Zapytaliśmy 100 osób, co robi AI

Modele, które tworzą nowe treści: tekst, obraz, kod albo przepis na obiad z tego, co zostało w lodówce

Model nie czyta słów, tylko tokeny, czyli kawałki słów. Od liczby tokenów zależą koszt zapytania i to, ile tekstu model przyjmie naraz

Każda odpowiedź modelu to obliczenia na kartach graficznych, które pobierają prąd i wymagają chłodzenia. Centra danych AI to prawdziwe piekarniki

Model z pełnym przekonaniem podaje coś, co nie istnieje: składnik, cytat, przepis prawa albo źródło. Dlatego odpowiedzi AI trzeba sprawdzać

Zbiór przykładów, na których uczy się model. Jaki plon danych, taki model: błędy i luki w danych wracają potem w odpowiedziach

Drzewo decyzyjne rozstrzyga sprawę serią pytań tak lub nie. Las losowy to wiele takich drzew, które głosują razem i rzadziej się mylą

Moc obliczeniowa i dane u dostawcy, dostępne przez internet. Dla danych wrażliwych liczy się, czyja to chmura i gdzie stoi

Modele, które wykrywają obiekty na zdjęciach i nagraniach, np. chwasty i szkodniki na zdjęciach z drona

Najczęstsza „choroba” modeli językowych: pewna siebie odpowiedź, która nie jest prawdziwa. Pomaga odpowiadanie na podstawie dokumentów i podawanie źródeł

Model wykuł dane treningowe na pamięć zamiast się z nich uczyć. Na znanych przykładach błyszczy, na nowych się myli

Wirusy świata AI to m.in. prompt injection, czyli złośliwe polecenia ukryte w tekście, i zatruwanie danych treningowych

Tyle tekstu model widzi naraz. Co wypadnie poza okno, model „zapomina”, dlatego długie rozmowy i duże dokumenty dzieli się na części

Zapora między ludźmi a modelami: maskuje dane wrażliwe i blokuje ataki, zanim zapytanie dotrze do modelu. Tak działa PROXY:AI

Najpopularniejszy język programowania w AI i analizie danych. Na szczęście nie gryzie

Zwiększanie mocy obliczeniowej wtedy, gdy rośnie liczba zapytań, i zmniejszanie, gdy ruch spada

Alarm, który włącza się, gdy model zaczyna działać gorzej, ktoś próbuje go nadużyć albo rosną koszty

Etap, w którym wytrenowany model odpowiada na pytania. To właśnie on „podaje do stołu” w każdej rozmowie z AI

Odpowiedź z odnośnikiem do dokumentu, z którego pochodzi. Dzięki temu łatwo ją sprawdzić, zamiast wierzyć na słowo

Modele w chmurze rozlicza się za tokeny na wejściu i na wyjściu. Długie pytania i długie odpowiedzi to dłuższy rachunek

Małe pliki, które strony zapisują w przeglądarce. Podają je strony, nie modele, ale baner cookies widział każdy

Adres i port, pod którym model przyjmuje zapytania od aplikacji. Tu cumuje każda integracja z AI

Repozytorium surowych danych w różnych formatach, z którego korzystają analizy i modele

Dane analizowane na bieżąco, w miarę jak napływają, np. odczyty liczników albo zdarzenia w systemie

Chmura, w której dane i infrastruktura podlegają prawu i kontroli w kraju albo w Unii Europejskiej

Model widzi tokeny, nie pojedyncze litery, dlatego potrafi pomylić się przy liczeniu liter w słowie, np. „r” w „strawberry”

Model wie tylko to, co było w danych do pewnej daty. O nowszych wydarzeniach dowie się z dokumentów albo wyszukiwania

Model potrafi podać przypis do artykułu albo wyroku, który nie istnieje. Odpowiedzi na podstawie dokumentów z podanym źródłem ograniczają ten problem

Próba namówienia modelu do złamania zasad, np. przez odgrywanie roli albo „tryb bez ograniczeń”

Skracanie długiego tekstu do najważniejszych informacji. Jedno z najczęstszych zastosowań AI w urzędach i firmach

Usuwanie albo zastępowanie danych osobowych, zanim tekst trafi do modelu. PESEL znika, sens zostaje

AI przygotowuje, człowiek decyduje i zatwierdza. Dla systemów wysokiego ryzyka wymaga tego art. 14 AI Act

System kieruje sprawę do właściwego modelu, narzędzia albo człowieka. W przeciwieństwie do pokoju 102 robi to od razu

Zbiór tekstów i przykładów, na których model się uczy. Ich jakość decyduje o jakości modelu

Liczby, które model dostraja w czasie treningu. To w nich zapisane jest to, czego się nauczył. Duże modele mają ich miliardy

Jedno pełne przejście przez dane treningowe. Trening to wiele epok, ale zbyt wiele kończy się przeuczeniem

Procesory, które liczą tysiące działań równolegle. Podstawowy sprzęt do trenowania i uruchamiania modeli