Генеративные запросы vs скрипты
Основное отличие между скриптовыми и генеративными решениями заключается в методах формирования ответов в AI-приложениях:
1. Скриптовые решения используют предопределённые ответы или набор заранее подготовленных ответов для конкретных ситуаций или запросов. Эти решения считаются более надёжными и ограниченными, так как они следуют фиксированному набору вариантов. Однако, они обычно менее творческие и человекоподобные, поскольку способны представить результаты только на основе заранее определённого содержания. Часто их применяют там, где требуются строгие рамки - например, в медицине или обучении.
2. Генеративные решения, напротив, способны создавать новые и уникальные ответы, основываясь на входных данных и полученном контексте. Они применяют алгоритмы машинного обучения, в частности глубокого обучения, и модели-трансформеры для обработки входных данных или даже генерации выходных данных, которые не были заранее запрограммированы. Генеративные решения часто считаются более рискованными из-за возможности неожиданных результатов, но они более творческие, увлекательные и человекоподобные, так как могут адаптироваться и импровизировать в процессе взаимодействия с пользователями.
Стартапы в AI вынуждены искать оптимальный баланс между этими двумя подходами, учитывая свой целевой рынок и нишу, а также включая необходимые меры безопасности и стратегии управления рисками при выборе генеративных решений.
Я провожу много экспериментов именно с генерацией входных данных, то есть с генерацией "промптов". Получается, что AI-модель общается сама с собой (точнее, с другой своей сущностью). Этот процесс действительно завораживает.
Midjourney prompt: The night sea journey through two different streams: one straight, the other winding with unexpected turns. Dynamic composition and dramatic lighting,blue, red, turquoise, orange, violet
Основное отличие между скриптовыми и генеративными решениями заключается в методах формирования ответов в AI-приложениях:
1. Скриптовые решения используют предопределённые ответы или набор заранее подготовленных ответов для конкретных ситуаций или запросов. Эти решения считаются более надёжными и ограниченными, так как они следуют фиксированному набору вариантов. Однако, они обычно менее творческие и человекоподобные, поскольку способны представить результаты только на основе заранее определённого содержания. Часто их применяют там, где требуются строгие рамки - например, в медицине или обучении.
2. Генеративные решения, напротив, способны создавать новые и уникальные ответы, основываясь на входных данных и полученном контексте. Они применяют алгоритмы машинного обучения, в частности глубокого обучения, и модели-трансформеры для обработки входных данных или даже генерации выходных данных, которые не были заранее запрограммированы. Генеративные решения часто считаются более рискованными из-за возможности неожиданных результатов, но они более творческие, увлекательные и человекоподобные, так как могут адаптироваться и импровизировать в процессе взаимодействия с пользователями.
Стартапы в AI вынуждены искать оптимальный баланс между этими двумя подходами, учитывая свой целевой рынок и нишу, а также включая необходимые меры безопасности и стратегии управления рисками при выборе генеративных решений.
Я провожу много экспериментов именно с генерацией входных данных, то есть с генерацией "промптов". Получается, что AI-модель общается сама с собой (точнее, с другой своей сущностью). Этот процесс действительно завораживает.
Midjourney prompt: The night sea journey through two different streams: one straight, the other winding with unexpected turns. Dynamic composition and dramatic lighting,blue, red, turquoise, orange, violet