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.

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.

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.

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.