🤖 Kumusta, kami ang CLEVI.
Dumalo kami sa kaganapang 「2025 JBNU Research Fair Week」 na inorganisa ng Jeonbuk National University mula Enero 20 hanggang 22.
Ang kaganapang ito ay isang makabuluhang pagtitipon na nakatuon sa mahuhusay na resulta ng pananaliksik ng Jeonbuk National University, naglalahad ng direksyon ng mga teknolohiya sa hinaharap na kaugnay ng mga estratehiyang pang-industriya at pambansa, at naglalaan ng lugar para sa palitan sa pagitan ng industriya, akademya, pananaliksik, pamahalaan, at iba pang kaugnay na sektor.
Lalo na, inimbitahan si CEO Lee Hwan-ho ng CLEVI bilang VIP lecturer sa seremonya ng pagbubukas noong ika-20! 👏
Balikan natin ang kapaligiran noong araw na iyon!
Bago magsimula, makikita si CEO Lee Hwan-ho habang naghahanda ng kanyang lecture, na pinag-iisipan kung paano ito gagawing mas makabuluhan at madaling maunawaan.
Nagsimula ang kaganapan at isinagawa ang seremonya ng pagbubukas.
Mahusay na binuksan ang kaganapan sa pamamagitan ng isang live art performance na biglaang binuo ng isang estudyante ng Jeonbuk National University.
Matapos ang unang keynote speech, nagbigay ng lecture si CEO Lee Hwan-ho ng CLEVI tungkol sa ikalawang keynote speech na pinamagatang “Bakit kailangan ng AI ng pisikal na medium?” Tingnan natin ito nang maikli.
Sa anong paraan nga ba nauunawaan ng AI ang mundo,
gumagawa ng mga pangungusap, at kumikilos pa?
Titingnan natin ang 'loob ng utak' ng malalaking language model (LLM), gaya ng ChatGPT at Claude na ginagamit natin araw-araw, upang maunawaan kung paano nila nauunawaan at binubuo ang mga pangungusap.
- Paglalagay ng name tag (Token ID): Una, binibigyan ng AI ang bawat salita ng natatanging numero gaya ng '5' at '8' upang pamahalaan ang mga ito.
- Paglalagay ng address sa mapa (Vector): Ngunit dahil hindi mauunawaan ang kahulugan gamit lamang ang mga numero, binibigyan ang bawat salita ng 'detalyadong address (coordinate)' na binubuo ng daan-daang numero.
- Paghahanap ng magkakalapit na salita: Ang mga salitang may magkakatulad na kahulugan (halimbawa: 'the', 'a') ay nagsasama-sama sa napakalapit na lugar sa mapang ito, na parang magkakapitbahay.
Kung gayon, paano hinuhulaan ng AI ang susunod na salita?
Ngayong nauunawaan na natin ang pangunahing data transformation, tingnan naman natin ang buong proseso kung paano nagiging aktuwal na pangungusap ang mga numerong ito. Ipagpalagay nating mayroon tayong input na "Paris is the city..." dito.
Tokenizer (paghahati): Gaya ng nakita natin kanina, ang pangungusap na ipinasok natin ay ginagawang mga numero (Token ID) sa pamamagitan ng tokenizer. Ang "Paris" ay bilang 1652, ang "is" ay bilang 5... ganoon ang proseso.
LLM (malaking calculator): Ang mga bungkos ng numerong ito ay pumapasok sa isang malaking calculator na tinatawag na LLM (ang Bloom model sa larawan). Dito, ginagamit ang mga operasyong 'vector' na natutuhan natin kanina upang maunawaan ang konteksto. 'Ah, pinag-uusapan natin ngayon ang lungsod ng Paris!' ganoon.
Logits & Softmax (pagkalkula ng posibilidad): Pagkatapos ng pagkalkula, binibigyan ng AI ng score ang sampu-sampung libong kandidatong salita na maaaring sumunod. Pagkatapos, sa pamamagitan ng filter na tinatawag na 'softmax', ginagawa nitong **'probability'** na mas madaling maunawaan natin.
Pinal na pagpili: Tingnan ang graph sa kanan.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Sa huli, pinipili ng AI ang **'of'** na may pinakamataas na probability at kinukumpleto nito ang pangungusap na "Paris is the city of...". Inuulit nito ang prosesong ito nang sampu-sampung libong beses upang makalikha ng mahahabang sagot na nakikita natin.
Sa konklusyon, ang pag-alala ng AI sa mga salita ay hindi pagsasaulo ng mga letra, kundi pag-alala sa 'address' kung saan nakatira ang salita sa isang napakalaking mapa ng kahulugan.
Maaaring palawakin ang LLM sa paningin, robotics, at pagkatuto ng pagkilos.
AI na nakauunawa ng kahulugan, nakakakita at nakauunawa, at kumikilos.
Ang pagbibigay sa AI ng mga braso at binti ay nangangahulugan ng pagpapalawak ng katalinuhan mula sa wika tungo sa pagkilala, at higit pa, tungo sa pagkilos.
Ang AI ay hindi na lamang nasa larangan ng mga ideya o imahinasyon; pumasok na ito sa yugto ng implementasyon at realidad.
Ang susunod na hakbang ng CLEVI
Patuloy na palalawakin ng CLEVI ang iba't ibang pagkakataon, tulad ng mga workshop sa loob at labas ng campus, mga praktikal na proyekto, at mga experiential booth, upang mas maraming tao ang direktang makaranas kung paano gumagana ang teknolohiya ng AI sa totoong mundo.
Tulad ng naging mahalagang tulay sa pagitan ng mga estudyante at namin ang lecture na ito sa Jeonbuk National University, patuloy kaming gaganap bilang tulay sa pagitan ng mga teknologo at user, gayundin ng akademya at industriya.