Model językowy

Artykuły o modelach językowych i ich możliwych zastosowaniach. Ta sekcja dotyczy GPT, LLaMA, Mistral i innych LLM - od podstaw do praktycznych zastosowań.

LLMS.txt dla WordPressa: Przygotowanie strony internetowej do korzystania z systemów opartych na sztucznej inteligencji za pomocą bezpłatnej wtyczki

przez
Wtyczka WordPress „llms.txt”

Przez wiele lat optymalizacja pod kątem wyszukiwarek (SEO) była dla właścicieli stron internetowych miarą wszystkich rzeczy. Każdy, kto chciał być dobrze widoczny w Google, dbał o trafne nagłówki, wysokiej jakości treści, szybkie czasy ładowania oraz przejrzystą strukturę techniczną. Te podstawowe zasady obowiązują do dziś i prawdopodobnie jeszcze długo będą miały znaczenie. Jednocześnie jednak internet zmienia się w tempie, które jeszcze kilka lat temu byłoby trudne do wyobrażenia. Coraz więcej osób nie kieruje już swoich pytań wyłącznie do wyszukiwarki, ale bezpośrednio do sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy chodzi o ChatGPT, Claude, Gemini czy inne systemy oparte na sztucznej inteligencji – często wystarczy dziś jedno pytanie, aby uzyskać wyczerpującą odpowiedź bez konieczności przeglądania strony wyników wyszukiwania.

Dla operatorów stron internetowych rodzi się zatem nowe pytanie: w jaki sposób te systemy oparte na sztucznej inteligencji w ogóle uzyskują dostęp do właściwych informacji? I jak rozpoznają, które treści na stronie internetowej są szczególnie ważne?

Czytaj więcej

Od FileMaker do chmury: jak SchallOS łączy oprogramowanie biznesowe ze sztuczną inteligencją, środowiskiem uruchomieniowym i aktualizacjami

przez
SchallOS – inteligentna platforma aplikacyjna

Podczas tworzenia aplikacji biznesowej na początku skupia się na zadaniach widocznych na pierwszy rzut oka. Tworzy się tabele, definiuje relacje, projektuje formularze wprowadzania danych i automatyzuje procesy operacyjne. Gdy tylko pierwsi użytkownicy mogą zacząć korzystać z rozwiązania, wydaje się, że znaczna część projektu została zakończona. Jednak w praktyce rozpoczyna się wtedy faza, która w dłuższej perspektywie jest bardziej wymagająca. Aplikacja biznesowa wymaga konserwacji, rozbudowy i dostosowywania do nowych wymagań. Zmiany muszą być dokumentowane, nowe wersje wdrażane, a istniejące dane bezpiecznie przenoszone. Do tego dochodzą różne uprawnienia użytkowników, tworzenie kopii zapasowych danych, analiza błędów oraz kwestia wyboru, czy rozwiązanie ma być uruchamiane lokalnie, na własnym serwerze, czy w chmurze.

Wiele platform programistycznych skupia się przede wszystkim na tworzeniu samej aplikacji. W późniejszym etapie dodaje się dodatkowe narzędzia i indywidualne procedury dotyczące aktualizacji, dokumentacji, wdrażania i eksploatacji. Z czasem powstaje środowisko techniczne złożone z wielu oddzielnych elementów, których spójność można utrzymać jedynie przy znacznym nakładzie pracy. Dlatego SchallOS stosuje bardziej kompleksowe podejście. Platforma ma towarzyszyć aplikacji biznesowej nie tylko na etapie jej powstawania, ale przez cały jej cykl życia: od rozwoju, przez dokumentację i wdrożenie, aż po aktualizacje i długoterminową eksploatację.

Czytaj więcej

Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem Codex, ChatGPT i sztucznej inteligencji: praktyczny przewodnik dla programistów

przez
Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Gdybyś kilka lat temu zapytał mnie, jak będzie wyglądało tworzenie oprogramowania za dziesięć lat, prawdopodobnie wspomniałbym o nowych językach programowania, lepszych frameworkach lub wydajniejszych środowiskach programistycznych. Dzisiaj moja odpowiedź brzmiałaby zupełnie inaczej. Największa zmiana nie dotyczy narzędzi, ale sposobu, w jaki my, programiści, myślimy i pracujemy.

W chwili, gdy piszę te słowa, sam pracuję nad nowym systemem oprogramowania. Od kilku tygodni intensywnie korzystam z nowoczesnych narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak Codex i inne modele językowe. Początkowo byłem ciekawy, a teraz jestem przede wszystkim pod wrażeniem. Nie dlatego, że sztuczna inteligencja nagle wszystko robi sama, ale dlatego, że zadania te wykonuje zaskakująco dobrze, umożliwiając w ten sposób nowe sposoby pracy.

Czytaj więcej

Jak sztuczna inteligencja zmienia tworzenie oprogramowania i FileMaker

przez
Ewolucja sztucznej inteligencji w rozwoju baz danych FileMaker

Każdy, kto obecnie przewija się przez portale informacyjne, sieci społecznościowe lub platformy biznesowe, szybko odniesie wrażenie, że sztuczna inteligencja zmienia cały świat pracy praktycznie z dnia na dzień. Nowe narzędzia, nowe modele językowe i nowe obietnice pojawiają się niemal codziennie. Teksty są pisane automatycznie, obrazy są generowane, filmy są tworzone, a oprogramowanie jest czasami przygotowywane przez wprowadzanie głosowe.

Dla wielu firm tworzy to dziwną mieszankę ciekawości i presji. W końcu nikt nie chce przegapić okazji. Jednocześnie wielu przedsiębiorców, freelancerów i deweloperów nie wie jeszcze dokładnie, które z tych technologii pozostaną naprawdę istotne w dłuższej perspektywie. Jest to prawdopodobnie prawdziwa cecha szczególna obecnej fazy AI: prawie każdy wyczuwa, że coś się zmienia - ale prawie nikt nie jest w stanie wiarygodnie ocenić, jak szybko i w jakim kierunku.

Czytaj więcej

Od eksportu danych ChatGPT do własnej wiedzy AI: krok po kroku z Ollama i Qdrant

przez
Droga do własnej pamięci AI

W pierwszej części tej serii artykułów zobaczyliśmy, że eksport danych ChatGPT to znacznie więcej niż tylko funkcja techniczna. Eksportowane dane zawierają zbiór myśli, pomysłów, analiz i rozmów, które gromadziły się przez długi czas. Ale dopóki dane te są przechowywane tylko jako archiwum na dysku twardym, pozostają tylko tym: archiwum. Kluczowym krokiem jest ponowne wykorzystanie tych informacji. To właśnie tutaj zaczyna się rozwój osobistej sztucznej inteligencji.

Pomysł jest w rzeczywistości zaskakująco prosty: sztuczna inteligencja powinna nie tylko pracować z wiedzą ogólną, ale także mieć dostęp do własnych danych. Powinna przeszukiwać poprzednie rozmowy, znajdować odpowiednie treści i włączać je do nowych odpowiedzi. W ten sposób zwykła sztuczna inteligencja staje się rodzajem cyfrowej pamięci. Jest to druga część serii artykułów, w której przyjrzymy się teraz praktycznej stronie rzeczy.

Czytaj więcej

Wyjaśnienie eksportu danych ChatGPT: Jak czaty AI stają się osobistym systemem wiedzy

przez
Eksport danych ChatGPT

Jeśli regularnie pracujesz ze sztuczną inteligencją, prawdopodobnie wiesz, że jedna myśl prowadzi do następnej. Zadajesz pytanie, otrzymujesz odpowiedź, przeformułowujesz, rozwijasz pomysł. Krótkie pytanie nagle przeradza się w dłuższy dialog. Czasami prowadzi to nawet do całych projektów.

Ale większość z tych rozmów znika. Leżą gdzieś na liście czatów, przesuwają się w dół i z czasem zostają zapomniane. Jest to właśnie jedna z największych zalet nowoczesnych systemów AI: Podczas gdy poprzednie rozmowy z kolegami, przyjaciółmi lub doradcami istniały tylko w naszej pamięci, dialogi AI są całkowicie zachowane.

Oznacza to coś kluczowego: Z każdą rozmową tworzone jest cyfrowe archiwum twoich przemyśleń. Jest to pierwsza część małej serii artykułów, które pozwolą ci wyeksportować historię czatu z ChatGPT i skutecznie wykorzystać ją jako osobistą skarbnicę wiedzy z lokalnym systemem AI.

Czytaj więcej

Nauka myślenia w dialogu ze sztuczną inteligencją: dlaczego dobre pytania są ważniejsze niż dobre modele

przez
Nauka myślenia w dialogu ze sztuczną inteligencją

Termin „Sztuczna inteligencja jako sparingpartner“ pojawia się teraz często. Zwykle oznacza to, że sztuczna inteligencja pomaga w pisaniu, generuje pomysły lub szybciej wykonuje zadania. Pierwszy podstawowy artykuł na ten temat został już opublikowany w magazynie. Ten artykuł ma teraz na celu pokazanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być wykorzystywana jako skuteczny partner w myśleniu. W praktyce jasne jest, że sztuczna inteligencja staje się naprawdę interesująca tylko wtedy, gdy nie jest traktowana jako narzędzie, ale jako odpowiednik. Nie w ludzkim sensie, ale jako coś, co odpowiada, zaprzecza, prowadzi - lub nawet bezlitośnie ujawnia, gdzie twoje własne myślenie jest wadliwe.

To właśnie tutaj zaczyna się prawdziwa korzyść. Nie tam, gdzie sztuczna inteligencja „dostarcza“, ale tam, gdzie reaguje. Tam, gdzie nie tylko przetwarza, ale uwidacznia procesy myślowe. Jest to bardziej niewygodne niż tradycyjne narzędzie - ale także bardziej zrównoważone.

Czytaj więcej

Jak zwierzęta postrzegają czas - i co to oznacza dla przyszłości sztucznej inteligencji?

przez
Zwierzęta, sztuczna inteligencja i postrzeganie czasu

Kot leży na dywanie. Nie rusza się. Może krótko mrugnąć, obrócić ucho, westchnąć w duchu na narzucone mu warunki egzystencji - i nic więcej się nie dzieje. Człowiek patrzy na niego i myśli: „Typowe. Leniwe bydło“. Ale co, jeśli jest dokładnie odwrotnie? Co jeśli kot nie jest zbyt wolny - ale my jesteśmy? Ten artykuł powstał po tym, jak obejrzałem film Gerda Ganteföra na ten temat i uznałem go za tak interesujący, że chciałbym go tutaj zaprezentować.

Ludzie obserwują zwierzęta od wieków i zawsze dochodzą do tych samych błędnych wniosków. Interpretujemy ich zachowanie z naszą szybkością, naszą percepcją, naszym wewnętrznym zegarem. A ten zegar jest, trzeźwo patrząc, bardziej przytulnym kalendarzem ściennym niż szybkim procesorem. Być może kot wydaje się tak niezainteresowany tylko dlatego, że jego otoczenie jest dla niego tak dynamiczne, jak kolejka w urzędzie w piątkowe popołudnie.

Czytaj więcej

↑