👩‍💻PRACA W AI

Słownik pojęć AI

Inferencja

Inferencja (wnioskowanie), w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do procesu stosowania wytrenowanego modelu do nowych danych w celu generowania przewidywań lub wniosków. Po etapie treningu, gdzie model uczy się na podstawie dostępnych danych, inferencja jest krokiem, w którym model jest używany do uzyskiwania praktycznych rezultatów na danych, które nie były wcześniej widziane. Proces inferencji może przyjmować różne formy w zależności od rodzaju modelu i jego zastosowania:

1. Klasyfikacja: W przypadku modeli klasyfikacyjnych, inferencja polega na przypisywaniu nowych przykładów do określonych kategorii lub klas. Na przykład, model wytrenowany do rozpoznawania obrazów może klasyfikować nowe obrazy jako zawierające określone obiekty.
2. Regresja: Dla modeli regresyjnych, inferencja polega na przewidywaniu wartości ciągłych. Na przykład, model przewidujący ceny domów wykorzystałby informacje o nowym domu, aby oszacować jego wartość.
3. Detekcja Anomalii: W modelach wykrywania anomalii, inferencja służy do identyfikowania przypadków, które odbiegają od normy, na podstawie nauki o cechach normalnych przypadków.
4. Generowanie Tekstu: W modelach NLP, takich jak GPT-3, inferencja umożliwia generowanie tekstu na podstawie danych wejściowych. Model tworzy ciąg tekstu, który jest kontynuacją podanego fragmentu.

Przykłady i Porównanie Wiodących Modeli w Inferencji

GPT-4 od OpenAI jest jednym z najbardziej zaawansowanych modeli w generowaniu tekstu. Podczas inferencji, GPT-4 może produkować bardzo naturalne, kontekstualne odpowiedzi na szeroką gamę zapytań tekstowych. Jego umiejętność rozumienia i generowania tekstu jest na tyle rozwinięta, że może być używany w aplikacjach wymagających wysokiej precyzji i kreatywności, jak tworzenie treści czy tłumaczenie językowe.

LaMDA od Google koncentruje się na generowaniu dialogu, który jest bardziej naturalny i konwersacyjny. W porównaniu do GPT-4, LaMDA ma unikalne cechy w kontekście prowadzenia rozmowy, co sprawia, że jest szczególnie przydatny w aplikacjach asystentów głosowych czy chatbots.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), również od Google, jest wykorzystywany głównie do zadania klasyfikacji i rozumienia tekstu. Podczas inferencji, BERT analizuje kontekst z obu stron słowa, co pozwala na bardziej dokładne klasyfikacje i interpretacje tekstu niż modele, które analizują tylko jednokierunkowo.

DALL-E 2 od OpenAI jest przykładem na inferencję w generowaniu obrazów z tekstu. W przeciwieństwie do modeli NLP, które generują tekst, DALL-E 2 tworzy obrazy na podstawie opisów słownych, co jest innowacyjnym przykładem inferencji w dziedzinie sztuki i designu.

Porównując te modele pod kątem inferencji:

• Prędkość i efektywność: Modele jak BERT są bardziej efektywne w zadaniach klasyfikacyjnych, ale mogą być wolniejsze w bardziej skomplikowanych zadaniach generowania tekstu w porównaniu do GPT-4 czy LaMDA.
• Jakość odpowiedzi: GPT-4 i LaMDA oferują bardziej zaawansowane generowanie tekstu, ale BERT jest lepszy w rozumieniu kontekstu w zadaniach NLP.
• Zastosowania: DALL-E 2 pokazuje, że inferencja może wykraczać poza tekst, co otwiera nowe obszary zastosowań w grafice i sztuce.