Generativ AI omfatter dyplæringsmodeller som er i stand til å produsere bilder av høy kvalitet, tekst og forskjellig innhold ved å utnytte treningsdataene deres. Disse modellene genererer nytt innhold ved å ekstrapolere fra treningsdataene deres og lage nye spådommer. 

Under trening, Generativ AI Modeller mates med omfattende forhåndsbehandlede og merkede data, men de drar også nytte av umerket informasjon. I motsetning til andre AI-applikasjoner med forskjellige formål, er generativ AIs primære mål innholdsgenerering, og skiller det fra AI som brukes til oppgaver som dataanalyse eller autonom kjøretøykontroll.

Hvordan er generativ AI forskjellig fra tradisjonell AI? 

Generativ AI er fundamentalt distinkt ettersom det er en stor språkmodell (LLM) trent med en enorm mengde informasjon, inkludert eksempler på menneskelig samtale. Den kan fordøye og oppsummere informasjon og kan kommunisere med mennesker ved hjelp av naturlig språk. ChatGPT er for eksempel en god implementering av generativ AI som overrasket selv skaperne da den fikk en million brukere den første uken etter lansering. Dessuten fikk den 100 millioner etter to måneder. 

Generelt, når systemer skaleres raskt, blir de mer komplekse, vanskeligere å administrere, mindre pålitelige og mindre effektive. Med store språkmodeller, jo mer informasjon, jo flere spørringer, jo flere interaksjoner, jo smartere blir systemet, og jo mer begynner det å ligne på menneskelig intelligens. 

Klar til å låse opp kraften til Generativ AI for bedriften din?

PrimaFelicitas, en ledende AI og Web3 utviklingsselskap, kan hjelpe deg å utnytte potensialet til generativ AI.

Vårt team av eksperter kan designe og implementere tilpasset generativ AI-løsninger som kan revolusjonere kundeinteraksjoner, innholdsskaping og dataanalyse. Fra chatboter som gir sanntidsstøtte til AI-drevne innholdsmarkedsføringsverktøy, PrimaFelicitas kan hjelpe deg med å holde deg i forkant.

Hvordan er Generativ AI fordelaktig for utviklere?

På nettverkslaget kan storskala språkmodeller utføre forskjellige funksjoner, for eksempel å lage nettverkskonfigurasjoner, skrive skript for nettverksautomatiseringsverktøy og nettverkstopologikart.

• Automatiser nettverkskonfigurasjonsadministrasjon

Store språkmodeller kan opprette og opprettholde nettverksenhetskonfigurasjoner. Dette bidrar til å sikre konsistens og samsvar på tvers av hele nettverksinfrastrukturen. Denne funksjonen sikrer en jevn konfigurasjonsadministrasjonsprosess ved å minimere sjansene for menneskelige feil og tillate raskere utgivelser.

• Aktiver nettverksautomatisering og skripting

Nettverksadministratorer kan bruke store språkmodeller for å lage skript for nettverksautomatiseringsverktøy som gjør det mulig å automatisere nettverksforsyning, overvåking og repeterende feilsøkingsoppgaver. Denne evnen tillater forbedret operasjonell effektivitet og reduserer arbeidsbyrden på nettverksteam.

• Tilrettelegge nettverksdokumentasjon og kartlegging

Store språkmodeller kan generere detaljert nettverksdokumentasjon og visualisere nettverkstopologidiagrammer. Slike funksjoner garanterer nøyaktigheten og aktualiteten til postregistreringer som er viktige for jevn nettverksadministrasjon, problemløsning og kunnskapsdeling mellom teammedlemmer.

• Forbedre nettverkssikkerhet og samsvar

Gjennom en undersøkelse av nettverkskonfigurasjoner og retningslinjer kan store språkmodeller fange opp et nettverks svake punkter, inkludert feilkonfigurerte enheter, feil innstillinger og manglende overholdelse. Gjennom dette kan organisasjoner forutse sikkerhetstrusler og holde seg på sporet med regulatoriske krav i hele nettverkslandskapet.

• Støtte nettverksfeilsøking og diagnostikk

Store språkmodeller kan brukes til nettverksfeilsøking ved å undersøke loggfiler, nettverkstrafikkdata og annen informasjon samlet under diagnoseprosessen. Denne funksjonen tillater raskere problemidentifikasjon og løsning, sparer nedetid og forbedrer den generelle systemytelsen.

Slike applikasjoner av store språkmodeller på nettverkslaget kan øke driften, spare tid og ressurser og forbedre ledelsen også i organisasjoner.

Er det noen risiko ved bruk Generativ AI å skrive programkode?

Fremkomsten av Generative AI-løsninger har revolusjonert måten vi nærmer oss programvareutvikling på. Disse kraftige AI-modellene kan generere kodebiter, hele funksjoner eller til og med komplette applikasjoner, og lover å øke produktiviteten og akselerere utviklingsprosessen. Men som med all forstyrrende teknologi, øker bruken av generative AI-tjenester i koding flere potensielle risikoer som utviklere og organisasjoner må vurdere nøye.

• Kodekvalitets- og effektivitetsproblemer

Selv om AI-modeller kan generere funksjonell kode, er ytelsen, skalerbarheten eller vedlikeholdsevnen kanskje ikke så optimalisert som ønsket. Disse modellene vurderer sjelden konteksten til prosjektets unike behov som koder, standarder og arkitektur. Dette kan igjen ende opp med at den genererte koden inneholder ineffektivitet, noe som kan føre til suboptimal ytelse eller økt teknisk gjeld i det lange løp.

• Sikkerhetsproblemer

En av de kritiske risikoene som følger med AI-generert kode er sannsynligheten for sikkerhetsbrudd. Generative AI-modeller er trent på enorme datasett med eksisterende kode, som potensielt inkluderer utdrag av programmer skrevet med sårbarhet. Med mindre modellen er eksplisitt opplært til å oppdage og rette opp slike svakheter, kan koden som genereres være defekt og åpne applikasjonene for cybertrusler.

• Kodekonsistens og vedlikeholdbarhet

Konsistens regnes som en av de vesentlige faktorene ved programvareutvikling som forhindrer kodebasens avvik fra de definerte kodestandardene, prosjektspesifikke arkitekturprinsipper og den overordnede strukturen til kodebasen. Likevel kan det være slik at generative AI-modeller ikke vil være i stand til å forstå og anvende beste praksis på prosjektnivå, og dermed føre til inkonsekvens i den genererte koden. Dette fraværet av enhetlighet kan skade kodevedlikehold, og dette vil gjøre det vanskeligere for utviklerne å forstå og endre koden.

• Juridiske og intellektuelle eiendomsspørsmål

Implementeringen av generativ AI i programmering utgjør juridiske og immaterielle problemer. Spørsmål om eierskap og ansvar oppstår når det gjelder den utviklede kildekoden, spesielt når AI-modellen ble trent på proprietære eller lisensierte kildekodebiter. I tillegg kan AI-verktøyene til og med bruke inputkoden til utviklerne for å oppgradere modellene sine, noe som kan føre til eksponering av immaterielle rettigheter.

Selv om risikoene forbundet med generative AI-løsninger i koding er betydelige, kan de reduseres gjennom nøye planlegging, robust testing og implementering av passende sikkerhetstiltak. Det er viktig for utviklere og organisasjoner å evaluere de potensielle risikoene og fordelene grundig før de integrerer generative AI-løsninger i utviklingsarbeidsflytene deres. 

Toppeksempler på Generative AI-verktøy

Generativ AI har hatt eksplosiv interesse i det siste, med mange potente verktøy som har kommet inn på markedet nylig. Disse verktøyene bruker de mest avanserte naturlige språkbehandlings- og maskinlæringsalgoritmene for å lage menneskelignende tekst, bilder og til og med kode. For utviklere som prøver å utnytte generative AI-evner, er det viktig å kjenne til verktøyene og hvordan de kan brukes trygt og etisk. 

• ChatGPT: ChatGPT er utviklet av OpenAI, og er en samtalerobot som bruker overføringslæringsmetoden. Den kan forstå og svare på forespørsler om naturlig språk, noe som gjør det mulig for kodeskriving, innholdsgenerering og svar på spørsmål. ChatGPTs muligheter er ikke begrenset til en enkel spørring, men den kan også gjøre mer komplekse oppgaver med et utrolig nøyaktighetsnivå.
• Stabil diffusjon: Stabil diffusjon er en neste generasjons tekst-til-bilde AI-modell som kan produsere fullstendig detaljerte og realistiske bilder utelukkende ved å bruke beskrivelser hentet fra den gitte teksten. Dette verktøyet er utviklet av Stability AI og gjør det mulig å generere tilpassede bilder umiddelbart etter bestilling, og åpner for mange applikasjoner som digital kunst, produktvisualisering og innholdsgenerering.
• FRA-E 2: Utviklet av OpenAI, er DALL-E 2 også en relativt avansert tekst-til-bilde-generativ AI-modell som gir overbevisende og kreative bilder relatert til naturlig språkoppfordringer. Med kraften til å forstå og svare på kompliserte setninger, har DALL-E 2 fått oppmerksomheten som kan brukes på mange felt som design, reklame og kreative bransjer.
• GPT-3: Utviklet av OpenAI, GPT-3 er en stor språkmodell som genererer tekst som ligner på mennesker om en rekke emner. Med de enorme databasene og muligheten til å generere naturlig språk, er GPT-3 anvendelig for oppgaver som innholdsoppretting, kodegenerering, språkoversettelse, etc.
• google bard: Googles løsning på ChatGPT, Bard er en konversasjons-AI-modell som henter de siste dataene fra nettet og dermed gir nøyaktig og oppdatert informasjon. Gjennom kombinasjonen av naturlig språkbehandling med Googles søkefunksjonalitet, er tanken at brukerne skal kunne ha intelligente dialoger og samtidig kunne hente relevant informasjon på en enkel måte.

Med Generative AI-verktøy som forbedrer og blir mer tilgjengelige, må utviklerne opptre med forsiktighet og implementere sterke sikkerhetstiltak for å minimere risikofaktorer. Det er viktig å ta hensyn til andre problemer som personvern, etiske hensyn og riktig bruk av disse kraftige verktøyene. Gjennom Generative AIs ansvarlige og sikre bruk, vil utviklere kunne slippe løs en ny bølge av muligheter på ulike felt.

Final Thoughts

Generativ AI er et kraftig verktøy for utviklere som kan brukes til å produsere nye ideer, lage ny programkode og løse problemer. Det kan hjelpe utviklere med å spare tid og penger, samt øke effektiviteten og forbedre kvaliteten på innholdet som genereres. Generative AI-tjenester kan også hjelpe bedrifter med å ta bedre beslutninger, forbedre kundeopplevelsen og være mer kreative. 

PrimaFelicitas kan ta din tilpasset programvareutvikling et skritt videre ved å integrere generative AI-tjenester. Se for deg et system som kan automatisere oppgaver, tilpasse brukeropplevelser og til og med generere kreativt innhold i programvaren din. Kontakt oss i dag for å diskutere hvordan generative AI-tjenester kan transformere programvaren din!

Innlegg Visninger: 24

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers