Sztuczna inteligencja w poszukiwaniu wiedzy

Adam Karolewski

Adam Karolewski Smartstock Sp. z o.o., Grupa AIrrival

Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja, duże modele językowe, sieci neuronowe, uczenie maszynowe

Abstrakt

[Wygenerowany przez ChatGPT 3.5]: Tekst przedstawia rozwój sztucznej inteligencji (SI) i jej wpływ na różne obszary życia, szczególnie skupiając się na obszarze języka. Zaczyna od wczesnych algorytmów analizy danych, przechodzi przez uczenie maszynowe i sieci neuronowe, aż do dużych modeli językowych. Omawia różne etapy uczenia tych modeli, w tym wykorzystanie danych tekstowych i technik generatywnych. Autor analizuje również implikacje rozwoju SI dla przekazywania wiedzy, zarządzania wiedzą naukową oraz możliwe ryzyka i korzyści związane z automatyzacją syntezy tekstu naukowego. Podkreśla także rosnące znaczenie dużych modeli językowych w przetwarzaniu języka naturalnego i wyszukiwaniu informacji. W końcowej części autor wspomina o polskich modelach językowych i potencjalnych korzyściach z ich wykorzystania w zarządzaniu wiedzą naukową.

Bibliografia

HRYNIEWICZ, J. (2007). Stosunki pracy w polskich organizacjach. Warszawa: Wydaw. Nauk. Scholar.

SIMMONS, D. (2015). Upadek Hyperiona. Warszawa: Wydaw. MAG.

SAFJAN, K. (2023). Understanding Retrieval-Augmented Generation (RAG) empowering LLMs. W: Krystian Safjan's Blog [online]. [Dostęp 15.04.2024]. Dostępny w: https://safjan.com/understanding-retrieval-augmented-generation-rag-empowering-llms/.

ZI, W., EL ASRI, L., PRINCE, S. (2023). A High-level Overview of Large Language Models. W: Borealis AI [online]. [Dostęp 15.04.2024]. Dostępny w: https://www.borealisai.com/research-blogs/a-high-level-overview-of-large-language-models/.