Október 31-én a Csongrád-Csanádi Kereskedelmi és Iparkamara székháza adott otthont a “Mesterséges intelligencia a vállalati mindenes” című előadásnak.
A mesterséges intelligencia egyre inkább megkerülhetetlenné válik a hatékony vállalati működés során, amelyet Magyarországon is egyre több cég lát be. Az AI-val és a ChatGPT-vel nemcsak költséget takaríthatnak meg és automatizálhatnak repetitív feladatokat, de növelhetik a működés rugalmasságát és hatékonyságát is.
A bűvös ChatGPT
Az első másfél órás etap során (“Bevezető képzés a ChatGPT használatához”) a cél a megfelelő promptolás elsajátítása volt. Az izgalmas, gyakorlati példákkal tűzdelt előadás végére átfogó képet kaphattunk a ChatGPT és a nagy nyelvi modellek működéséről. Nézzük is meg részletesebben!
A sokat emlegetett, bűvös ChatGPT egy olyan mesterséges intelligencia (MI), amely szövegeket és képeket tud létrehozni, képes programkódot írni és futtatni, valamint bonyolult adatfeldolgozást is végezni, beleértve a webes kereséseket is. Többféle modellje létezik, melyek betanításához eltérő módszereket használtak. Az egyik legújabb az o1 modell, amely lassabban válaszol, de részletesebb, sokkal mélyebb összefüggéseket vizsgáló válaszokat ad, és akár új tudományos ismereteket is felfedezhet. Az OpenAI Marketplace-en keresztül személyre szabott verziók közül is választhatunk, amelyek például receptekre vagy utazási tanácsadásra specializálódtak.
A ChatGPT használata során nagy aggály az adatvédelem, jó hír azonban, hogy a platform lehetőséget ad arra, hogy kikapcsoljuk az adataink felhasználását a rendszer további tanulásához. A beépített „mester promptokat” (ezek a ChatGPT kiindulási kérés meghatározásai) nem módosíthatjuk, de új utasításokat adva irányíthatjuk a válaszait.
Az egyik legújabb feature a memória, a ChatGPT tehát emlékszik a korábbi beszélgetéseinkre, amire támaszkodik a még jobb kimenet érdekében. A memória módosítását kézzel nem végezhetjük el; utasítani kell az MI-t, hogy mentse vagy törölje a megfelelő adatokat, és ő megcsinálja helyettünk. Mivel a memória ismétlődő feladatokhoz rendkívül praktikus, különösen hasznos lehet ilyen helyzetekben, a legtöbb esetben azonban érdemes inkább kikapcsolni, mert ront az eredményen.
A ChatGPT működése
A ChatGPT működésének alapja a token rendszer – tehát nem nyelvtani szabályok szerint válaszol, hanem az előre feldarabolt szövegrészek (tokenek) összefűzésével. Dr. Szabó Zoltán, a Szegedi Tudományegyetem tudományos munkatársa szellemesen egy legózó kisgyerekhez hasonlította az AI-t. Az AI ugyanis pontosan így működik, nem szavakat, hanem gyakran számunkra teljesen értelmezhetetlen szó részleteket (tokeneket) pakol egymás mellé a lego darabkákhoz hasonlóan. A mesterséges intelligencia nem érti, amit mondunk neki, hanem lebontja a mondanivalónkat tokenekre, és a választ “összelegózza” nekünk.
Évekkel ezelőtt is volt már MI, de hosszas volt a betanítása, új feladatok esetében pedig vissza kellett menni szinte a gyökerekig, de legalábbis jó néhány lépést. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) viszont úgy készültek, hogy utánozzák az emberi beszédet és gondolkodást, ezért sokkal gördülékenyebben alkalmazhatók új kérdésekre.
Gyakran felmerül az a kérdés is, hogy az MI vajon valódi kreativitást mutat-e. Nos, nem teljesen, mivel csupán azokat az adatokat használja fel, amelyeken tanították. A ChatGPT kreativitását a „hőmérséklet” szabályozza, amelyhez csak programozók férhetnek hozzá. A hőmérséklet 0 és 1 között változik. Minél magasabb ez az érték (alapértelmezésben a ChatGPT-nél ez 0,6), annál inkább hajlamos a kreatív válaszokra. Alacsonyabb érték (0) esetén az MI száraz, tényszerű válaszokat fog adni. A modell jobban preferálja a segítőkészséget és azt, hogy válasza hasonlítson az emberi beszédre, mint a tényeket, ezért “költ hozzá” gyakran valótlan állításokat a kért szöveghez.
Sokan kísérleteztek azzal, hogy megkerüljék a ChatGPT irányelveit, amit „jailbreaking”-nek nevezünk. Ez a kifejezés arra utal, hogy egyesek megpróbálják a mesterséges intelligenciát olyan érzékeny témákra vonatkozóan válaszadásra bírni, amelyekre normál esetben nem felelne.
A jó prompt
A megfelelő utasítás (prompt) megfogalmazása kritikus, hiszen egyetlen szó is óriási eltérést okozhat, nem véletlen, hogy már egy “szakma” is létrejött ezzel kapcsolatban. A prompt engineering azzal foglalkozik, hogy hogyan alkossunk minél világosabb és pontosabb utasításokat, hogy az MI jobban megértse és teljesíteni is tudja az elvárásainkat. Egy jó prompt pontosan definiálja a feladatot, kontextusba helyezi azt, különböző környezeti információkat nyújt, esetleg példákkal illusztrálja az elvárásait, és az ideális kimenetet is meghatározza.
Többször felmerül a kérdés, hogy az udvarias beszéd hatással van-e a kimenetre, a válasz pedig az, hogy igen. Az MI ugyanis a bevitt szöveget elemzi, abból “táplálkozik”, így ha például udvarias nyelvet használunk, az MI válasza is ennek megfelelő stílusban érkezik.
Az MI-re úgy érdemes tekinteni, mint egy friss diplomásra – elegendő tudással rendelkezik, de gyakorlati tapasztalata nincs. Részletes, precíz utasításokat kell adnunk, hogy pontos válaszokat kapjunk. Éppúgy, mint egy pályakezdő esetében.
A design patternek
Az MI használata során design patterneket (tervezési mintázatokat) is alkalmazhatunk. Ezek már bevált megoldási sablonok, amelyek gyakran ismétlődő feladatokhoz ideálisak, de akkor is kisegíthetnek, ha valamiben elakadunk. A mintázatok olyan útmutatók, amelyek segítenek abban, hogy hatékonyabb és célzottabb kérdéseket fogalmazzunk meg. Ezek a mintázatok főként arra szolgálnak, hogy az MI pontosabb és hasznosabb választ adjon egy-egy feladatra, és könnyebben „megértse” a kontextust, amiben működnie kell. Az alábbiakban ezek közül ismerhetsz meg néhányat:
1. Persona mintázat
A persona pattern segítségével a ChatGPT válaszait egy meghatározott szerep vagy személyiség szerint alakíthatjuk ki. Ha például azt szeretnénk, hogy úgy válaszoljon, mint egy segítőkész tanár, egy tapasztalt marketinges, vagy akár Lucky Luke, akkor a promptban pontosan meghatározhatjuk ezt a szerepet. Ezzel az MI válaszainak stílusa és tartalma is igazodik a kiválasztott személyiséghez vagy szakértői szerephez.
2. Kérdezz-felelek módszer
Ez a mintázat a fordított kérdezz-felelek interakciót jelenti: ilyenkor az MI kérdéseket tesz fel a felhasználónak, hogy jobban megértse az igényeket vagy a kívánt kimenetet. Így nemcsak válaszol, hanem addig kérdezget, amíg nem látja egyértelműen az utasítást és nem tudja biztosan teljesíteni a feladatot.
3. Kérdésfinomító
A kérdésfinomító mintázat akkor hasznos, ha egy összetett, több részből álló promptunk van. Ebben az esetben az MI segít egyszerűsíteni vagy pontosítani a kérdést, hogy a végső válasz jobban megfeleljen az igényeknek.
4. Lépésről lépésre módszer
Ez a mintázat akkor jön jól, ha egy több lépésből álló folyamaton kell végigmenni. Ilyen lehet például egy összetett projekt kidolgozása, amelyet az MI lépésről lépésre végez el, mintha csak egy receptet követve. Ezzel a mintázattal biztosíthatjuk, hogy minden lépést követ és részletez.
5. Tartalom-összegző mintázat
A tartalom-összegző mintázat hosszú szövegek feldolgozására és összegzésére szolgál. Először egy tartalomjegyzékben felsorolja a főbb pontokat, majd ezekből választhatjuk ki, melyikről szeretnénk további kifejtést kérni.
6. Tényellenőrző mintázat
Mivel az MI hőmérséklete változó, hajlamos lehet fantáziálgatásra. Ezt tudjuk kizárni ezzel a mintázattal. A tényellenőrző mintázattal ugyanis az MI visszaellenőrzi a kapott információk hitelességét, vagy kritikus kérdéseket tesz fel, amelyek megerősítik az információk helyességét. Ez különösen olyan esetekben fontos, amikor megbízható adatokra vagy tényekre van szükségünk.
A ChatGPT felhasználása a vállalati életben
Rendkívül izgalmas, informatív és átfogó másfél óra után fordultunk rá a következő előadásra. Magasan volt tehát a léc a második előadó, dr. Jánki Zoltán számára, azonban kiválóan vette az akadályt. Az SZTE-n is tanító előadó arról beszélt, hogy hogyan használhatják az MI-t a vállalkozások a mindennapi életben.
Az előadáson számos gyakorlati példa is bemutatásra került, amelyek mindegyike a vállalkozások hatékonyabb működését szolgálja. Megtudtuk, hogy az MI-t többek között automatizált dokumentumkezelésre és -feldolgozásra, adatelemzésre, ügyfélszolgálati feladatok ellátására, számlázási folyamatok automatizálására, munkaidő-nyilvántartás és jelenléti ívek kezelésére, beszállítói számlák kezelésére, sőt, még akár Facebook hirdetések összeállítására is használhatjuk.
Az előadások után a résztvevők kérdéseket tehettek fel a témával kapcsolatban, amelyekből volt is bőven. Több mint fél óráig vallatta a nagyérdemű az előadókat, akik készséggel válaszoltak kérdéseinkre.
Tartalmas napot zártunk, a prezentálók egyetemi előadókhoz méltó előadásokkal készültek, amelyek egyszerre voltak izgalmasak, informatívak és rendkívül jól felépítettek. Aki teheti, látogasson el valamilyen MI-vel kapcsolatos rendezvényre, és próbálja bővíteni tudását, hiszen a technológia rohamosan fejlődik, és aki lemarad, az kimarad.
Ez is érdekelhet:
- Bitcoin: 250 dollárnyira az eddigi legmagasabb árfolyamtól
- A Solana 3 havi csúcson, az adatok 200 dollár feletti rallit jósolnak
- Legjobb jelszókezelő Magyarországon: Top 10 biztonságos jelszó tárolás 2024-benA legjobb Solana mém érmék, amelyeket érdemes beszerezni 2024-ben
Az egyik legjobb tőzsdei platform
- A SEC és a FINRA által szabályozott
- Több mint 70 kriptovaluta, részvény, árucikkek és indexek
- 0% jutalék
- Elérhető számítógépről és mobilról is
- Alkalmazás iOS és Androidos készülékekre