Jazykový model

Články o jazykových modelech a jejich možných aplikacích. Tato sekce se zabývá GPT, LLaMA, Mistral a dalšími LLM - od základů až po praktické aplikace.

Od exportu dat ChatGPT k vlastní znalostní AI: krok za krokem s Ollama a Qdrant

autor:
Cesta k vlastní paměti umělé inteligence

V první části této série článků jsme si ukázali, že export dat ChatGPT je mnohem víc než jen technická funkce. Vaše exportovaná data obsahují soubor myšlenek, nápadů, analýz a konverzací, které se nahromadily za dlouhou dobu. Dokud jsou však tato data uložena pouze jako archiv na vašem pevném disku, zůstávají pouze archivem. Zásadním krokem je, aby tyto informace byly opět použitelné. Právě zde začíná vývoj osobní znalostní umělé inteligence.

Myšlenka je vlastně překvapivě jednoduchá: umělá inteligence by měla pracovat nejen s obecnými znalostmi, ale také by měla mít přístup k vašim vlastním datům. Měla by být schopna prohledat předchozí konverzace, najít vhodný obsah a začlenit jej do nových odpovědí. Tím se z obyčejné umělé inteligence stane jakási digitální paměť. Toto je druhá část série článků, která se nyní zabývá praktickou stránkou věci.

Číst dál

Vysvětlení exportu dat ChatGPT: Jak se z vašich chatů s umělou inteligencí stane osobní znalostní systém

autor:
Export dat ChatGPT

Pokud pravidelně pracujete s umělou inteligencí, pak to pravděpodobně znáte: jedna myšlenka vede k další. Položíte otázku, dostanete odpověď, přeformulujete ji a myšlenku dále rozvíjíte. Krátká otázka se najednou změní v delší dialog. Někdy to dokonce vede k celým projektům.

Většina těchto rozhovorů však opět zmizí. Leží někde v seznamu chatů, sklouzávají dolů a časem se na ně zapomene. Právě to je jedna z velkých zvláštností moderních systémů umělé inteligence: Zatímco předchozí konverzace s kolegy, přáteli nebo poradci existovaly pouze v našich vzpomínkách, dialogy AI jsou zcela zachovány.

To znamená něco zásadního: S každou konverzací se vytváří digitální archiv vašich myšlenek. Toto je první část malé série článků, které vám umožní exportovat historii konverzace z ChatGPT a efektivně ji používat jako osobní pokladnici znalostí s místním systémem umělé inteligence.

Číst dál

Naučit se myslet v dialogu s umělou inteligencí: Proč jsou dobré otázky důležitější než dobré modely

autor:
Naučit se myslet v dialogu s umělou inteligencí

Termín „Umělá inteligence jako sparingpartner“ se nyní objevuje často. Obvykle to znamená, že umělá inteligence pomáhá při psaní, generuje nápady nebo rychleji dokončuje úkoly. První základní článek na toto téma již byl v časopise publikován. Tento článek si nyní klade za cíl ukázat v praxi, jak lze umělou inteligenci využít jako efektivního partnera při přemýšlení. V praxi je zřejmé, že AI se stává skutečně zajímavou až tehdy, když se s ní nezachází jako s nástrojem, ale jako s partnerem. Ne ve smyslu lidském, ale jako něco, co odpovídá, odporuje, vede dál - nebo dokonce nemilosrdně odhaluje, kde je vaše vlastní myšlení chybné.

Právě zde začíná skutečný přínos. Ne tam, kde umělá inteligence „dodává“, ale tam, kde reaguje. Tam, kde pouze nezpracovává, ale zviditelňuje myšlenkové procesy. To je nepohodlnější než klasický nástroj - ale také udržitelnější.

Číst dál

Jak zvířata vnímají čas - a co to znamená pro budoucnost umělé inteligence

autor:
Zvířata, umělá inteligence a vnímání času

Na koberci leží kočka. Nehýbe se. Možná krátce mrkne, natočí ucho, vnitřně si povzdechne nad vnucenou existencí - a nic jiného se neděje. Člověk se na ni dívá a přemýšlí: „Typické. Líný dobytek.“. Ale co když je to přesně naopak? Co když kočka není příliš pomalá - ale my ano? Tento článek jsem napsal poté, co jsem zhlédl video Gerda Ganteföra na toto téma a přišlo mi natolik zajímavé, že bych ho zde rád prezentoval.

Lidé pozorují zvířata po staletí a vždy docházejí ke stejným chybným závěrům. Interpretujeme jejich chování pomocí naší rychlosti, našeho vnímání, našich vnitřních hodin. A tyto hodiny jsou, střízlivě vzato, spíše útulným nástěnným kalendářem než vysokorychlostním procesorem. Možná se kočka zdá tak nezaujatá jen proto, že její okolí jí připadá stejně dynamické jako fronta na úřadech v pátek odpoledne.

Číst dál

Když Mac naslouchá: Co bude integrovaná umělá inteligence Apple s Gemini a Siri znamenat pro uživatele v budoucnu?

autor:
Apple, Siri a Gemini

Každý, kdo si dnes otevře Mac, očekává spolehlivost. Programy se spouštějí, soubory jsou na svém místě, procesy jsou známé. Mnozí si za léta - někteří za desetiletí - vytvořili způsob práce, který funguje. Víte, kam kliknout. Znáte své nástroje. A právě v tom spočívá tiché pohodlí. Již nějakou dobu však dochází na pozadí ke změně, která je větší než nové barvy, nové ikony nebo další položky nabídek. Poprvé se jistá forma umělé inteligence stěhuje nejen jako samostatná aplikace, ale blíže k samotnému srdci operačního systému. Tam, kde se vytvářejí každodenní rutiny.

To zní na první pohled abstraktně. Možná dokonce trochu futuristicky. Ale v podstatě jde o něco velmi přízemního: počítač by měl lépe rozumět tomu, co je myšleno. Nejen to, na co se kliká. S umělou inteligencí se zatím mnoho lidí setkalo mimo svou skutečnou práci. V chatovacích oknech, na webových stránkách, jako experiment nebo trik. Něco si vyzkoušíte, možná se podivíte, pak okno zase zavřete - a vrátíte se do běžného každodenního života.

Číst dál

Umělá inteligence bez humbuku: proč méně nástrojů AI často znamená lepší práci

autor:
Umělá inteligence bez humbuku

Každý, kdo se dnes zabývá tématem umělé inteligence, se téměř nevyhnutelně setkává se zvláštním pocitem: neustálým neklidem. Sotva si zvyknete na jeden nástroj, objeví se deset dalších. Na YouTube následuje jedno video za druhým: „Tento nástroj AI mění vše“, „Tohle musíte bezpodmínečně použít hned“, „Kdo chybí, zůstává pozadu“. A pokaždé podprahově zazní stejné poselství: Je pozdě. Ostatní jsou dál. Musíte je dohnat.

To se netýká jen lidí z IT. Tlak pociťují i osoby samostatně výdělečně činné, kreativní profesionálové, podnikatelé a běžní zaměstnanci. Mnozí ani přesně nevědí, co tyto nástroje vlastně dělají - ale mají pocit, že by mohli o něco přijít. A to je přesně to, co způsobuje stres.

Číst dál

Použití umělé inteligence jako sparingpartnera: Jak se myšlení v dialogu stává produktivnějším

autor:
AI jako partner pro úspory

Umělou inteligenci používám téměř přesně dva roky. Zpočátku to bylo střízlivé a technické: zadávání textu, psaní výzev, čtení odpovědí, jejich oprava, začátek znovu. Tak, jak to dělalo mnoho lidí - pečlivě, kontrolovaně, s určitým odstupem. Fungovalo to, o tom není pochyb. Ale pořád v tom bylo něco mechanického. Kladli jste otázky, dostávali odpovědi, zaškrtávali políčka.

Poměrně brzy jsem si uvědomil, že mi něco chybí: plynulost. Myšlení není forma. Dobré myšlenky nevznikají v korzetu úhledně formulovaných vstupů, ale prostřednictvím rozhovoru, pokusů a omylů, přemýšlením nahlas. Začal jsem tedy častěji používat aplikaci AI na svém mobilním telefonu - a v určitém okamžiku jsem místo psaní prostě začal mluvit. To byl skutečný zlom.

Číst dál

Cloudová umělá inteligence jako ředitel: proč je budoucnost práce v lokální umělé inteligenci

autor:
Cloudová umělá inteligence se stává hlavním učitelem

Když před několika lety zahájily velké jazykové modely svůj triumfální pochod, vypadalo to téměř jako návrat ke starým ctnostem technologie: nástroj, který dělá to, co se mu řekne. Nástroj, který slouží uživateli, nikoli naopak. První verze - od GPT-3 po GPT-4 - měly slabiny, to ano, ale byly úžasně užitečné. Vysvětlovaly, analyzovaly, formulovaly a řešily úlohy. A to převážně bez pedagogického balastu.

S těmito modely jste mluvili, jako byste mluvili s erudovaným zaměstnancem, který se sice občas spletl ve slovech, ale v podstatě prostě pracoval. Každý, kdo tehdy psal tvůrčí texty, generoval programový kód nebo vytvářel delší analýzy, zažil, jak hladce to funguje. Byl tu pocit svobody, otevřeného tvůrčího prostoru, technologie, která lidi podporovala, místo aby je opravovala.

Číst dál

↑