exempel på tillämpningar av stora språkmodeller?
Exempel på tillämpningar inkluderar:
Virtuella assistenter (som Siri och Alexa)
Automatisk textgenerering
Språköversättning
Textsammanfattning
Chattbotar
Vad innebär Generative AI?
Generative AI innebär användningen av AI-modeller, som Transformers och stora språkmodeller (LLMs), för att generera text, bilder, ljud och video. Dessa modeller tränas på enorma mängder data från hela internet och lär sig förutsäga kommande ord eller element i sekvenser.
Är transformers och LLM samma sak?
Transformers är en typ av arkitektur som används för att bygga stora språkmodeller (LLMs). Medan LLMs är AI-modeller som kan förstå och generera naturligt språk, använder många av dem transformer-arkitekturen för att uppnå detta.
När introducerades Transformers?
Transformers introducerades 2017.
Vad var fokus för AI-teknologier före 2017 jämfört med nu?
Tidigare: Fokus låg på regelbaserade system och enklare maskininlärningsmodeller som ofta var begränsade i sin kapacitet och tillämpningsområde.
Nu: Fokus har flyttats till avancerade neurala nätverk som transformers, vilket har lett till stora språkmodeller som kan hantera komplexa uppgifter och multimodala data (text, kod, video, ljud, bild).
Vilka är några av de relevanta förändringarna i användningen av AI från tidigare till nu?
Tidigare: AI användes mestadels för specifika, avgränsade uppgifter med begränsad kapacitet.
Nu: AI används för bredare tillämpningar, inklusive kreativt innehållsskapande, realtidskommunikation och avancerad dataanalys över flera modaliteter.
Vad är Transformers och varför är de viktiga?
Transformers är en typ av neuralt nätverk som introducerades 2017 och revolutionerade NLP genom sin förmåga att hantera sekvenser av data mer effektivt än tidigare modeller. De används som grund för många stora språkmodeller som GPT-4.
Hur relaterar Natural Language Processing (NLP), Transformers och Large Language Models (LLMs) till varandra?
NLP är det övergripande området som omfattar tekniker för att interagera med mänskligt språk. Transformers är en specifik typ av arkitektur som introducerades för att effektivt hantera språkbehandling. LLMs, som GPT-3 och ChatGPT, är stora AI-modeller som bygger på transformer-arkitekturen för att förstå och generera naturligt språk.
Vad är Large Language Models (LLMs)?
LLMs är AI-modeller som tränas på stora mängder textdata för att förstå och generera mänskligt språk. De används för uppgifter som textgenerering, översättning och sammanfattning. Tränas på enorma textsamlingar (hela internet)
➔ Lär sig förutsäga kommande ord i meningar
Hur har LLMs utvecklats över tid?
Ursprungligen användes LLMs för text och kod, men nu har de utvecklats till multimodala modeller som kan hantera text, kod, video, ljud och bilder samtidigt. (mLLM)
Vad innebär den teknologiska singulariteten?
Den teknologiska singulariteten är en hypotetisk punkt i tiden då teknologisk tillväxt blir okontrollerbar och oåterkallelig, vilket resulterar i oförutsägbara förändringar i mänsklig civilisation. Enligt hypotesen om intelligensexplosion kommer en uppgraderbar intelligent agent att genomgå en “runaway reaction” av självförbättringscykler, vilket resulterar i en superintelligens som långt överstiger mänsklig intelligens.
Vilka frågor ställs om GPT-4o? (maj 2024)
Frågor som ställs inkluderar om GPT-4o bara är “smoke and mirrors” utan förståelse, om det har emergenta egenskaper, och om det finns fenomenologiska upplevelser, som “What is it like to be a GPT-4o?”.
Vad är John Searle’s “Chinese Room” argument?
Chinese Room är ett tankeexperiment som argumenterar mot idén att ett datorprogram verkligen kan “förstå” eller ha medvetande. Enligt argumentet kan en dator, som utför syntaktisk manipulation av symboler (som kinesiska tecken) enligt ett program, ge intryck av att förstå kinesiska utan att verkligen ha någon förståelse. Det antyder att en maskin kan simulera förståelse utan att ha någon faktisk förståelse eller medvetande.
Vad undersöker forskningen om hjärnans struktur och AI? Är våra hjärnor mLLMs?
Forskning undersöker om det är teoretiskt möjligt att bygga transformers-strukturer med hjärnans byggstenar, vilket öppnar nya forskningsfält inom neurovetenskap och AI.
