Generative AI охоплює моделі глибокого навчання, здатні виробляти високоякісні зображення, текст і різноманітний контент, використовуючи свої навчальні дані. Ці моделі генерують свіжий вміст шляхом екстраполяції своїх навчальних даних і створення нових прогнозів. 

Під час навчання Генеративний ШІ моделям подається велика кількість попередньо оброблених і позначених даних, але вони також виграють від інформації без міток. На відміну від інших додатків штучного інтелекту з різними цілями, основною метою генеративного штучного інтелекту є створення контенту, що відрізняє його від штучного інтелекту, який використовується для таких завдань, як аналіз даних або автономне керування автомобілем.

Чим Generative AI відрізняється від традиційного AI? 

Генеративний ШІ принципово відрізняється, оскільки це велика мовна модель (LLM), навчена величезним обсягом інформації, включаючи зразки людської розмови. Він може перетравлювати та узагальнювати інформацію та може спілкуватися з людьми за допомогою природної мови. Наприклад, ChatGPT є гарною реалізацією генеративного штучного інтелекту, яка здивувала навіть своїх творців, коли за перший тиждень після запуску набрала мільйон користувачів. Крім того, він отримав 100 мільйонів через два місяці. 

Загалом, коли системи швидко масштабуються, вони стають складнішими, важчими в управлінні, менш надійними та менш ефективними. З великими мовними моделями чим більше інформації, тим більше запитів, тим більше взаємодій, тим розумнішою стає система і тим більше вона починає нагадувати людський інтелект. 

Готові розблокувати потужність Generative AI для вашого бізнесу?

PrimaFelicitas, провідний ШІ та Розробна компанія Web3, може допомогти вам використовувати потенціал генеративного ШІ.

Наша команда експертів може спроектувати та реалізувати індивідуальний генератор Рішення ШІ які можуть революціонізувати вашу взаємодію з клієнтами, створення вмісту та аналіз даних. Від чат-ботів, які надають підтримку в реальному часі, до інструментів контент-маркетингу на основі ШІ, PrimaFelicitas може допомогти вам бути попереду.

Чим Generative AI корисний для розробників?

На мережевому рівні великомасштабні мовні моделі можуть виконувати різні функції, такі як створення конфігурацій мережі, написання сценаріїв для засобів автоматизації мережі та карт топології мережі.

• Автоматизація керування конфігурацією мережі

Великі мовні моделі можуть створювати та підтримувати конфігурації мережевих пристроїв. Це допомагає забезпечити послідовність і відповідність у всій мережевій інфраструктурі. Ця можливість забезпечує плавний процес керування конфігурацією, зводячи до мінімуму ймовірність людської помилки та дозволяючи швидше випускати.

• Увімкніть мережеву автоматизацію та сценарії

Мережеві адміністратори можуть використовувати великі мовні моделі для створення сценаріїв для інструментів автоматизації мережі, що робить можливим автоматизувати надання мережі, моніторинг і повторювані завдання з усунення несправностей. Ця можливість дозволяє підвищити ефективність роботи та зменшити робоче навантаження на мережеві команди.

• Сприяти документуванню та відображенню мережі

Великі мовні моделі можуть створювати детальну мережеву документацію та візуалізувати схеми топології мережі. Такі функції гарантують точність і своєчасність реєстрації записів, які важливі для безперебійного керування мережею, вирішення проблем і обміну знаннями між членами команди.

• Підвищення безпеки та відповідності мережі

Завдяки перевірці мережевих конфігурацій і політик великі мовні моделі можуть виявити слабкі місця мережі, зокрема неправильно налаштовані пристрої, неправильні налаштування та невідповідність. Завдяки цьому організації можуть передбачати загрози безпеці та дотримуватися нормативних вимог у своїй мережевій системі.

• Підтримка усунення несправностей мережі та діагностики

Великі мовні моделі можна використовувати для усунення несправностей мережі шляхом вивчення файлів журналів, даних мережевого трафіку та іншої інформації, зібраної під час процесу діагностики. Ця функція дозволяє швидше ідентифікувати та вирішувати проблеми, заощаджуючи час простою та покращуючи загальну продуктивність системи.

Такі застосування великих мовних моделей на мережевому рівні можуть прискорити роботу, заощадити час і ресурси, а також покращити управління в організаціях.

Чи є ризик використання Генеративний ШІ писати програмний код?

Поява о Генеративні рішення ШІ революціонізував наш підхід до розробки програмного забезпечення. Ці потужні моделі штучного інтелекту можуть генерувати фрагменти коду, цілі функції або навіть повні програми, обіцяючи підвищення продуктивності та прискорення процесу розробки. Однак, як і у випадку з будь-якою революційною технологією, використання генеративних сервісів штучного інтелекту в кодуванні створює кілька потенційних ризиків, які розробники та організації повинні ретельно враховувати.

• Питання якості та ефективності коду

Хоча моделі штучного інтелекту можуть генерувати функціональний код, його продуктивність, масштабованість або ремонтопридатність можуть бути не настільки оптимізованими, як хотілося б. Ці моделі рідко враховують контекст унікальних потреб проекту, таких як коди, стандарти та архітектура. Це, у свою чергу, може призвести до того, що згенерований код містить неефективність, що може призвести до неоптимальної продуктивності або збільшення технічної заборгованості в довгостроковій перспективі.

• Уразливості безпеки

Одним із критичних ризиків, які супроводжують код, створений ШІ, є ймовірність порушення безпеки. Генеративні моделі штучного інтелекту навчаються на величезних наборах даних існуючого коду, який потенційно містить фрагменти програм, написаних з уразливістю. Якщо модель не була спеціально навчена виявляти та виправляти такі недоліки, згенерований код може бути дефектним і відкривати програми для кіберзагроз.

• Узгодженість коду та ремонтопридатність

Узгодженість вважається одним із важливих факторів розробки програмного забезпечення, який запобігає відхиленню кодової бази від визначених стандартів кодування, специфічних для проекту архітектурних принципів і загальної структури кодової бази. Тим не менш, може статися так, що генеративні моделі штучного інтелекту не зможуть зрозуміти та застосувати найкращі практики на рівні проекту, що призведе до неузгодженості згенерованого коду. Ця відсутність одноманітності може зашкодити супроводу коду, і це ускладнить розробникам розуміння та зміну коду.

• Питання права та інтелектуальної власності

Впровадження генеративного штучного інтелекту в програмуванні створює проблеми з правом та інтелектуальною власністю. Питання щодо права власності та відповідальності виникають у зв’язку з розробленим вихідним кодом, особливо коли модель штучного інтелекту була навчена на запатентованих або ліцензованих фрагментах вихідного коду. Крім того, інструменти ШІ можуть навіть використовувати вхідний код розробників для оновлення своїх моделей, що може призвести до розкриття інтелектуальної власності.

Хоча ризики, пов’язані з генеративними рішеннями штучного інтелекту в кодуванні, значні, їх можна пом’якшити шляхом ретельного планування, надійного тестування та впровадження відповідних заходів безпеки. Розробникам і організаціям важливо ретельно оцінити потенційні ризики та вигоди, перш ніж інтегрувати генеративні рішення штучного інтелекту в робочі процеси розробки. 

Найкращі приклади інструментів Generative AI

У минулому генеративний штучний інтелект викликав вибуховий інтерес, останнім часом на ринок з’явилося багато потужних інструментів. Ці інструменти використовують найдосконаліші алгоритми обробки природної мови та машинного навчання для створення тексту, зображень і навіть коду, схожого на людину. Для розробників, які намагаються використовувати генеративні здібності штучного інтелекту, важливо знати інструменти та те, як їх можна використовувати безпечно та етично. 

• ChatGPT: Розроблений OpenAI, ChatGPT — це бот для розмов, який використовує підхід навчання передачі. Він може розуміти запити природною мовою та відповідати на них, дозволяючи писати код, генерувати вміст і відповідати на запитання. Можливості ChatGPT не обмежуються простим запитом, але він також може виконувати більш складні завдання з неймовірним рівнем точності.
• Стабільна дифузія: Stable diffusion — це модель штучного інтелекту нового покоління, що перетворює текст у зображення, яка може створювати повністю деталізовані та реалістичні зображення виключно за допомогою описів, узятих із заданого тексту. Розроблений Stability AI, цей інструмент дозволяє миттєво створювати власні зображення на замовлення, відкриваючи багато додатків, наприклад, цифрове мистецтво, візуалізацію продукту та створення вмісту.
• ВІД-E 2: Розроблений OpenAI, DALL-E 2 також є відносно вдосконаленою моделлю ШІ для створення тексту в зображення, яка виводить переконливі та креативні зображення, пов’язані з підказками природної мови. Завдяки здатності розуміти складні речення та реагувати на них, DALL-E 2 привернув увагу, і його можна використовувати в багатьох сферах, як-от дизайн, реклама та творчі індустрії.
• GPT-3: GPT-3, розроблений OpenAI, є великою мовною моделлю, яка генерує текст, подібний до людського, на різні теми. Маючи величезні бази даних і здатність генерувати природну мову, GPT-3 застосовний для таких завдань, як створення вмісту, генерація коду, мовний переклад тощо.
• гугл бард: рішення Google для ChatGPT, Bard – це розмовна модель штучного інтелекту, яка отримує найновіші дані з Інтернету, надаючи таким чином точну й актуальну інформацію. Завдяки поєднанню обробки природної мови з функціями пошуку Google, ідея полягає в тому, що користувачі зможуть вести інтелектуальні діалоги та в той же час мати можливість зручно отримувати відповідну інформацію.

Оскільки інструменти Generative AI вдосконалюються та стають доступнішими, розробники повинні діяти обережно та впроваджувати суворі заходи безпеки, щоб мінімізувати фактори ризику. Важливо взяти до уваги інші питання, такі як конфіденційність даних, етичні міркування та належне використання цих потужних інструментів. Завдяки відповідальному та безпечному використанню Generative AI розробники зможуть розкрити нову хвилю можливостей у різних сферах.

Заключні думки

Генеративний ШІ це потужний інструмент для розробників, який можна використовувати для створення нових ідей, створення нового програмного коду та вирішення проблем. Це може допомогти розробникам заощадити час і гроші, а також підвищити ефективність і якість створюваного контенту. Крім того, послуги генеративного штучного інтелекту можуть допомогти компаніям приймати кращі рішення, покращувати взаємодію з клієнтами та бути більш творчими. 

PrimaFelicitas може прийняти ваш розробка спеціального програмного забезпечення крок далі, інтегруючи генеративні послуги ШІ. Уявіть собі систему, яка може автоматизувати завдання, персоналізувати роботу користувачів і навіть створювати креативний вміст у вашому програмному забезпеченні. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб обговорити, як генеративні служби ШІ можуть змінити ваше програмне забезпечення!

Переглядів публікацій: 24

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: 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