🔎 AI odsłania emocje. Ewolucja Gen AI od GANs do ChatGPT.

🗓 Czwartek 21.12

Witaj w kolejnym wydaniu Horyzont.ai, Twojego kompasu w świecie sztucznej inteligencji.

Nasz newsletter pomoże Ci zacząć korzystać z AI na co dzień oraz nadążyć za nieustannymi nowościami.

~Jakub i Oskar

🎯 W DZISIEJSZYM WYDANIU

• 🎓 AI od zera do zrozumienia: Ewolucja Gen AI. Od GANs do ChatGPT

• 🤖 A.I. w praktyce: Analiza sentymentu

• 🎓 Twoje Ćwiczenie: Testuj swoją wiedzę

• 📚 Rekomendowana Biblioteka: Materiały dostępne online.

🕓 Czas czytania: 6min 26s

AI Od Zera Do Zrozumienia 🎓

GANs, Transformatory a GPT

W świecie generatywnej sztucznej inteligencji dynamicznie rozwijają się różne modele i technologie.

Zanim pojawił się GPT najbardziej popularne były Generatywne Sieci Przeciwstawne (GANs), w których dwie sieci neuronowe – generator i dyskryminator – rywalizują ze sobą.

Sukces modelu GAN osiągany jest, gdy generator skutecznie oszukuje dyskryminatora. Dzięki tej technologii narzędzia takie jak Mid-Journey i Jasper Art mogą tworzyć fotorealistyczne obrazy.

Natomiast w 2017 roku Google wprowadziło przełomową technologię w postaci Transformatorów.

Rozwój tej technologii rozpoczął się od pracy naukowej „Attention is all you need”, która omówiła nowatorską architekturę Transformatora.

Te modele, zbudowane z enkoderów i dekoderów, analizują kontekst otaczający elementy danych, na przykład słowa w zdaniu. Ich mechanizm uwagi pozwala wykrywać złożone zależności w danych. Dwa znane modele oparte na Transformatorach to BERT i RoBERTa.

BERT działa dwukierunkowo, lepiej rozumiejąc kontekst słów w zdaniach, a RoBERTa, będący ulepszonym BERT, wykazuje wyższą skuteczność w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).

Jednak to GPT (Generative pre-trained transformer) od OpenAI, zwłaszcza jego wersja konwersacyjna – ChatGPT – zrewolucjonizowała interakcję człowieka z maszyną.

Wykorzystując zaawansowane technologie Transformatorów, ChatGPT może prowadzić płynne rozmowy, oferując pomoc w różnorodnych zadaniach, od pisania e-maili po tworzenie skomplikowanych planów marketingowych.

Swoją popularność zawdzięcza zdolności do generowania spójnych, kontekstualnych i często kreatywnych odpowiedzi.

Niedawno Google odpowiedziało na sukces ChatGPT, prezentując Bard – własne konwersacyjne AI, które początkowo oparte na modelu Lambda, ewoluowało w kierunku bardziej zaawansowanego modelu, Palm 2.

Bard, podobnie jak ChatGPT, ma potencjał do stania się kolejnym narzędziem zmieniającym sposób, w jaki interaktywnie korzystamy z AI.

Odkrywając postęp w technologiach Gen AI, od GANs przez Transformery, widzimy, jak szybko te narzędzia zmieniają nasz świat.

Teraz, gdy zrozumieliśmy ich podstawy, czas spojrzeć na ich praktyczne zastosowania.

Jak te zaawansowane technologie znajdują swoje miejsce w rzeczywistym świecie?

AI w Praktyce 🤖

Analiza Sentymentu

Kasia Hewelt, data scientist z CodiLime, prezentuje, jak modele takie jak BERT i RoBERTa pozwalają maszynom na zrozumienie ludzkich emocji wyrażonych w tekstach online.

W swoim materiale video Kasia podkreśla, że dwukierunkowe działanie BERT ułatwia głębsze rozumienie kontekstu słów, a optymalizacja BERT w postaci RoBERTa poprawia skuteczność w zadaniach NLP.

Następnie omawia jak te technologie są wykorzystywane w analizie sentymentu – procesie rozpoznawania i klasyfikacji emocji w tekście.

Praktyczne zastosowanie obejmuje szybką ocenę reakcji konsumentów na produkty oraz dopasowanie strategii marketingowych do specyficznych segmentów rynku. Kasia demonstrację użycia RoBERTa w analizie sentymentu recenzji kursów programowania.

Przykład ten pokazuje, jak AI może pomóc w identyfikacji mocnych i słabych stron oferty edukacyjnej, a także jak narzędzia te mogą być wykorzystane do uzyskiwania cennych wskazówek dla biznesu.

Znaczenie tej technologii w biznesie jest ogromne, gdyż umożliwia firmom monitorowanie i reagowanie na opinie klientów, dostosowywanie oferty i kształtowanie strategii marketingowych z wykorzystaniem danych.

Nasz wywiad z Kasią dostępny jest tutaj:

https://twitter.com/i/spaces/1yNGaZEyLyvJj?s=20

Twoje Ćwiczenie

Dzisiaj, w formie utrwalenia wiedzy, przygotowaliśmy dla Was kilka pytań wielokrotnego wyboru.

Biblioteka 📚

1. "Attention Is All You Need"

   Autorzy: Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, i inni.

   Przełomowa praca naukowa, która przedstawiła architekturę Transformatora, fundamentalną dla rozwoju NLP i modeli takich jak BERT i GPT.

   Przeczytaj Artykuł

2. “Sentiment Analysis Explained | CodiLime”
   Autor: Katarzyna Hewelt, CodiLime

   W tym filmie Kasia Hewelt z CodiLime tłumaczy, czym jest analiza sentymentu i jak jest stosowana w przetwarzaniu języka naturalnego. Film oferuje wgląd w to, jak maszyny interpretują ludzkie emocje z tekstu, co jest kluczowe dla zrozumienia i stosowania AI w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.

   Obejrzyj Video

AI w Społeczności Horyzont.ai

Nasz serwer Discord dla entuzjastów AI liczy już prawie 600 członków!

Tymczasem chcieliśmy wyróżnić jedną z grafik podrzuconą dziś rano przez Adriana. Naprawdę zrobiło nam to dzień! 🙂

Niezmiernie miło nam widzieć, że coraz większa część naszej społeczności, bez względu na wiek i zawód, wdraża AI w swojej pracy!

Jeżeli jeszcze Cie tam nam nie ma to gorąco zapraszamy do grupy na Discord!

Link do grupy Discord

^{Zareklamuj swój produkt!}
Zasponsoruj kolejne wydanie newslettera!
Czyta nas ponad 1000 osób zainteresowanych AI z różnych sektorów: ludzie z branży technologicznej, przedsiębiorcy, inwestorzy, managerowie, CEO firm!

Napisz do nas!

To na tyle!

Jeśli masz jakieś ekscytujące pomysły lub projekty, śmiało się z nami skontaktuj, odpowiadając na ten email lub śledząc nas na

X: @JakubNorkiewicz

LinkedIn: @OskarKorszen

💙 Ocena tygodnia:

Do zobaczenia w następnym wydaniu!

~Jakub I Oskar