Czy do zrozumienia AI trzeba znać matematykę?

Do świadomego korzystania i oceny wdrożeń - nie. Do budowania i strojenia modeli - tak, przede wszystkim algebrę liniową, rachunek prawdopodobieństwa i podstawy analizy.

Ile danych potrzeba, żeby wytrenować model?

Od setek przykładów przy dostrajaniu gotowego modelu do milionów przy trenowaniu od zera. Dziś prawie zawsze zaczyna się od modelu wstępnie wytrenowanego - to skraca drogę o rzędy wielkości.

Czy model może być obiektywny?

Nie w sensie absolutnym. Model odzwierciedla dane, na których się uczył, a te powstały w konkretnym kontekście społecznym. Można mierzyć i ograniczać obciążenia, ale nie da się ich całkowicie usunąć - dlatego przy decyzjach dotyczących ludzi wymagany jest nadzór człowieka.

Słownik AI

Prompt

prompt

Instrukcja przekazana modelowi - wszystko, co trafia na wejście: polecenie, kontekst, przykłady i dane.

Prompt to całość tekstu przekazanego modelowi na wejściu. Obejmuje instrukcję systemową, polecenie użytkownika, dołączone materiały i przykłady.

Elementy dobrego promptu

Zadanie - co konkretnie ma zostać zrobione.
Kontekst - materiały, na których model ma się oprzeć.
Przykłady - jedna-trzy pary wejście/wyjście działają lepiej niż akapit opisu.
Format wyjścia - oczekiwana struktura odpowiedzi.
Granice - zgoda na odpowiedź "nie wiem", gdy brakuje danych.

Prompt systemowy

Osobna instrukcja określająca ogólne zachowanie modelu w całej rozmowie: rolę, zasady, ograniczenia. Modele traktują ją z wyższym priorytetem niż wiadomości użytkownika, choć nie jest to zabezpieczenie absolutne.

Zobacz też: prompt injection.