Обзор генеративного ИИ
Компании всех размеров заинтересованы в преимуществах, которые предлагает искусственный интеллект (ИИ). Многие уже используют ИИ и прогнозную аналитику для принятия более эффективных решений и улучшения своей деятельности. Генеративный ИИ — это развивающаяся область ИИ, которая предоставляет дополнительные возможности. Он может быстро создавать аудио-, текстовый и видеоконтент, а также писать код. Предприятия начинают использовать эту технологию для создания более персонализированного опыта, улучшения наборов данных и решения проблем качества данных.
Генеративный ИИ может найти применение в цепочке поставок, что может заинтересовать членов GS1 US. Он может повысить устойчивость, моделируя сбои для планирования рисков. Он может автоматизировать контент и логистику за счет генерации данных о продуктах. Он может улучшить качество обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные рекомендации по продуктам. Или его можно использовать для повышения устойчивости путем оптимизации маршрутов перевозок и рекомендации методов снижения воздействия на окружающую среду.
Однако эти модели могут «галлюцинировать». Их результаты не всегда основаны на фактах. А из-за особенностей обучающих данных возникают вопросы о конфиденциальности, плагиате и праве собственности. Тем не менее, цикл ажиотажа вокруг генеративного ИИ продолжается, и его внедрение растет. Вместе с нашими членами GS1 US продолжит исследовать эту область, пилотируя новые варианты использования и работая над раскрытием будущего потенциала этой технологии.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта (ИИ), способный создавать новый контент. Он делает это, обучаясь на примерах реальных данных и экстраполируя их. В зависимости от типа обучающих данных, генеративный ИИ может генерировать разнообразный контент, такой как аудио, текст, код, изображения, видео и даже цифровые симуляции. Он анализирует тенденции, закономерности, взаимосвязи и структуры в обучающих данных, пытаясь имитировать человеческий интеллект. Большая языковая модель (БЯМ) — это версия генеративного ИИ, специально ориентированная на генерацию текста. ChatGPT, созданный OpenAI, является примером БЯМ. Существуют и другие типы генеративного ИИ, которые могут охватывать множество вариантов использования, в основном благодаря своей способности создавать новый контент на основе исторических данных. Модели генеративного ИИ также могут совершенствоваться, обучаясь на основе отзывов пользователей и адаптируясь к новым данным, поступающим в систему. Со временем точность и возможности модели будут расти, открывая широкий спектр новых возможностей для ИИ.
Как работает генеративный искусственный интеллект?
В основе генеративного ИИ лежат прогнозирование и подкрепление. Например, модели с низкой степенью связности (LLM) работают, предсказывая слово, которое с наибольшей вероятностью будет следующим в последовательности слов. Это достигается путем обучения модели на большом объеме реальных данных. ChatGPT был обучен на комбинации книг, статей Википедии, онлайн-статей и других текстов из интернета, общим объемом около 300 миллиардов слов. Генеративный ИИ для других типов медиа, таких как изображения или код, работает аналогично моделям с низкой степенью связности. В дополнение к прогнозированию, для оценки результатов используется обучение с подкреплением и обратной связью от человека (RLHF). Человек-аудитор проверяет ответ генеративного ИИ, оценивает его положительной или отрицательной обратной связью, и алгоритм учится на этой обратной связи и корректирует свой следующий ответ. В алгоритм также могут быть встроены защитные механизмы, предотвращающие генерацию опасных или проблемных ответов.
источник: https://www.gs1us.org/articles/generative-ai-in-the-supply-chain
