Generative AI хэллэгийг Үүсгэгч, Бүтээгч гэх мэтээр орчуулж байна. Зарим нь шууд Генератив гэж кириллээр галигласан хувилбараар нь ч бичиж байна. Тогтсон үг хэллэгийг орчуулах нь дандаа оновчтой байдаггүй ч шууд галиглан хэрэглэхийн оронд таарсан Монгол үгийг орлуулахыг дэмждэгийн хувьд би хувьдаа “Бүтээгч ХО” гэсэн хувилбар дээр тогтлоо. Цаашдаа гарч байгаа бүх бүтээгч ХО гэдэг нь GenAI гэсэн олон улсын хэллэгтэй ижил байх болно.
ХО-г сургалтанд ашиглаж байгаа гадаадын жишээнүүд ийг ойлгохын тулд Coursera сургалтын сангийн AI in Education сургалтанд хамрагдаж байгаагийн хувьд тэрхүү сургалтыг өгч байгаа Шотландын Гласговын ИС-н багш Габриелла Родолико-ийн өгсөн зарим тодорхойлолтуудыг хүргэе.
Хүний тархины үйл ажиллагаатай ижил зарчмаар ажилладаг машин сургалт ба гүн сургалтын аргууд дээр суурилсан ХО-ны нэгэн төрлийг БҮТЭЭГЧ ХО гэнэ. Бүтээгч ХО (БХО) нь оролт дээр өгч байгаа өгөгдлүүд дээр суурилан шинэ мэдээлэлийг зураг дүрс, бичиглэл болон хөгжмөөр илэрхийлэх боломжтой тийм систем юм. Судлаачидын үзэж байгаагаар БХО-г зарим бүлэг нь хүний найз нөхөр мэтээр харж байхад зарим нь өрсөлдөгч дайсан мэтээр үзэж байна. Одоо цагт хамгийн өргөн хэрэглэгдэж байгаа БХО-н төрлүүдэд ChatGPT болон DALL-E -г дурдаж болох юм.
Үүнээс гадна олон тооны БХО бүтээгдэхүүнүүдийг сургалтанд ашиглаж байгааг НҮБ-н сайт дээрээ харж болно.
БХО-г сургалтанд хэрхэн үр бүтээлтэй ашиглаж болох вэ?
Энэ асуултанд хариулахын тулд сургалтын процессийг илүү сайн судалж ойлгох хэрэгтэйгээс гадна сургалтанд ашиглах техник аргачлалаа тодруулах ёстой. Машин сургалт (МС), сургагчтай МС зэргийг ашиглаж болно. Сургагчтай МС гэдэг нь тодорхой сэдвийн хүрээнд их хэмжээний өгөгдлийн үндсэн дээр заасан үр дүнг таамаглан гаргах сургалтыг хэлдэг. Жишээлбэл, үл хөдлөх хөрөнгийн үнийн баримжааг гаргахын тулд байрны хэмжээ, байршил, баригдсан он гэх мэт өгөгдөлүүд хэрэгтэй. Өөр нэгэн хэлбэр нь сургагчгүй МС юм. Ийм сургалтын үед их хэмжээний өгөгдлийг машинд өгөөд тухайн өгөгдлүүд дотроос гол түлхүүр үгийг олох эсвэл зүй тогтлыг ажиглан гаргаж ирэхийг шаардана. Жишээлбэл, оюутны сурах арга барилаас нь багш хүн тухайн оюутны амжилтыг баримжаалж болно. МС бас нэг өөр хэлбэр бол хүний шүүмжийн дагуу сайжруулан сурах арга юм. Жишээлбэл, өгөгдсөн баримт бичгийг сайжруулахад хүн болон машины харилцааны үндсэн дээр хүнээс ирж байгаа шүүмж зааврын дагуу олон давтах үйлдлийг хийнэ.
МС нь нейрон сүлжээг ашигласан илүү нарийн зохион байгуулалттай байж болно. Тийм хэлбэрийн МС-ууд дүрс үүсгэх эсвэл яриа таних зэрэг үйлдлүүдийг хийж чаддаг. CNN болон RNN системүүд нь бүгд нейрон сүлжээг ашигласа МС-ууд юм.
БХО-ны тухай бусад тодорхойлолтуудыг хүргэе.
ХО нь олны анхаарлыг татаад удаж байгаа ч БХО нь 2022 оноос олон нийтэд хүрч эхэлсэн билээ. Хувь хүн болон байгууллагуудад олон төрлийн өргөн боломжийг олгож байгаагаараа онцлогтой. Ихэнх БХО гурван үе шаттай ажилладаг:
- Сургалт. Олон БХО-д хэрэглэж болохуйц үндсэн загварыг боловсруулах
- Тохируулга. Тодорхой БХО-д тааруулж суур загвараа тохируулах
- Үүсгэх, үнэлэх ба ахин тохируулах. БХО-тай ажиллах тасралтгүй сайжруулах
БХО нь шинэ агуулгыг бий болгохдоо нейрон сүлжээг ашигладаг. Одоогоор хамгийн өргөн түгээд байгаа БХО-уудад: ChatGPT8 DALL-E3, Microsoft Copilot, Google Gemini зэргийг нэрлэж болно.
Recent Comments