Slovník AI pojmov

Čo je Strojové učenie?

Strojové učenie je prístup, pri ktorom sa model namiesto pevne naprogramovaných pravidiel učí rozpoznávať vzory priamo z dát.

Pri klasickom programovaní vývojár zapíše pravidlá: ak nastane X, urob Y. Pri strojovom učení sa namiesto toho modelu ukážu tisíce alebo milióny príkladov, napríklad e-mailov označených ako spam alebo nie, a model si sám odvodí, podľa čoho spam rozpoznať.

Jazykové modely (LLM), na ktorých stoja nástroje ako ChatGPT alebo Claude, sú jednou z foriem strojového učenia, natrénovanou na obrovskom množstve textu na úlohu predpovedať ďalší token. Generatívna AI, ktorá vytvára nový text či obrázok, je tak jedným smerom, ktorým sa strojové učenie uberá, popri klasických predpovedných modeloch.

Pre firmu je praktický dôsledok jednoduchý: kvalita modelu závisí od dát, na ktorých sa (pre)trénoval, alebo od kontextu, ktorý dostane pri odpovedi. Pri LLM sa vo firemnom nasadení namiesto opätovného trénovania modelu bežnejšie dopĺňa kontext cez RAG.

Príklad z praxe

Model na rozpoznávanie spamu sa naučí z tisícok označených e-mailov, ktoré znaky spam odlišujú. Jazykový model podobne, na oveľa väčšom množstve textu, odvodí, ako pravdepodobne pokračuje veta.

Časté otázky

Je LLM to isté ako strojové učenie?

LLM je konkrétny druh modelu vytvorený strojovým učením, natrénovaný na predpovedanie ďalšieho tokenu v texte. Strojové učenie je širší pojem, ktorý zahŕňa aj iné typy modelov, napríklad predpovedné.

Musí firma modelu strojového učenia dôverovať dátam naslepo?

Nie. Pri LLM sa presnosť pre firemné použitie rieši najmä dodaním overeného kontextu cez RAG, nie zásahom do trénovania modelu, ktorý zostáva nezmenený.

Napíšte nám, čo riešite

Stačí e-mail a pár viet. Ozveme sa do jedného pracovného dňa s návrhom riešenia a orientačnou cenou. Úvodná konzultácia je zdarma a nezáväzná.

Čo je Strojové učenie?

Časté otázky

Súvisiace

Napíšte nám, čo riešite