Generative AI — yəni generativ süni intellekt — mətn, şəkil, kod, səs, video və digər növ yeni məzmun yarada bilən süni intellekt texnologiyalarının ümumi adıdır. Ənənəvi süni intellekt sistemləri çox vaxt mövcud məlumatı analiz etmək, təsnif etmək və ya müəyyən nəticəni proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Generative AI isə öyrəndiyi məlumatlardakı nümunələr əsasında yeni nəticələr yarada bilir. Məsələn, istifadəçi generativ süni intellekt sisteminə müəyyən mövzuda mətn hazırlamağı, proqramlaşdırma kodu yazmağı, şəkil yaratmağı və ya böyük həcmli sənədi ümumiləşdirməyi tapşıra bilər. Sistem istifadəçinin sorğusunu analiz edir və öyrədildiyi məlumatlar əsasında uyğun cavab formalaşdırır. ChatGPT, Gemini, Claude və müxtəlif şəkil yaratma sistemləri Generative AI texnologiyalarının tanınmış istifadə nümunələridir.

Generative AI necə işləyir?

Generative AI sistemlərinin əsasını çox vaxt böyük həcmdə məlumat üzərində öyrədilmiş Machine Learning və Deep Learning modelləri təşkil edir. Model öyrədilmə zamanı mətnlər, şəkillər, kod nümunələri və digər məlumatlar arasındakı strukturları və əlaqələri öyrənir. Daha sonra istifadəçi sistemə müəyyən sorğu verdikdə model həmin nümunələrdən istifadə edərək uyğun yeni nəticə yaradır. Məsələn, mətn yaradan bir model milyonlarla mətn nümunəsi üzərində öyrədildikdən sonra sözlərin və ifadələrin bir-biri ilə hansı formada əlaqəli olduğunu müəyyən edə bilir. İstifadəçi sual verdikdə model növbəti uyğun söz və ifadələri proqnozlaşdıraraq cavab formalaşdırır. Bu prosesin arxasında neyron şəbəkələr, Deep Learning və Transformer kimi texnologiyalar dayanır.

Generative AI hansı məzmunları yarada bilər?

Generativ süni intellekt yalnız mətn yaratmaqla məhdudlaşmır. Müasir sistemlər müxtəlif məlumat formatları ilə işləyə bilir. Generative AI vasitəsilə məqalə, e-poçt və digər mətnlərin hazırlanması, proqramlaşdırma kodunun yaradılması, şəkillərin generasiyası, səs və musiqinin yaradılması, videoların hazırlanması, sənədlərin ümumiləşdirilməsi və müxtəlif məlumatlar əsasında yeni ideyaların formalaşdırılması mümkündür. Birdən çox məlumat növü ilə işləyə bilən sistemlər multimodal süni intellekt modelləri adlandırılır. Belə modellər eyni anda mətn, şəkil, səs və digər məlumat formatlarını analiz edə və yarada bilər.

Generative AI ilə ənənəvi AI arasında fərq nədir?

Ənənəvi süni intellekt sistemlərinin əsas məqsədi çox vaxt mövcud məlumat əsasında qərar vermək və ya proqnoz hazırlamaqdır. Məsələn, bank sistemi əməliyyatın şübhəli olub-olmadığını müəyyən edə, tövsiyə sistemi istifadəçiyə hansı məhsulun uyğun olduğunu proqnozlaşdıra və ya şəkil tanıma sistemi fotoda hansı obyektin olduğunu müəyyən edə bilər. Generative AI isə bununla yanaşı yeni məzmun yaradır. Məsələn, istifadəçinin verdiyi mövzu əsasında yeni mətn hazırlamaq, təsvir əsasında şəkil yaratmaq və ya proqramçının verdiyi tapşırığa uyğun kod yazmaq generativ süni intellektin imkanlarına daxildir.

LLM nədir və Generative AI ilə hansı əlaqəsi var?

LLM — Large Language Model, yəni böyük dil modeli — böyük həcmdə mətn məlumatı üzərində öyrədilmiş süni intellekt modelidir. Böyük dil modelləri mətnləri analiz etmək, suallara cavab vermək, mətn yaratmaq, tərcümə etmək, məlumatı ümumiləşdirmək və proqramlaşdırma kodu ilə işləmək kimi tapşırıqları həyata keçirə bilir. LLM Generative AI anlayışının bir hissəsidir. Generative AI daha geniş anlayışdır və yalnız mətn deyil, şəkil, səs, video və digər məzmun növlərini yaradan modelləri də əhatə edir.

Prompt nədir?

Prompt istifadəçinin süni intellekt modelinə verdiyi sorğu və ya göstərişdir. Məsələn, “Python ilə sadə kalkulyator proqramı yaz” və ya “Süni intellekt haqqında qısa məqalə hazırla” kimi göstərişlər prompt hesab olunur. Prompt nə qədər aydın və konkret olarsa, modelin istifadəçinin məqsədinə uyğun nəticə yaratmaq ehtimalı da bir o qədər artır. Süni intellekt sistemləri üçün effektiv göstərişlərin hazırlanması ilə bağlı sahə Prompt Engineering adlanır.

Generative AI harada istifadə olunur?

Generativ süni intellekt artıq müxtəlif sahələrdə istifadə edilir. Proqramlaşdırmada kod yaratmaq və mövcud kodu izah etmək, marketinqdə mətn və ideyalar hazırlamaq, dizaynda vizual konseptlər yaratmaq, təhsildə mövzuları izah etmək və fərdiləşdirilmiş material hazırlamaq mümkündür. Biznes sahəsində Generative AI müştəri xidmətlərinin avtomatlaşdırılması, sənədlərin analizi, daxili məlumatların axtarışı və iş proseslərinin sürətləndirilməsi üçün də tətbiq olunur. Proqramçılar generativ süni intellekt modellərini müxtəlif tətbiqlərə API vasitəsilə inteqrasiya edə bilirlər. Beləliklə, veb-sayt və proqramların daxilində mətn yaradan, sənəd analiz edən və ya istifadəçi suallarını cavablandıran AI funksiyaları yaratmaq mümkündür.

RAG nədir?

RAG — Retrieval-Augmented Generation — generativ süni intellekt modelinin xarici məlumat mənbələrindən uyğun məlumat taparaq həmin məlumat əsasında cavab yaratmasına imkan verən yanaşmadır. Məsələn, şirkətin yüzlərlə daxili sənədi varsa, RAG sistemi istifadəçinin sualına uyğun sənədləri tapır və həmin məlumatı böyük dil modelinə təqdim edir. Model isə verilmiş kontekstə əsaslanaraq cavab hazırlayır. Bu yanaşma xüsusilə şirkət daxili çatbotlar, sənəd axtarışı, məlumat bazaları və sual-cavab sistemlərində istifadə olunur.

AI Agent nədir?

AI Agent yalnız istifadəçinin sorğusuna cavab verməklə kifayətlənməyən, müəyyən məqsədə çatmaq üçün bir neçə addımı planlaşdıra və müxtəlif alətlərdən istifadə edə bilən süni intellekt sistemidir. Məsələn, AI Agent verilən tapşırığa əsasən məlumat toplaya, API vasitəsilə başqa sistemlə əlaqə qura, nəticələri analiz edə və növbəti əməliyyatı seçə bilər. Generative AI, LLM və AI Agent texnologiyalarının birlikdə istifadəsi daha mürəkkəb avtomatlaşdırılmış sistemlərin hazırlanmasına imkan verir.

Generative AI-nin üstünlükləri

Generativ süni intellekt bir çox təkrarlanan işi sürətləndirə, böyük həcmdə məlumatın daha tez işlənməsinə kömək edə və yeni ideyaların hazırlanmasını asanlaşdıra bilər. Bununla yanaşı, Generative AI insanın işini tam əvəz edən texnologiya kimi deyil, işi sürətləndirən və müəyyən prosesləri avtomatlaşdıran alət kimi qiymətləndirilməlidir. Yaradılan nəticələrin yoxlanılması və düzgün istifadə edilməsi hələ də vacibdir.

Generative AI-nin məhdudiyyətləri

Generative AI sistemlərinin yaratdığı hər bir cavab doğru olmaya bilər. Model bəzən faktiki olaraq səhv məlumat verə və ya mövcud olmayan məlumatı doğru kimi təqdim edə bilər. Bu hal AI hallucination adlandırılır. Bundan əlavə, məlumat məxfiliyi, müəllif hüquqları, model qərəzi və AI sistemlərinin təhlükəsiz istifadəsi kimi məsələlər də nəzərə alınmalıdır. Bu səbəbdən xüsusilə hüquq, maliyyə, səhiyyə və digər həssas sahələrdə süni intellekt tərəfindən yaradılmış məlumat insanların nəzarəti altında yoxlanılmalıdır.

Generative AI öyrənmək üçün hansı biliklər lazımdır?

Generative AI sistemlərinin necə qurulduğunu texniki səviyyədə öyrənmək istəyənlər üçün Python proqramlaşdırma, riyaziyyat və statistika, Machine Learning, Deep Learning, neyron şəbəkələr və NLP üzrə baza bilikləri faydalıdır. Daha sonra böyük dil modelləri, Transformer arxitekturası, Embedding, RAG, model qiymətləndirilməsi, AI Agents və generativ süni intellekt sistemlərinin real tətbiqlərə inteqrasiyasını öyrənmək mümkündür. Generative AI müasir Süni İntellekt Mühəndisliyinin əsas istiqamətlərindən birinə çevrilib. AI Engineering sahəsində inkişaf etmək istəyənlər üçün bu texnologiyaların yalnız istifadə edilməsini deyil, onların necə işlədiyini və real sistemlərə necə inteqrasiya olunduğunu başa düşmək də vacibdir.

Tez-tez verilən suallar

Generative AI nə deməkdir?

Generative AI yeni mətn, şəkil, kod, səs, video və digər məzmun yarada bilən süni intellekt sistemlərini ifadə edir.

ChatGPT Generative AI-dır?

Bəli. ChatGPT mətn yaratmaq, suallara cavab vermək, məlumatı ümumiləşdirmək və müxtəlif tapşırıqları yerinə yetirmək üçün generativ süni intellekt texnologiyalarından istifadə edən sistemlərdən biridir.

Generative AI ilə Machine Learning eynidirmi?

Xeyr. Machine Learning daha geniş texnologiya sahəsidir. Generative AI isə maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə texnologiyalarından istifadə edərək yeni məzmun yaradan süni intellekt sistemlərini əhatə edir.

Generative AI ilə LLM eynidirmi?

Xeyr. LLM böyük həcmdə mətn üzərində öyrədilmiş dil modelidir. Generative AI isə mətnlə yanaşı şəkil, səs, video və digər məzmun yarada bilən daha geniş texnologiya kateqoriyasıdır.

Generative AI proqramlaşdırmada istifadə olunurmu?

Bəli. Generative AI kod yaratmaq, kodu izah etmək, səhvləri tapmağa kömək etmək və AI funksiyalarını proqramlara əlavə etmək üçün istifadə edilə bilər.

Nəticə

Generative AI mətn, şəkil, kod, səs və digər yeni məzmunlar yarada bilən süni intellekt texnologiyalarının ümumi adıdır. Bu sistemlərin arxasında Machine Learning, Deep Learning, neyron şəbəkələr və böyük dil modelləri kimi texnologiyalar dayanır. Generativ süni intellekt artıq proqramlaşdırmadan marketinqə, təhsildən biznes proseslərinə qədər geniş istifadə olunur. LLM, RAG və AI Agent kimi texnologiyaların inkişafı isə Generative AI sistemlərinin imkanlarını daha da genişləndirir. Süni intellekt sistemlərini yalnız istifadə etmək deyil, onların necə hazırlandığını, modellərin necə işlədiyini və real məhsullara necə inteqrasiya edildiyini öyrənmək istəyənlər üçün Süni İntellekt Mühəndisliyi bu istiqamətdə əsas inkişaf yollarından biridir.

Əgər siz də Generative AI-nin nə olduğunu və digər süni intellekt texnologiyalarını dərindən öyrənmək istəyirsinizsə, Süni İntellekt Mühəndisliyi təlimimizə qoşulun!