Co to jest podpowiedź negatywna lub podpowiedź negatywna? Podpowiedź negatywna w sztucznej inteligencji (AI) to instrukcja tekstowa dostarczana przez użytkownika do oprogramowania, aplikacji lub wywoływarki w celu uniknięcia korzystania z określonych funkcji podczas tworzenia treści, aby nie generować niechcianych lub wyrwanych z kontekstu wyników.

Te negatywne podpowiedzi są używane do uczenia sztucznej inteligencji, czego nie robić lub czego nie mówić, aby zapewnić, że generuje dokładniejsze i trafniejsze wyniki. Przykładem użycia negatywnej podpowiedzi w obrazowaniu jest sytuacja, w której chcemy utworzyć obrazy określonego obiektu, ale chcemy wykluczyć pewne określone cechy tego obiektu.

Na przykład, jeśli chcemy wygenerować obrazy samochodów, ale chcemy uniemożliwić modelowi AI generowanie samochodów w określonych kolorach, takich jak zielony lub fioletowy. W takim przypadku możemy użyć negatywnego monitu, aby poinstruować model AI, aby nie uwzględniał tych kolorów w generowanych obrazach.

Aby stworzyć te negatywne podpowiedzi, możemy wytrenować model sztucznej inteligencji za pomocą zestawu obrazów samochodów i oznaczyć je kolorami, których nie chcemy uwzględniać. Pomaga to modelowi zrozumieć, że te kolory nie są pożądane na wygenerowanych obrazach.

Innym przykładem jest generowanie obrazów twarzy, gdzie możemy użyć negatywnych podpowiedzi, aby poinstruować model AI, aby unikał generowania niepożądanych cech, takich jak blizny lub znamiona.

W tym celu możemy dostarczyć modelowi przykładowe obrazy twarzy z tymi cechami i oznaczyć je jako "niechciane". Model AI nauczy się unikać generowania tych cech na generowanych obrazach.

Wywoływarka Lexica ma specjalne okno dialogowe do wprowadzania negatywnych podpowiedzi

Podpowiedzi negatywne mogą być wykorzystywane w różnych aplikacjach sztucznej inteligencji, takich jak klasyfikacja obrazów, tłumaczenie językowe i analiza nastrojów. W wielu przypadkach pomagają one uniknąć wyników, które nie są istotne lub które mogą być uznane za obraźliwe lub nieodpowiednie. Na przykład, jeśli tworzymy model chatbota dla firmy sprzedającej produkty wegańskie, możemy użyćnegatywne podpowiedzi, aby zapobiec sugerowaniu przez bota produktów zawierających składniki pochodzenia zwierzęcego.

Innym przykładem jest tłumaczenie językowe. Załóżmy, że szkolimy model sztucznej inteligencji do tłumaczenia tekstów z angielskiego na portugalski, ale chcemy uniemożliwić mu tłumaczenie wulgarnych terminów lub przekleństw.

W takim przypadku możemy zapewnić negatywne podpowiedzi, które instruują model, aby nie tłumaczył tych słów i zamiast tego zapewnił odpowiednie tłumaczenie lub po prostu pominął słowo. Te negatywne podpowiedzi pomagają zapewnić, że tłumaczenie jest dokładne i odpowiednie dla docelowych odbiorców.

Jak używać negatywnej podpowiedzi w AI?

Aby użyć negatywnych podpowiedzi w sztucznej inteligencji, konieczne jest zidentyfikowanie wyników, których należy unikać i utworzenie listy słów lub fraz, które mogą prowadzić do takich wyników. Te negatywne podpowiedzi można następnie dodać do algorytmu lub modelu sztucznej inteligencji, aby zapobiec generowaniu przez system wyników, które nie są pożądane.

Innym przykładem zastosowania negatywnej podpowiedzi w sztucznej inteligencji jest klasyfikacja obrazów. Załóżmy, że mamy sztuczną inteligencję wyszkoloną do rozpoznawania zwierząt na obrazach, ale chcemy uniemożliwić jej klasyfikowanie zwierząt domowych jako dzikich zwierząt.

W tym przypadku możemy utworzyć negatywne podpowiedzi, które instruują model, aby nie rozpoznawał zwierząt takich jak "pies" lub "kot" jako dzikich zwierząt, nawet jeśli mogą one mieć podobne cechy do innych dzikich zwierząt, takich jak lwy lub tygrysy.

Aby stworzyć te negatywne podpowiedzi, możemy dostarczyć modelowi przykładowe obrazy zwierząt domowych i oznaczyć je klasą "nie dzikie zwierzęta". Obrazy te pomagają modelowi zrozumieć, że zwierzęta te nie powinny być klasyfikowane jako dzikie zwierzęta.

Ważne jest, aby pamiętać, że skuteczność negatywnych podpowiedzi zależy od jakości danych szkoleniowych i ogólnej dokładności modelu sztucznej inteligencji. Dlatego konieczne jest ciągłe monitorowanie wydajności modelu i dostosowywanie negatywnych podpowiedzi w razie potrzeby.

Dlaczego warto używać negatywnej zachęty?

Negatywne podpowiedzi są ważnym narzędziem zapewniającym dokładność i trafność wyników w aplikacjach AI. Pozwalają one na przeszkolenie systemu w celu uniknięcia niepożądanych wyników, poprawiając ogólną jakość generowanych wyników.

Należy jednak pamiętać, że prawidłowe wdrożenie negatywnych podpowiedzi wymaga wiedzy technicznej i umiejętności w zakresie nauki o danych. Dlatego też, jeśli rozważasz wykorzystanie negatywnych podpowiedzi w swoich projektach AI, zaleca się skonsultowanie się z ekspertami AI w celu uzyskania odpowiednich wskazówek.