LLM, GPT, RAG…Mitä tekoälyn lyhenteet tarkoittavat? | Tekoäly liiketoiminnassa #91

Mistä tekoälyasiantuntijat puhuvat? Tekoälyn lyhenteiden purkaminen

Tekoälyasiantuntijat käyttävät usein lyhenteitä kuvaamaan monimutkaisia teknologioita ja prosesseja. On tärkeää ymmärtää, mitä näiden termien taustalla on, jotta voi tietoisesti hyödyntää tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia. Esimerkiksi, kun kuulet “RAG” tai “XAI”, et ehkä ole varma, mitä se tarkoittaa. RAG, Retrieval-Augmented Generation, on teknologia, joka rikastaa kielentuotantoa tiedonhakuun liittyvällä informaatiolla, kun taas XAI, Explainable AI, keskittyy tekoälyjärjestelmien tekemien päätösten läpinäkyvyyteen ja ymmärrettävyyteen. Meidän ei tarvitse selittää, mitä tekoäly on tänään, mutta tällaiset lyhenteet vaativat selitystä. Aloitetaan yhdestä yleisimmistä lyhenteistä – teknologian yleisnimityksestä ChatGPT:n takana.

LLM (Large Language Model)

LLM, eli Large Language Model, on perusta järjestelmille, kuten chatbotit, jotka voivat tuottaa tekstiä, koodia tai kääntää kieliä. Se on tekoäly, joka on koulutettu arvioimaan sanajonojen todennäköisyyksiä käyttäen neuroverkkoa, jossa on yli 175 miljardia parametria.

LLM:n koulutuksessa näytetään esimerkkejä ja säädetään painoja virheiden vähentämiseksi. LLM:ssä jokainen teksti on esitetty vektoreina, joissa on monia numeroita, jotka määrittävät sen sijainnin ja suhteet mallin “kielitilassa”. Jatkuva teksti tarkoittaa polkujen seuraamista tässä tilassa.

Kuvittele ne “superlukijoina”, joilla on valtava tietämys ja kyky käsitellä tietoa ja vastata ihmisten tavoin. Suosittuja esimerkkejä LLM:istä ovat:

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI) ja
• Llama 2 (Meta).

Liiketoiminnassa LLM voi tehostaa viestintää ja tiedonkulkua yrityksen sisällä, esimerkiksi automaattisesti tuottamalla raportteja, kääntämällä asiakirjoja ja vastaamalla työntekijöiden kysymyksiin. LLM:n käyttö chatin, erikoisohjelmiston tai API:en kautta voi myös tukea uusien liiketoimintamallien ja strategioiden luomista analysoimalla suuria tietomääriä ja tunnistamalla aiemmin näkymättömiä trendejä.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) on tekniikka, joka yhdistää semanttisen tiedonhakuun tekstin tuottamisen. Tämä mahdollistaa mallin löytää asiaankuuluvia asiakirjoja, kuten Wikipedia-artikkeleita, tarjoten kontekstia, joka auttaa tekstin tuottajaa tuottamaan tarkempia, rikkaampia ja vähemmän virheellisiä tuloksia. RAG:ta voidaan mukauttaa, ja sen sisäistä tietoa voidaan muuttaa tehokkaasti ilman, että koko mallia tarvitsee kouluttaa uudelleen, mikä on kallista ja aikaa vievää. Tämä on erityisen hyödyllistä tilanteissa, joissa faktat voivat kehittyä ajan myötä, jolloin uudelleenkoulutuksen tarve viimeisimmän tiedon saamiseksi poistuu.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Tiedämme kaikki lyhenteen GPT, koska se tuli osaksi suosituimman tekoälychatbotin nimeä. Mutta mitä se tarkalleen ottaen tarkoittaa? Generative Pre-trained Transformer, GPT, on tekoälymalli, joka tuottaa tekstiä, joka muistuttaa ihmisten luomaa tekstiä ennustamalla seuraavaa sanaa jonossa. Oppimisprosessissa se hankkii tietoa miljardista ihmisten kirjoittamasta tekstisivusta, jotta se voi myöhemmin määrittää seuraavan sanan todennäköisyyden.

GPT-mallit perustuvat neuroverkkorakenteisiin, joita kutsutaan transformereiksi, jotka voivat tuottaa tekstiä ja vastata kysymyksiin keskustelunomaisesti. Niitä käytetään laajaan tehtävävalikoimaan, mukaan lukien:

• kielten kääntäminen,
• asiakirjojen tiivistäminen,
• sisällön tuottaminen,
• koodin kirjoittaminen ja monia muita tehtäviä.

GPT-malleja voidaan käyttää ilman lisäkoulutusta tekniikassa, jota kutsutaan Zero-shot learningiksi, tai mukauttaa tiettyyn tehtävään oppimalla muutamasta esimerkistä (Few-shot learning).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, eli Natural Language Processing, on ala, joka käsittelee tekniikoita ja teknologioita, jotka mahdollistavat koneiden ymmärtää ja käsitellä ihmiskieltä.

Tämä muodostaa perustan mainituille LLM:lle, RAG:lle ja GPT:lle, mahdollistaen niiden ymmärtää sanoja, lauseita ja niiden merkityksiä. Näin ollen NLP voi muuttaa tekstidataa hyödyllisiksi liiketoimintatiedoiksi. NLP-sovelluksilla on laaja käyttö, ulottuen tekoälyavustajista ja chatboteista tehtäviin, kuten:

• tunneanalyysi – mahdollistaa sen määrittämisen, mitä tunteita tekstissä on, esimerkiksi onko sosiaalisessa mediassa esitetty mielipide positiivinen, negatiivinen vai neutraali,
• asiakirjojen tiivistäminen – automaattisesti luomalla tiivistelmiä pitkistä teksteistä, mikä säästää käyttäjien aikaa,
• konekäännös – mahdollistaa tekstien nopean ja tehokkaan kääntämisen eri kielten välillä. Esimerkiksi Metan SeamlessM4T-malli pystyy kääntämään tekstiä ja puhetta 100 kielen välillä.

ML (Machine Learning)

ML, eli Machine Learning, on tekoälyn perusala. Se on kattava kenttä, joka sisältää tietokoneiden kouluttamisen oppimaan datasta ilman, että niitä ohjelmoidaan suoraan. Tekoäly käyttää dataa ja algoritmeja jäljittelemään ihmisten oppimistapaa, hankkien kokemusta ajan myötä.

Termi “koneoppiminen” lanseerattiin Arthur Samuelin toimesta vuonna 1959 hänen tutkiessaan shakin pelaamista. Teknologinen kehitys on mahdollistanut innovatiivisten tuotteiden, kuten suositusjärjestelmien ja autonomisten ajoneuvojen, luomisen ML:n perusteella.

Koneoppiminen on keskeinen osa datatiedettä, käyttäen tilastollisia menetelmiä ennustamiseen ja päätöksentekoon monilla liiketoiminta-aloilla. Data Scientistien kysyntä kasvaa suurten tietomäärien laajentuessa. Tämä koskee erityisesti asiantuntijoita, jotka pystyvät tunnistamaan merkittäviä liiketoimintakysymyksiä ja analysoimaan dataa. ML-algoritmeja luodaan ohjelmointikehyksillä, kuten TensorFlow ja PyTorch.

Lähde: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, eli Robotic Process Automation, on automaatioteknologia, jossa tietokoneet jäljittelevät ihmisten toimintoja tietyissä ohjelmissa ja sovelluksissa. RPA on käytännön sovellus tekoälystä, joka vaikuttaa suoraan operatiiviseen tehokkuuteen. Se automatisoi rutiinitehtäviä, kuten tietojen syöttämistä tai asiakaspalvelua, jolloin yritykset voivat keskittyä strategisempiin toimintoihin.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) on edistynyt ML:n haara, joka perustuu ihmisen aivojen rakennetta inspiroiviin neuroverkkoihin. Nämä verkot oppivat valtavista tietomääristä tunnistaakseen kaavoja ja suhteita, ja käyttävät tätä tietoa ennustamiseen ja päätöksentekoon. DL mahdollistaa monimutkaisimpien tehtävien, kuten kuvantunnistuksen, objektien tunnistamisen ja luokittelun valokuvissa ja videoissa, suorittamisen.

Tämän seurauksena DL on ratkaisevan tärkeää teknologioiden kehittämisessä, kuten:

• energian kulutuksen ennustaminen ja optimointi,
• autonomisten ajoneuvojen ohjaaminen,
• taloudellisen petoksen estäminen havaitsemalla poikkeavuuksia transaktioissa tai
• tarjousten ja sisällön personointi yksittäisten käyttäjien mieltymysten mukaan.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) on koneoppimisen (ML) tyyppi, jossa tekoälymalli oppii “itse” kokeilemalla ja erehtymällä sen sijaan, että sitä koulutettaisiin valmiista datasta. Toisin sanoen, tekoäly sopeutuu ympäristön vuorovaikutusten kautta, saaden palkintoja toivottavista toimista ja rangaistuksia tehottomista.

Reinforcement Learning on hyödyllistä tehtävissä, joissa tiedämme tarkalleen, mitä lopputulosta haluamme saavuttaa, mutta optimaalinen polku sen saavuttamiseksi on tuntematon tai liian vaikea ohjelmoida. Esimerkiksi robottien kouluttaminen navigoimaan monimutkaisissa ympäristöissä.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) on järjestelmä, joka koostuu kahdesta kilpailevasta neuroverkosta:

• Generaattori, joka luo uusia tietoja, kuten kuvia tai tekstiä,
• Diskriminaattori, joka yrittää erottaa todelliset tiedot generoituista tiedoista.

Tämä kilpailu motivoi molempia verkkoja parantamaan itseään, mikä johtaa yhä realistisempiin ja luovempiin tuloksiin.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) on hieman vähemmän tunnettu, mutta erittäin tärkeä lyhenne tekoälyn alalla. Se on lähestymistapa tekoälyyn, joka keskittyy tarjoamaan selkeitä ja ymmärrettäviä selityksiä tekoälyjärjestelmien tekemille toimille tai päätöksille. XAI on ratkaisevan tärkeää vastuullisessa tekoälyn kehittämisessä: läpinäkyvyys, lainsäädännön noudattaminen, turvallisuus ja innovaation tukeminen.

Tekoälyn lyhenteet. Yhteenveto

Tekoälyn lyhenteet, kuten LLM, RAG, GPT ja XAI, edustavat edistyneitä teknologioita, jotka muuttavat liiketoimintojen toimintatapoja. Prosessien automatisoinnista parempaan asiakastarpeiden ymmärtämiseen – tekoäly avaa uusia mahdollisuuksia. Näiden termien tuntemus on avainasemassa tekoälyn kentällä navigoimisessa ja sen potentiaalin hyödyntämisessä liiketoiminnassasi. Tietämys näistä teknologioista mahdollistaa paitsi olemassa olevien prosessien optimoinnin myös uusien innovaatio- ja kasvualojen tutkimisen.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.