생성형 AI 설명

요청은 시스템에 어떤 종류의 결과를 생성할지 알려줍니다. 결과는 새롭지만, 모델이 학습 데이터에서 학습한 패턴에 의해 형성됩니다.

생성형 AI는 사람의 요청에 응답하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 또는 소프트웨어 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능입니다.

분류만 하는 것이 아니라 생성합니다

일부 AI 시스템은 레코드를 분류하거나, 패턴을 감지하거나, 결과를 예측합니다. 생성형 AI는 읽거나, 보거나, 듣거나, 사용할 수 있는 자료를 생성합니다.

비즈니스 팀은 이메일 초안, 메모 요약 또는 소프트웨어 코드의 첫 번째 버전을 요청할 수 있습니다. 모델은 요청과 학습된 패턴을 사용하여 응답을 형성합니다.

명확한 요청은 모델에 작업, 유용한 맥락 및 원하는 형식을 제공합니다. 이는 출력이 의도된 용도에 맞도록 돕지만, 모든 세부 사항이 정확하다는 것을 보장하지는 않습니다.

첫 번째 응답을 검사할 자료로 취급하세요. 원본과 대조하여 사실을 확인하고, 코드를 의존하기 전에 테스트하며, 최종 결정에 대해 사람이 책임을 지도록 하세요.

결과가 누군가에게 어떤 작업을 수행하는 데 도움이 되어야 하는지 시스템에 알려주세요.

결과를 형성해야 하는 사실, 대상 또는 원본 자료를 포함하세요.

생성된 자료를 사용하기 전에 중요한 사실과 규칙을 검토하세요.

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 소프트웨어 코드를 생성할 수 있습니다. 사용 가능한 형식은 모델과 애플리케이션에 따라 다릅니다.

아니요. 대규모 언어 모델은 언어에 초점을 맞춘 파운데이션 모델의 한 유형입니다. 생성형 AI는 이미지, 오디오 및 비디오를 생성하는 모델도 포함합니다.

학습 중에 학습한 패턴으로부터 출력을 생성합니다. 결과는 여전히 정확성, 적합성 및 원본 자료의 적절한 사용에 대한 검토가 필요합니다.

Caffeine 앱은 이를 위해 만들어진 퍼블릭 네트워크인 Internet Computer 위에서 실행됩니다.