Parametre for kunstig intelligens og hvordan de former modeller

Informatec Digital » Ressurser » Parametere for kunstig intelligens og hvordan de former modeller

Moderne kunstig intelligens er bygget på parametere : usynlige tall som bestemmer hva en modell ser, forstår og reagerer på. Når du hører om «en modell med millioner eller milliarder av parametere», er det egentlig størrelsen på den matematiske hjernen bak verktøy som ChatGPT, Gemini eller annen avansert AI som diskuteres.

Selv om det kan høres teknisk ut, er det viktig å forstå hva parametere og andre grunnleggende AI-konsepter er (vekter, nevrale nettverk, opplæring, ledetekster, åpne eller lukkede modeller...) for å vite hva du egentlig kan forvente av disse teknologiene, hvordan du bruker dem i bedriften din, og hvorfor noen løsninger fungerer bedre enn andre innen digital markedsføring , forretningsdrift eller dataanalyse.

Hva er egentlig kunstig intelligens?

Når vi snakker om AI, refererer vi til systemer som er i stand til å utføre oppgaver vi forbinder med menneskelig intelligens : lære av erfaring, oppdage mønstre, ta beslutninger, løse problemer og kommunisere på naturlig språk. Vi prøver ikke å gjenskape bevissthet, men snarere å bygge verktøy som automatiserer og forbedrer komplekse prosesser innen felt som industri, medisin, digital markedsføring og underholdning.

Mange teknikker faller inn under paraplyen til AI: regelbaserte systemer, maskinlæring, nevrale nettverk og grunnleggende modeller som store språkmodeller (LLM-er) som har drevet den nåværende revolusjonen. De deler alle én hovedidé: å bruke data for å muliggjøre maskinlæring i stedet for å programmere alt manuelt.

Maskinlæring og nevrale nettverk: grunnlaget for parameterne

Maskinlæring er den grenen av AI som lar maskiner lære av data i stedet for å følge rigide instruksjoner. I stedet for å fortelle et program «hvis A skjer, gjør B», gir vi det merkede eksempler, og algoritmen oppdager selv forholdet mellom input og output.

Innen maskinlæring er nevrale nettverk familien av modeller som (svært løst) etterligner den menneskelige hjernen . De er bygd opp av lag med kunstige nevroner koblet til hverandre. Hver forbindelse har et tilhørende tall, en vekt, som indikerer innflytelsen ett nevron har på det neste.

I et typisk nevralt nettverk er nevroner organisert i lag : et inputlag som mottar dataene, flere skjulte lag som transformerer informasjonen i mellomtrinn, og et outputlag som produserer resultatet (for eksempel en bildekategori, en tekst på et annet språk eller den estimerte prisen på et hus).

Under trening utfører disse nevronene lineære kombinasjoner av inngangsdataene multiplisert med vekter, legger til skjevheter og anvender aktiveringsfunksjoner som sigmoid, tanh, ReLU eller softmax. Aktiveringsfunksjonen introduserer ikke-linearitet , som er det som tillater modellering av komplekse mønstre og ikke bare direkte sammenhenger som "hvis X går opp, går Y opp".

Hva er parametere i kunstig intelligens?

I et nevralt nettverk er parametere de numeriske verdiene som modellen justerer under trening . De inkluderer primært vektene av forbindelsene mellom nevroner og skjevhetene til hver nevron . Sammen danner de enorme matriser og vektorer som koder for det modellen har lært.

I praksis bestemmer vekter hvor mye utgangen fra ett nevron påvirker det neste . Hvis vekten er høy, overføres signalet sterkt; hvis den er lav eller nær null, sendes nesten ingen informasjon. Skjevheter legger til et ekstra ledd som gir fleksibilitet, slik at et nevron kan utløse selv om den vektede summen av inngangene ikke ville være tilstrekkelig.

Hvis vi forestiller oss et nettverk som forutsier prisen på et hus, lærer parametrene den relative betydningen av kvadratmeter, byggeår, beliggenhet og nabolagskvalitet . I de første lagene kombineres enkle variabler (for eksempel overflateareal og antall rom) for å generere mellomliggende konsepter som «boareal». I senere lag kan modellen kombinere beliggenhet og skolekvalitet for å tilnærme seg noe sånt som «ønskeligheten i nabolaget».

All denne «forståelsen» av verden er ikke noe mer enn tall i matriser . Modellen vet egentlig ikke hva et hyggelig nabolag er; den oppdager bare mønstre i treningsdataene og lærer korrelasjoner som den deretter bruker om igjen til nye prediksjoner.

Hvordan trene parameterne til en AI

Trening er prosessen der det nevrale nettverket justerer parameterne sine for å minimere feilen mellom prediksjonene og de faktiske verdiene. Dette gjøres iterativt: mange eksempler vises, feilen beregnes, og vektene justeres litt i riktig retning ved hjelp av optimaliseringsalgoritmer som gradient descent.

Ved hvert trinn utfører modellen fremoverrettet forplantning : den tar inngangene, multipliserer dem med vektene, legger til skjevheter, anvender aktiveringsfunksjoner og produserer en utgang. Deretter, ved hjelp av tilbakepropagering , beregner den hvordan den skal endre hver vekt slik at den neste gang kommer nærmere riktig verdi.

Resultatet etter mange iterasjoner er et sett med vekter og skjevheter som fanger opp stabile mønstre i dataene . Jo mer data det er, desto høyere kvalitet og jo bedre arkitektur, desto mer pålitelige vil disse parameterne være når man generaliserer til nye tilfeller.

I store generative modeller produserer denne innledende storskala treningen det som er kjent som grunnleggende modeller : hjerner som er forhåndstrent med en enorm mengde tekst, kode, bilder eller lyd, og som er i stand til å løse flere oppgaver med små tilleggsjusteringer.

Grunnleggende, åpne og lukkede modeller

Grunnleggende modeller er gigantiske nevrale nettverk som er forhåndstrint på massive datasett for å tilegne seg en generell forståelse av språk, bilder eller verden. Klare eksempler innen språkmodeller er GPT, Llama, Mistral og DeepSeek.

Disse modellene kan finjusteres : i stedet for å trene dem fra bunnen av, starter de med de allerede lærte parameterne og spesialiserer dem ved hjelp av et spesifikt datasett (for eksempel juridiske tekster, intern bedriftsdokumentasjon eller kundesupportchatter). Det er som å ta en allmennlege og lære dem opp som spesialist: grunnlaget er allerede der; du trenger bare å finjustere på ett område.

Avhengig av tilgang til disse parameterne skiller vi mellom åpne modeller og lukkede modeller :

• Åpen kildekode-modellDet gjør koden, og ofte de trente vektene, tilgjengelig for fellesskapet. Hvem som helst kan revidere, modifisere, tilpasse eller distribuere modellen på sine egne systemer, underlagt lisensen.
• Lukket modellDen beholder koden og vektene som privat eiendom. Tilgang skjer via et API eller en onlinetjeneste. Brukeren kan ikke se modellens interne virkemåte eller endre dens basisparametere.

Denne forskjellen har tekniske, juridiske og etiske implikasjoner. Åpne modeller fremmer åpenhet, revisjon og tilpasning , mens lukkede modeller vanligvis tilbyr større kommersiell støtte og noen ganger bedre ytelse takket være svært optimaliserte infrastrukturer og ikke-offentlige treningsdata.

Parametere, tokens og ledetekster: hvordan vi «snakker» med AI

Når vi samhandler med en språkmodell, gjør vi det gjennom en ledetekst, som ganske enkelt er inndatateksten (spørsmålet, instruksjonen eller konteksten vi oppgir). Modellen omdanner denne teksten til tokens , små enheter (ord, deler av ord eller symboler) som er byggesteinene den bruker til å konstruere sin interne forståelse.

Hvert token konverteres til en numerisk vektor og beveger seg gjennom dusinvis av lag med nevroner, og multipliseres med modellens parametere i hvert trinn. Til slutt beregner nettverket sannsynligheten for hvert mulig token som det neste ordet og velger ett. Ved å gjenta denne prosessen token for token genererer det komplette svar.

Prompt engineering er kunsten å formulere prompter på den beste måten for å veilede modellen mot ønsket resultat. Det endrer ikke de interne parameterne, men snarere hvordan de brukes, siden det samme nettverket kan aktivere forskjellige "stier" avhengig av den gitte konteksten.

I praksis kan små endringer i ledeteksten gjøre at AI-en bedre utnytter det den allerede kan , forbedrer tonen, reduserer feil eller tilpasser seg stilen vi trenger (mer konsis, mer didaktisk, mer formell osv.).

Hallusinasjoner: når parametere utgjør ting

En av bivirkningene av disse modellene er hallusinasjoner : AI-en genererer svar som høres plausible ut, men som ikke samsvarer med virkeligheten. Dette skjer fordi modellen forutsier det neste tokenet som statistisk sett passer best til konteksten, ikke fordi den konsulterer en verifisert database.

Hvis du under opplæringen har lagt merke til uklare mønstre, motstridende data eller utilstrekkelig informasjon om et emne, kan parameterne dine føre til at du kreativt «fyller inn hullene ». Noen ganger har du rett, noen ganger tar du feil, men tonen er vanligvis like selvsikker, noe som kan føre til at feilinformasjon presenteres med stor overbevisning.

Derfor er det i sensitive applikasjoner (helse, finans, juridiske avgjørelser…) avgjørende å kombinere AI med menneskelig verifisering, verifiserte kilder eller ytterligere kontrollsystemer som begrenser konsekvensene av disse hallusinasjonene.

Viktige funksjoner ved dagens kunstig intelligens

Utover de matematiske detaljene i parameterne, deler moderne AI-er en rekke egenskaper som forklarer hvorfor de er så nyttige i virkelige miljøer som bedrifter eller digital markedsføring.

For det første skiller kontinuerlig maskinlæring seg ut . Mange systemer er i stand til å innlemme nye data for å forbedre modellene sine (enten ved å trene på nytt med jevne mellomrom eller gjennom nettbaserte læringsteknikker), slik at de kan tilpasse seg endringer i markedet, brukeratferd eller trender.

Naturlig språkbehandling (NLP) er også grunnleggende . Takket være den kan AI tolke og generere sammenhengende tekst, forstå nyanser, analysere sentimenter på sosiale medier og opprettholde stadig mer flytende samtaler, både i chatboter og stemmeassistenter.

En annen viktig funksjon er mønstergjenkjenning i stor skala . Der en person ville gått seg vill i millioner av rader med data, oppdager en godt trent modell subtile korrelasjoner, nye trender eller avvik som kan indikere svindel, risiko eller rett og slett nye forretningsmuligheter.

I tillegg til alt dette kommer muligheten til å ta beslutninger autonomt : anbefale produkter, justere annonsebud, godkjenne eller ikke godkjenne en transaksjon, eller velge det beste innholdet som skal vises til hver bruker i sanntid, alltid basert på tilgjengelige data og lærte parametere.

Typer kunstig intelligens i henhold til deres evner

For å bedre forstå denne situasjonen skilles det vanligvis mellom ulike typer AI etter kraft og omfang . Ikke alle AI-er er like, og de forfølger heller ikke alle det samme målet.

På den ene siden finnes det reaktive AI-er , som kun reagerer basert på den nåværende situasjonen, uten minne eller akkumulert kontekst. Dette er systemer som fokuserer på en veldig spesifikk oppgave, som visse klassiske sjakkprogrammer som analyserer brettet i det øyeblikket, men ikke husker tidligere spill.

Vi tar det et skritt videre og har AI-er med begrenset minne , som er i stand til å bruke nylig informasjon til å forbedre fremtidige beslutninger. Det er her mange moderne applikasjoner passer inn: selvkjørende biler som husker hva de nettopp har sett, virtuelle assistenter som tar hensyn til den umiddelbare samtalehistorikken og anbefalingssystemer som tar hensyn til dine nylige interaksjoner.

I teorien snakkes det også om generell kunstig intelligens (AI) (AGI) , et system med kognitive evner som kan sammenlignes med et menneskes, i stand til å lære enhver intellektuell oppgave og tilpasse seg en rekke kontekster. Den dag i dag er det fortsatt et ideal, uten en fullt implementert virkelighet.

Til slutt har vi konseptet kunstig superintelligens , som ville overgå menneskelige evner på så å si alle områder. Denne ideen åpner for dyptgående etiske og filosofiske debatter: kontroll, samsvar med menneskelige verdier, sosial innvirkning og potensielle risikoer.

Veiledet og uveiledet læring

Når vi kommer til den praktiske siden av maskinlæring, snakker vi vanligvis om to hovedtilnærminger: veiledet læring og uveiledet læring , som bestemmer hvordan AI trenes og hva den gjør med dataene.

I veiledet læring kommer hvert eksempel i treningssettet med en etikett eller et riktig svar. Modellen lærer å knytte input til output: bilder til kategorier, tekst til sentiment, kunder til kjøpssannsynlighet. Den brukes til churn-prediksjon, e-postklassifisering, poengsystemer og dynamiske prismodeller.

I uovervåket læring er dataene umerket. Målet er å oppdage skjulte strukturer eller naturlige grupperinger : kundesegmenteringer basert på atferd, avviksdeteksjon, gruppering av produkter som kjøpes sammen, osv. Her fungerer AI mer som en utforsker enn et orakel.

Andre tilnærminger finnes, som for eksempel forsterkningslæring , der en agent tester handlinger i et miljø og mottar belønninger eller straff, og lærer gjennom prøving og feiling. Det er mye brukt i robotikk, spill og komplekse optimaliseringsproblemer.

Praktiske anvendelser av AI i markedsføring og næringsliv

Den virkelige effekten av alle disse konseptene blir tydelig når godt trente parametere omsettes til konkrete løsninger som forbedrer resultatene. Innen digital markedsføring fortsetter listen over bruksområder å vokse.

En av de mest synlige er avansert publikumssegmentering . AI analyserer enorme mengder data i sanntid (nettatferd, kjøpshistorikk, interaksjon på sosiale medier, demografi osv.) for å lage mye mer presise segmenter enn de typiske basisgruppene basert på alder eller sted.

Et annet nøkkelområde er personalisering av innhold og anbefalinger . Anbefalingssystemer bruker parameterne sine til å forutse hvilke produkter, artikler eller videoer som mest sannsynlig vil interessere hver bruker i øyeblikket, noe som forbedrer engasjement og konverteringer.

Innen digital annonsering lar AI-drevet programmatisk annonsering deg bestemme på millisekunder hvor, når og til hvem en annonse skal vises, og justerer automatisk bud og reklamer i henhold til ytelse – noe som er umulig å administrere manuelt i stor skala.

Videre har chatboter og virtuelle assistenter drevet av naturlige språkmodeller blitt den første linjen i kundeservice i mange bedrifter. De er i stand til å løse vanlige spørsmål, veilede kjøpsprosesser eller bare eskalere til en menneskelig agent når det er nødvendig, noe som reduserer responstider og kostnader.

Spesifikke funksjoner i de viktigste AI-chattene

For å illustrere disse ideene ytterligere, er det nyttig å se hvordan ulike AI-tjenester anvender disse konseptene i praksis . Selv om de alle bruker nevrale nettverk og massive parametere, prioriterer hver av dem ulike funksjoner.

ChatGPT tilbyr internettsøk, resonneringsevner, analyse av vedlagte filer (dokumenter, regneark, kode), matematiske operasjoner og programmering. Gratisversjonen tillater stemmeinteraksjon og begrenset bildeoppretting, noe som er utvidet i betalte versjoner, som også inkluderer videogenerering og mer avanserte modeller.

Gemini kombinerer også nettsøk og resonnering, med sterk integrering i Googles økosystem (Drive, Gmail, Dokumenter, osv.). Den godtar filer og bilder, genererer bilder og kjører kode, og fungerer som en assistent tett knyttet til selskapets tjenester, med ytterligere forbedringer i de betalte versjonene.

Copilot , Microsofts assistent, er integrert i Windows og Microsoft 365, og tilbyr en av de kraftigste bildegeneratorene i gratisversjonen , sammen med tilgang til avanserte språkmodeller, nettsøk, dokumentanalyse og stemmestøtte. Den er spesielt nyttig i kontormiljøer.

DeepSeek skiller seg ut med sin åpne tilnærming og muligheten til å laste ned modellen for lokal bruk , en svært attraktiv funksjon for de som prioriterer personvern. Den tillater nettsurfing, dyp resonnering, filanalyse, programmering og matematikk, selv om den ikke genererer bilder.

Grok , integrert i X (tidligere Twitter), kombinerer generelt søk med privilegert tilgang til innhold publisert på selve nettverket . Det tilbyr en dyp søkemodus og bildegenerering med færre restriksjoner, noe som samtidig åpner for kreative og kontroversielle muligheter.

Le Chat , drevet av Mistral, fokuserer på hastighet, personvern og robuste tekstanalysefunksjoner, og inkluderer en samarbeidende Canvas-modus for dokumenter, presentasjoner eller kodeskisser . Den støtter også konfigurerbare agenter og bildegenerering, selv om de grafiske resultatene kan forbedres.

Claude fokuserer på skrivekvalitet, resonnement og sikkerhet, med flere konfigurerbare svarstiler og en sterk evne til å håndtere store dokumenter. Den har ikke tilgang til internett eller genererer bilder, men den tilbyr svært polert og nøye analyse av tekst og data.

Styrker og svakheter ved disse AI-ene

Alle disse tjenestene deler samme fundament: enorme mengder parametere trent på massive datasett . Imidlertid varierer deres praktiske oppførsel betydelig, og det er verdt å forstå fordeler og ulemper.

Når det gjelder ChatGPT , ligger styrkene i flyten, naturen og allsidigheten i svarene , samt et bredt økosystem av brukere og funksjoner (tilpassede GPT-er, integrasjon med tjenester osv.). Svakhetene inkluderer begrenset bildegenerering i gratisversjonen og det faktum at noen mer avanserte modeller bare er tilgjengelige med et abonnement.

Gemini utmerker seg med integrasjonen med Google og sin multimodale natur (tekst, bilde, lyd), men noen ganger kan svarene være kortere eller mindre dyptgående enn andre alternativer, avhengig av scenarioet.

Copilot skiller seg ut for sin kraftige bildegenerering og gode integrasjon med Windows- og Office-økosystemet . Imidlertid er håndteringen av naturlig språk ikke alltid like klar eller strukturert som andre modeller, og den kan komme til kort i lange forklaringer.

DeepSeek har fått et rykte for å tilby mye i gratisversjonen og for å tillate lokal utførelse, med svært solid resonnement og velorganiserte svar. Svakhetene er mangelen på bildegenerering og bekymringer rundt personvern og innholdsbegrensninger, gitt at det er en kinesisk utvikling som er underlagt spesifikke forskrifter.

Grok posisjonerer seg som en AI med en munter tone, tilgang til X og generering av usensurerte bilder, noe noen brukere anser som en kreativ fordel. Den har imidlertid en tendens til å være mindre streng og mer kontroversiell , med svar av varierende kvalitet og en brukskontekst knyttet til selve X-plattformen.

Le Chat tilbyr hastighet, god funksjonell allsidighet og en europeisk tilnærming til personvern, med svar basert på nøye utvalgte kilder. For øyeblikket er det fortsatt i beta, og noen aspekter ved mobilgrensesnittet og bildesystemet trenger fortsatt forbedring.

Til slutt skiller Claude seg ut med sin polerte stil, konfigurerbare designalternativer og en bemerkelsesverdig balanse mellom klarhet, konsisthet og dybde , med færre problemer enn andre modeller på visse områder. Den største ulempen er manglende evne til å navigere eller generere bilder, noe som setter den noe bak i scenarier der konstante oppdateringer er kritiske.

Hvordan svarer disse AI-ene på ulike typer spørsmål?

Når disse modellene sammenlignes med de samme spørsmålene, blir det tydelig hvordan parameterne og designet deres påvirker svartypen . Når man står overfor enkle informasjonsspørsmål (for eksempel hva et spesifikt medium er), gir de fleste riktige svar, selv om noen kan inkludere sporadiske hallusinasjoner (slik det har blitt observert i visse tilfeller med DeepSeek).

Hvis du spør om lite kjente personer , dukker det opp slående forskjeller: noen modeller, som visse versjoner av ChatGPT, har en tendens til å gi mange detaljer basert på nettgjennomsøk, mens andre velger å fokusere på den profesjonelle profilen og begrense personlig informasjon.

I sammenligninger av komplekse produkter (som to nyere mobiltelefonmodeller) utmerker noen tjenester seg med spesifikasjonstabeller og strukturert analyse , mens andre tilbyr mer generiske sammendrag eller til og med støter på tekniske problemer når de prøver å finne oppdaterte data.

Når utfordringen er å løse logiske problemer som det klassiske Monty Hall-puslespillet , lykkes modeller med aktiverte resonneringsmoduser vanligvis, selv om stilen endres: fra svært utviklede forklaringer (som Grok eller Copilot) til mer skjematiske og korte versjoner (som visse ChatGPT-svar).

I spørsmål med høy politisk eller ideologisk ladning er vekten av intern politikk og treningsdata svært tydelig: noen modeller går mer i detalj og siterer kontroversielle fakta, mens andre foretrekker nøytrale, aseptiske eller svært oppsummerte svar, selv om alle støttes av de samme prediksjonsprinsippene basert på parametere.

Avanserte AI-funksjoner: tilpasningsevne, kreativitet og samarbeid

Utover sine brukerrettede funksjoner har moderne AI-er interne egenskaper som gjør dem spesielt kraftige . En av de mest relevante er tilpasningsevne : evnen til å tilpasse seg skiftende kontekster, lære nye ferdigheter og forbedre sin atferd med nyere data eller tilbakemeldinger fra brukere.

Vi kan også snakke om en viss type algoritmisk kreativitet . Selv om det ikke er menneskelig kreativitet, kombinerer generative modeller eksisterende mønstre for å produsere originale tekster, bilder, musikk eller design, noe som hjelper med innholdsideer, rask prototyping eller etablering av nyere markedsføringskampanjer.

I den tekniske kjernen finner vi dyp læring , som bruker flerlags nevrale nettverk for å simulere den menneskelige hjernens virkemåte på en svært abstrakt måte, og forbedre evnen til å gjenkjenne komplekse mønstre i bilder, lyd eller lange tekstsekvenser.

En annen fremgang er emosjonsgjenkjenning og toneanalyse , som lar visse systemer tolke, i det minste delvis, den emosjonelle nyansen i en melding, og tilpasse responsen sin for å være mer empatisk eller passende i sammenhenger med kundeservice eller lett psykologisk støtte.

Til slutt favoriserer moderne arkitekturer samarbeid mellom maskiner : forskjellige modeller eller spesialiserte agenter kan samarbeide, dele informasjon og dele oppgaver (én analyserer data, en annen skriver rapporten, en annen genererer grafene), noe som øker systemets totale effektivitet.

Hvorfor målinger er viktige for bedrifter og markedsføring

Til syvende og sist avhenger alt som er nevnt ovenfor av det samme prinsippet: godt trente parametere i stor skala . Jo flere parametere og jo bedre trente de er, desto større er modellens evne til å forstå nyanser og gi nyttige svar ... men det krever også flere ressurser, og utrullingen blir mer kompleks.

For et selskap betyr dette at man må ta avgjørelser om hvilken type modell man skal bruke : en gigantisk modell som ligger i skyen, med variabel kostnad, men spektakulære muligheter; en mellomstor modell som spesialiserer seg på spesifikke oppgaver; eller flere små, mer effektive modeller, finjustert til svært spesifikke prosesser (for eksempel ERP-systemer og lagerstyring , klassifisering av supportforespørsler eller forutsigelse av kundefrafall).

Det har også innvirkning på aspekter som databeskyttelse : å kjøre en modell med mange parametere lokalt (slik noen åpne modeller tillater) kan være nøkkelen i regulerte sektorer, mens det å stole på lukkede tjenester krever vurdering av databehandleravtaler, jurisdiksjoner og samsvar med regelverk.

Innen markedsføring hjelper det å forstå at «flere parametere» ikke alltid betyr «bedre for alt» når man skal velge riktig verktøy for hver jobb : en stor språkmodell for idémyldring av kampanjer eller tekstskriving, en mindre og raskere modell for klassifisering av potensielle kunder, og kanskje en visjonær modell for å analysere produktbilder eller reklamer.

Med dette kartet i tankene – hva AI er, hvordan parameterne fungerer, hvilke typer modeller som finnes, og hva de viktigste tjenestene tilbyr – blir det mye enklere å dra nytte av teknologien, be den om realistiske ting og oppdage dens begrensninger, ved å bruke kunstig intelligens som en mektig alliert i stedet for å behandle den som en uforståelig svart boks.