Parametrar för artificiell intelligens och hur de formar modeller

Informatec Digital » Resurser » Parametrar för artificiell intelligens och hur de formar modeller

Modern artificiell intelligens bygger på parametrar : osynliga siffror som avgör vad en modell ser, förstår och reagerar på. När man hör talas om "en modell med miljontals eller miljarder parametrar" är det egentligen storleken på den matematiska hjärnan bakom verktyg som ChatGPT, Gemini eller någon annan avancerad AI som diskuteras.

Även om det kan låta tekniskt är det viktigt att förstå vilka parametrar och andra grundläggande AI-koncept är (vikter, neurala nätverk, träning, prompts, öppna eller stängda modeller...) för att veta vad du verkligen kan förvänta dig av dessa tekniker, hur du använder dem i ditt företag och varför vissa lösningar fungerar bättre än andra inom digital marknadsföring , affärsverksamhet eller dataanalys.

Vad exakt är artificiell intelligens?

När vi pratar om AI syftar vi på system som kan utföra uppgifter som vi förknippar med mänsklig intelligens : lära av erfarenhet, upptäcka mönster, fatta beslut, lösa problem och kommunicera på naturligt språk. Vi försöker inte replikera medvetandet, utan snarare bygga verktyg som automatiserar och förbättrar komplexa processer inom områden som industri, medicin, digital marknadsföring och underhållning.

Många tekniker faller under AI: regelbaserade system, maskininlärning, neurala nätverk och grundläggande modeller som stora språkmodeller (LLM) som har drivit den nuvarande revolutionen. De delar alla en viktig idé: att använda data för att möjliggöra maskininlärning istället för att programmera allt manuellt.

Maskininlärning och neurala nätverk: parametrarnas grund

Maskininlärning är den gren av AI som gör det möjligt för maskiner att lära sig från data istället för att följa strikta instruktioner. Istället för att säga till ett program "om A händer, gör B", ger vi det märkta exempel, och algoritmen upptäcker själv sambandet mellan indata och utdata.

Inom maskininlärning är neurala nätverk den familj av modeller som (väldigt löst) efterliknar den mänskliga hjärnan . De består av lager av artificiella neuroner som är kopplade till varandra. Varje koppling har ett tillhörande nummer, en vikt, som indikerar det inflytande en neuron har på nästa.

I ett typiskt neuralt nätverk är neuroner organiserade i lager : ett inmatningslager som tar emot data, flera dolda lager som omvandlar informationen i mellanliggande steg och ett utmatningslager som producerar resultatet (till exempel en bildkategori, en text på ett annat språk eller det uppskattade priset på ett hus).

Under träning utför dessa neuroner linjära kombinationer av indata multiplicerat med vikter, lägger till biaser och tillämpar aktiveringsfunktioner som sigmoid, tanh, ReLU eller softmax. Aktiveringsfunktionen introducerar icke-linjäritet , vilket möjliggör modellering av komplexa mönster och inte bara direkta samband som "om X går upp, går Y upp".

Vilka är parametrar inom artificiell intelligens?

I ett neuralt nätverk är parametrar de numeriska värden som modellen justerar under träning . De inkluderar främst vikterna av kopplingarna mellan neuroner och varje neurons förspänningar . Tillsammans bildar de enorma matriser och vektorer som kodar för vad modellen har lärt sig.

I praktiken avgör vikter hur mycket en neurons utdata påverkar nästa . Om vikten är hög överförs signalen starkt; om den är låg eller nära noll skickas knappt någon information vidare. Biaser lägger till en extra term som ger flexibilitet, vilket gör att en neuron kan utlösa signalen även om den viktade summan av indata inte skulle vara tillräcklig.

Om vi ​​föreställer oss ett nätverk som förutsäger priset på ett hus, lär sig dess parametrar den relativa betydelsen av kvadratmeter, byggår, läge och grannskapets kvalitet . I de inledande lagren kombineras enkla variabler (till exempel yta och antal rum) för att generera mellanliggande begrepp som "boyta". I senare lager kan modellen kombinera läge och skolkvalitet för att approximera något i stil med "önskvärd grannskapskvalitet".

All denna "förståelse" av världen är inget annat än siffror i matriser . Modellen vet egentligen inte vad ett trevligt grannskap är; den upptäcker bara mönster i träningsdata och lär sig korrelationer som den sedan återanvänder för nya förutsägelser.

Hur man tränar parametrarna för en AI

Träning är den process genom vilken det neurala nätverket justerar sina parametrar för att minimera felet mellan dess förutsägelser och de faktiska värdena. Detta görs iterativt: många exempel visas, felet beräknas och vikterna justeras något i rätt riktning med hjälp av optimeringsalgoritmer som gradient descent.

Vid varje steg utför modellen framåtriktad propagering : den tar ingångarna, multiplicerar dem med vikterna, adderar biaser, tillämpar aktiveringsfunktioner och producerar en utdata. Sedan, med hjälp av bakåtriktad propagering , beräknar den hur den ska modifiera varje vikt så att den nästa gång kommer närmare rätt värde.

Resultatet efter många iterationer är en uppsättning vikter och biaser som fångar stabila mönster i data . Ju mer data det finns, desto högre kvalitet och ju bättre arkitektur, desto mer tillförlitliga blir dessa parametrar vid generalisering till nya fall.

I stora generativa modeller producerar denna initiala storskaliga träning så kallade grundläggande modeller : hjärnor som är förtränade med en enorm mängd text, kod, bilder eller ljud, och som kan lösa flera uppgifter med små ytterligare justeringar.

Grundläggande, öppna och slutna modeller

Grundmodeller är gigantiska neurala nätverk som är förtränade på massiva datamängder för att få en allmän förståelse av språk, bilder eller världen. Tydliga exempel inom språkmodeller är GPT, Llama, Mistral och DeepSeek.

Dessa modeller kan finjusteras : istället för att träna dem från grunden börjar de med sina redan inlärda parametrar och specialiserar dem med hjälp av en specifik datauppsättning (till exempel juridiska texter, intern företagsdokumentation eller kundsupportchattar). Det är som att ta en allmänläkare och utbilda hen till specialist: grunden finns redan där; du behöver bara finjustera inom ett område.

Beroende på åtkomst till dessa parametrar skiljer vi mellan öppna modeller och slutna modeller :

• Öppen källkodsmodellDet gör koden, och ofta de tränade vikterna, tillgängliga för communityn. Vem som helst kan granska, modifiera, anpassa eller driftsätta modellen på sina egna system, i enlighet med licensen.
• Stängd modellDen behåller koden och vikterna som privat egendom. Åtkomst sker via ett API eller en onlinetjänst. Användaren kan inte se modellens interna funktioner eller ändra dess basparametrar.

Denna skillnad har tekniska, juridiska och etiska konsekvenser. Öppna modeller främjar transparens, granskning och anpassning , medan slutna modeller vanligtvis erbjuder större kommersiellt stöd och ibland bättre prestanda tack vare mycket optimerade infrastrukturer och icke-offentliga träningsdata.

Parametrar, tokens och prompts: hur vi "pratar" med AI

När vi interagerar med en språkmodell gör vi det genom en prompt, vilket helt enkelt är inmatningstexten (frågan, instruktionen eller kontexten vi tillhandahåller). Modellen omvandlar denna text till tokens , små enheter (ord, orddelar eller symboler) som är byggstenarna med vilka den konstruerar sin interna förståelse.

Varje token omvandlas till en numerisk vektor och färdas genom dussintals lager av neuroner, multiplicerad med modellens parametrar i varje steg. Slutligen beräknar nätverket sannolikheten för varje möjlig token som nästa ord och väljer ett. Genom att upprepa denna process token för token genereras kompletta svar.

Prompt engineering är konsten att formulera prompter på bästa sätt för att vägleda modellen mot önskat resultat. Det ändrar inte de interna parametrarna, utan snarare hur de används, eftersom samma nätverk kan aktivera olika "vägar" beroende på det givna sammanhanget.

I praktiken kan små förändringar i prompten göra att AI:n bättre använder det den redan vet , förbättrar tonen, minskar fel eller anpassar sig till den stil vi behöver (mer koncis, mer didaktisk, mer formell, etc.).

Hallucinationer: när parametrar utgör saker

En av biverkningarna av dessa modeller är hallucinationer : AI:n genererar svar som låter rimliga men inte överensstämmer med verkligheten. Detta händer eftersom modellen förutspår nästa token som statistiskt sett bäst passar sammanhanget, inte för att den konsulterar en verifierad databas.

Om du under utbildningen har lagt märke till oklara mönster, motsägelsefulla data eller otillräcklig information om ett ämne, kan dina parametrar leda till att du kreativt "fyller i luckorna ". Ibland har du rätt, ibland fel, men tonen är oftast lika självsäker, vilket kan resultera i att felinformation presenteras med stor övertygelse.

Därför är det i känsliga tillämpningar (hälsa, ekonomi, juridiska beslut...) avgörande att kombinera AI med mänsklig verifiering, verifierade källor eller ytterligare kontrollsystem som begränsar konsekvenserna av dessa hallucinationer.

Viktiga funktioner hos nuvarande artificiell intelligens

Utöver de matematiska detaljerna kring parametrarna delar moderna AI:er ett antal egenskaper som förklarar varför de är så användbara i verkliga miljöer som företag eller digital marknadsföring.

För det första utmärker sig kontinuerlig maskininlärning . Många system kan införliva ny data för att förfina sina modeller (antingen genom regelbunden omskolning eller genom onlineinlärningstekniker), vilket gör att de kan anpassa sig till förändringar på marknaden, användarbeteende eller trender.

Naturlig språkbehandling (NLP) är också grundläggande . Tack vare den kan AI tolka och generera sammanhängande text, förstå nyanser, analysera känslor på sociala medier och upprätthålla alltmer flytande samtal, både i chatbotar och röstassistenter.

En annan viktig funktion är storskalig mönsterigenkänning . Där en person skulle gå vilse i miljontals datarader, upptäcker en välutbildad modell subtila korrelationer, framväxande trender eller avvikelser som kan tyda på bedrägerier, risker eller helt enkelt nya affärsmöjligheter.

Till allt detta kommer möjligheten att fatta beslut autonomt : rekommendera produkter, justera annonsbud, godkänna eller inte godkänna en transaktion, eller välja det bästa innehållet att visa för varje användare i realtid, alltid baserat på tillgänglig data och inlärda parametrar.

Typer av artificiell intelligens enligt deras förmågor

För att bättre förstå denna situation brukar man skilja mellan olika typer av AI utifrån deras kraft och omfattning . Alla AI:er är inte likadana, och de strävar inte heller alla efter samma mål.

Å ena sidan finns det reaktiva AI:er , som endast reagerar baserat på den aktuella situationen, utan minne eller ackumulerat sammanhang. Dessa är system som fokuserar på en mycket specifik uppgift, som vissa klassiska schackprogram som analyserar brädet i det ögonblicket men inte kommer ihåg tidigare partier.

Vi går ett steg längre och har AI:er med begränsat minne , som kan använda aktuell information för att förbättra framtida beslut. Det är här många moderna applikationer passar in: självkörande bilar som kommer ihåg vad de just sett, virtuella assistenter som tar hänsyn till den omedelbara konversationshistoriken och rekommendationssystem som tar hänsyn till dina senaste interaktioner.

I teorin talas det också om AI generellt (AGI) , ett system med kognitiva förmågor jämförbara med en människas, kapabelt att lära sig vilken intellektuell uppgift som helst och anpassa sig till en mängd olika sammanhang. Än idag är det ett ideal, utan en fullt implementerad verklighet.

Slutligen finns det konceptet artificiell superintelligens , som skulle överträffa mänskliga förmågor inom praktiskt taget alla områden. Denna idé öppnar upp för djupgående etiska och filosofiska debatter: kontroll, anpassning till mänskliga värderingar, social påverkan och potentiella risker.

Övervakad och oövervakad inlärning

När vi går in på den praktiska sidan av maskininlärning brukar vi prata om två huvudsakliga metoder: övervakat lärande och oövervakat lärande , vilka avgör hur AI tränas och vad den gör med data.

I handledd inlärning kommer varje exempel i träningsuppsättningen med en etikett eller ett korrekt svar. Modellen lär sig att mappa indata till utdata: bilder till kategorier, text till sentiment, kunder till köpsannolikhet. Den används för att förutsäga kundbortfall, e-postklassificering, poängsystem och dynamiska prissättningsmodeller.

Vid oövervakad inlärning är data omärkta. Målet är att upptäcka dolda strukturer eller naturliga grupperingar : kundsegmenteringar baserade på beteende, avvikelsedetektering, gruppering av produkter som köps tillsammans, etc. Här fungerar AI mer som en utforskare än ett orakel.

Andra metoder finns, såsom förstärkningsinlärning , där en agent testar handlingar i en miljö och får belöningar eller straff, genom att lära sig genom trial and error. Det används ofta inom robotik, spel och komplexa optimeringsproblem.

Praktiska tillämpningar av AI inom marknadsföring och affärsverksamhet

Den verkliga effekten av alla dessa koncept blir uppenbar när välutbildade parametrar omsätts i konkreta lösningar som förbättrar resultaten. Inom digital marknadsföring fortsätter listan över tillämpningar att växa.

En av de mest synliga är avancerad publiksegmentering . AI analyserar enorma mängder data i realtid (webbeteende, köphistorik, interaktion på sociala medier, demografi etc.) för att skapa mycket mer exakta segment än de typiska grundläggande grupperna baserade på ålder eller plats.

Ett annat viktigt område är personalisering av innehåll och rekommendationer . Rekommendationssystem använder sina parametrar för att förutse vilka produkter, artiklar eller videor som mest sannolikt intresserar varje användare just då, vilket förbättrar engagemang och konverteringar.

Inom digital annonsering låter AI-driven programmatisk annonsering dig på millisekunder bestämma var, när och för vem en annons ska visas, och automatiskt justera bud och kreativitet efter prestanda, något som är omöjligt att hantera manuellt i stor skala.

Dessutom har chatbotar och virtuella assistenter som drivs av naturliga språkmodeller blivit den första linjen i kundservicen i många företag. De kan lösa vanliga frågor, vägleda inköpsprocesser eller eskalera till en mänsklig agent endast vid behov, vilket minskar svarstider och kostnader.

Specifika funktioner för de viktigaste AI-chattarna

För att ytterligare illustrera dessa idéer är det bra att se hur olika AI-tjänster tillämpar dessa koncept i grunden . Även om de alla använder neurala nätverk och massiva parametrar, prioriterar var och en olika funktioner.

ChatGPT erbjuder internetsökning, resonemangsförmåga, analys av bifogade filer (dokument, kalkylblad, kod), matematiska operationer och programmering. Gratisversionen tillåter röstinteraktion och begränsad bildskapande, vilket utökas i betalversionerna, som även inkluderar videogenerering och mer avancerade modeller.

Gemini kombinerar även onlinesökning och resonemang, med stark integration i Googles ekosystem (Drive, Gmail, Docs, etc.). Den accepterar filer och foton, genererar bilder och kör kod, och fungerar som en assistent nära knuten till företagets tjänster, med ytterligare förbättringar i betalversionerna.

Copilot , Microsofts assistent, är integrerad i Windows och Microsoft 365 och erbjuder en av de kraftfullaste bildgeneratorerna i sin gratisversion , tillsammans med tillgång till avancerade språkmodeller, webbsökning, dokumentanalys och röststöd. Den är särskilt användbar i kontorsmiljöer.

DeepSeek utmärker sig för sitt öppna tillvägagångssätt och möjligheten att ladda ner modellen för lokal användning , en mycket attraktiv funktion för dem som prioriterar integritet. Den möjliggör webbsurfning, djupresonering, filanalys, programmering och matematik, även om den inte genererar bilder.

Grok , integrerat i X (tidigare Twitter), kombinerar allmän sökning med privilegierad åtkomst till innehåll som publiceras på själva nätverket . Det erbjuder ett djupt sökläge och bildgenerering med färre begränsningar, vilket samtidigt öppnar upp kreativa och kontroversiella möjligheter.

Le Chat , som drivs av Mistral, fokuserar på hastighet, integritet och robusta textanalysfunktioner, och inkluderar ett samarbetsläge i Canvas för dokument, presentationer eller kodskisser . Det stöder också konfigurerbara agenter och bildgenerering, även om de grafiska resultaten skulle kunna förbättras.

Claude fokuserar på skrivkvalitet, resonemang och säkerhet, med flera konfigurerbara svarsstilar och en stark förmåga att hantera stora dokument. Den har inte internetåtkomst eller bilder, men erbjuder noggranna analyser av text och data.

Styrkor och svagheter hos dessa AI:er

Alla dessa tjänster delar samma grund: enorma mängder parametrar som tränas på massiva datamängder . Deras praktiska beteende varierar dock avsevärt, och det är värt att förstå deras för- och nackdelar.

När det gäller ChatGPT ligger dess styrkor i dess smidighet, naturlighet och mångsidighet i svaren , såväl som ett brett ekosystem av användare och funktioner (anpassade GPT:er, integration med tjänster etc.). Dess svagheter inkluderar begränsad bildgenerering i gratisversionen och det faktum att vissa mer avancerade modeller endast är tillgängliga med en prenumeration.

Gemini utmärker sig för sin integration med Google och sin multimodala natur (text, bild, ljud), men ibland kan svaren vara kortare eller mindre djupgående än andra alternativ, beroende på scenariot.

Copilot utmärker sig för sin kraftfulla bildgenerering och goda integration med Windows- och Office-ekosystemet . Dess naturliga språkhantering är dock inte alltid lika tydlig eller strukturerad som hos andra modeller, och den kan misslyckas med långa förklaringar.

DeepSeek har fått ett rykte om sig att erbjuda mycket i sin gratisversion och för att tillåta lokal exekvering, med mycket solida resonemang och välorganiserade svar. Dess svagheter är bristen på bildgenerering och oro kring integritet och innehållsbegränsningar, med tanke på att det är en kinesisk utveckling som omfattas av specifika regler.

Grok positionerar sig som en AI med en lättsam ton, tillgång till X och generering av ocensurerade bilder, vilket vissa användare anser vara en kreativ fördel. Den tenderar dock att vara mindre rigorös och mer kontroversiell , med svar av varierande kvalitet och en användningskontext knuten till själva X-plattformen.

Le Chat erbjuder snabbhet, god funktionell mångsidighet och en europeisk syn på integritet, med svar baserade på noggrant utvalda källor. För närvarande är det fortfarande i betafas, och vissa aspekter av dess mobila gränssnitt och bildsystem behöver fortfarande förfinas.

Slutligen utmärker sig Claude för sin polerade stil, konfigurerbara designalternativ och en anmärkningsvärd balans mellan tydlighet, koncishet och djup , med färre problem än andra modeller inom vissa områden. Dess största nackdel är oförmågan att navigera eller generera bilder, vilket släpar efter något i scenarier där ständiga uppdateringar är avgörande.

Hur svarar dessa AI:er på olika typer av frågor?

När dessa modeller jämförs med samma frågor blir det tydligt hur deras parametrar och design påverkar typen av svar . När man ställs inför enkla informationsfrågor (till exempel vad ett specifikt medium är) ger de flesta korrekta svar, även om vissa kan innehålla enstaka hallucinationer (vilket har observerats i vissa fall med DeepSeek).

Om man frågar om mindre kända personer framträder slående skillnader: vissa modeller, som vissa versioner av ChatGPT, tenderar att ge många detaljer baserade på webbcrawlning, medan andra väljer att fokusera på den professionella profilen och begränsa personlig information.

Vid jämförelser av komplexa produkter (som två nya mobiltelefonmodeller) utmärker sig vissa tjänster med specifikationstabeller och strukturerad analys , medan andra erbjuder mer generiska sammanfattningar eller till och med stöter på tekniska problem när de försöker hitta aktuell data.

När utmaningen är att lösa logiska problem som det klassiska Monty Hall-pusslet , lyckas modeller med aktiverade resonemangslägen vanligtvis, även om stilen förändras: från högt utvecklade förklaringar (som Grok eller Copilot) till mer schematiska och kortfattade versioner (som vissa ChatGPT-svar).

I frågor med hög politisk eller ideologisk laddning är vikten av intern politik och utbildningsdata mycket tydlig: vissa modeller går in på mer detaljer och citerar kontroversiella fakta, medan andra föredrar neutrala, aseptiska eller mycket sammanfattande svar, även om alla stöds av samma prediktionsprinciper baserade på parametrar.

Avancerade AI-funktioner: anpassningsförmåga, kreativitet och samarbete

Utöver sina användarvänliga funktioner har moderna AI: er interna egenskaper som gör dem särskilt kraftfulla . En av de mest relevanta är anpassningsförmåga : förmågan att anpassa sig till förändrade sammanhang, lära sig nya färdigheter och förfina sitt beteende med hjälp av aktuell data eller användarfeedback.

Vi kan också prata om en viss typ av algoritmisk kreativitet . Även om det inte är mänsklig kreativitet, kombinerar generativa modeller befintliga mönster för att producera originella texter, bilder, musik eller design, vilket hjälper till med innehållsidéer, snabb prototypframtagning eller skapandet av fräschare marknadsföringskampanjer.

I den tekniska kärnan hittar vi djupinlärning , som använder flerskiktade neurala nätverk för att på ett mycket abstrakt sätt simulera den mänskliga hjärnans funktionssätt, vilket förbättrar förmågan att känna igen komplexa mönster i bilder, ljud eller långa textsekvenser.

En annan utvecklingslinje är känsloigenkänning och tonanalys , vilket gör det möjligt för vissa system att tolka, åtminstone delvis, den känslomässiga nyansen i ett meddelande och anpassa sitt svar för att vara mer empatiskt eller lämpligt i samband med kundservice eller lätt psykologiskt stöd.

Slutligen gynnar moderna arkitekturer samarbete mellan maskiner : olika modeller eller specialiserade agenter kan arbeta tillsammans, dela information och dela upp uppgifter (en analyserar data, en annan skriver rapporten, en annan genererar graferna), vilket ökar systemets totala effektivitet.

Varför mätvärden är viktiga för företag och marknadsföring

I slutändan hänger allt som nämnts ovan på samma princip: vältränade parametrar i stor skala . Ju fler parametrar det finns, och ju bättre tränade de är, desto större blir modellens förmåga att förstå nyanser och ge användbara svar... men det kräver också mer resurser och dess implementering blir mer komplex.

För ett företag innebär detta beslut om vilken typ av modell som ska användas : en gigantisk modell som finns i molnet, med varierande kostnad men spektakulära funktioner; en medelstor modell specialiserad på specifika uppgifter; eller flera små, mer effektiva modeller, finjusterade för mycket specifika processer (till exempel ERP-system och lagerstyrning , klassificering av supportärenden eller förutsägelse av kundbortfall).

Det påverkar också aspekter som dataskydd : att köra en modell med många parametrar lokalt (vilket vissa öppna modeller tillåter) kan vara avgörande i reglerade sektorer, medan att förlita sig på slutna tjänster kräver bedömning av databehandlingsavtal, jurisdiktioner och regelefterlevnad.

Inom marknadsföring hjälper förståelsen att "fler parametrar" inte alltid betyder "bättre för allt" att välja rätt verktyg för varje jobb : en stor språkmodell för brainstormingkampanjer eller att skriva texter, en mindre och snabbare för att klassificera leads, och kanske en visionär för att analysera produktbilder eller kreativa element.

Med den här kartan i åtanke – vad AI är, hur parametrarna fungerar, vilka typer av modeller det finns och vad de viktigaste tjänsterna erbjuder – blir det mycket enklare att dra nytta av tekniken, be den om realistiska saker och upptäcka dess begränsningar, genom att använda artificiell intelligens som en kraftfull allierad istället för att behandla den som en obegriplig svart låda.