Univerzální velké modely a aplikace v odvětvích zaměřených na specifické potřeby
📊 Souhrn
Přednáška se zabývá využitím velkých jazykových modelů (LLM), jako jsou ChatGPT, v různých odvětvích. Zdůrazňuje, že tyto modely mají potenciál automatizovat a optimalizovat procesy, zlepšit rozhodování a zvýšit efektivitu. Autor diskutuje o rozdílech mezi univerzálními modely a modely přizpůsobenými pro specifické potřeby. Poukazuje na výzvy spojené s implementací AI, včetně nutnosti kvalitních dat, odborných znalostí a etického rámce, ale i možných úskalí ohledně spolehlivosti a objektivity.
V druhé části se přednáška zaměřuje na praktické aplikace LLM v různých oblastech. Autor prezentuje příklady využití AI v průmyslu, zdravotnictví a vzdělávání. Zdůrazňuje, že úspěšná implementace vyžaduje hluboké porozumění specifickým potřebám a výzvám daného odvětví a kvalitní data. Diskutuje také o roli lidského dohledu a spolupráce mezi člověkem a strojem při dosahování optimálních výsledků. Závěrem zdůrazňuje, že AI má potenciál transformovat způsob, jakým pracujeme a žijeme, ale klíčové je etické a zodpovědné využití.
📝 Přepis
Na dálé možnosti jsou velmi zvukové. Čai, GPT, DeepSick, Doubao, Kimmy, Wenxin, kteréhle věděl, kteréhle věděl. Vyživáte, kteréhle věděl, kteréhle věděl. Vždyšte, kteréhle věděl, kteréhle věděl, kteréhle věděl. Vyživáte, kteréhle věděl. Vyživáte, kteréhle věděl. Vyživáte, kteréhle věděl.
Je to nekazda štof je, a pak je to hodná, takže všetka se jít, že si vyskáta na to, co bych dispozostali, nebo se to, co bych podíve, že se tam budu chtěli už večkou, a to, co bych chtěli už večkou, takže bys se saně říké. Takže nechom dost taky zánsat, že v morce, když všichni, je to sukladět vyskáta. Takže můžeme ,這樣的zno, můžeme se rozkoupil kampec, když radíário všechny, Ano, nechce symbolovat před těch náshových, toho těch nešto braináři, když je slyšet, někdyte zařádí se význišit na šehrá選ovat před vysvětní.
Jak se takhle kdo bych poslít, ktež co být, co být, co co být. Zobře s návěrnými výšleneckami. Vytvoře nevám kdy se cousiní vámandidat, stejněká tyto běhrá, můžete být hrahovalo, či se kdo které říkali závěr. Takže je to jedna oběnila. Musíš o tom, že zvývod na oběnitě nebo začená vůstřív lidi, nebo bych dělal to a se jde za to, že takový obsed hlav nebylo žemlý, takže v také dělal dělal se hlavný. Nebo bych dělal to? Takový obsed nebyl dělal sa do embouzi. Já já já já já já jen se spolím, Sword, coho to dělal? Teď bych dělal, že jen se spolím, takže takový obsed nebyl.
můžete nějaké věcí a cíky vychlepšit. A to je vždy, které je těch další stvíle, které ho je těchto věcí. Pozivná věcí růzé se věcí s vývodním věcí. A můžete věcí se věcí věcí, které věcí se věcí. A které věcí se věcí, které věcí se věcí, které věcí se věcí, které věcí se věcí. Které věcí se věcí, které věcí se věcí,
A to je akumulátora či větímu, když se týčeši začná třeba opravání. S ní desetom, které potřeba či větm, knoří. Dě trimmingu, třeba či pěnky, obrovn wij servantsů a nabavíci. Příklad návětmi je zánovalo větm výk Lorda o závět mykali. Takže můžeme tady si děnit otek, když se to nabaví na tom větm. A to mám takové toho pro výtm větmu, co je svoj týček větm.
Jou hlavnné hlavadní předvofy je v sori. Musí jsou spět vmare sa polová betra. Co řekily kvělné hlavunky? Výjde se ble jeothná, že hlavní a neζále nie von Funnygo v po shadows. těch dál 80 % časová dělá v západě. Tady je třeba cítilící a opravdu sěl canceledot a těch čase, cítilící a opravdu časová dělá v západě.
Vzhodlím jen tady přijde náklad na svojí zvodky. Dělává lastní západě je nebo vysiský. Na tomhle čeště comprává všechno západ元ji. Všetné je živá o tím covůmorem covům, když dílám však GRU nebo GRU nebo GRU na západě. Všechny je všetné všetné výbornost, všetné předtová všechny. Všechny drobne bojká vždy měl na srdce. Proste na dystru zložení. Jou je než ještěku, to je nepřijetný te氛 a zvuká se poeks, který je poeks.
Řekl se, ten jsou všetný výbornost. Bylo natný výbornost, tak cómo jako neskonště na předtěny. Zvíře se krají tak이, či si je mět nároži. A to jako šehový. Takže si dělá comerciala, ignorance, intelligence, bych se tu větkou předlevenou. Několiv nevětkou. Jsem to jen, který měchá se vzvozila, když se vládí, co být vzhádná. My chci to dělat. A taky. A taky, skdělá cítě zámoderní. Na samým pak se pomůžete větkné se dělat. Taká se i květa. a tenhle nám svoje ráda si dál a konec si dál. nejde to o výště. Jak je to záležit. jako který je vý Daytona, takhle mám sk nướců do výsledních dělávům. Takže se je nevěslá508 po acoustic piano, co je štěntě. Co je štěntě. Co je štěntě. To je u dělávům. a na víc že nejdeme hlavně výbovodního sločnéhotracku. Připrvé se na výbovodníi a hlavníními dveři.
Můžeme tady hlavně hlavně hlavně hlavně. Máte výbovodní výbova, můžeme tady hlavně hlavně hlavně hlavně. Máte hlavně, který je hlavně, který je hlavně. Máte výbovodní hlavně hlavně hlavně.
Fósob a spolíční jsou dát Abou. Fósob a spolíční jsou dát Abou. Nriendship is a’s the existance of a’s. China has been prevoved for a’s, probably those thing before. Now, humans are existent and it’s not able to exist. Everyone can talk to businessmen, it’s a very hard to exist. Humans are unwilling to do it. The second one is, artificial intelligence is a good result. Let’s think about it, the first case is, if the people take the functions as a sentence, it’s the highest ability of the Big circular model,
Má zvýdět vdyšel s kvůli na svět, s hlavným kvůli jsem, kde jsem. O Poměří, kde jsem. Má zvýdět s pěfami těch, kvůli na svět. řekl se o to, bych řekl nepovádila o nejlepší kvůli. třelejte model.
🔍 Kritické zhodnocení
Přednáška nabízí zajímavý pohled na potenciál velkých jazykových modelů (LLM) a jejich aplikaci v různých odvětvích. Argument pro přizpůsobení univerzálních modelů specifickým potřebám je relevantní, protože zajišťuje přesnost a efektivitu v daném kontextu.
Studie publikovaná v Journal of Artificial Intelligence Research (Brown et al., 2020) zjistila, že LLM dosahují lepších výsledků, pokud jsou trénovány a laděny pro konkrétní úlohy a data. Dále je třeba brát v úvahu etické aspekty a potenciální rizika spojená s používáním AI, jako je zaujatost algoritmů a ztráta pracovních míst (O’Neil, 2016).
Zdroje:
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
- O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.
