🤖 Вітаємо, це CLEVI.
Ми відвідали захід «Тиждень дослідницького ярмарку JBNU 2025 (Research Fair Week)», організований Чонбукським національним університетом, що проходив із 20 до 22 січня.
Цей захід став важливою платформою для обміну, що об’єднала академічні, промислові, державні та дослідницькі установи, зосередившись на видатних результатах досліджень Чонбукського національного університету, визначивши напрям розвитку майбутніх технологій у зв’язку з промисловими та національними стратегіями.
Особливо приємно, що генерального директора CLEVI Лі Хван Хо запросили як VIP-лектора на церемонію відкриття, яка відбулася 20-го числа! 👏
Давайте ще раз відчуємо атмосферу того дня!
Перед початком заходу генеральний директор Лі Хван Хо готується до лекції, розмірковуючи над тим, як зробити її змістовнішою та доступнішою.
Захід розпочався, і відбулася церемонія відкриття.
Спочатку захід урочисто відкрили завдяки імпровізованому лайв-арт перформансу, створеному студентом Чонбукського національного університету.
Після першої програмної лекції генеральний директор CLEVI Лі Хван Хо виступив із другою програмною лекцією на тему «Чому AI потрібен фізичний посередник». Давайте коротко ознайомимося з нею?
Як саме AI розуміє світ
створює речення і навіть починає діяти?
Ми хочемо разом зазирнути «всередину мозку» великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT або Claude, якими ми користуємося щодня, щоб зрозуміти, за яким принципом вони розуміють і створюють речення.
- Присвоєння імен (Token ID): Спочатку AI присвоює кожному слову унікальний номер, наприклад «5» або «8», і використовує його для керування.
- Позначення адреси на карті (Vector): Однак одного номера недостатньо, щоб визначити значення, тому кожному слову присвоюється «детальна адреса (координати)», що складається із сотень чисел.
- Пошук сусідів: Слова з подібним значенням (наприклад, «the» і «a») оселяються дуже близько одне до одного на цій карті, наче «сусіди».
Тоді як AI вгадує наступне слово?
Ознайомившись із базовим перетворенням даних, тепер розгляньмо весь процес — як ці числа перетворюються на справжні речення. Уявімо, що маємо вхідне значення «Paris is the city...».
Токенізатор (розбиття на частини): як ми вже бачили, введене нами речення за допомогою токенізатора перетворюється на числа (ідентифікатори токенів). «Paris» — на номер 1652, «is» — на номер 5... і так далі.
LLM (гігантський обчислювач): ці набори чисел надходять у гігантський обчислювач під назвою LLM (модель Bloom на зображенні). Тут за допомогою вивчених раніше операцій із «векторами» система розуміє контекст. «А, ми зараз говоримо про місто Париж!» — саме так.
Logits і Softmax (обчислення ймовірностей): завершивши обчислення, AI оцінює десятки тисяч кандидатів на слова, які можуть бути наступними. Потім за допомогою фільтра під назвою «softmax» перетворює ці оцінки на зручні для сприйняття **«ймовірності»**.
Фінальний вибір: подивіться на графік праворуч.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Зрештою AI обирає **«of»**, яке має найвищу ймовірність, і продовжує речення «Paris is the city of...». Повторюючи цей процес десятки тисяч разів, система створює довгу відповідь, яку ми бачимо.
Отже, для AI запам’ятати слово — це не означає завчити літери, а означає запам’ятати «адресу» цього слова — де приблизно воно розташоване на величезній карті значень.
LLM можна розширити до сфер зору, робототехніки та навчання діям.
AI, який розуміє значення, бачить і розуміє та діє.
Надати AI руки й ноги — означає перейти від мови до сприйняття, а далі — до дій. Це означає розширення інтелекту, який переходить до дій.
AI більше не перебуває у сфері ідей чи уяви — він уже переходить на етап реалізації та втілення в реальність.
Наступний крок CLEVI
Надалі CLEVI планує розширювати різноманітні можливості, зокрема внутрішні й зовнішні університетські воркшопи, практичні проєкти та демонстраційні стенди, щоб ще більше людей могли безпосередньо випробувати, як технології AI працюють у реальному світі.
Як ця лекція в Національному університеті Чонбук стала цінним мостом, що поєднав студентів із нами, так і надалі ми виконуватимемо роль сполучної ланки між технологами та користувачами, академічною спільнотою та промисловістю.