🤖 Bună ziua, suntem CLEVI.
Am participat la evenimentul „Săptămâna Târgului de Cercetare JBNU 2025 (Research Fair Week)”, organizat de Universitatea Națională din Jeonbuk între 20 și 22 ianuarie.
Acest eveniment a fost un prilej important care, punând în prim-plan rezultatele excelente ale cercetării de la Universitatea Națională din Jeonbuk, a prezentat direcția tehnologiilor viitorului corelate cu strategiile industriale și naționale și a creat un spațiu de schimburi la care au participat împreună mediul academic, industria, institutele de cercetare și sectorul public.
În mod special, domnul Lee Hwan-ho, CEO-ul CLEVI, a fost invitat ca lector VIP la ceremonia de deschidere din data de 20! 👏
Să retrăim atmosfera acelei zile!
Înainte de începere, îl vedem pe domnul Lee Hwan-ho pregătindu-și prelegerea și gândindu-se cum să o facă mai bogată în conținut și mai ușor de înțeles.
Evenimentul a început, iar ceremonia de deschidere s-a desfășurat.
Evenimentul a fost deschis într-un mod spectaculos printr-un spectacol de artă live realizat pe loc de un student al Universității Naționale din Jeonbuk.
După prima prelegere principală, domnul Lee Hwan-ho, reprezentantul CLEVI, a susținut cea de-a doua prelegere principală, cu tema „De ce are nevoie AI-ul de un mediu fizic?”. Haideți să aruncăm o privire pe scurt!
Cum înțelege, de fapt, AI-ul lumea
cum creează propoziții și ajunge chiar să acționeze?
Vom privi împreună în „creierul” modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM), precum ChatGPT sau Claude, pe care le folosim zilnic, pentru a vedea prin ce principiu înțeleg și creează propoziții.
- Atribuirea etichetelor (Token ID): AI-ul atribuie mai întâi fiecărui cuvânt un număr unic, precum „5” sau „8”, pentru a-l gestiona.
- Marcarea unei adrese pe hartă (Vector): Totuși, nu putem afla sensul doar dintr-un număr simplu, așa că fiecărui cuvânt i se atribuie o „adresă detaliată (coordonate)” alcătuită din sute de numere.
- Găsirea vecinilor: Cuvintele cu sensuri similare (de exemplu, „the” și „a”) ajung să locuiască foarte aproape unele de altele pe această hartă, asemenea unor „vecini apropiați”.
Atunci, cum ghicește AI-ul următorul cuvânt?
Acum că am înțeles transformarea de bază a datelor, să analizăm întregul proces prin care aceste numere se transformă în propoziții reale. Să presupunem că avem valoarea de intrare „Paris is the city...”.
Tokenizer (fragmentare): După cum am văzut mai devreme, propozițiile introduse de noi sunt transformate în numere (Token ID) prin intermediul tokenizerului. „Paris” este numărul 1652, „is” este numărul 5... și așa mai departe.
LLM (calculator uriaș): Aceste grupuri de numere intră într-un calculator uriaș numit LLM (modelul Bloom din imagine). Aici, prin operații cu „vectori”, pe care le-am învățat mai devreme, este înțeles contextul. „Aha, acum vorbim despre orașul Paris!”, de exemplu.
Logits & Softmax (calcularea probabilităților): După finalizarea calculelor, AI-ul acordă scoruri zecilor de mii de candidați pentru următorul cuvânt. Apoi, printr-un filtru numit „softmax”, îi transformă în **„probabilități”** ușor de înțeles pentru noi.
Selecția finală: Priviți graficul din dreapta.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
În cele din urmă, AI-ul selectează **„of”**, care are cea mai mare probabilitate, și completează propoziția „Paris is the city of...”. Repetând acest proces de zeci de mii de ori, creează răspunsurile lungi pe care le vedem noi.
În concluzie, pentru AI, a-și aminti un cuvânt nu înseamnă să memoreze literele, ci să-și amintească „adresa” locului în care acesta se află pe harta uriașă a semnificațiilor.
LLM poate fi extins în domeniile vederii, roboticii și învățării acțiunilor.
Un AI care înțelege semnificația, vede și înțelege și acționează.
A da AI-ului brațe și picioare înseamnă extinderea inteligenței de la limbaj la percepție și, mai departe, la acțiune.
AI-ul nu mai este doar în domeniul ideilor sau al imaginației, ci a intrat în etapa implementării și a realității.
Următorul pas al CLEVI
CLEVI intenționează să extindă în continuare diverse oportunități, precum ateliere în cadrul și în afara campusului, proiecte practice și standuri interactive, pentru ca mai multe persoane să poată experimenta direct modul în care tehnologia AI funcționează în lumea reală.
Așa cum prelegerea de la Universitatea Națională Jeonbuk a devenit o punte valoroasă între studenți și noi, vom continua să avem un rol de legătură între tehnologi și utilizatori, precum și între mediul academic și industrie.