🤖 Сәлеметсіз бе, бұл CLEVI.
20-22 қаңтар аралығында Чонбук ұлттық университеті ұйымдастырған 「2025 JBNU зерттеу жәрмеңкесі апталығы (Research Fair Week)」 іс-шарасына қатыстық.
Бұл іс-шара Чонбук ұлттық университетінің үздік зерттеу нәтижелерін негізге ала отырып, өнеркәсіптік және ұлттық стратегиялармен байланысты болашақ технологиялардың бағытын ұсыну және өнеркәсіп, академиялық орта, ғылыми-зерттеу институттары мен мемлекеттік органдардың бірлескен өзара іс-қимыл алаңын құру тұрғысынан маңызды орын болды.
Атап айтқанда, CLEVI бас директоры Ли Хван Хо мырза 20-сы күні өткен ашылу салтанатына VIP дәріс оқушысы ретінде шақырылды! 👏
Сол күнгі атмосфераны тағы бір рет сезініп көрейік!
Басталмас бұрын CLEVI бас директоры Ли Хван Хо мырзаның дәріске дайындалып жатқанын көре аламыз. Дәрісті қалай мазмұнды әрі түсінікті етуге болатынын ойлап отырғаны байқалады.
Іс-шара басталып, ашылу салтанаты өтті.
Алдымен Чонбук ұлттық университетінің студенті импровизация арқылы орындаған лайв-арт перформансы іс-шараның керемет ашылуына себеп болды.
Бірінші негізгі баяндамадан кейін «AI-ға физикалық тасымалдаушы не үшін қажет?» тақырыбында екінші негізгі баяндаманы біздің CLEVI бас директоры Ли Хван Хо мырза жасады. Қысқаша қарастырып көрейік пе?
AI әлемді нақты қалай түсінеді,
сөйлемдер құрып, тіпті әрекет етеді?
Күнделікті қолданатын ChatGPT немесе Claude сияқты ірі тілдік модельдер (LLM) сөйлемдерді қандай принциппен түсініп, құратынын, олардың «миының» ішіне бірге үңіліп көрейік.
- Атау белгісін беру (Token ID): AI алдымен барлық сөзге «5», «8» сияқты бірегей нөмір беріп, сол арқылы басқарады.
- Картаға мекенжай белгілеу (Vector): Алайда жай нөмірлердің өзінен мағынаны түсіну мүмкін емес, сондықтан әр сөзге жүздеген саннан тұратын «нақты мекенжай» (координата) беріледі.
- Көршілерді табу: Мағынасы ұқсас сөздер (мысалы, «the», «a») осы картада бір-біріне өте жақын орналасып, «көрші» болып бірге өмір сүреді.
Олай болса, AI келесі сөзді қалай табады?
Деректерді түрлендірудің негіздерін түсінген соң, енді бұл сандардың нақты сөйлемге қалай айналатынын толық қарастырайық. Мұнда «Paris is the city...» деген енгізу мәні бар деп есептейік.
Токенизатор (бөліктерге бөлу): біз енгізген сөйлем, жоғарыда көргеніміздей, токенизатор арқылы сандарға (Token ID) айналады. "Paris" — 1652, "is" — 5... осылай жалғаса береді.
LLM (алып есептеуіш): бұл сандар жиынтығы LLM (суреттегі Bloom моделі) деп аталатын алып есептеуішке түседі. Мұнда жаңа ғана үйренген «вектор» операциялары арқылы контекст анықталады. «А-а, қазір Париж қаласы туралы айтып жатыр екенбіз!» деген сияқты.
Logits & Softmax (ықтималдықты есептеу): есептеуді аяқтаған AI келесіде келуі мүмкін он мыңдаған сөздерге ұпай береді. Содан кейін «softmax» деп аталатын сүзгі арқылы оларды бізге түсінікті **«ықтималдыққа»** айналдырады.
Соңғы таңдау: оң жақтағы графикке қараңыз.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Нәтижесінде AI ықтималдығы ең жоғары **«of»** сөзін таңдап, "Paris is the city of..." сөйлемін аяқтай береді. Осы процесті ондаған мың рет қайталау арқылы біз көретін ұзақ жауапты жасайды.
Қорытындылай келе, AI үшін сөзді есте сақтау — әріптерді жаттау емес, алып мағыналар картасында сол сөздің қай жерде орналасқанын «мекенжай» ретінде есте сақтау.
LLM-ді көру, робототехника және әрекетті үйрету бағыттарына кеңейтуге болады.
Мағынаны түсінетін, көріп түсінетін және әрекет ететін AI.
AI-ға қол мен аяқ беру дегеніміз — тілден қабылдауға, одан әрі әрекетке дейін жалғасатын интеллектінің кеңеюін білдіреді.
AI енді идеялар немесе қиял саласы емес, іске асыру мен шындық кезеңіне кірді.
CLEVI-дің келесі қадамы
CLEVI бұдан әрі көбірек адамның AI технологиясының нақты әлемде қалай жұмыс істейтінін өз қолымен тәжірибеден өткізуі үшін оқу орнындағы және одан тыс семинарлар, практикалық жобалар, тәжірибе алаңдары сияқты түрлі мүмкіндіктерді кеңейтуді жоспарлап отыр.
Осы Чонбук ұлттық университетіндегі дәріс студенттер мен бізді байланыстыратын қымбатты көпір болғандай, алдағы уақытта да технология мамандары мен пайдаланушылар, академиялық орта мен индустрия арасында көпір қызметін атқара береміз.