Az elmúlt hetekben sok szó esett a DeepSeek R1-ről, amely elég nagy meglepetéssel szolgált a generatív nyelvi modellek világában. Bár ezek a modellek eddig is számos lehetőséget kínáltak, az új modell kiemelkedik gyorsaságával és költséghatékonyságával. Ráadásul nyílt forráskódú, ami még inkább felkeltette az érdeklődést. A lelkesedés mellett azonban egyre több kritikai észrevétel is megjelent, például a biztonságos használat, az etikai kihívások, valamint az adatok védelme körüli nyitott kérdések kapcsán.

Ahogy a nagy nyelvi modellek (Large Language Models – röviden: LLM-ek) fejlődnek, úgy kulcsfontosságúvá válik, hogy mi, felhasználók is felkészülten és tudatosan használjuk ezeket az eszközöket. Az etikai és biztonsági kérdéseken túl, a hatékony használathoz részben a modellek működését is hasznos megértenünk.

Hogyan kommunikálj hatékonyan egy AI modellel?

Avagy mik a legfontosabb szempontok, hogy jól „szót érts” a mesterséges intelligenciával, és valóban hatékony munkatárssá váljon.

“Do you speak… ?” avagy nyelv választás

Elsőre talán bagatellnek tűnhet, de nem mindegy, milyen nyelven kommunikálsz a modellel. Sok AI-megoldás kiemelkedően teljesít angolul, és egyre több modell igyekszik többnyelvű támogatást nyújtani, de korántsem ugyanolyan szinten. Nem mindegy, hogy a modell csak fordítja a promptokat, vagy a tanuláskor találkozott az adott nyelvvel. A tükörfordításról tudjuk, a Google Translate megjelenése óta, micsoda vicces félreértéseket tud okozni.

A kontextus és a kérdés pontos megfogalmazása

Az LLM-ek nem rendelkeznek “tudással” vagy “személyes tapasztalattal”. Szövegalapú minták és statisztikai valószínűségek alapján generálnak válaszokat. Egy-egy szó vagy mondatformálásbeli apró eltérés jelentősen befolyásolhatja a válaszok pontosságát és relevanciáját. Minél egyértelműbb és pontosabb a kérdés, annál jobb, relevánsabb válasz várható.

Mit javasol Jarvis, a chatGPT 4o?

Válaszok szűrése és ellenőrzése

Az LLM-ek generált válaszaiban előfordulhatnak pontatlanságok, tévedések vagy akár teljes félreértések. Éppen ezért a kapott információkat érdemes kritikusan értékelni és összevetni más forrásokkal, különösen szakmai tartalmak esetén, például orvosi vagy jogi témákban.

Még a profin megfogalmazott prompt-ok mellett is előfordul, hogy a modell hibás vagy teljesen irreleváns választ ad. Ez akkor is megtörténhet, ha egyébként a modell kimagaslóan teljesít. A jó hír, hogy a megbízhatóság növelésére rengeteg kutatás irányul folyamatosan:

Tudományos validálás és hibrid modellek

• Automatikus fact-check: Például az OpenAI és a Google olyan algoritmusokon dolgozik, amelyek automatikusan összehasonlítják a kimenetet hiteles forrásokkal.
• Emberi validálás: Az „AI-assisted review” során a modell és az ember együttműködik, így gyorsabban lehet kiszűrni a tévedéseket, mint ha csak egy szakértő vagy csak egy AI dolgozna a feladaton.

Önkritikus AI és „sample and select” módszer

A DeepMind és az MIT olyan modelleket fejleszt, amelyek képesek az önellenőrzésre. Ez azt jelenti, hogy többféle választ is generálnak egy kérdésre, majd önmaguk értékelik ki, melyik a legjobb – ha pedig bizonytalanok, akár „None of the above” opcióval jelzik a felhasználónak, hogy érdemes újra átgondolni a kérdést.

Ez a folyamat jelentősen csökkentheti a hibák arányát, és megbízhatóbb eszközzé teheti a modelleket a mindennapi használatban.

AI and I

A mesterséges intelligencia ma már nem csak futurisztikus technológiai trend, hanem kézzelfogható, akár üzleti eszköz. Hozzájárulhat a hatékonyság növeléséhez, a költségek csökkentéséhez és a kreatív megoldások gyorsabb megtalálásához. A siker kulcsa a tudatos és felelős alkalmazás.

Az AI a kezedben egy olyan erőforrás lehet, amely nemcsak gyorsabbá és eredményesebbé teszi a mindennapi feladatokat, de segít új ötletekben és perspektívákban is gondolkodni. Ha ügyesen építed be a munkafolyamataidba, hamarosan azt tapasztalod, hogy az AI valóban munkatársként támogatja a projektjeidet – legyen szó pénzügyi elemzésekről, kreatív kampányokról vagy éppen ügyfélszolgálati folyamatokról.

Csak idő kérdése és a nyelvi modellek egyre inkább magukra hagyhatóak lesznek, egyre kevesebb szakértelem kell majd az alkalmazásukhoz. De addig is, a kritikus gondolkodás marad az egyik legértékesebb eszközünk.