Definicja generatywnej AI
Generatywna sztuczna inteligencja (generatywna AI lub GenAI) to modele AI, które tworzą nowe treści, a nie tylko analizują istniejące dane. Mogą to być teksty, obrazy, dźwięk, wideo, obiekty 3D, kod lub dane strukturalne.
Modele te są trenowane na ogromnych zbiorach danych. Uczą się ich statystycznych wzorców na tyle dobrze, by tworzyć nowe przykłady, które do nich pasują: nowy akapit, obraz czy melodię.
Generatywna AI zyskała popularność po premierze ChatGPT w listopadzie 2022 roku. Od tego czasu modele generatywne stały się multimodalne, znacznie lepiej radzą sobie z rozumowaniem i są dużo tańsze w użyciu.
Generatywna AI a tradycyjna AI
| Tradycyjna AI (predykcyjna) | Generatywna AI | |
|---|---|---|
| Główne zadanie | Klasyfikowanie, przewidywanie, wykrywanie | Tworzenie nowych treści |
| Rodzaj treści | Etykieta, wynik lub liczba | Tekst, obrazy, dźwięk, wideo, kod |
| Przykład | Czy ten e-mail to spam? | Napisz odpowiedź na tego e-maila |
| Typowe modele | Drzewa decyzyjne, klasyfikatory, modele regresyjne | Duże modele językowe, modele dyfuzyjne |
| Sposób działania | Działa w tle | Rozmowa oparta na promptach |
Jak działa generatywna AI
Tekst: przewidywanie kolejnego tokenu
Duży model językowy odczytuje Twój prompt jako tokeny, przewiduje najbardziej pasujący kolejny token, dodaje go i powtarza ten proces. Parametr zwany temperaturą określa, jak śmiałe są jego wybory. Po wstępnym treningu na ogromnych ilościach tekstu modele są dostrajane na podstawie informacji zwrotnych od ludzi i AI, aby były pomocne i bezpieczne.
Obrazy: od szumu do gotowego obrazu
Modele dyfuzyjne uczą się usuwać szum z obrazów. Podczas generowania zaczynają od losowego szumu i usuwają go krok po kroku, kierując się tekstową reprezentacją Twojego promptu, aż powstanie obraz zgodny z opisem.
Audio i wideo
Modele mowy i muzyki generują dźwięk jako sekwencje tokenów audio lub spektrogramy. Modele wideo rozszerzają generowanie obrazów w czasie, zachowując spójność obiektów i ruchu między klatkami.
Dostęp do źródeł i narzędzi
Modele generatywne często łączy się z wyszukiwarkami, dokumentami lub bazami danych (generowanie wspomagane wyszukiwaniem), aby ich odpowiedzi mogły opierać się na aktualnych, możliwych do zweryfikowania informacjach. Przeczytaj cały poradnik o tym, jak działa AI
Rodzaje modeli generatywnej AI
Duże modele językowe (LLM)
Modele oparte na architekturze Transformer do pracy z tekstem i kodem. Stanowią podstawę asystentów czatu.
Modele rozumujące
Modele LLM trenowane tak, by analizować trudne pytania krok po kroku przed udzieleniem odpowiedzi.
Modele dyfuzji
Generują obrazy i wideo przez stopniowe usuwanie szumu.
Modele multimodalne
Jeden model, który obsługuje tekst, obrazy, dźwięk, a czasem także wideo.
GAN-y i VAE
Wcześniejsze architektury generatywne, nadal używane w niektórych zadaniach związanych z obrazami i danymi.
Modele mowy i muzyki
Zamiana tekstu na mowę, przekształcanie głosu i generowanie muzyki.
Popularne narzędzia generatywnej AI
- Asystenci czatu: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot, Meta AI i inni.
- Rodziny modeli z publicznie dostępnymi wagami: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek i inne, które firmy mogą uruchamiać na własnych serwerach.
- Generowanie obrazów: narzędzia oparte na modelach OpenAI, Google, Midjourney, Stability AI, Black Forest Labs i innych.
- Generowanie wideo: modele takie jak OpenAI Sora, Google Veo i Runway.
- Asystenci programowania i agenci wbudowani w edytory kodu.
Rankingi modeli zmieniają się co kilka miesięcy, dlatego wiele osób woli aplikacje, które dają dostęp do kilku czołowych modeli w jednym miejscu.
Co możesz zrobić dzięki generatywnej AI
- Pisz i edytuj: e-maile, raporty, eseje, posty w mediach społecznościowych i tłumaczenia.
- Ucz się: otrzymuj wyjaśnienia dopasowane do Twojego poziomu, quizy i plany nauki.
- Myśl: szukaj pomysłów, analizuj za i przeciw oraz testuj swoje plany.
- Twórz materiały wizualne: ilustracje, zdjęcia produktów, miniatury i grafiki koncepcyjne.
- Buduj: pisz kod, analizuj dane i automatyzuj rutynowe zadania.
- Rozmawiaj: odgrywaj scenki, ćwicz rozmowy kwalifikacyjne lub negocjacje z postaciami AI.
Potężnym, choć mniej znanym zastosowaniem jest ustrukturyzowana debata. Zamiast jednej odpowiedzi kilka postaci AI przedstawia najmocniejsze argumenty za różnymi stanowiskami, a sędzia AI je porównuje. Dzięki temu wyraźniej widzisz plusy i minusy każdej decyzji.
Ograniczenia i zagrożenia
- Halucynacje: wiarygodnie brzmiące, ale fałszywe stwierdzenia, cytowania lub liczby.
- Prawa autorskie i zgoda: nierozstrzygnięte kwestie prawne dotyczące danych treningowych i wygenerowanych dzieł.
- Deepfake'i i dezinformacja: realistyczne fałszywe obrazy, nagrania audio i wideo. Unijny akt o AI wymaga oznaczania niektórych treści wygenerowanych przez AI.
- Uprzedzenia i stereotypy przejęte z danych treningowych.
- Prywatność: uważaj na dane osobowe i poufne informacje w promptach.
Jak pisać lepsze prompty
| Słaby prompt | Lepszy prompt |
|---|---|
| Napisz o samochodach elektrycznych. | Napisz 300-wyrazowy wstęp do artykułu blogowego dla osób kupujących pierwszy samochód. Porównaj auta elektryczne i hybrydowe, użyj przyjaznego tonu i zakończ trzema pytaniami, które warto zadać sprzedawcy. |
| Obrazek z psem. | Szczeniak golden retrievera siedzący wśród jesiennych liści, miękkie poranne światło, mała głębia ostrości, fotorealizm. |
| Czy mam rzucić pracę? | Podaj mi najmocniejsze argumenty za i przeciw odejściu ze stabilnej pracy, żeby założyć firmę. Mam oszczędności na sześć miesięcy. |
Przepis: kontekst, cel, format, ograniczenia i, jeśli to możliwe, przykład dobrego wyniku.