Zer da gonbita negatiboa edo gonbita negatiboa? Adimen Artifizialaren (AI) gonbita negatiboa erabiltzaileak software, aplikazio edo irudi-sorgailurako emandako testu-argibide bat da, edukia sortzean ezaugarri batzuk erabiltzea saihesteko, nahi ez diren emaitzak ez sortzeko edo nahi den testuingurutik kanpo.

Galdera negatibo hauek AI-ari zer egin edo zer ez esan behar duen irakasteko erabiltzen dira, emaitza zehatzagoak eta garrantzitsuagoak ematen dituela ziurtatzeko. Irudien sorkuntzan gonbita negatiboa erabiltzeko adibide bat da objektu jakin baten irudiak sortu nahi ditugunean, baina objektu horren ezaugarri zehatz batzuk baztertu nahi ditugu.

Adibidez, baldin badugu. autoen irudiak sortu nahi ditugu, baina AI ​​modeloak berdea edo morea bezalako kolore zehatzak dituzten autoak sortzea eragotzi nahi dugu. Kasu honetan, iragarki negatibo bat erabil dezakegu AI ​​ereduari kolore horiek ez sartzeko sortutako irudietan agintzeko.

Mezu negatibo hauek sortzeko, AI ​​eredua entrenatu dezakegu. autoen irudi multzo batekin eta sartu nahi ez ditugun koloreekin etiketatu. Honek ereduari ulertzen laguntzen dio kolore horiek ez direla sortutako irudietan nahi.

Beste adibide bat aurpegiko irudietan da, non abisu negatiboak erabil ditzakegu AI ​​modeloari desiragarriak ez diren ezaugarriak sortzea saihesteko.orbain edo jaiotze-markak.

Horretarako, ereduari ezaugarri hauek dituzten aurpegien lagin-irudiak eman diezazkiokegu eta "nahi ez diren" gisa etiketatzea. AI ​​modeloak sortutako irudietan ezaugarri hauek sortzen saihesten ikasiko du.

Lexica imager-ak elkarrizketa-koadro espezifiko bat du galde negatiboak sartzeko.

Mezu negatiboak erabil daitezke. AI aplikazio desberdinak, hala nola, irudien sailkapena, hizkuntzaren itzulpena eta sentimenduen analisia. Kasu askotan, garrantzitsuak ez diren edo iraingarritzat edo desegokitzat jo daitezkeen emaitzak saihesten laguntzen dute. Adibidez, produktu beganoak saltzen dituen enpresa baterako txatbot txantiloi bat sortzen ari bagara, abisu negatiboak erabil ditzakegu bot-ak animalia-osagaiak dituzten produktuak iradoki ez ditzan.

Beste adibide bat hizkuntza-itzulpena da. Demagun AI eredu bat entrenatzen ari garela ingelesetik portugesera testuak itzultzeko, baina hitz arruntak edo blaskeriak itzultzea eragotzi nahi dugula.

Kasu honetan, ereduari ez itzultzeko agintzen dioten abisu negatiboak eman ditzakegu. hitz hauek eta horren ordez itzulpen egokia eman, edo, besterik gabe, hitza baztertu. Galdera negatibo hauek itzulpena zehatza eta egokia dela bermatzen dute xede den publikoarentzat.

Nola erabili gonbita negatiboa hemenAI?

AIan abisu negatiboak erabiltzeko, saihestu behar dituzun emaitzak identifikatu eta emaitza horiek ekar ditzaketen hitz edo esaldi zerrenda bat sortu behar duzu. Galdera negatibo hauek AI algoritmo edo eredura gehi daitezke sistemak nahi ez diren emaitzak sortzea saihesteko.

AIan gonbita negatibo bat erabiltzearen beste adibide bat irudiak ordenatzea da. Demagun irudietan animaliak ezagutzeko trebatuta dagoen IA bat dugula, baina animaliak animalia basati gisa sailkatzea eragotzi nahi dugula.

Kasu honetan, ereduari animaliak ez antzemateko agindu negatiboak sor ditzakegu. txakurra” edo “katua” animalia basatiak bezala, nahiz eta lehoiak edo tigreak bezalako beste animalia basati batzuen antzeko ezaugarriak izan.

Oso negatibo hauek sortzeko, ereduari maskoten irudi eta etiketa adibideak eman ditzakegu. haiek “ez animalia basatiak” klasearekin. Irudi hauek animalia hauek animalia basati gisa sailkatu behar ez direla ulertzen laguntzen diote ereduari.

Garrantzitsua da gogoratzea gonbidapen negatiboen eraginkortasuna entrenamenduaren datuen kalitatearen eta AIaren zehaztasunaren araberakoa dela. eredua, oro har. Hori dela eta, ezinbestekoa da ereduaren errendimendua etengabe kontrolatzea eta behar den moduan abisu negatiboak doitzea.

Zergatik erabili batgonbidapen negatiboa?

Mezu negatiboak tresna garrantzitsuak dira AI aplikazioetan emaitzen zehaztasuna eta garrantzia ziurtatzeko. Sistema trebatzea ahalbidetzen dute nahi ez diren emaitzak ekiditeko, sortutako emaitzen kalitate orokorra hobetuz.

Hala ere, garrantzitsua da gogoratzea gonbidapen negatiboak behar bezala ezartzeak ezagutza teknikoa eta datu-zientziarako trebetasuna eskatzen duela. Hori dela eta, zure AI proiektuetan abisu negatiboak erabiltzea pentsatzen ari bazara, AI adituak kontsultatzea gomendatzen da orientazio egokia lortzeko.