🤖 Sveiki, šeit CLEVI.
No 20. līdz 22. janvārim apmeklējām pasākumu “2025 JBNU Pētniecības gadatirgus nedēļa (Research Fair Week)”, ko organizēja Čonbukas Nacionālā universitāte.
Šis bija nozīmīgs pasākums, kurā, balstoties uz Čonbukas Nacionālās universitātes izcilajiem pētniecības sasniegumiem, tika iezīmēti nākotnes tehnoloģiju attīstības virzieni, kas saistīti ar rūpniecības un valsts stratēģijām, kā arī izveidota sadarbības platforma industrijas, akadēmiskās vides, pētniecības institūciju un valsts pārvaldes pārstāvjiem.
Īpaši jāatzīmē, ka CLEVI izpilddirektors Lī Hvanho tika uzaicināts par VIP lektoru 20. datumā notikušajā atklāšanas ceremonijā! 👏
Vēlreiz izjutīsim tāsdienas atmosfēru!
Šeit redzams, kā izpilddirektors Lī Hvanho pirms sākuma gatavojas lekcijai un domā, kā to padarīt vēl saturīgāku un vieglāk uztveramu.
Pasākums sākās, un norisinājās atklāšanas ceremonija.
Vispirms pasākums tika iespaidīgi atklāts ar Čonbukas Nacionālās universitātes studenta spontāni izveidotu dzīvās mākslas priekšnesumu.
Pēc pirmās pamatlekcijas mūsu CLEVI izpilddirektors Lī Hvanho uzstājās ar otro pamatlekciju par tēmu “Kāpēc AI ir nepieciešams fizisks nesējs”. Aplūkosim to īsumā!
Kādā veidā AI vispār saprot pasauli
izveido teikumus un pat spēj rīkoties?
Mēs kopā ielūkosimies “smadzenēs”, lai saprastu, pēc kāda principa tādi lielie valodu modeļi (LLM) kā ikdienā izmantotie ChatGPT un Claude saprot un veido teikumus.
- Vārdu marķēšana (Token ID): vispirms AI pārvalda visus vārdus, piešķirot tiem unikālus numurus, piemēram, “5” vai “8”.
- Adreses atzīmēšana kartē (Vector): taču ar vienkāršiem numuriem vien nepietiek, lai izprastu nozīmi, tāpēc katram vārdam tiek piešķirta “detalizēta adrese (koordinātes)”, ko veido simtiem skaitļu.
- Līdzīgu vārdu meklēšana: vārdi ar līdzīgu nozīmi (piemēram, “the” un “a”) šajā kartē dzīvo ļoti tuvu cits citam kā kaimiņi.
Kā AI tad uzmin nākamo vārdu?
Tagad, kad esam sapratuši datu pamatpārveidi, aplūkosim visu procesu, kā šie skaitļi pārtop īstā teikumā. Pieņemsim, ka ievade ir “Paris is the city...”.
Tokenizators (sadalīšana daļās): mūsu ievadītais teikums, kā redzējām iepriekš, ar tokenizatora palīdzību tiek pārvērsts skaitļos (Token ID). “Paris” ir numurs 1652, “is” — numurs 5... Šādi.
LLM (milzīgs kalkulators): šie skaitļu kopumi nonāk milzīgajā kalkulatorā, ko sauc par LLM (attēlā redzamais Bloom modelis). Šeit konteksts tiek izprasts, izmantojot iepriekš apgūto “vektoru” operāciju. “Ā, mēs taču šobrīd runājam par Parīzes pilsētu!”
Logits un Softmax (varbūtību aprēķināšana): pēc aprēķinu veikšanas AI piešķir punktus desmitiem tūkstošu iespējamo nākamo vārdu kandidātiem. Pēc tam, izmantojot filtru “softmax”, tas šos punktus pārvērš mums viegli uztveramās **“varbūtībās”**.
Galīgā izvēle: apskatiet grafiku labajā pusē.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Galu galā AI izvēlas **“of”**, kam ir visaugstākā varbūtība, un pabeidz teikumu “Paris is the city of...”. Atkārtojot šo procesu desmitiem tūkstošu reižu, tas izveido garo atbildi, ko mēs redzam.
Kopumā vārdu atcerēšanās AI nozīmē nevis burtu iegaumēšanu, bet gan “adreses” atcerēšanos — aptuveni kur šis vārds atrodas milzīgajā nozīmju kartē.
LLM var paplašināt ar redzi, robotiku un uzvedības apguvi.
AI, kas izprot nozīmi, redz un izprot, kā arī rīkojas.
Piešķirt AI rokas un kājas nozīmē pāriet no valodas uz uztveri un vēl tālāk — uz rīcību, paplašinot intelektu.
AI vairs nav tikai ideju vai iztēles joma — tas ir nonācis ieviešanas un realitātes posmā.
CLEVI nākamais solis
CLEVI arī turpmāk plāno paplašināt dažādas iespējas, piemēram, darbnīcas universitātē un ārpus tās, praktiskus projektus un pieredzes stendus, lai arvien vairāk cilvēku varētu klātienē pieredzēt, kā AI tehnoloģijas darbojas reālajā pasaulē.
Tāpat kā šī lekcija Čonbuk Nacionālajā universitātē kļuva par vērtīgu tiltu, kas savienoja studentus ar mums, arī turpmāk mēs pildīsim tilta lomu starp tehnoloģiju speciālistiem un lietotājiem, akadēmisko vidi un industriju.