İşte Transformers adlı ünlü makalenin devamı Bu makalede açıklanan teknoloji, son yedi yılda, ChatGPT'den Google'ın video üretimi modeline kadar, AI'da hemen hemen her büyük yeniliğe yol açtı. Aralarında her şey var. “ Dikkat, ihtiyacınız olan tek şey” Gördüm Orijinal makale, bilgisayarların (AI modellerinin) dilyi daha iyi anlamalarına ve oluşturmasına yardımcı olmaya odaklanmıştır. bilgisayarların bir cümleden her şeyi aynı anda okuyarak ve hangi kelimelerin önemli olduğuna karar vermek için “gözlem” denilen bir mekanizma kullanarak anlamı nasıl elde edebileceğini açıklıyor. Örneğin bu cümlede “ ”, model kelimeleri bağlayabilir ” ”, “ “ ve ” Sözcükten anlam kazanmak, diğer her şeyi göz ardı ederken. Fareyi takip eden kedi açtı kedi Fareye açlık “Gözlem”in uygulanması bugün sahip olduğumuz güçlü LLM'lerin yaratılmasına yol açtı. İnsanlar LLM'lere alıştıkça ve hayatlarının bir parçası haline geldiğinde, AI araçlarının ve modellerinin yararlılığını en üst düzeye çıkarmak için hala bir meydan okuduğumu fark ettim. Konteyner olarak Konteks, bir şeyi açıklamaya yardımcı olan çevre koşulları ve arka plan bilgisi. İşyerinde görevleri nasıl gerçekleştirdiğinizi yönlendirir, bazen bir şakayı komik kılan da budur, Google aramasının kazandığı da budur. Şu anda AI modelleri / araçları ile ilgili büyük bir zorluk, belirli görevleri gerçekleştirirken her zaman bağlamda olmadığıdır ve bu, yapılan işin kalitesini veya sağlanan yanıtların kalitesini etkiler. Neyi dikkate alması gerektiğini, ne kadar etki etmesi gerektiğini ve ne zaman artık faydalı olmadığını bilmek, zekanın gerçek testidir. Örnek cümleye dönelim AI modellerinin dikkatini nasıl kullandığını bildiğimizde, bu bilgileri verimli bir şekilde sunarak bunlardan daha fazlasını elde edebiliriz. Fareyi takip eden kedi açtı AGI'nin elde edilmesi halinde bile, bağlamı iyi ele almadıkça ilgili değildir. Şu anda, çeşitli AI araçları bunu farklı şekillerde çözmeye çalıştı. hafıza ve oturum farkındalığı, RAG (Retrieval Augmented Generation), ince ayarlama, MCP ve hatta hızlı mühendislik kılavuzları oluşturmak. Bununla birlikte, sorunun henüz doğru bir şekilde çözüldüğünü düşünmüyorum çünkü mevcut yaklaşımların çoğu kullanıcıya bağlam yükünü koymaktadır. 
 
 
 İnsanların bağlamı sağlaması her zaman kolay değildir, çünkü bazen sahip olduğumuz tüm bilgileri ve metadata tam olarak hatırlamıyoruz ve belirli kararlar vermek için kullanıyoruz. Son kullanıcının neyi eklemeye karar vermesi gerektiği, ne zaman eklemeye karar vermesi gerektiği vb. Bir şaka söylemek gibi ama her seferinde herkese açıklamak zorunda kalırsa, AI araçlarının kullanıcı deneyimini olumsuz etkiler. AI araçlarının, bir kişinin şeyleri nasıl düşündüğü hakkında yeterli bağlamda olması zorunluluğunu çözmeye çalıştığı birkaç yol görüyorum: 
 
 
 
 
 
 : General-purpose AI models could start to provide ever-present tools similar to the   pendant to constantly track places you visit, things you see, conversations you have, reactions you have to things and apply that in answering questions or performing tasks for you. This could also just be the next evolution of smartphones. Constant presence Limitless AI 
 
 : In this approach, AI tools will provide mechanisms for users to import and sync their data from various platforms into their favourite AI tool. You’ll be able to sync your activity on X (things you see, like, post or repost), your work tools (emails, presentations, meeting recordings), your shopping data (items you’ve liked or bought on Amazon, Asos, etc) Data import 
 
 : In the far future, I also think AI tools could explore a   type brain implant that allows people ‘extend their brain’ and ‘get the full power of AI’. With this, they   get more context to be able to answer questions and even eliminate delays with using AI tools. Why do you need to think of a question, unlock your phone, open the ChatGPT app and type the question when you can just think of a question and get the answer? Implants neuralink could Bu yaklaşımlar etrafındaki etik kendiliğinden bir sohbettir. Ama gitmeye karar verdikleri yol ne olursa olsun, bir sonraki şey, bu bağlamda ne zaman uygulanacağını ve ne kadar ağırlık alacağına karar vermek olacaktır. Bazı platformlar bunu ince ayarlamalar, ağırlıklar ve ön işleme talepleri aracılığıyla yapmaya çalışıyor AKA Düşünce. Bununla birlikte, dinamik ağırlıkları görmek ilginç olacağını düşünüyorum. yani AI araçları farklı ağırlıkları kullanır ve sizin hakkında zaten bildikleri şeylere göre farklı bir şekilde yanıt verir. Bir tür kişiselleştirme. AI'nin bir sonraki aşamasının nasıl göründüğüne emin değilim, ancak bağlamın güçlü bir şekilde anlaşılması ve uygulanması bunun önemli bir parçası olacağını düşünüyorum.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

2021 - HackerNoon Contributor of the Year - PRODUCT-DEVELOPMENT

Follow me on Twitter for more content

2021 - HackerNoon Contributor of the Year - FOUNDERS

5 A.I. App Ideas You Can Build & Monetize Without Writing Code

5 Great Tools To Create an MVP Without Coding [Bonus Included]

Five Tips for Applying to YC 2021

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Artık Dikkatiniz Varsa, İhtiyacınız Olan Her Şey Kontekstir: AI'da Çözülmesi Gereken Bir Sonraki Zorluk

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps