Antrenarea modelului

Concepte de AI generativ

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

Alegeți metoda de antrenare

Imaginea unui avion și a unei mașini.

  1. Hardware
  2. Timp
    • Dimensiunea setului de date
    • Complexitatea modelului
    • Runde de antrenare
  3. Cost
Concepte de AI generativ

Treceți la tehnici avansate

  • Modelul generativ de bază este un prim pas
  • Tehnicile avansate îl specializează pentru contexte specifice

Tehnici avansate cheie:

  1. Transfer learning și fine-tuning
  2. RLHF
  3. Embeddings personalizate

O fotografie cu studenți la absolvire

Concepte de AI generativ

De la pisici la lei

  • Transfer learning transferă cunoștințe dintr-o sarcină în alta
  • Fine-tuning este un tip de transfer learning pentru seturi mici de date

Un model care învață din imagini cu lei, spunând „Tot blănos, patru labe... am înțeles!", apoi generând o imagine cu un leu

1 Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0, Bing image generator
Concepte de AI generativ

Unde ajunge feedback-ul dumneavoastră?

Imaginea interfeței Google Bard cu opțiunile de feedback „Apreciere" și „Dezaprobare" evidențiate

1 Google Bard, 2023
Concepte de AI generativ

Aprecierea pentru răspunsuri mai bune

Mai multe răspunsuri text evaluate cu apreciere sau dezaprobare, transmise unui robot care spune: „Acum știu ce răspunsuri le plac oamenilor"

1 Google Bard, 2023
Concepte de AI generativ

Embeddings ca amprente

  • Asemănătoare cu recunoașterea amprentei
  • Reprezentări unice ale entităților de date
  • Captează semnificație, context și relații în formă compactă

O serie de amprente

1 Wikimedia commons
Concepte de AI generativ

Embedding-ul lui Dan

Diverse fotografii de portret ale lui Daniel Tedesco transmise unei IA generative

1 Daniel Tedesco, 2023
Concepte de AI generativ

Dan în embedding

Un model generând diverse fotografii de portret stilizate ale lui Daniel Tedesco

1 Daniel Tedesco portraits from vana.com
Concepte de AI generativ

Să exersăm!

Concepte de AI generativ

Preparing Video For Download...