🤖 Բարև ձեզ, մենք CLEVI-ն ենք։
Հունվարի 20-ից 22-ը այցելեցինք Չոնբուկի ազգային համալսարանի կողմից կազմակերպված «2025 JBNU հետազոտությունների տոնավաճառի շաբաթ (Research Fair Week)» միջոցառումը։
Այս միջոցառումը նշանակալի հարթակ էր, որը, կենտրոնանալով Չոնբուկի ազգային համալսարանի գերազանց հետազոտական արդյունքների վրա, ներկայացնում էր արդյունաբերության և ազգային ռազմավարությունների հետ փոխկապակցված ապագա տեխնոլոգիաների ուղղությունները և ստեղծում էր արդյունաբերության, ակադեմիայի, հետազոտական ոլորտի ու պետական կառույցների համատեղ փոխգործակցության հնարավորություն։
Հատկապես ուրախալի էր, որ CLEVI-ի ներկայացուցիչ Ի Հվանհոն հրավիրվել էր որպես 20-ին կայացած բացման արարողության VIP դասախոս։ 👏
Եկեք ևս մեկ անգամ վերապրենք այդ օրվա մթնոլորտը։
Սկսելուց առաջ ներկայացնում ենք, թե ինչպես է CLEVI-ի ներկայացուցիչ Ի Հվանհոնը պատրաստվում դասախոսությանը․ երևում է, թե ինչպես է նա մտածում այն ավելի բովանդակալից և հասկանալի դարձնելու մասին։
Միջոցառումը սկսվեց, և տեղի ունեցավ բացման արարողությունը։
Նախ միջոցառումը հիանալի բացվեց Չոնբուկի ազգային համալսարանի ուսանողի կողմից տեղում ավարտված կենդանի արվեստի կատարումով։
Առաջին հիմնական զեկուցումից հետո մեր CLEVI-ի ներկայացուցիչ Ի Հվանհոնը հանդես եկավ երկրորդ հիմնական զեկուցմամբ՝ «Ինչո՞ւ է AI-ին անհրաժեշտ ֆիզիկական միջնորդ» թեմայով։ Եկեք հակիրճ ծանոթանանք։
Ինչպե՞ս է AI-ն հասկանում աշխարհը,
ստեղծում նախադասություններ և նույնիսկ գործողություններ կատարում։
Եկեք միասին նայենք «ուղեղի ներսը»՝ հասկանալու, թե ինչպես են մեր ամենօրյա օգտագործած ChatGPT-ի կամ Claude-ի նման մեծ լեզվական մոդելները (LLM) հասկանում և ստեղծում նախադասություններ։
- Անվան պիտակավորում (Token ID)․ AI-ն նախ բոլոր բառերին տալիս և վերագրում է եզակի համարներ, օրինակ՝ «5», «8», և այդպես կառավարում դրանք։
- Հասցեի նշում քարտեզի վրա (Vector)․ սակայն միայն համարներով հնարավոր չէ հասկանալ իմաստը, ուստի յուրաքանչյուր բառի տրվում է «մանրամասն հասցե (կոորդինատ)»՝ բաղկացած հարյուրավոր թվերից։
- Հարևանների որոնում․ նման իմաստ ունեցող բառերը (օրինակ՝ «the», «a») այս քարտեզի վրա միմյանց շատ մոտ են դասավորվում՝ ինչպես հարևանները։
Այդ դեպքում ինչպե՞ս է AI-ն գուշակում հաջորդ բառը։
Այժմ, երբ հասկացանք տվյալների փոխակերպման հիմունքները, տեսնենք ամբողջ գործընթացը՝ ինչպես են այս թվերը վերածվում իրական նախադասության։ Ենթադրենք՝ որպես մուտքային արժեք ունենք «Paris is the city...»։
Tokenizer (մասնատում). Մեր մուտքագրած նախադասությունը, ինչպես արդեն տեսանք, Tokenizer-ի միջոցով վերածվում է թվերի (Token ID)։ «Paris»-ը՝ 1652, «is»-ը՝ 5... և այդպես շարունակ։
LLM (հսկայական հաշվիչ). Թվերի այս խմբերը մուտքագրվում են LLM (նկարում պատկերված Bloom մոդել) կոչվող հսկայական հաշվիչի մեջ։ Այստեղ այն համատեքստը հասկանում է նախկինում սովորած «վեկտորային» գործողությունների միջոցով։ «Ահա, հիմա խոսում ենք Փարիզ քաղաքի մասին»։
Logits & Softmax (հավանականության հաշվարկ). Հաշվարկն ավարտելուց հետո AI-ն գնահատական է տալիս հաջորդը կարող են լինել տասնյակ հազարավոր բառերի թեկնածուներին։ Այնուհետև «softmax» կոչվող զտիչի միջոցով այդ գնահատականները վերածում է մեզ համար հեշտ ընկալելի **«հավանականության»**։
Վերջնական ընտրություն. Նայեք աջ կողմի գրաֆիկին։
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Ի վերջո, AI-ն ընտրում է ամենաբարձր հավանականությունն ունեցող **«of»**-ը և շարունակում ամբողջացնել «Paris is the city of...» նախադասությունը։ Այս գործընթացը տասնյակ հազարավոր անգամներ կրկնելով՝ այն ստեղծում է մեր տեսած երկար պատասխանները։
Եզրափակելով՝ AI-ի համար բառը հիշելը ոչ թե տառերը անգիր անել է, այլ հսկայական իմաստային քարտեզի վրա այդ բառի գտնվելու «հասցեն» հիշելը։
LLM-ը կարելի է ընդլայնել տեսողության, ռոբոտների և վարքագծային ուսուցման ուղղություններով։
AI, որը հասկանում է իմաստը, տեսնում և հասկանում է, գործում է։
AI-ին ձեռքեր և ոտքեր տալը նշանակում է լեզվից անցնել ընկալման, իսկ այնուհետև՝ գործողության՝ ընդլայնելով բանականության հնարավորությունները։
AI-ն այլևս գաղափարների կամ երևակայության ոլորտում չէ․ այն արդեն իրականացման և իրականության փուլում է։
CLEVI-ի հաջորդ քայլը
CLEVI-ն նախատեսում է շարունակել ընդլայնել տարբեր հնարավորությունները՝ համալսարանում և համալսարանից դուրս անցկացվող աշխատաժողովների, գործնական նախագծերի, ցուցադրական տաղավարների և այլ միջոցառումների միջոցով, որպեսզի ավելի շատ մարդիկ կարողանան անձամբ զգալ, թե ինչպես է AI տեխնոլոգիան գործում իրական աշխարհում։
Ինչպես այս Ջոնբուկի ազգային համալսարանում անցկացված դասախոսությունը դարձավ ուսանողներին և մեզ կապող արժեքավոր կամուրջ, մենք նաև ապագայում կշարունակենք կամուրջի դեր կատարել տեխնոլոգներ և օգտատերեր, ակադեմիական և արդյունաբերական ոլորտներ կապելու միջև։