LLM, GPT, RAG… Vad betyder AI-förkortningar? | AI i affärer #91

Vad pratar specialister inom artificiell intelligens om? Avkodning av AI-akronymer

AI-specialister använder ofta akronymer för att beskriva komplexa teknologier och processer. Det är värt att förstå vad som ligger bakom dessa termer för att kunna medvetet utnyttja de möjligheter som AI erbjuder. Till exempel, när du hör “RAG” eller “XAI,” kanske du inte är säker på vad det betyder. RAG, Retrieval-Augmented Generation, är en teknik som berikar språkproduktion med informationshämtning, medan XAI, Explainable AI, fokuserar på transparens och begriplighet av beslut som fattas av AI-system. Vi behöver inte förklara vad AI är idag, men akronymer som dessa kräver förklaring. Så låt oss börja med en av de mest utbredda akronymerna – det allmänna namnet på teknologin bakom ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, eller Large Language Model, är grunden för system som chattbottar, som kan generera text, kod eller översätta språk. Det är en artificiell intelligens som tränats för att uppskatta sannolikheten för sekvenser av ord, med hjälp av ett neuralt nätverk med över 175 miljarder parametrar.

Träningen av LLM involverar att visa exempel och justera vikter för att minska fel. I LLM representeras varje text av vektorer med många siffror, som bestämmer dess position och relationer i modellens “språk”-rum. Fortsatt text innebär att följa vägar i detta rum.

Föreställ dig dem som “superläsare” med omfattande kunskap och förmågan att bearbeta information och svara på ett sätt som liknar människor. Populära exempel på LLM inkluderar:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), och
• Llama 2 (Meta).

Inom affärsvärlden kan LLM effektivisera kommunikationen och informationsflödet inom ett företag, till exempel genom att automatiskt generera rapporter, översätta dokument och svara på anställdas frågor. Att använda LLM genom chatt, dedikerad programvara eller API:er kan också stödja skapandet av nya affärsmodeller och strategier genom att analysera stora mängder data och identifiera trender som tidigare var osynliga.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) är en teknik som kombinerar semantisk informationshämtning med textgenerering. Detta gör att modellen kan hitta relevanta dokument, såsom de från Wikipedia, vilket ger kontext som hjälper textgeneratorn att producera mer exakta, rikare och mindre felbenägna resultat. RAG kan anpassas, och dess interna kunskap kan effektivt modifieras utan att behöva träna om hela modellen, vilket är kostsamt och tidskrävande. Detta är särskilt användbart i situationer där fakta kan utvecklas över tid, vilket eliminerar behovet av omträning för att få tillgång till den senaste informationen.

Källa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Vi känner alla till akronymen GPT eftersom den blev en del av namnet på den mest populära AI-chattboten. Men vad betyder det egentligen? Generative Pre-trained Transformer, GPT, är en AI-modell som genererar text som liknar mänskligt skapad text genom att förutsäga nästa ord i en sekvens. I inlärningsprocessen förvärvar den kunskap från miljarder sidor av text skrivna av människor för att senare bestämma sannolikheten för nästa ord.

GPT-modeller baseras på neurala nätverksarkitekturer som kallas transformatorer, som kan generera text och svara på frågor på ett konverserande sätt. De används för en mängd olika uppgifter, inklusive:

• översättning av språk,
• sammanfattning av dokument,
• generering av innehåll,
• skrivning av kod, och många andra uppgifter.

GPT-modeller kan användas utan ytterligare träning i en teknik som kallas Zero-shot learning, eller anpassas till en specifik uppgift genom att lära sig från några exempel (Few-shot learning).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, eller Natural Language Processing, är det område som hanterar tekniker och teknologier som gör det möjligt för maskiner att förstå och bearbeta mänskligt språk.

Detta utgör grunden för de nämnda LLM, RAG och GPT, vilket gör att de kan förstå ord, meningar och deras betydelser. Således kan NLP omvandla textdata till användbara affärsinsikter. NLP-applikationer har bred användning, som sträcker sig bortom AI-assistenter och chattbottar, till uppgifter som:

• sentimentanalys – gör det möjligt att avgöra vilka känslor som finns i texten, till exempel om en åsikt som uttrycks på sociala medier är positiv, negativ eller neutral,
• sammanfattning av dokument – automatiskt skapa sammanfattningar av långa texter, vilket sparar tid för användarna,
• maskinöversättning – möjliggör snabb och effektiv översättning av texter mellan olika språk. Till exempel kan Metas SeamlessM4T-modell översätta text och tal mellan 100 språk.

ML (Machine Learning)

ML, eller Maskininlärning, är den grundläggande grenen av AI. Det är ett övergripande område som involverar att träna datorer att lära sig från data utan att programmera dem direkt. AI använder data och algoritmer för att efterlikna hur människor lär sig, och får erfarenhet över tid.

Termen “maskininlärning” myntades av Arthur Samuel 1959, i samband med hans forskning om att spela dam. Teknologisk utveckling har möjliggjort skapandet av innovativa produkter baserade på ML, såsom rekommendationssystem och autonoma fordon.

Maskininlärning är en nyckelkomponent inom datavetenskap, som använder statistiska metoder för att förutsäga och fatta beslut inom många företag. Efterfrågan på datavetare växer i takt med expansionen av big data. Detta gäller särskilt experter som kan identifiera betydande affärsfrågor och analysera data. ML-algoritmer skapas med hjälp av programmeringsramverk som TensorFlow och PyTorch.

Källa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, eller Robotic Process Automation, är en teknik för automatisering där datorer efterliknar mänskliga handlingar som utförs i specifika program och applikationer. RPA är en praktisk tillämpning av AI som direkt påverkar operationell effektivitet. Det automatiserar rutinuppgifter, såsom datainmatning eller kundservice, vilket gör att företag kan fokusera på mer strategiska aktiviteter.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) är en avancerad gren av ML som är baserad på neurala nätverk inspirerade av strukturen hos den mänskliga hjärnan. Dessa nätverk lär sig från stora mängder data för att känna igen mönster och relationer, och använder sedan denna kunskap för att göra förutsägelser och beslut. DL möjliggör utförandet av de mest komplexa uppgifterna, såsom bildigenkänning, objektidentifiering och klassificering i foton och videor.

Som ett resultat är DL avgörande för utvecklingen av teknologier som:

• prognostisering och optimering av energiförbrukning,
• kontroll av autonoma fordon,
• förebyggande av finansiell bedrägeri genom att upptäcka avvikelser i transaktioner, eller
• personalisering av erbjudanden och innehåll efter individuella användarpreferenser.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) är en typ av maskininlärning (ML) där AI-modellen lär sig “på egen hand” genom trial and error, istället för att tränas med förberedd data. Med andra ord, AI anpassar sig genom interaktioner med miljön, och får belöningar för önskvärda handlingar och straff för ineffektiva.

Reinforcement Learning är användbart i uppgifter där vi exakt vet vilket resultat vi vill uppnå, men den optimala vägen för att nå dit är okänd eller för svår att programmera. Till exempel, träning av robotar att navigera i komplexa miljöer.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) är ett system som består av två konkurrerande neurala nätverk:

• Generator, som skapar ny data, såsom bilder eller text,
• Discriminator, som försöker särskilja verklig data från genererad data.

Denna tävling motiverar båda nätverken att förbättras, vilket leder till allt mer realistiska och kreativa resultat.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) är en något mindre känd men mycket viktig akronym inom området artificiell intelligens. Det är en metod för AI som fokuserar på att ge tydliga och förståeliga förklaringar för de åtgärder eller beslut som fattas av AI-system. XAI är avgörande för ansvarsfull AI-utveckling: transparens, efterlevnad av lagar och regler, säkerhet och stöd för innovation.

AI-akronymer. Sammanfattning

AI-akronymer som LLM, RAG, GPT och XAI representerar avancerade teknologier som förändrar hur företag fungerar. Från processautomatisering till bättre förståelse av kundbehov – AI öppnar upp nya möjligheter. Bekantskap med dessa termer är nyckeln till att navigera inom området artificiell intelligens och utnyttja dess potential i ditt företag. Kunskap om dessa teknologier möjliggör inte bara optimering av befintliga processer utan också utforskning av nya områden för innovation och tillväxt.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bi-gemenskap på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.