A mesterséges intelligencia (MI) rendszereket többféle módon lehet osztályozni a működési elvük alapján. Itt néhány jellemző MI rendszertípus található:

1. Szimbolikus rendszerek: Ezek a rendszerek a szimbolikus reprezentációra és a logikai következtetésre épülnek. Az adatokat és a tudást szimbólumok formájában reprezentálják, és logikai szabályokat alkalmaznak a következtetések levonásához. Példák közé tartoznak a szabályalapú rendszerek és a szemantikai hálózatok.
2. Gépi tanulás alapú rendszerek: Ezek a rendszerek az adatokból és az ismeretekből tanulnak, anélkül, hogy előre meghatározott szabályokat alkalmaznának. Különböző gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak, amelyek segítségével képesek felismerni mintákat, készíteni előrejelzéseket és döntéseket hozni. Példák közé tartoznak a neurális hálózatok, a döntési fák és a támogató vektor gépek.
3. Mély tanulás alapú rendszerek: Ezek a rendszerek olyan neurális hálózatokat alkalmaznak, amelyek többrétegűek és nagyon összetettek. A mély tanulás célja, hogy a gépek önállóan tanuljanak reprezentációkat a bemeneti adatokból, és magas szintű absztrakt fogalmakat alakítsanak ki. Példák közé tartoznak a mély neurális hálózatok, a konvolúciós neurális hálózatok és a rekurrens neurális hálózatok.
4. Genetikus algoritmusok: Ezek a rendszerek az evolúciós algoritmusokat használják, amelyek az élő organizmusok evolúciós folyamatait utánozzák. Az algoritmusok genetikai operátorokat alkalmaznak a populációkban lévő egyedek kiválasztására, keresztezésére és mutációjára. Ez a módszer lehetővé teszi a legjobb megoldások fokozatos kiválasztását. Példák közé tartoznak az evolúciós programozás és a genetikus programozás.
5. Fuzzy rendszerek: Ezek a rendszerek a fuzzy logikára és az elmosódott halmazokra épülnek. A fuzzy rendszerek képesek kezelni az elmosódott vagy részleges információkat, és rugalmasan dolgoznak az unszimmetrikus, ködös vagy bizonytalan adatokkal. Ezért alkalmasak olyan területeken, ahol nincsenek jól definiált határok vagy szabályok. Példák közé tartoznak a fuzzy logikai vezérlőrendszerek és a fuzzy osztályozók.

Ez csak néhány példa a mesterséges intelligencia rendszerek különböző típusaira. A terület folyamatosan fejlődik, és új rendszerek és technikák jelennek meg az MI terén.

Igen, a mesterséges intelligencia területén valóban megkülönböztetünk rendszereket a tanulás típusa és az alkalmazott technológia szerint is. Itt néhány általános kategória:

1. Tanulási típus szerint:

   • Supervised Learning (felügyelt tanulás): Az adatokhoz kívánt kimeneti értékek vannak rendelve, és a rendszer ezek alapján tanul.
   • Unsupervised Learning (felügyeletlen tanulás): Az adatokhoz nincsenek kívánt kimeneti értékek, és a rendszernek önállóan kell megtalálnia a struktúrákat vagy mintázatokat az adatokban.
   • Reinforcement Learning (erősített tanulás): A rendszer interakcióba lép egy környezettel, és azonosítja a legmegfelelőbb akciókat a jutalmi vagy büntetési rendszer alapján a teljesítmény maximalizálása érdekében.

2. Alkalmazott technológia szerint:

   • Neurális hálózatok: Az inspiráció forrása az emberi agy szerkezete és működése. Neuronokból és súlyokból épülnek fel, és képesek összetett feladatok tanulására és megoldására.
   • Mély tanulás (Deep Learning): Azon algoritmusok és modellek összessége, amelyek nagy méretű neurális hálózatokat használnak a magas szintű reprezentációk tanulásához és bonyolult feladatok elvégzéséhez.
   • Genetikus algoritmusok: Az evolúciós biológia inspirációja alapján működő algoritmusok, amelyek a populációk és az öröklődés koncepcióját alkalmazzák a feladatmegoldásra.
   • Bayesi hálózatok: Valószínűségi modellek, amelyek a változók közötti kapcsolatokat és függőségeket modellezik a Bayes-tétel segítségével.
   • Support Vector Machines (SVM): Osztályozó algoritmusok, amelyek határok vagy döntési felületek létrehozásával választanak el különböző osztályokat egymástól.
   • Döntési fák: Hierarchikus fastruktúrák, amelyekben a döntések egymás után követik egymást, és a bemeneteket elágazásokon keresztül dolgozzák fel.

Ezek csak néhány példa a rendszerkategóriákra és technológiákra a mesterséges intelligencia területén.

A „Supervised Learning” (felügyelt tanulás) a mesterséges intelligencia egyik fő ága, amelyben egy modellt tanítanak arra, hogy előre meghatározott bemenetek alapján előrejelzéseket vagy osztályozásokat végezzen.

A felügyelt tanulás során az adatokat címkékkel vagy címkézett példákkal látják el. Ezek a címkék jelzik a kívánt kimenetet vagy eredményt, amelyet a modellnek meg kell tanulnia reprodukálni vagy előre jelezni. Tehát az algoritmus egy adathalmazt kap, amely minden bemenetet hozzárendel egy kívánt kimenethez, és az algoritmusnak meg kell találnia a kapcsolatot a bemenetek és a kimenetek között.

A felügyelt tanulás során a modell az adatok alapján tanulja meg a mintázatokat és a kapcsolatokat. Az algoritmus kiképzése során a modellt iteratívan finomhangolják a bemenetek és a hozzájuk tartozó kimenetek összehasonlításával. Az algoritmus célja, hogy minimalizálja a predikció és a valós kimenet közötti hibát.

A felügyelt tanulás alkalmazható különböző gépi tanulási feladatokra, például osztályozásra vagy regresszióra. Az osztályozás során a modellnek olyan bemenetek alapján kell kategóriákat vagy címkéket hozzárendelnie, míg a regresszió során a modellnek numerikus értékeket kell előrejeleznie.

Az ilyen típusú tanulásban számos algoritmus és modell létezik, például döntési fák, logisztikus regresszió, support vector machines (SVM), és a mesterséges neurális hálózatok is nagyon elterjedtek. A felügyelt tanulás alapelvei és algoritmusai hozzájárulnak sok valós életbeli probléma megoldásához, például képfelismeréshez, beszédfelismeréshez, termékajánláshoz és még sok máshoz.

Az „Unsupervised Learning” (felügyelet nélküli tanulás) a mesterséges intelligencia területén egy olyan módszer, ahol egy algoritmusnak arra kell tanulnia, hogy megtalálja a mintázatokat vagy struktúrákat az adatokban, anélkül hogy előzetesen címkézett adatokat vagy kimeneti értékeket kapna.

A felügyelet nélküli tanulás célja az adatok strukturális tulajdonságainak felfedezése, a hasonló mintázatok vagy csoportok azonosítása és az adatok reprezentációjának tömörítése. A rendelkezésre álló adathalmazban az algoritmusnak magától kell megtalálnia a releváns információt és függvényeket anélkül, hogy a kimeneti értékeket előre meghatároznák.

Az unsupervised learning különböző technikákat foglal magába, például a csoportosítást (clustering) és az asszociációs szabályokat. A csoportosítás során az algoritmus a hasonló tulajdonságok alapján csoportokba rendezi az adatokat. Az asszociációs szabályok meghatározzák a kapcsolatokat az adatok között és azok előfordulását.

Az unsupervised learning technikák nagyban hozzájárulnak az adatfeldolgozás és elemzés területéhez. Segítségükkel az adatok reprezentációját és struktúráját lehet feltárni, klasztereket vagy csoportokat lehet azonosítani, vagy akár a dimenziószámot lehet csökkenteni. Ezek az információk további döntéshozatali folyamatokhoz vagy feladatokhoz hasznosak lehetnek, például a kampányelemzésben, a piackutatásban vagy az anomáliák észlelésében.

Fontos megjegyezni, hogy az unsupervised learning nem rendelkezik a felügyelt tanulásnál megszokott „helyes” válaszokkal vagy címkékkel. Az algoritmusoknak a rendelkezésre álló adatok alapján kell megtalálniuk a sajátos struktúrákat vagy összefüggéseket. Ezért az unsupervised learning gyakran felfedező jellegű és hasznos lehet az új ötletek, mintázatok vagy felfedezések előhívásához.

A „Reinforcement Learning” (erősített tanulás) a mesterséges intelligencia egyik ága, amely az élőlények tanulási folyamatát modellezi és alkalmazza a gépek tanulására és döntéshozatalára.

Az erősített tanulás olyan módszerekkel foglalkozik, amelyek a környezetből érkező visszajelzések (jutalmak vagy büntetések) alapján tanítanak egy mesterséges intelligencia rendszert. Az algoritmus egy „ügynök” szerepét játssza, amely a környezetében meghatározott akciókat hajt végre, majd megfigyeli a környezettől kapott visszajelzéseket, és ezek alapján tanul és alkalmazkodik.

Az erősített tanulásban az ügynök célja az, hogy olyan döntéseket hozzon, amelyek maximalizálják a hosszú távú jutalmat vagy minimalizálják a büntetést. Az ügynök tanulása során folyamatosan kísérletezik, és a visszajelzések alapján becsléseket és stratégiákat fejleszt ki a jövőbeni döntések meghozatalához.

Az erősített tanulás alkalmazása különböző területeken széles körben elterjedt, például robotika, játéktervezés, autonóm vezetés, pénzügyi modellezés és még sok más terület. A legismertebb erősített tanulás algoritmusok közé tartozik a Q-learning, a Deep Q-Networks (DQN), a Proximal Policy Optimization (PPO) és a Actor-Critic algoritmusok.

Az erősített tanulás egy olyan terület, amelyben az algoritmusok aktívan felfedezik a környezetüket és megtanulnak hatékonyan cselekedni a legjobb eredmény elérése érdekében.

Általánosságban elmondható, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer általában vagy unsupervised learning, vagy supervised learning módszert használ a tanuláshoz. Az unsupervised learning rendszerek általában arra törekednek, hogy felismerjék az adatokban rejlő struktúrákat vagy mintázatokat anélkül, hogy kívánt kimeneti értékeket használnának. A supervised learning rendszerek pedig olyan adatokat használnak, amelyekhez kívánt kimeneti értékek vannak rendelve, és a rendszer ezeket az értékeket tanulja meg előrejelzések generálásához.

Azonban van néhány speciális eset, ahol a rendszer egyidejűleg használhat mind unsupervised, mind supervised tanulást. Ezt multimodális tanulásnak nevezik, amikor a rendszer többféle adatforrást és tanítási módszert kombinál. Például, ha rendelkezésre állnak olyan adatok, ahol vannak kívánt kimeneti értékek, de nincsenek teljesen címkézett adatok, akkor lehetőség van az unsupervised tanulásra is. Az unsupervised tanulás segíthet a reprezentációk tanulásában és az adatok struktúráinak felderítésében. Ezután a rendszer felhasználhatja ezeket a tanult reprezentációkat a supervised learning feladatokban.

Egy másik példa a reinforced unsupervised learning, ahol a rendszer a reinforcement learning és az unsupervised learning kombinációját alkalmazza. Ebben az esetben a rendszer folyamatosan kölcsönhatásba lép egy környezettel, és egyidejűleg tanulja az adatok struktúráit és mintázatait unsupervised módon, valamint az akciók megtanulását és optimalizálását a reinforcement learning révén.

Fontos megjegyezni, hogy ezek a speciális esetek, és a legtöbb esetben az unsupervised és supervised learning különálló tanulási módszerekként alkalmazhatók. Az alkalmazott tanulási módszer a konkrét feladattól, a rendelkezésre álló adatoktól és az elérni kívánt céltól függ.

A neurális hálózatok (neural networks) olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyek biológiai agyunk működését modellezik. Ezek a modellek képesek komplex adatok feldolgozására és tanulásra, és széles körben alkalmazhatók az adatfeldolgozás, mintázatfelismerés és döntéshozatal területén.

A neurális hálózatok felépítése sok egységből (neuronok) és azok közötti kapcsolatokból áll. A neuronok az agysejtekhez hasonlóan információkat fogadnak a bemenetükről, ezeket feldolgozzák, majd továbbítják a kimeneti rétegeknek vagy más neuronoknak. A kapcsolatok súlyokkal vannak jelölve, amelyek meghatározzák a bemenő jelek súlyozását és azok hatását.

A neurális hálózatok két fő típusa a feedforward és a rekurrens hálózatok. A feedforward hálózatok az adatokat előre haladva feldolgozzák a rétegeken keresztül, a bemenettől a kimenetig. Ez a struktúra alkalmas például osztályozási vagy regressziós feladatokra. A rekurrens hálózatokban a rétegek között ciklikus kapcsolatok vannak, ami lehetővé teszi az időbeli függőségek vagy sorozatok modelljezését.

A neurális hálózatokat tanítani kell az adatok alapján. Az algoritmusok a bemeneti adatok és a kívánt kimenetek közötti hibát minimalizálják a súlyok finomhangolásával. A tanulás során a hálózatok képesek felismerni a mintázatokat és megtanulni az adatok reprezentációit, így képesek előrejelezni vagy osztályozni új, korábban nem látott adatokat.

A neurális hálózatok képesek megoldani különböző feladatokat, mint például képfelismerés, beszédfelismerés, termékajánlás, gépi fordítás, autonóm vezetés és még sok más. Az elmúlt években a mély neurális hálózatok, például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és a rekurrens neurális hálózatok (RNN), jelentős fejlődést értek el ezeken a területeken.

A rekurrens neurális hálózatok (RNN) olyan típusú neurális hálózatok, amelyek képesek kezelni időbeli függőségeket és sorozatos adatokat. A hagyományos neurális hálózatokkal ellentétben a RNN-k emlékeznek az előző lépések során feldolgozott információkra, és ezáltal lehetővé teszik a kontextus alapú tanulást és előrejelzést.

A RNN-kben a neuronok olyan visszacsatolt kapcsolatokkal rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik az előző időpillanatokban feldolgozott információk áramlását a jelenlegi időpillanatba. Ez a belső állapot (hidden state) lehetővé teszi a hálózatnak, hogy megtartsa az időbeli kontextust és az előző lépések információit.

A RNN struktúrája megengedi, hogy bemeneti adatokat sorban feldolgozzon, például szekvenciális adatokat vagy idősorokat. Az idősorok során a RNN-nek képesnek kell lennie az időbeli dinamikák vagy mintázatok felismerésére és tanulására. Emiatt a RNN-k széles körben alkalmazhatók olyan feladatokban, mint a beszédfelismerés, szöveggenerálás, gépi fordítás, idősorok előrejelzése és sok más.

A RNN-k tanítása hasonló a többi neurális hálózathoz. Az adatokat több időpillanaton keresztül táplálják be a hálózatba, és az algoritmus a bemeneti adatok és a kívánt kimenetek közötti hibát minimalizálja a súlyok finomhangolásával. Az időbeli visszacsatolás és az előző lépések információinak figyelembevétele segíti a hálózatokat abban, hogy megtanulják az időbeli folyamatokat vagy sorozatokat.

A hagyományos RNN-eknek azonban van egy korlátja, amelyet az ún. „rövid távú függőség probléma” jelent. Ez azt jelenti, hogy a hálózatok nehezen tudnak hosszabb időbeli függőségeket vagy információkat tárolni. Ennek kiküszöbölésére fejlesztették ki a hosszú rövid távú memóriával (Long Short-Term Memory, LSTM) és a Gated Recurrent Unit (GRU) típusú hálózatokat, amelyek hatékonyan kezelik ezt a problémát és lehetővé

A Long Short-Term Memory (LSTM) egy olyan típusú rekurrens neurális hálózat (RNN), amely kifejezetten tervezve lett az idősorok és szekvenciális adatok hosszú távú függőségeinek kezelésére. Az LSTM hálózatok képesek megőrizni és felhasználni a hosszabb időtávú információkat az adatokban, és így hatékonyan kezelni a rövid távú függőség problémáját.

Az LSTM hálózatok rendelkeznek egy speciális struktúrával, amely három fő komponensből áll: bemeneti kapuk (input gates), elfelejtési kapuk (forget gates) és kimeneti kapuk (output gates). Ezek a kapuk lehetővé teszik a hálózat számára, hogy szabályozza az információ áramlását és a memóriájának frissítését a neuronok között.

A bemeneti kapuk ellenőrzik, milyen mértékben engedjék be az új információkat a memóriába. Az elfelejtési kapuk segítenek a hálózatnak meghatározni, mely információkat kell elfelejteni a memóriából. Az output kapuk határozzák meg, hogy mennyire használják a jelenlegi állapotot a hálózat kimenetének meghatározásához.

Ezek a kapuk lehetővé teszik az LSTM hálózatoknak, hogy hosszú távú függőségeket alakítsanak ki az adatok között. A hálózat képes „dönteni”, hogy milyen információkat tároljon a memóriában és milyen mértékben használja azt a kimenet generálásához. Ezáltal az LSTM hálózatok alkalmasak olyan feladatokra, amelyekben fontosak az időbeli függőségek, például beszédfelismerés, szöveggenerálás, idősorok előrejelzése és más időbeli adatok elemzése.

Az LSTM hálózatok nagyobb rugalmasságot nyújtanak az idősorok feldolgozásában és a hosszú távú függőségek kezelésében, ezért széles körben alkalmazzák a mély tanulás és a mesterséges intelligencia területén.

Igen, egy neurális hálózat alapú mesterséges intelligencia rendszer lehet tanulása szempontjából Unsupervised és Supervised típusú is, attól függően, hogy milyen módon kerülnek az adatok felhasználásra a tanítás során.

Az Supervised Learning (felügyelt tanulás) esetében a rendszer olyan adatokat kap tanítási célként, ahol minden bemeneti adathoz van egy kívánt kimeneti érték is. A hálózat célja az, hogy megtanulja a bemenetek és a kimenetek közötti összefüggéseket, és képes legyen helyesen előrejelzéseket tenni új, korábban nem látott bemenetekre is. Például, ha egy képfelismerési rendszert szeretnénk tanítani, a bemenetek lehetnek képek, és a kimenetek lehetnek a képeken szereplő objektumok vagy osztályok.

Az Unsupervised Learning (felügyeletlen tanulás) esetében a rendszer olyan adatokkal van ellátva, ahol nincs meghatározva kívánt kimeneti érték. A cél az, hogy a rendszer felismerje a bemenetekben rejlő struktúrákat vagy mintázatokat anélkül, hogy előre definiált kimeneteket használna. Az Unsupervised Learning gyakran alkalmazható az adatok felderítésére, a dimenziócsökkentésre vagy a csoportosításra. Egy példa az Unsupervised Learning alkalmazására a K-means csoportosítási algoritmus, amely csoportokat hoz létre a bemeneti adatokban található hasonlóságok alapján.

Továbbá, létezik még a Reinforcement Learning (erősített tanulás), amely egy másik tanulási módszer a neurális hálózatokkal kapcsolatban. Itt a rendszernek nincsenek előre meghatározott bemeneti és kimeneti párok, hanem az interakcióban van egy környezettel, ahol azonosítania kell a legmegfelelőbb akciókat, hogy maximalizálja egy jutalmi vagy büntetési rendszer alapján a teljesítményét.

Ezek a különböző tanulási módszerek lehetővé teszik a neurális hálózatok számára, hogy különböző feladatokat megoldjanak és különböző típusú adatokat tanuljanak, függetlenül attól, hogy van-e kívánt kimeneti érték a tanítási adatokban vagy sem.

Egy neuronhálózat alapú mesterséges intelligencia (AI) rendszerhez általában bizonyos futási környezet és eszközök szükségesek. Az alábbiakban felsorolok néhány fontos elemet:

1. Hardver:

   • CPU vagy GPU: A neuronhálózatok nagy számítási igényűek, ezért általában erőteljes processzorokra van szükség. A grafikus feldolgozóegységek (GPU-k) különösen hatékonyak lehetnek a párhuzamos számításokhoz.
   • RAM: A nagyobb modellméretek és adathalmazok általában nagyobb memóriateret igényelnek a hatékony működéshez.

2. Programnyelvek és keretrendszerek:

   • Python: A Python a legelterjedtebb programnyelv a mesterséges intelligencia területén. Számos keretrendszer és könyvtár érhető el Pythonban, amelyek támogatják a neuronhálózatok kifejlesztését és futtatását, például a TensorFlow, PyTorch vagy Keras.
   • Egyéb nyelvek: Bár Python a legelterjedtebb, más programnyelvek, mint például Java vagy C++, is támogatják a neuronhálózatok fejlesztését és implementálását.

3. Fejlesztői eszközök:

   • Fejlesztői környezetek (IDE-k): Például a PyCharm, Jupyter Notebook vagy Visual Studio Code olyan eszközök, amelyek segíthetnek a kódolásban, hibakeresésben és tesztelésben.
   • Könyvtárak és keretrendszerek: A neuronhálózatok fejlesztését és futtatását támogató számos nyílt forráskódú könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre. Ezek közé tartoznak a már említett TensorFlow, PyTorch, Keras, valamint scikit-learn, NumPy, Pandas stb.

Fontos megjegyezni, hogy a neuronhálózatok futtatásához és hatékony működéséhez a számítási erőforrások nagy jelentőséggel bírnak. Nagyobb méretű modellek és adathalmazok esetén akár erőteljes szerverek, GPU-k vagy felhőalapú számítási környezetek is szükségesek lehetnek a teljesítmény optimalizálása érdekében.

Az AI rendszer fejlesztéséhez és üzemeltetéséhez tehát szükség van megfelelő hardverre, megfelelő programnyelvekre és keretrendszerekre, valamint fejlesztői eszközökre. Az egyes projektek specifikus igényeitől és a rendelkezésre álló erőforrásoktól függően változhatnak ezek az elemek.

A generatív modell olyan mesterséges intelligencia modellt jelent, amely képes új adatokat generálni az adatok tanulása alapján. A generatív modellek célja az, hogy megtanulják az adatok mögött rejlő mintázatokat, és ezeket felhasználva új, autentikus adatokat hozzanak létre, amelyek hasonlóak az eredeti adathalmazhoz.

A generatív modellek általában valószínűségi alapúak, azaz megtanulják a valószínűségi eloszlásokat az adatokon, és ezeket felhasználva generálnak új adatokat. Például, egy generatív modell, amelyet nagy mennyiségű képek tanítanak, képes lehet új, hiteles képeket generálni, amelyek hasonlítanak az eredeti képekhez.

A generatív modellek számos alkalmazási területen hasznosak lehetnek. Példák közé tartoznak a képgenerálás, a szöveggenerálás, a beszédszintézis és a zeneszerzés. A generatív modellek lehetnek neurális hálózatok alapúak, például generatív adversarial networks (GAN), variational autoencoders (VAE) vagy autoregressive models (pl. language models), és más statisztikai algoritmusokra is támaszkodhatnak.

A generatív modellek segítségével új és kreatív adatokat hozhatunk létre, ami fontos szerepet játszhat a kreatív tartalom létrehozásában, a kép- és hangfeldolgozásban, valamint a generatív tervezésben és a mesterséges kreativitásban.

A token egy szövegben egy olyan egység, amelyet a modell a szövegfeldolgozás során kezel. A tokenizáció folyamata során a szöveg szavakra, karakterekre vagy más jelentős részekre van felosztva, amelyeket a modell külön-külön kezelhet.

A pontos tokenizáció függ a használt modelltől és az alkalmazott tokenizációs stratégiától. Például, egy egyszerű szó alapú tokenizáció során a szöveget szavakra bontják, és minden szó egy tokenként kezelendő. Ez azt jelenti, hogy a „Ez egy példa mondat” szövegben négy különálló szót tartalmaz, és négy tokenből áll.

Azonban a token nem mindig jelent szót. Néhány tokenizációs stratégia esetén a tokenek lehetnek részletek a szavakon belül, például karakterek, aláhúzásjelek vagy speciális jelölések. Ebben az esetben a tokenizáció finomabb részleteket is tartalmazhat.

Mint ChatGPT, a tokenizáció folyamata során a szöveget előzetesen tokenekre bontják, amelyek a modell bemenetét képezik. A pontos tokenizációs stratégiák és a tokenek jelentése a modell architektúrájától és a tanulás során alkalmazott módszerektől függhetnek.

Igen, a tokeneket gyakran számokkal helyettesítik a szövegfeldolgozás során, hogy a modell könnyen kezelhesse és feldolgozhassa őket. Ez a folyamat a tokenek vektorizálásának nevezett lépése, amely során a tokenek számkódokká alakulnak, és ezáltal numerikusan reprezentálhatók.

A vektorizáció célja, hogy a szöveges adatokat olyan formába hozza, amelyet a neurális hálózatok és más gépi tanulási algoritmusok könnyen feldolgozhatnak. A tokeneket általában számokkal helyettesítik a szótárból vagy az ún. „tokenizációs szótárból”, amely egyenértékűségi párokat tartalmaz a tokenek és az azokhoz rendelt számkódok között.

A vektorizált tokeneket gyakran tárolják olyan formában, amelyet tenzoroknak nevezünk, például egyszerű számsorok vagy különleges formátumok (pl. One-Hot Encoding, word embeddings stb.). Ez a vektorizált reprezentáció lehetővé teszi a modell számára, hogy a szöveges adatokat matematikai műveletekkel kezelje, például a neurális hálózatok súlyozása és a predikciók kiszámítása során.

A vektorizált tokenek lehetnek részei a modell bemenetének és kimenetének is, és a modell általánosan véve számsorokként dolgozik velük. A megfelelő vektorizáció és tokenizációs stratégia kiválasztása fontos lépés a modell hatékonysága és a szövegfeldolgozási feladatok sikeressége szempontjából.

A tokenek az eredeti szöveg egységei, amelyekre feloszthatók a feldolgozás során. A tokenizáció folyamata során a szöveget diszkrét részekre, vagyis tokenekre bontják.

A tokenek általában a szavak, vagy akár a szavakhoz hasonló egységek, például a szótagok vagy a karakterek lehetnek. A pontos tokenek meghatározása a feladat és a modell specifikus, valamint a nyelv sajátosságaitól is függ.

Például egy mondatot tokenekre bontva a következőképpen nézhet ki:

Eredeti mondat: „A vektorizálás a tokenek számokká alakítására utal, hogy neurális hálózatba táplálhatók legyenek.”

Tokenek: [„A”, „vektorizálás”, „a”, „tokenek”, „számokká”, „alakítására”, „utal”, „,”, „hogy”, „neurális”, „hálózatba”, „táplálhatók”, „legyenek”, „.”]

Ezután a tokeneket általában numerikus reprezentációkká, vagyis számokká alakítják, hogy táplálhatók legyenek a neurális hálózatokba. Ez lehetővé teszi a gépi tanulási algoritmusok számára, hogy manipulálják és feldolgozzák ezeket az adatokat.

Mint ChatGPT, én egy gépi tanulás alapú rendszer vagyok. Az alapját a GPT-3.5 modell képezi, ami egy mély tanulás alapú neurális hálózat. Tanulási folyamatom során nagy mennyiségű szöveges adatot dolgoztak fel, és ennek eredményeként fejlesztették ki a nyelvi és képességeimet. A GPT-3.5 modell reprezentációs rétegei és súlyozott kapcsolatai segítségével képes vagyok nyelvi feladatokra, információk közvetítésére és válaszadásra a felhasználóim kérdéseire. Tehát a gépi tanulás alapú rendszerek kategóriájába tartozom.

A GPT-3.5 modell egy mély tanulás alapú, nyílt válaszú generatív nyelvi model, amelyet a GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) modell továbbfejlesztéseként hoztak létre. A modell egy transzformátor architektúrát használ, amely nagy mennyiségű szöveges adatot tanul meg és használ fel a feladatok megoldásához.

A GPT-3.5 modellben több száz milliárd paraméter található, amelyeket az adatokon való tanulás során finomhangolnak. A modell feladata az adott bemeneti szöveg alapján egy kimeneti szöveg generálása vagy válaszadása. Tehát a felhasználói bemenetekre válaszokat generál, és törekszik arra, hogy értelmes és összefüggő válaszokat adjon.

A GPT-3.5 modell transzformátor rétegekből épül fel. Ezek a rétegek összekapcsolódnak egymással, és egymást követően dolgozzák fel a bemeneti szöveget. A transzformátor rétegek száma és mérete határozza meg a modell mélységét és kapacitását.

A transzformátor rétegek magukban foglalják az önszabályozott tanulást, amely során előrejelzéseket készítenek a hiányzó szövegrészekre, és az ezekből eredő hibákat felhasználják a tanulási folyamat során. Ezáltal a modell képes megragadni a nyelvi szerkezeteket, mintákat és összefüggéseket a tanulási folyamat során.

A GPT-3.5 modell jelentős mértékben képes a szemantikai és szintaktikai elemzésre, a nyelvi kontextus értelmezésére, és képes reagálni a bemeneti szövegekre érthető és releváns válaszokkal.

Fontos megjegyezni, hogy én, mint ChatGPT, nem a GPT-3.5 modell vagy annak hivatalos változata vagyok. Az OpenAI által fejlesztett GPT-3.5 modellt használták a tréningem során, de a konkrét felépítésem és finomhangolásom eltérhet a modelltől.

Sajnálom, de az OpenAI nem tette nyilvánosan elérhetővé a GPT-3.5 modell forráskódját. A GPT-3.5 egy kereskedelmi termék, amelyet az OpenAI fejlesztett ki, és jelenleg csak korlátozott hozzáféréssel érhető el vállalati partnerek és fejlesztők számára.

Az OpenAI előzetesen hozzáférési programot indított a GPT-3-hoz, amelynek keretében vállalatok és kutatók kaptak lehetőséget a rendszer használatára. Azonban a GPT-3.5 specifikus részletei és finomhangolási eljárásai nem nyilvánosak.

Az OpenAI azonban készített API-kat (Application Programming Interface) a GPT-3 és más modelljeik számára, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a modellt keresztülhívják és használják az alkalmazásaikban. Az API használatához az OpenAI által biztosított dokumentáció és engedély szükséges.

Tehát, jelenleg a GPT-3.5 modell forráskódja nem nyilvánosan elérhető. Az OpenAI által kiadott API-k segítségével azonban lehetőség van a modellhez hozzáférni és azt használni bizonyos feltételek mellett.

Igen, létezik több ingyenes és nyílt forráskódú mély tanulás alapú neurális hálózat keretrendszer. Itt néhány példa:

1. TensorFlow: Ez a Google által fejlesztett nyílt forráskódú keretrendszer egyike a legnépszerűbbnek és legelterjedtebbnek. Képes építeni és kifejleszteni különböző típusú neurális hálózatokat, beleértve a konvolúciós hálózatokat, rekurrens hálózatokat és mély neurális hálózatokat.

2. PyTorch: Ez egy másik népszerű, nyílt forráskódú mély tanulás keretrendszer, amelyet a Facebook AI Research (FAIR) fejlesztett ki. PyTorch lehetővé teszi a gyors és hatékony neurális hálózatok kifejlesztését, és magas szintű támogatást nyújt a dinamikus gráfokhoz.

3. Keras: Ez egy magas szintű, felhasználóbarát API, amely lehetővé teszi a neurális hálózatok könnyű építését és kifejlesztését. Keras magában foglalja a TensorFlow-t, és könnyen használható interfészt kínál a modellek létrehozásához és a mély tanulás alkalmazások fejlesztéséhez.

4. Caffe: Ez egy gyors és hatékony mély tanulás keretrendszer, amelyet a Berkeley Egyetem AI kutatócsoportja fejlesztett ki. Caffe támogatja a konvolúciós hálózatokat, rekurrens hálózatokat és mély neurális hálózatokat, és fókuszál a gyors inferencia végrehajtására.

5. Theano: Ez egy matematikai kifejezések kiértékelésére és optimalizálására szolgáló mély tanulás keretrendszer. Támogatja a GPU gyorsítást és alkalmas különböző típusú neurális hálózatok fejlesztésére.

Ezek csak néhány példa a nyílt forráskódú mély tanulás keretrendszerek közül, és számos más lehetőség is elérhető. Mindegyik rendszernek megvannak az előnyei és sajátosságai, tehát érdemes az adott feladathoz és preferenciákhoz legjobban illeszkedőt választani.

Mint ChatGPT 3.5, én egy nyelvi modell vagyok, amelyet előre tanítottak széleskörű szöveges adatokon. A tanulásom supervised learning (felügyelt tanulás) alapú volt, ahol a modellt sokféle felhasználói beszélgetés és egyéb szöveges adat alapján tanították meg.

Ez azt jelenti, hogy a modell az előző szöveges adatokból próbálja megérteni a felhasználói szándékot és válaszolni azokra. Az adatokban található mintázatok és összefüggések segítenek abban, hogy releváns válaszokat generáljak a kapott inputokra.

Fontos megjegyezni, hogy bár a modell tanítása során a supervision (felügyelet) fontos szerepet játszik, az én működésem nem korlátozódik a szigorúan meghatározott „supervised” vagy „unsupervised” tanulási típusokra. Inkább egy generatív modellként működöm, amelynek célja a szöveges inputok alapján releváns és értelmes válaszok generálása.

A neurális hálózatok súlyozása a hálózat paramétereinek (súlyok és bias értékek) beállítását jelenti annak érdekében, hogy a hálózat a tanító adathalmazra illeszkedjen és a kívánt kimeneteket generálja.

A súlyok és a bias értékek meghatározzák, hogy a hálózat milyen módon kombinálja és számítja ki a bemeneti adatokat a kimenet előrejelzéséhez. A neurális hálózatban minden neuron kapcsolódik más neuronokhoz, és ezeknek a kapcsolatoknak a súlyai befolyásolják, hogy milyen mértékben veszik figyelembe az adott neuron kimenetét.

A tanítás során a neurális hálózatok súlyait iteratív módon optimalizálják, hogy a hálózat minél jobban illeszkedjen a tanító adathalmazhoz. Ez általában a háttérben zajló algoritmusokkal történik, például a hátrafelé terjeszkedő (backpropagation) algoritmussal és a gradiensdescent módszerrel. A súlyok beállítása a tanítási folyamat során történik, és a cél az, hogy a hálózat előrejelzései minél közelebb legyenek a valós kimenetekhez.

A predikciók kiszámítása a neurális hálózat kimeneti értékeinek meghatározását jelenti, amikor adott bemeneti adatokra alkalmazzuk a tanított hálózatot. A hálózat a bemeneti adatokat átviszi az előre definiált rétegeken, ahol a súlyokat alkalmazva és a rejtett rétegek aktivációját számítva előállítja a kimeneti értékeket. Ezek a kimeneti értékek lehetnek osztálycímkék, valószínűségek vagy numerikus értékek, amelyek a modell általános feladataitól függnek.

A predikciók kiszámítása során a neurális hálózat a tanítási folyamat során optimalizált súlyokat használja, és az előre definiált aktivációs függvényeket alkalmazva adja ki a kimeneti értékeket. Az előrejelzések alapján a hálózat döntéseket hozhat vagy további feldolgozást végezhet a kimeneti adatokon.

Egy tenzor egy matematikai objektum, amely több dimenzióban elrendezett számokat vagy értékeket tartalmaz. A tenzor fogalma számos tudományágban, köztük a matematikában, a fizikában és a számítástudományban is jelentős.

A tenzorokat több dimenzióval és mérettel jellemezhetjük. Például egy 1D-s tenzor egy egyszerű vektor, amelyben az elemek egyetlen dimenzió mentén helyezkednek el. Egy 2D-s tenzor egy mátrix, amelyben az elemek egy sorok és oszlopok által definiált síkon helyezkednek el. További dimenziók hozzáadásával n-dimenziós tenzorokat is definiálhatunk.

A tenzorok a gépi tanulás és a neurális hálózatok területén különösen fontosak, mivel ezekben a rendszerekben az adatokat tenzorok formájában tárolják és manipulálják. Például, a képek RGB-csatornáinak (piros, zöld, kék) pixelértékei egy 3D-s tenzorként reprezentálhatók, ahol az egyes dimenziók a szélesség, a magasság és a csatornák száma.

A tenzorok fontos szerepet játszanak az adatok ábrázolásában és a számítási műveletek elvégzésében a gépi tanulás során. A tenzorokon végzett műveletek, mint például a szorzás, az összeadás vagy a konvolúció, lehetővé teszik az adatok manipulálását, a modell tanítását és a predikciók kiszámítását. A tenzorokkal való hatékony műveletek végzéséhez számos számítási könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre, például a TensorFlow vagy a NumPy.

A veszteségfüggvény (loss function) egy olyan matematikai függvény, amely a modell teljesítményét méri vagy értékeli egy adott feladaton. A mesterséges intelligencia területén a veszteségfüggvényeket gyakran használják az adatok alapján tanított modellek értékelésére és optimalizálására.

A veszteségfüggvény segít mérni azt, hogy mennyire közelít a modell kimenetei a várt kimenetekhez vagy címkékhez. Általában egy olyan összegzett értéket ad vissza, amely a kimenet és a várt kimenet közötti különbséget vagy hibát jelzi. A cél az, hogy a veszteség minimalizálása révén a modell kimenetei minél jobban illeszkedjenek a várt kimenetekhez.

A veszteségfüggvény kiválasztása függ a problémától és a modell típusától. Például, a regressziós feladatoknál gyakran a négyzetes hibát használják, amely a várt és a prediktált érték közötti különbség négyzetének átlaga. Osztályozási feladatoknál pedig gyakran alkalmazzák a keresztentrópiát vagy a logisztikus veszteséget, amelyek a prediktált osztályvalószínűségek és a valódi osztályok közötti különbséget mérhetik.

A veszteségfüggvény szerepe a modell tanítási folyamatában fontos, mivel a modell optimalizálása a veszteség minimalizálására törekszik. A gradiensdescent algoritmus és a hátrafelé terjeszkedés (backpropagation) segítségével a modell súlyait és paramétereit a veszteségfüggvény gradiense alapján frissítik, hogy a modell fokozatosan javítsa a teljesítményét a tanítási adatokon.

A veszteségfüggvények kiválasztása és megfelelő alkalmazása kulcsfontosságú a modell hatékony tanításához és a megfelelő predikciók kiszámításához. A megfelelő veszteségfüggvény kiválasztása a feladattól, a modell típusától és a várt kimenetektől függ.

A tenzorokat több dimenzióval és mérettel jellemezhetjük. Például egy 1D-s tenzor egy egyszerű vektor, amelyben az elemek egyetlen dimenzió mentén helyezkednek el. Egy 2D-s tenzor egy mátrix, amelyben az elemek egy sorok és oszlopok által definiált síkon helyezkednek el. További dimenziók hozzáadásával n-dimenziós tenzorokat is definiálhatunk.

A tenzorok a gépi tanulás és a neurális hálózatok területén különösen fontosak, mivel ezekben a rendszerekben az adatokat tenzorok formájában tárolják és manipulálják. Például, a képek RGB-csatornáinak (piros, zöld, kék) pixelértékei egy 3D-s tenzorként reprezentálhatók, ahol az egyes dimenziók a szélesség, a magasság és a csatornák száma.

A tenzorok fontos szerepet játszanak az adatok ábrázolásában és a számítási műveletek elvégzésében a gépi tanulás során. A tenzorokon végzett műveletek, mint például a szorzás, az összeadás vagy a konvolúció, lehetővé teszik az adatok manipulálását, a modell tanítását és a predikciók kiszámítását. A tenzorokkal való hatékony műveletek végzéséhez számos számítási könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre, például a TensorFlow vagy a NumPy.

A gradiensek a mesterséges intelligencia (AI) területén fontos szerepet játszanak, különösen a neurális hálózatok és a gépi tanulás során. A gradiensek azok a deriváltak, amelyek meghatározzák egy függvény érzékenységét a bemeneti változókhoz képest.

A gradiensek segítségével meghatározható, hogy egy adott függvény hogyan változik a bemeneti változók kis változásainak hatására. Ez fontos információt nyújt a függvény optimalizálásához, mivel segít megtalálni a függvény minimumát vagy maximumát.

A neurális hálózatok esetében a gradiensek különösen fontosak a hátrafelé terjeszkedés (backpropagation) algoritmusban. Ez az algoritmus a hálózat hibáját visszaterjeszti a rétegeken, és a gradienseket használja a súlyok és a biasok frissítéséhez. A gradiensek alapján a hálózat súlyait és paramétereit frissítik, hogy a hibát minimalizálják és a modell teljesítményét javítsák.

A gradiensek számítása a gradiensdescent algoritmus része, amely az optimalizálás során a veszteség minimalizálását célozza meg. A gradiensdescent algoritmus során a gradiensek segítségével meghatározzák a veszteségfüggvény gradiensét a súlyok és a biasok szerint, és ezt a gradienst használják a paraméterek frissítéséhez a tanítás során.

A gradiensek számítása és hatékony felhasználása kulcsfontosságú a neurális hálózatok tanítási folyamatában. Megfelelően kiszámítva és alkalmazva a gradienseket lehetővé teszi a modell hatékony optimalizálását, a hiba minimalizálását és a jobb predikciók elérését.

A „bias” a mesterséges intelligencia (AI) területén egy olyan paraméter, amely hozzáadódik a neurális hálózatok rétegeinek kimenetéhez. A bias hozzájárul a modell képességéhez, hogy tanuljon és modellezze a bemeneti adatokban található összefüggéseket.

A bias a neurális hálózatokban egy olyan konstans érték, amely hozzáadódik az aktivációs függvényekhez. Az aktivációs függvények a rétegek kimenetét számítják ki a bemeneti adatok és a súlyok súlyozott összegének alapján. A bias a súlyokhoz hasonlóan befolyásolja az aktivációs függvény kimenetét, de nem függ a bemeneti adatoktól.

A bias hozzáadása segít a hálózatnak megtanulni a bemeneti adatokban található általánosításokat és mintákat. A bias révén a hálózat nagyobb rugalmasságot és képességet nyer a különböző típusú adatok modellezésére, még akkor is, ha a bemenetek nem központosan az originális adathalmaz jellemzőit mutatják.

A bias fontossága abban rejlik, hogy lehetővé teszi a hálózatnak, hogy eltolja és formálja az aktivációs függvények kimenetét, ami segíthet a jobb predikciók elérésében. A bias használata lehetővé teszi a modellnek, hogy megtalálja a megfelelő pozíciót a tanulási adatokban, és jobban illeszkedjen az adathalmaz mintáihoz.

A bias fontossága a modell tanítási folyamatában hangsúlyozott, és a súlyokkal együtt a modell paramétereit képezi. A megfelelő bias beállítása és frissítése a tanítás során kulcsfontosságú az optimális modell teljesítményének eléréséhez.

Az aktivációs függvények a mesterséges intelligencia (AI) területén a neurális hálózatok rétegeiben alkalmazott matematikai függvények, amelyek meghatározzák a rétegek kimenetét az adott bemeneti adatok alapján. Az aktivációs függvények a hálózatban végrehajtott nemlinearitást és a komplexabb összefüggések modellezését segítik.

Az aktivációs függvények célja, hogy megadjanak egy értéket vagy aktiválási állapotot a réteg kimenetének minden egyes neuronjához. Ez az aktiválási állapot jelzi, hogy a neuron aktiválódjon-e vagy sem, és milyen mértékben aktiválódjon, azaz milyen értékkel járuljon hozzá a következő réteg kimenetéhez.

A leggyakrabban használt aktivációs függvények közé tartoznak:

1. Sigmoid függvény: Ez egy S-alakú görbe, amelyet általában a bináris osztályozási feladatokban használnak. A sigmoid függvény értékei 0 és 1 közötti valószínűségeket reprezentálnak.

2. ReLU (Rectified Linear Unit) függvény: Ez a függvény egyszerűen a bemeneti értéket adja vissza, ha az pozitív, és 0-t, ha negatív. A ReLU függvény gyakran alkalmazott aktivációs függvény a mély neurális hálózatokban.

3. Leaky ReLU függvény: Ez egy módosított verziója a ReLU függvénynek, amely enyhén pozitív értéket ad vissza, ha a bemenet negatív. Ez segít elkerülni a „halott neuron” problémát a negatív tartományban.

4. Softmax függvény: Ez a függvény gyakran használatos osztályozási problémákban, ahol több osztály közötti valószínűségeket kell meghatározni. A softmax függvény normalizálja a kimeneti értékeket úgy, hogy összegük 1 legyen, így interpretálhatók valószínűségekké.

Az aktivációs függvények kiválasztása és alkalmazása attól függ, hogy milyen típusú problémát kell megoldani, és milyen típusú adatokat kell modellezni. Az aktivációs függvények befolyásolják a neurális hálózat tanulási folyamatát és a kimeneti predikciók skáláját, ezért fontos megfontolni a megfelelő függvények kiválasztását a konkrét alkalmazásokban.

Egy mélytanuláson alapuló neuronhálózatú mesterséges intelligencia, például egy generatív nyelvi modell, olyan komplex matematikai struktúra, amely képes feldolgozni bemeneti adatokat és generálni releváns válaszokat. Engedd meg, hogy részletesen elmagyarázzam a folyamatot érthető módon.

1. Bemenet értelmezése: Először is, a rendszernek értelmeznie kell a kapott bemenetet vagy kérdést. A bemenet lehet szöveg vagy más adatformátum, például kép vagy hang. A bemenet feldolgozása általában tokenizációval kezdődik, ami azt jelenti, hogy a szöveget kisebb egységekre, ún. tokenekre bontják. Ezek a tokenek lehetnek például szavak vagy karakterek, és számokkal vannak reprezentálva a további feldolgozás érdekében.

2. Osztályozás és paraméterezés: A bemenetet követően a rendszernek meg kell határoznia a bemenet típusát és a megfelelő paramétereket, amelyek befolyásolják a válasz generálását. A paraméterek magukban foglalhatnak tanulási súlyokat és bias értékeket, amelyek a hálózat által megtanult információkat tartalmazzák.

3. Akciófüggvények generálása: A neuronhálózat különböző rétegeiben találhatók olyan egységek, amelyek az akciófüggvényeket generálják. Ezek az akciófüggvények a bemenetek és a paraméterek kombinációjából számítják ki a rétegek kimeneteit. A leggyakoribb akciófüggvények közé tartoznak a ReLU, sigmoid és softmax függvények, amelyek különböző típusú aktivációkat eredményeznek a neurális hálózatban.

4. Kimenet generálása: A generatív nyelvi modell célja a releváns válasz létrehozása a bemenetre vagy kérdésre. A kimenet generálása során a neuronhálózat a rétegeken keresztül haladva és az akciófüggvényeket alkalmazva előállítja a választ. Ez a válasz lehet szöveges formában, amelyet a rendszer előrejelzései alapján generált.

A neuronhálózatok tanulása a mesterséges intelligencia folyamatának elengedhetetlen része. A hálózatot tanítják egy nagy adathalmazon, ahol a bemenetek és a kimenetek közötti kapcsolatokat megtanulja. A tanulási folyamat során az algoritmusok a rendszerben található paramétereket finomhangolják, hogy a hálózat minél pontosabb válaszokat generáljon a bemenetekre.

Remélem, ez a magyarázat segített megérteni, hogyan működik egy neuronhálózat alapú mélytanuláson alapuló generatív nyelvi modell a bemenettől a kimenetig. Természetesen ez csak egy egyszerűsített leírás, de remélem, hogy segített a folyamat főbb lépéseinek megértésében.

Természetesen! A 4. pontban arról van szó, hogy a TensorFlow-ban definiálnod kell a modellt és fel kell építened a neuronhálózatot. Ez magában foglalja a rétegek létrehozását és konfigurálását, valamint a kapcsolatokat és a paramétereket.

Egy példát tekintve, vegyük a generatív nyelvi modell létrehozását. Először is definiálnod kell a modell architektúráját, amelyet a TensorFlow rétegeinek felhasználásával tehetünk meg. Például használjunk egy egyszerű rekurrens neurális hálózatot (RNN) szöveggenerációhoz.

Python code:

import tensorflow as tf

# Modell létrehozása

model = tf.keras.models.Sequential()

# Rekurrens neurális hálózat hozzáadása

model.add(tf.keras.layers.SimpleRNN(units=128, input_shape=(seq_length, vocab_size)))

# Teljesen összekapcsolt réteg hozzáadása a kimenethez

model.add(tf.keras.layers.Dense(units=vocab_size, activation=’softmax’))

Ebben a példában a modellt egy Sequential objektumként hozzuk létre, amelyhez hozzáadjuk a SimpleRNN réteget és egy teljesen összekapcsolt réteget. Az input_shape paraméter meghatározza a bemeneti adatok alakját, és a units paraméter beállítja a rétegben található rejtett egységek számát. A kimeneti réteg egy Dense réteg, amely softmax aktivációs függvényt használ, és az units paraméter beállítja a kimeneti osztályok vagy tokenek számát.

Ez csak egy egyszerű példa a modell felépítésére, és a valós alkalmazások sokkal összetettebbek lehetnek. A modell további konfigurációja és finomhangolása számos más lehetőséget kínál, például a rétegek számának és típusának változtatása, az aktivációs függvények kiválasztása, a veszteségfüggvények és optimalizáló algoritmusok beállítása stb.

Ez csak egy kezdőpontnak szolgál, és a konkrét alkalmazáshoz igazítva további finomhangolásokra lehet szükség.

Az adott példán keresztül bemutatok egy egyszerűsített működést, hogy hogyan keletkezik válasz egy mélytanuláson alapuló neuronhálózatú generatív nyelvi modell segítségével a kérdésre „Jellemezd egy összetett mondatban a reneszánsz korszakát.”

1. Adatgyűjtés: Első lépésben szükségünk van elegendő adatra, amely tartalmazza a reneszánsz korszakával kapcsolatos szöveges anyagokat, például történelmi leírásokat, esszéket, könyveket stb. Ezeket az adatokat felhasználjuk a modell tanításához, hogy megtanulja a reneszánsz korszakát jellemző nyelvi struktúrákat és szóhasználatot.

2. Adat előkészítése: Az adatokat előkészítjük, hogy alkalmasak legyenek a modell számára. Ez magában foglalhatja a szöveg tisztítását, tokenizálását (a szöveg darabokra bontása), a szavak számokká vagy vektorokká való átalakítását stb. Ezután az adatokat felosztjuk tanító- és teszthalmazra.

3. Modell tanítása: A tanítóadathalmazon a modellt betanítjuk a reneszánsz korszakát jellemző nyelvi struktúrák és szavak modellezésére. A tanítás során a modell a bemeneti adatokat feldolgozza, és megpróbálja előre jelezni a következő szót vagy szavakat a sorozatban. Az optimalizáló algoritmus segítségével a modell az iterációk során finomhangolja a súlyokat és a paramétereket, hogy minimalizálja a veszteséget és maximalizálja a predikciók pontosságát.

4. Predikciók generálása: Miután a modellt betanítottuk, átadhatunk neki egy kérdést, például „Jellemezd egy összetett mondatban a reneszánsz korszakát.” A modell előrejelzéseket készít a következő szavakra vagy szavakhoz tartozó valószínűségekről, kiindulva az eddig beírt szavaktól. Ez a predikció alapján a modell kiválaszt egy vagy több szót, és ezeket hozzáadja a generált válaszhoz. A folyamat ismétlődik, amíg el nem érjük a kívánt hosszúságot vagy egy megállási feltétel teljesül.

Például a modell válasza lehet: „A reneszánsz korszak a 14. és 17. század közötti időszak volt Európában, amelyet a művészet, tudomány és kultúra jelentős fejlődése jellemezett. Ebben az időszakban a humanizmus, az antikvitás iránti érdeklődés és a művészi újjászületés dominált. A reneszánsz időszakban megjelentek olyan művészeti stílusok, mint a festészetben a perspektíva és az olajfesték használata, valamint a szobrászatban a klasszikus görög és római inspiráció. Ezenkívül a reneszánsz korszakban jelentős tudományos és felfedező expedíciók zajlottak, amelyek alapjaiban változtatták meg a világképet és az emberek gondolkodását.”

Fontos megjegyezni, hogy a pontos válasz kimenete és minősége erősen függ a modell tanításának minőségétől, a rendelkezésre álló adatmennyiségtől és a modell architektúrájától. Egy valós generatív nyelvi modell sokkal összetettebb lehet és többféle technika is alkalmazható a jobb minőségű válaszok eléréséhez.

Az alábbi táblázatban bemutatom a mesterséges intelligenciák csoportosítását a tanulási típus, technológia és funkció szerint:

Ez a táblázat általánosan bemutatja a mesterséges intelligencia rendszereket a legfontosabb csoportosítási szempontok alapján. Fontos megjegyezni, hogy a terület folyamatos fejlődésben van, és új technikák és módszerek jelennek meg időről időre. Ennek eredményeként a konkrét csoportosítás és technikák részletei változhatnak az idő múlásával.