Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

 

Access

Alternativna učenja

Analiza podataka

Android

Animacija

Antropologija

Apple - MAC OS X

Arheologija

Arhitektura

Astrologija

Astronomija

Audio kursevi + knjige

Audio, Multimedia, Video

Autobiografija

AutoCad, ArchiCAD, SolidWorks, Catia, Pro/Engineer

Automobili

Bajke

Baze podataka

Biografija

Biološke nauke

Blockchain

Botanika

C++ Visual C++ C#

ChatGPT

CSS

Dečije knjige

Delphi

Digitalna fotografija

Dizajn

Django

Domaće pripovetke

Domaći roman

Drama

E-knjiga

E-komerc

ECDL

Ekologija

Ekonomija

Elektrotehnika

Enciklopedija

Esejistika

Etika

Fantastika

Film

Filologija

Filozofija

Fizika

Fotografija

FULL STACK DEVELOPMENT

Funkcionalno programiranje

Generativna veštačka inteligencija

Geografija

Geologija

Git i GitHub

GOOGLE

GPT

Grafika, Dizajn, Štampa

Građevinarstvo

Hardver

Hemija

Hidrotehnika

Hobi

Horor

Humor

Internet

Intervju

Istorija

Istorija i teorija književnosti

Istorija umetnosti

Istorijski roman

Java

JavaScript

Joomla

jQuery

Knjiga posle posla - Beletristika i ostala izdanja

Knjižare i naše knjige

Književna kritika

Kuvari, hrana i piće

Leksikografija

Lingvistika

Ljubavni roman

logo

Magija

Marketing

Mašinsko učenje

Mašinstvo

Matematika

Medicina

Memoari

Menadžment

Modeliranje podataka

Monografija

Mreže

MS Office

Muzika

Nagrađivanje knjige

Naučna fantastika

Obrada teksta

OFFICE 2013

OpenOffice.org

Operativni sistemi

Oracle

Organizacione nauke

Pedagogija

PHP I MYSQL

Pisci u medijima

Ples

Poezija

Politika

Poljoprivreda

Popularna medicina

Popularna nauka

Popularna psihologija

Posao

Poslovanje

Pozorište

Pravo

Pravoslavlje

Primenjene nauke

Pripovetke

Prirodne nauke

Priručnik

Programiranje

Projektovanje softvera

Psihologija

Publicistika

Putopis

Python programiranje

Računarstvo u oblaku

Raspberry PI

Razvoj

Rečnici

Religija

Robotika

Roman

Ruby i Ruby on Rails

Satira

Saveti

Serija Roberta C. Martina

Sertifikati

Slikarstvo

Socijalna mreža - Facebook

Sociologija

Sport

Sport i hobi

SQL

Statistika

Strip

Tabele

Tableti

Tehnologija

Telekomunikacije

Triler

Turizam

Twitter

Udžbenici

Umetnost

Unix, Linux

Urbanizam

UX DIZAJN

Veštačka inteligencija

Visual Basic .NET, VBA, V. Studio

Web design

Windows

Windows 7

Windows 8

WordPress

Zaštita i sigurnost

Zoologija

 

Saveti – GPT

Ukupno: 8, strana 1 od 1

10 prednosti i 10 ograničenja veštačke inteligencije

 

 

 

Odgovor na pitanje da li prednosti veštačke inteligencije (AI) prevazilaze njena ograničenja može zavisiti od specifičnog konteksta, ciljeva i resursa pojedinca ili organizacije koja razmatra ulazak u ovu oblast. Evo nekoliko aspekata koji mogu pomoći u donošenju odluke: 10 prednosti AI: Automatizacija zadataka Opis: AI može automatizovati ponavljajuće i rutinske zadatke, oslobađajući vreme za ljude da se fokusiraju na složenije i kreativnije zadatke. Primer: Automatizovana obrada podataka i korisnički servis putem chatbotova. 2. Povećana efikasnost Opis: AI sistemi mogu obraditi velike količine podataka brže i tačnije od ljudi. Primer: Analiza finansijskih podataka za otkrivanje prevara. 3. Personalizacija korisničkog iskustva Opis: AI može analizirati podatke korisnika i prilagoditi proizvode i usluge prema njihovim preferencijama. Primer: Preporučivači proizvoda na e-commerce platformama. 4. Smanjenje ljudske greške Opis: Automatizovani sistemi smanjuju mogućnost ljudske greške u procesima. Primer: AI u medicinskoj dijagnostici smanjuje greške u analizama. 5. Podrška donošenju odluka Opis: AI može analizirati podatke i pružiti uvid koji pomaže u donošenju boljih odluka. Primer: Analitika podataka u poslovanju za predviđanje tržišnih trendova. 6. Prediktivna analitika Opis: AI može predviđati buduće događaje na osnovu analize postojećih podataka. Primer: Prediktivno održavanje mašina u industriji. 7. Razvoj novih tehnologija i inovacija Opis: AI potiče razvoj novih tehnologija i inovacija u raznim industrijama. Primer: Napredak u robotici i autonomnim vozilima. 8. Unapređenje zdravstvene zaštite Opis: AI može pomoći u dijagnostici, personalizaciji tretmana i istraživanju novih lekova. Primer: Algoritmi za analizu medicinskih slika. 9. Smanjenje troškova Opis: Automatizacija i optimizacija procesa putem AI može smanjiti operativne troškove. Primer: Automatizovane proizvodne linije u fabrikama. 10. Unapređenje bezbednosti Opis: AI može analizirati i prepoznati potencijalne pretnje i poboljšati sigurnosne sisteme. Primer: Sistemi za prepoznavanje lica i analizu video nadzora. 10 ograničenja veštačke inteligencije Veštačka inteligencija (AI) ima značajne prednosti, ali takođe dolazi sa nizom ograničenja koja treba razmotriti. Evo 10 ključnih ograničenja AI: Nedostatak razumevanja i konteksta Opis: AI sistemi često nemaju sposobnost da razumeju kontekst i dublje značenje informacija. Primer: Chatbot može pružiti neprikladan odgovor jer ne razume kontekst razgovora. 2. Pristrasnost podataka Opis: AI modeli mogu naslediti pristrasnosti iz podataka na kojima su obučeni. Primer: AI sistem za zapošljavanje koji favorizuje određene demografske grupe zbog pristrasnih istorijskih podataka. 3. Ograničena kreativnost Opis: AI može generisati nove kombinacije postojećih informacija, ali mu nedostaje prava kreativnost i inovativnost. Primer: Generativni modeli mogu stvoriti umetnička dela, ali nedostaje im dubina i originalnost ljudske kreativnosti. 4. Zavisnost od velikih količina podataka Opis: AI modeli često zahtevaju velike količine podataka za obuku, što može biti ograničavajuće. Primer: Manjak podataka o retkim bolestima može ograničiti razvoj pouzdanih AI sistema u medicini. 5. Troškovi obuke i resursa Opis: Obuka AI modela, posebno dubokih neuronskih mreža, može biti izuzetno skupa i resursno intenzivna. Primer: Troškovi hardvera i vremena potrebnog za obuku modela sa milijardama parametara. 6. Problemi sa objašnjivošću Opis: AI modeli, posebno duboke neuronske mreže, često funkcionišu kao “crne kutije” bez jasnog objašnjenja za svoje odluke. Primer: Teško je objasniti zašto je AI sistem doneo određenu medicinsku dijagnozu. 7. Ograničena sposobnost generalizacije Opis: AI modeli mogu imati poteškoća u generalizaciji izvan podataka na kojima su obučeni. Primer: AI sistem za prepoznavanje slika može imati loše performanse na slikama iz različitih domena ili uslova osvetljenja. 8. Bezbednosni rizici Opis: AI sistemi mogu biti meta napada, kao što su manipulacije ulaznim podacima ili hakovanje modela. Primer: Adversarijalni napadi koji zbunjuju AI modele dodavanjem neprimetnih šumova u slike. 9. Etnički i pravni izazovi Opis: Korišćenje AI može dovesti do etičkih i pravnih problema, kao što su pitanja privatnosti i odgovornosti. Primer: Primena AI u nadzoru može narušiti privatnost pojedinaca i izazvati pravne sporove. 10. Ograničena emocionalna inteligencija Opis: AI nema sposobnost da razume i reaguje na ljudske emocije na način na koji to ljudi mogu. Primer: AI sistem za korisničku podršku može neadekvatno odgovoriti na emocionalno nabijen problem korisnika. Razumevanje ovih ograničenja ključno je za realno sagledavanje mogućnosti i izazova koji dolaze sa primenom veštačke inteligencije. Pristup koji uključuje etičko razmatranje, sigurnost i transparentnost može pomoći u ublažavanju nekih od ovih ograničenja.   Koje prednosti i koje mane iz spiska su po vama ključne? Da li postoje prednosti i mane koje nismo prikazali? Da li, po vama, na odluku da li ulaziti u svet AI, imaju veću vrednost prednosti u odnosu na mane?
 
   

28 primera primene i potencijala LLM-ova u različitim industrijama i domenima

 

 

 

Uvod U eri digitalne transformacije, veštačka inteligencija (AI) igra ključnu ulogu u razvoju različitih industrija. Jedan od najistaknutijih napredaka u ovoj oblasti su veliki jezički modeli (LLM-ovi), koji imaju potencijal da transformišu različite domene svojim sposobnostima obrade i analize podataka. U ovom članku istražujemo 28 primera primene i potencijala LLM-ova u različitim industrijama. Zdravstvo Personalizovana medicina: Korišćenje LLM-ova za analizu genetskih podataka kako bi se kreirale personalizovane terapije za pacijente. Dijagnoza i tretman: Analiza medicinskih slika i podataka radi postavljanja preciznih dijagnoza i preporuka za tretmane. Telemedicina: Poboljšanje interakcije između pacijenata i lekara kroz chat botove i asistente. 2. Pravo Pravna istraživanja: Automatizacija pretraživanja pravnih dokumenata i presedana. Sastavljanje ugovora: Generisanje i provera pravnih dokumenata i ugovora. Predviđanje ishoda slučajeva: Analiza pravnih slučajeva i predikcija ishoda na osnovu prethodnih presuda. 3. Finansije Analiza tržišta: Obrada i analiza velikih količina tržišnih podataka za donošenje investicionih odluka. Upravljanje rizicima: Predikcija finansijskih rizika i preporuke za njihovo upravljanje. Personalizovana finansijska savetovanja: Kreiranje personalizovanih finansijskih planova za klijente. 4. Marketing Analiza tržišta: Praćenje i analiza tržišnih trendova i ponašanja potrošača. Personalizovani marketing: Generisanje personalizovanih marketinških kampanja i sadržaja. Analiza sentimenta: Analiza komentara i recenzija korisnika kako bi se poboljšala marketinška strategija. 5. Obrazovanje Personalizovana nastava: Kreiranje prilagođenih nastavnih planova i materijala za učenike. Automatizovana ocenjivanja: Analiza i ocenjivanje studentskih radova i testova. Virtuelni asistenti: Pružanje pomoći studentima kroz chat botove i virtuelne asistente. 6. E-trgovina Preporučivački sistemi: Predlaganje proizvoda korisnicima na osnovu njihovih preferencija i istorije kupovine. Chat botovi za podršku: Automatizacija korisničke podrške kroz interaktivne botove. Analiza podataka: Praćenje i analiza korisničkog ponašanja radi optimizacije prodaje. 7. Mediji i zabava Generisanje sadržaja: Kreiranje članaka, blogova, scenarija i drugih oblika sadržaja. Analiza trendova: Praćenje popularnih tema i trendova kako bi se kreirao relevantan sadržaj. Preporuke: Predlaganje filmova, serija, knjiga i muzike korisnicima na osnovu njihovih preferencija. 8. Transport Optimizacija ruta: Analiza podataka o saobraćaju radi optimizacije ruta i smanjenja vremena putovanja. Prediktivno održavanje: Predviđanje kvarova na vozilima i preporuka za održavanje. Autonomna vozila: Poboljšanje sistema za autonomna vozila kroz naprednu analizu podataka. 9. Nekretnine Procena vrednosti nekretnina: Analiza tržišnih podataka radi precizne procene vrednosti nekretnina. Personalizovana pretraga: Kreiranje prilagođenih pretraga za kupce na osnovu njihovih preferencija. Predikcija tržišnih trendova: Analiza i predikcija budućih trendova na tržištu nekretnina. 10. Proizvodnja Optimizacija proizvodnje: Analiza proizvodnih podataka radi optimizacije procesa i smanjenja troškova. Prediktivno održavanje: Predviđanje kvarova na mašinama i preporuka za održavanje. Automatizacija kontrole kvaliteta: Analiza podataka o kvalitetu proizvoda i preporuke za poboljšanje. 11. Poljoprivreda Precizna poljoprivreda: Analiza podataka o zemljištu i vremenskim uslovima za optimizaciju useva. Predikcija prinosa: Predikcija prinosa useva na osnovu analiza podataka. Automatizovana kontrola štetočina: Analiza podataka o štetočinama i preporuka za njihovo suzbijanje. 12. Energetika Optimizacija potrošnje energije: Analiza podataka o potrošnji energije radi optimizacije i smanjenja troškova. Prediktivno održavanje: Predviđanje kvarova na energetskim postrojenjima i preporuka za održavanje. Analiza tržišta energije: Praćenje i analiza tržišnih trendova u energetskom sektoru. 13. Istraživanje i razvoj Automatizacija istraživanja: Generisanje hipoteza i analiza istraživačkih podataka. Analiza patenata: Pretraga i analiza patenata radi identifikacije inovacija. Predikcija trendova u istraživanju: Predikcija budućih trendova i oblasti istraživanja. 14. Javni sektor Analiza javnih politika: Analiza podataka radi procene efekata javnih politika. Optimizacija usluga: Analiza podataka o korisnicima radi optimizacije javnih usluga. Predikcija demografskih promena: Predikcija budućih demografskih promena na osnovu analize podataka. 15. Maloprodaja Optimizacija zaliha: Analiza podataka o prodaji radi optimizacije zaliha. Preporuke proizvoda: Predlaganje proizvoda kupcima na osnovu njihovih preferencija. Analiza tržišta: Praćenje i analiza tržišnih trendova i ponašanja kupaca. 16. Osiguranje Analiza rizika: Predikcija rizika na osnovu analize podataka o klijentima. Automatizacija obrada šteta: Analiza podataka o štetama i automatizacija procesa obrade. Personalizovana ponuda osiguranja: Kreiranje prilagođenih ponuda osiguranja za klijente. 17. Telekomunikacije Optimizacija mreže: Analiza podataka o mreži radi optimizacije performansi. Analiza korisničkog ponašanja: Praćenje i analiza korisničkog ponašanja radi poboljšanja usluga. Automatizovana podrška: Korišćenje chat botova za pružanje korisničke podrške. 18. Sport Analiza performansi sportista: Praćenje i analiza performansi sportista radi optimizacije treninga. Predikcija ishoda utakmica: Analiza podataka o timovima i igračima radi predikcije ishoda utakmica. Optimizacija strategija: Analiza podataka o utakmicama i kreiranje strategija za poboljšanje performansi tima. 19. Turizam i ugostiteljstvo Personalizovana preporuka destinacija: Predlaganje destinacija i aktivnosti turistima na osnovu njihovih preferencija. Optimizacija cena: Analiza tržišnih podataka radi optimizacije cena usluga. Automatizacija korisničke podrške: Korišćenje chat botova za pružanje informacija i podrške turistima. 20. Mediji i komunikacije Generisanje sadržaja: Kreiranje članaka, blogova, vesti i drugih oblika sadržaja. Analiza sentimenta: Analiza komentara i recenzija korisnika kako bi se poboljšao sadržaj. Personalizovane preporuke: Predlaganje vesti i sadržaja korisnicima na osnovu njihovih interesa. 21. Modna industrija Predikcija trendova: Analiza podataka o modnim trendovima radi predikcije budućih trendova. Personalizovane preporuke: Predlaganje odeće i aksesoara korisnicima na osnovu njihovih preferencija. Optimizacija zaliha: Analiza prodajnih podataka radi optimizacije zaliha i smanjenja viška robe. 22. Humanitarne organizacije Analiza potreba: Analiza podataka o humanitarnim potrebama radi optimizacije pomoći. Predikcija kriza: Predikcija humanitarnih kriza na osnovu analize podataka. Automatizacija prikupljanja sredstava: Kreiranje personalizovanih kampanja za prikupljanje sredstava. 23. Nauka Analiza podataka: Obrada i analiza naučnih podataka radi otkrivanja novih saznanja. Automatizacija istraživanja: Generisanje hipoteza i analiza rezultata istraživanja. Predikcija trendova: Predikcija budućih trendova i otkrića na osnovu analize podataka. 24. Igre na sreću Analiza korisničkog ponašanja: Praćenje i analiza ponašanja igrača radi poboljšanja igara. Predikcija dobitaka: Analiza podataka o igrama radi predikcije potencijalnih dobitaka. Personalizovane igre: Kreiranje igara prilagođenih preferencijama igrača. 25. Logistika Optimizacija ruta: Analiza podataka o saobraćaju i isporuci radi optimizacije ruta. Predikcija potražnje: Predikcija buduće potražnje za proizvodima radi optimizacije zaliha. Automatizacija operacija: Automatizacija procesa skladištenja i isporuke. 26. Muzika Generisanje muzike: Korišćenje LLM-ova za kreiranje novih muzičkih kompozicija. Analiza trendova: Praćenje i analiza muzičkih trendova kako bi se kreirala relevantna muzika. Personalizovane preporuke: Predlaganje pesama i albuma korisnicima na osnovu njihovih preferencija. 27. Biotehnologija Analiza genetskih podataka: Obrada i analiza genetskih informacija radi otkrivanja novih lekova. Predikcija efekata lekova: Predikcija efekata novih lekova na osnovu analize podataka. Automatizacija laboratorijskih procesa: Automatizacija procesa u laboratorijama kako bi se povećala efikasnost. 28. Klimatske promene Predikcija klimatskih promena: Analiza podataka o vremenskim uslovima radi predikcije klimatskih promena. Optimizacija resursa: Analiza podataka radi optimizacije upotrebe resursa i smanjenja uticaja na životnu sredinu. Automatizacija praćenja: Automatizacija procesa praćenja klimatskih promena i uticaja na okolinu. Probajte naš GPT: Text Question Generator    
 
   

AI alati za rad sa upitima

 

 

 

Kategorija "Upiti" u kontekstu AI alatki obuhvata platforme i servise koji korisnicima pružaju predloge, šablone ili inspiraciju za stvaranje sadržaja pomoću AI, naročito u domenima kao što su pisanje, dizajn, i programiranje. Ove alatke mogu biti posebno korisne za generisanje ideja, poboljšanje kreativnosti, i efikasno korišćenje AI modela za tekst, slike, kod i druge forme sadržaja. Evo detaljnog objašnjenja za svaku navedenu alatku:   1. FlowGPT Uvod i sintaksa: FlowGPT je dizajniran da korisnicima omogući lako generisanje i prilagođavanje promptova za AI modele, optimizujući ih za specifične potrebe i kontekste. Kako funkcioniše: Korisnici unose osnovne informacije ili ključne reči, a FlowGPT generiše detaljne i optimizovane promptove koji se mogu direktno koristiti u AI modelima kao što je GPT-3. Primeri upotrebe: Osnovni nivo: Generisanje jednostavnih promptova za blog postove ili emailove. Srednji nivo: Kreiranje kompleksnijih promptova za generisanje tehničkih ili naučnih tekstova. Napredni nivo: Personalizacija promptova za specifične industrije ili niše, uključujući pravne dokumente ili marketinški sadržaj.   2. Alicent AI Uvod i sintaksa: Alicent AI se fokusira na stvaranje intuitivnih i efektivnih promptova koji mogu biti primenjeni u različitim AI aplikacijama, od tekstualne generacije do AI-asistiranog dizajniranja. Kako funkcioniše: Alicent AI koristi napredne tehnike obrade prirodnog jezika da razume potrebe korisnika i generiše promptove koji najbolje odgovaraju tim zahtevima. Primeri upotrebe: Osnovni nivo: Kreiranje promptova za dnevne zadatke i podsetnike. Srednji nivo: Generisanje specijalizovanih promptova za kreiranje sadržaja na društvenim mrežama. Napredni nivo: Razvoj složenih promptova za scenario bazirano modeliranje ili simulacije.   3. PromptBox Uvod i sintaksa: PromptBox nudi biblioteku predefinisanih i prilagodljivih promptova namenjenih za različite AI platforme, omogućavajući korisnicima da brzo pristupe i koriste visokokvalitetne promptove. Kako funkcioniše: Korisnici mogu pretraživati, filtrirati i odabrati promptove iz obimne biblioteke, uz mogućnost prilagođavanja prema sopstvenim potrebama. Primeri upotrebe: Osnovni nivo: Odabir gotovih promptova za kreiranje osnovnog sadržaja. Srednji nivo: Modifikacija i kombinacija promptova za stvaranje specifičnijeg sadržaja. Napredni nivo: Integracija personalizovanih promptova u automatizovane AI sisteme za kontinuiranu generaciju sadržaja.   4. Promptbase Uvod i sintaksa: Promptbase se specijalizuje za tržište promptova, gde korisnici mogu kupovati, prodavati, ili razmenjivati promptove dizajnirane za specifične use-case-ove ili industrije. Kako funkcioniše: Platforma funkcioniše kao marketplace, gde autori promptova mogu postaviti svoje radove, dok korisnici mogu pretraživati i nabavljati promptove koji odgovaraju njihovim specifičnim potrebama. Primeri upotrebe: Osnovni nivo: Nabavka osnovnih promptova za blogovanje ili kreativno pisanje. Srednji nivo: Kupovina specijalizovanih promptova za marketinške kampanje ili brendiranje. Napredni nivo: Razmena i prilagođavanje kompleksnih promptova za akademske istraživačke projekte ili inovativne tehnološke aplikacije.   5. Snack Prompt Uvod i sintaksa: Snack Prompt je dizajniran da pruža brze i efikasne promptove za kratkoročne i specifične zadatke, često u formi "zalogaja" koji su laki za konzumaciju i primenu. Kako funkcioniše: Alatka koristi brze i inteligentne algoritme za generisanje promptova koji se mogu odmah primeniti u različitim AI aplikacijama, od pisanja do vizuelnog dizajna. Primeri upotrebe: Osnovni nivo: Generisanje kratkih i jednostavnih promptova za dnevne zadatake ili brze odgovore. Srednji nivo: Kreiranje specifičnih promptova za kreiranje sadržaja na društvenim mrežama ili email marketing. Napredni nivo: Razvoj dinamičkih i interaktivnih promptova za chatbotove ili virtualne asistente.
 
   

ChatGPT analiza najnovijih i budućih knjiga koje će objaviti strani izdavač

 

 

 

Od izdavača sa kojim imamo dugugodišnju saradnju (O'Reilly) smo dobili najnovije informacije o izašlim knjiga u prethodnom mesecu u obliku tabele. Iskoristili smo ChatGPT Analitičara podataka (Data Analyst) da analizira podatke. Excel datuteku nismo otvarali pre analize. Upit: Prošitaj fajl i reci šta sadrži? Data Analyst:  Tabela u pročitanom fajlu sadrži informacije o knjigama, uključujući datume objavljivanja, izdavače, ISBN brojeve, naslove, autore, broj stranica, cenu u dolarima, status i programsku kategoriju. Evo detaljnog opisa kolona: Pub date: Datum objavljivanja knjige. Publisher: Izdavač knjige, u ovom slučaju "O'Reilly". ISBN13: Međunarodni standardni knjižni broj (ISBN) knjige. Previous Edition: ISBN prethodnog izdanja knjige (ako postoji). Title, Ed: Naslov knjige, uz eventualno izdanje. Author: Ime(i) autora knjige. Pages: Broj stranica knjige. USD: Cena knjige u dolarima. Status: Status knjige (na primer, "In Print"). Annc'd: Datum kada je knjiga najavljena. Program: Program ili kategorija kojoj knjiga pripada (na primer, "Data Engineering", "Cloud Computing"). Upit: Koliko knjiga sa spiska je objavljeno u 2023. a koliko se planira u 2024. ili 2025. godini. Data Analyst:  Na spisku je ukupno 36 knjiga objavljenih u 2023. godini, dok se planira objavljivanje 60 knjiga u 2024. ili 2025. godini.   Upit: Koja knjiga ima najviše a koja najmanje strana. Data Analyst: Knjiga sa najviše stranica je "C# 12 in a Nutshell" sa 1083 stranice, dok knjiga sa najmanje stranica je "Tidy First?" koja ima 122 stranice.   Upit: Koje knjige su imale najveći broj izdanja, prikaži samo one koje su imale više od jednog izdanja? Data Analyst:  Kubernetes Best Practices, 2E Practical Cloud Security, 2E Kubernetes Cookbook, 2E Mastering Bitcoin, 3E Laws of UX, 2E Learning Go, 2E Web Application Security, 2E Web Scraping with Python, 3E NGINX Cookbook, 3E Linux Pocket Guide, 4E Making Embedded Systems, 2E Zero Trust Networks, 2E Defensive Security Handbook, 2E Effective TypeScript, 2E Java Generics and Collections, 2E Programming C# 12. 0 Think Python, 3E Upit: Koje 3 oblasti imaju najviše knjiga na spisku? Data Analyst:  Tri oblasti sa najviše knjiga su: Data Science sa 16 knjiga. Software Development sa 9 knjiga. Cloud Computing sa 8 knjiga. Upit: Prikaži koje knjige pripadaju oblasti: Nauka o podacima? Data Analyst:  Evo liste knjiga koje pripadaju oblasti "Data Science": Fuzzy Data Matching with SQL - Jim Lehmer Learning Snowflake SQL and Scripting - Alan Beaulieu Alteryx Designer: The Definitive Guide - Joshua Burkhow Data Science: The Hard Parts - Daniel Vaughan Mastering Bitcoin, 3E - Andreas M. Antonopoulos, David A. Harding Analytics Engineering with SQL and dbt - Rui Pedro Machado, Helder Russa Deep Learning for Finance - Sofien Kaabar Unifying Business, Data, and Code - Ron Itelman Hands-On Entity Resolution - Michael Shearer Understanding DeFi - Alexandra Damsker Artificial Intelligence with Microsoft Power BI - Jen Stirrup, Thomas J. Weinandy Modern Data Analytics in Excel - George Mount Hands-On Differential Privacy - Ethan Cowan, Mayana Pereira, Michael Shoemate Data Modeling with Microsoft Power BI - Markus Ehrenmueller-Jensen Predictive Analytics for the Modern Enterprise - Nooruddin Abbas Ali Statistical Tableau - Ethan Lang Svaka od ovih knjiga je deo programa "Data Science" i navedeni su njihovi autori i datumi objavljivanja. Upit: Šta možemo da zaključimo na osnovu podataka iz tabele? U kom pravcu bi trebalo da naša izdavačka kuća planira izdavanje knjiga u 2024. godini? Naš plan je 12 novih knjiga? Data Analyst:  Na osnovu podataka iz tabele, možemo izvesti nekoliko zaključaka koji mogu pomoći u planiranju izdavanja knjiga vaše izdavačke kuće u sledećoj godini: Popularne oblasti: Najpopularnije oblasti su "Data Science", "Software Development" i "Cloud Computing". Ovo ukazuje na rastuću potrebu za literaturom u oblastima povezanim sa tehnologijom i analitikom podataka. Trendovi u tehnologiji: Data Science i Cloud Computing su oblasti koje se brzo razvijaju i uvek postoji potreba za literaturom koja pokriva najnovije tehnologije i trendove u ovim oblastima. Ovo se može iskoristiti za planiranje barem 3 knjige koje će pokrivati najnovije tehnologije. Više Izdanja popularnih knjiga: Nekoliko knjiga imalo je više izdanja, što ukazuje na njihovu popularnost i dugovečnost. Razmislite o ažuriranju postojećih popularnih naslova. Raznolikost tema: Pored tehnoloških i naučnih tema, postoji širok spektar drugih oblasti koje bi mogle biti interesantne čitaocima, kao što su produktivnost, sigurnost i razvoj softvera. Na osnovu ovih zaključaka, predlozi za vašu izdavačku kuću za sledeću godinu su: Fokus na tehnologiju i nauku o podacima: Planirajte izdavanje knjiga koje pokrivaju nove i inovativne teme u oblastima Data Science, Cloud Computing, i Software Development. Ovo bi moglo uključivati teme kao što su veštačka inteligencija, mašinsko učenje, big data, serverless arhitektura, i drugo. Ažuriranja popularnih naslova: Razmotrite ažuriranje i ponovno izdavanje popularnih naslova iz vaše prethodne kolekcije, posebno ako su vezani za brzo razvijajuće tehnologije. Diversifikacija portfolija: Uključite nekoliko knjiga izvan tehničkih oblasti, možda fokusiranih na soft skills, trendove u IT industriji, ili upravljanje IT projektima, kako biste privukli širi spektar čitalaca. Praćenje Trendova: Budite u toku sa najnovijim tehnološkim trendovima kako biste osigurali da vaših 3 knjige koje pokrivaju najnovije tehnologije budu relevantne i tražene. Sve ovo će vam pomoći da planirate uspešan izdavački program koji će zadovoljiti potrebe tržišta i pratiti najnovije trendove.        
 
   

ChatGPT i zabavan ugao gledanja na metaprogramiranje

 

 

 

Zamislite ekscentričnog istoričara, sa naočarima debelih okvira i šeširom sa perom, koji sa strašću razglaba o metaprogramiranju kao da prepričava najuzbudljivije događaje iz istorije. "Ah, metaprogramiranje!" počinje on, "to nije nikakva novotarija! To je veština koja se proteže kroz vekove, samo što su je naši preci zvali drugim imenima!"   Definicija metaprogramiranja: Metaprogramiranje je, u najširem smislu, pisanje programa koji pišu ili manipulišu drugim programima, ili sebe, kao deo svog izvršavanja. To je umetnost kojom program dobija svest o sebi i svojoj strukturi.   Istorijski koreni metaprogramiranja: "Zamislite drevne graditelje piramida," nastavlja istoričar, "koji su stvarali alate za izgradnju alata. Nije li to metaprogramiranje u najprimitivnijem obliku?" Ovaj primer ilustruje kako je koncept stvaranja alata koji stvaraju ili modifikuju druge alate duboko ukorenjen u ljudskoj istoriji.   Metaprogramiranje u antičkim civilizacijama: "A šta reći o antičkim matematičarima kao što je Euklid, čije su 'Elementi' postavili temelje za samorefleksivne matematičke teorije? To su bili programi za stvaranje matematičkih dokaza!"   Metaprogramiranje u srednjem veku: U srednjem veku, skriptorijumi su bili mesta gde su monasi prepisivali knjige, uključujući i instrukcije za prepisivanje. "To je bilo metaprogramiranje na pergamentu!" uzvikuje istoričar sa osmehom.   Metaprogramiranje u doba renesanse: U renesansi, kada je izum štampe promenio tok istorije, "nije li Gutembergova štamparija bila vrsta metaprogramiranja? Alat za reprodukciju znanja!"   Metaprogramiranje u industrijskoj revoluciji: S pojavom prvih fabrika i proizvodnih linija, stvoreni su sistemi za stvaranje delova koji se sami montiraju. "To su bili mehanički metaprogrami, koji su proizvodili proizvodne procese!"   Metaprogramiranje u digitalnom dobu: Digitalna era dovela je do eksplozije metaprogramiranja u pravom smislu reči. "Programski jezici koji se koriste za pisanje drugih programskih jezika, refleksivni API-ji, kompajleri koji optimizuju sami sebe. . . Ah, kakva elegancija!"   Poređenje modernog metaprogramiranja sa istorijskim praksama: "Ako uporedimo metaprogramiranje danas sa onim iz prošlosti," kaže istoričar, "vidimo da su suštinski koncepti ostali isti: stvaranje alata koji olakšavaju stvaranje i modifikaciju drugih alata ili procesa. "   Humoristične anegdote i fiktivne priče: "Zamislite vitezove Okruglog stola kako razvijaju 'kod od časti' za metaprogramiranje," šali se istoričar, "ili Leonarda da Vinčija kako crta prve nacrte za 'samokodirajuće' mašine. "   Najbolje prakse i saveti:   Razumite osnove: Kao što su graditelji piramida morali poznavati osnove geometrije, tako i moderni metaprogrameri treba da razumeju osnove programiranja. Razmišljajte modularno: Kao što su srednjovekovni monasi razmišljali o stranicama koje mogu biti ponovo upotrebljene, tako i vi razmišljajte o kodu koji može biti ponovo upotrebljen ili proširen. Budite kreativni: Kao što su renesansni umetnici eksperimentisali sa novim tehnikama, tako i vi eksperimentišite sa metaprogramiranjem da biste otkrili nove mogućnosti. Na kraju, istoričar zaključuje: "Metaprogramiranje je više od pukog pisanja koda; to je umetnost koja se razvijala kroz vekove, odražavajući duh svake ere. A humor? Ah, humor je univerzalni 'kompajler' koji sve to povezuje!" 
 
   

Jasper: Vaš AI kopilot za kreiranje marketinškog sadržaja

 

 

 

U svetu digitalnog marketinga, stvaranje relevantnog i privlačnog sadržaja igra ključnu ulogu u privlačenju ciljne publike i izgradnji prepoznatljivog brenda. Međutim, pisanje kvalitetnih blogova, članaka, SEO optimizovanog teksta ili društvenih medijskih postova može biti izazovno i vremenski zahtevno. Tu dolazi Jasper, AI kopilot koji vam pomaže u kreiranju marketinškog sadržaja sa lakoćom. Uvod u Jasper Jasper je alat koji koristi Natural Language Generation (NLG) tehnologiju kako bi automatski generisao tekstualni sadržaj na osnovu vaših zahteva. Da biste započeli, jednostavno unesite opis vrste sadržaja koji želite da dobijete i ton glasa koji želite da se koristi, a Jasper će obaviti ostatak. Vrste sadržaja koje Jasper može da kreira Jasper je prvenstveno dizajniran za kreiranje različitih vrsta sadržaja uključujući: Blog postove Članke Dugačke tekstove SEO-optimizovan sadržaj Društvene medijske postove Biltena sa slikama ako je potrebno Ovo znači da možete stvoriti raznolik sadržaj koji odgovara vašim marketinškim potrebama, bez potrebe za ručnim pisanjem svakog dela teksta. Ključne funkcije Jaspera 1. Automatsko kreiranje privlačnog sadržaja u tonu vašeg brenda Jedna od ključnih prednosti Jaspera je mogućnost generisanja sadržaja u tonu glasa koji odgovara vašem brendu. Bez obzira da li želite formalan, informativan ili opušten ton, Jasper će se prilagoditi vašim potrebama. 2. Izbor iz preko 50 predložaka za sadržaj Ako vam je potrebna dodatna inspiracija ili želite da brzo stvorite određenu vrstu sadržaja, Jasper nudi preko 50 predložaka koji olakšavaju proces kreiranja. Ovi predlošci obuhvataju različite teme i stilove, pružajući vam širok spektar opcija. 3. Skeniranje i definisanje glasa vašeg brenda Jasper vam omogućava da precizno definišete ton glasa vašeg brenda. Na taj način, možete osigurati doslednost u komunikaciji sa vašom ciljnom publikom. 4. Mogućnost dodavanja brendiranih smernica i stila Ako imate specifične smernice ili stilove koji se moraju poštovati u vašem sadržaju, Jasper vam omogućava da ih učitate i pridržavate se tih smernica pri kreiranju teksta. 5. Kreiranje slika uz unos teksta Jasper nije ograničen samo na tekst. Možete čak i generisati slike sa unetim tekstom kako biste dodatno obogatili svoj marketinški materijal. 6. Modeli ne treniraju na korisničkim podacima Važno je napomenuti da Jasper ne trenira modele na korisničkim podacima, čime se čuva privatnost i sigurnost informacija. U zaključku, Jasper je snažan alat za sve marketinške profesionalce i brendove koji žele da ubrzaju proces kreiranja kvalitetnog sadržaja. Bez obzira da li vam je potreban blog post, članak, SEO optimizovan tekst ili nešto drugo, Jasper vam pomaže da brzo i efikasno stvorite sadržaj koji će privući vašu ciljnu publiku. Uz mogućnost prilagođavanja tonu glasa i bogat izbor predložaka, Jasper čini proces kreiranja marketinškog sadržaja lakšim nego ikad pre.
 
   

Proces učenja velikog jezičkog modela ili LLM-a kao da je đak u školi

 

 

 

Da bismo detaljnije objasnili proces učenja Velikog jezičkog modela (LLM) poput ChatGPT-a, hajde da koristimo analogiju sa školovanjem i uključimo konkretne primere. 1. Upis u školu (Inicijalizacija) Zamislimo da je upis LLM-a u školu sličan prvom danu deteta u predškolskoj ustanovi. Kao što dete već zna neke osnovne reči i kako ih spojiti u jednostavne rečenice zahvaljujući učenju od roditelja i okoline, tako i LLM na početku ima osnovno "znanje" o jeziku koje mu omogućava programeri. Ovo osnovno znanje može uključivati razumevanje pojedinačnih reči i možda neke osnovne gramatičke strukture, ali bez dubljeg razumevanja kako te reči i strukture koristiti za stvaranje smislenog dijaloga ili teksta. Na primer, LLM može "znati" da su "sunce" i "svetlo" reči povezane sa osvetljenjem i danom, ali na početku neće razumeti složenije koncepte poput toga kako "sunce" može biti korišćeno metaforički u izrazima poput "sunce mog života" ili kako se promena tona može koristiti da se prenese sarkazam ili humor. U ovom kontekstu, "upis u školu" za LLM nije bukvalni događaj, već metafora za proces inicijalizacije kada se LLM prvi put "uključi" i počne sa procesom učenja. Osnovno predznanje koje LLM ima može se smatrati "programiranim" znanjem koje mu daje njegova "prva škola" - inženjeri i programeri koji su ga dizajnirali. Oni "hrane" LLM osnovnim gramatičkim pravilima i rečnikom, ali način na koji će LLM kombinovati i koristiti te informacije u budućnosti zavisiće od njegovog daljeg "obrazovanja" - procesa obuke na velikim količinama tekstualnih podataka. 2. Nastavni plan i program (Podaci za obuku) Nastavni plan i program za LLM može se zamisliti kao ogromna biblioteka sa raznovrsnim izvorima znanja. Ova biblioteka sadrži sve, od klasične književnosti do blogova na internetu, naučnih časopisa, uputstava za upotrebu, razgovora na društvenim mrežama, novinskih članaka i mnogo više. Svaki od ovih izvora nudi jedinstven stil, ton i kontekst, pružajući LLM-u sveobuhvatan "kurikulum" za učenje. Primeri: Čitanje romana: Kada LLM "čita" roman poput "Velikog Getsbija" od F. Skota Ficdžeralda, uči o složenim narativnim strukturama, bogatim opisima i emotivnoj dubini likova. Na primer, iz načina na koji Ficdžerald opisuje zabave kod Getsbija, LLM može učiti o opisu atmosfere, karakterizaciji i upotrebi metafora i simbola. Proučavanje naučnih radova: Čitajući radove iz, recimo, "Nature" ili "Science" časopisa, LLM uči kako se formulišu hipoteze, predstavljaju podaci i pišu zaključci. Ovde se uči o preciznosti terminologije i strukturi naučnog argumenta. Na primer, učenjem kako se piše apstrakt, LLM shvata kako sažeti složene koncepte na jasan i sažet način. Analiziranje uputstava za upotrebu: Kroz uputstva za upotrebu, kao što su ona za montažu namještaja iz IKEA-e, LLM uči o direktnosti jezika, koraku po koraku uputstvima i važnosti jasnosti u komunikaciji. Na primer, razumevanje kako se koristi imperativ za davanje instrukcija pomaže LLM-u da kasnije generiše korisne vodiče ili odgovore na specifična pitanja korisnika. Svako dnevne konverzacije na internetu: Čitanjem razgovora na forumima poput Reddita ili komentara na društvenim mrežama, LLM uči o neformalnom jeziku, žargonu, internet memovima i kako se kontekstualno koriste emotikoni. Na primer, iz diskusija o popularnoj kulturi, LLM može učiti o trenutnim trendovima, humoru i načinu na koji ljudi izražavaju saglasnost ili neslaganje u online okruženju. Svaki od ovih primera predstavlja deo "nastavnog plana i programa" kroz koji LLM prolazi tokom svog "školovanja". Raznolikost sadržaja omogućava LLM-u da razvije široku paletu lingvističkih veština i sposobnost da se prilagodi različitim kontekstima i zahtevima korisnika. Kroz ovaj proces, LLM ne samo da uči o jeziku, već i o ljudskoj kulturi, emocijama, argumentaciji i mnogo čemu drugom, što mu omogućava da generiše sve složenije i relevantnije tekstove. 3. Časovi (Proces učenja) Faza "časova" u procesu učenja LLM-a može se uporediti sa vežbanjem i testiranjem učenika na konkretnim primerima i zadacima kako bi se usvojilo gradivo. U slučaju LLM-a, ovo se dešava kroz iterativni proces obuke gde model prima ulazne podatke (pitanja ili tekstove), generiše izlazne podatke (odgovore ili nastavak teksta) i zatim se prilagođava na osnovu povratnih informacija kako bi poboljšao svoje performanse. Primeri: Razumevanje konteksta: Ako LLM-u damo rečenicu "Otišao sam do banke da podignem novac", on mora shvatiti da se "banka" ovde odnosi na finansijsku instituciju. Ukoliko LLM greškom interpretira "banku" kao obalu reke, sistem obuke (kroz mehanizam kao što je obratna propagacija) prilagođava unutrašnje težine LLM-a tako da sledeći put kada naiđe na sličan kontekst, tačnije prepozna značenje reči "banka". Prepoznavanje sentimenta: Dajemo LLM-u rečenicu "Veoma sam srećan zbog novog posla!" i tražimo od njega da identifikuje sentiment. Ako LLM pogrešno odredi da je sentiment negativan, proces obuke će koristiti tu grešku kako bi prilagodio model, pojačavajući unutrašnje veze koje asociraju reči poput "srećan" sa pozitivnim sentimentom. Generisanje odgovora na pitanja: Ako postavimo LLM-u pitanje "Ko je napisao 'Rat i mir'?", očekivani odgovor je "Lav Tolstoj". Ako LLM inicijalno da pogrešan odgovor, proces obuke će kroz niz iteracija prilagoditi njegove unutrašnje parametre kako bi povećao verovatnoću da u budućnosti pravilno poveže "Rat i mir" sa Lavom Tolstojem. Pisanje i stil: Zamolimo LLM da napiše kratku priču u stilu Edgara Alana Poa. Ako prvi pokušaji rezultiraju tekstom koji više podseća na Hemingveja, proces učenja će analizirati karakteristike Poovog stila (kao što su mračne teme, kompleksna rečenica i upotreba simbolizma) i prilagoditi težine kako bi budući tekstovi bili bliži traženom stilu. U svakom od ovih primera, "časovi" su zapravo iteracije u procesu obuke gde LLM dobija priliku da vežba, greši i uči iz tih grešaka. Ovaj proces omogućava LLM-u da postane sve sofisticiraniji u razumevanju i generisanju jezika, poboljšavajući svoju sposobnost da daje tačne, relevantne i kontekstualno prikladne odgovore ili tekstove. 4. Testovi (Evaluacija) Faza testiranja u procesu učenja LLM-a je ključna za evaluaciju njegove sposobnosti da razume jezik i primeni naučeno na nove situacije. Tokom testiranja, LLM se suočava sa različitim zadacima koji simuliraju stvarne primene, omogućavajući ocenjivanje njegove tačnosti, fleksibilnosti i sposobnosti da se prilagodi novim podacima. Primeri zadataka za testiranje: Prepoznavanje sentimenta: Zadatak: Odrediti sentiment rečenice "Volim da šetam po kiši". Očekivani odgovor: Pozitivan. Razjašnjenje: Rečenica izražava uživanje, što je generalno povezano sa pozitivnim sentimentom. Testiranje uključuje različite rečenice sa različitim emocionalnim tonovima da bi se videlo kako LLM prepoznaje i interpretira emocije. Odgovaranje na pitanja: Zadatak: "Ko je napisao 'Hamleta'?" Očekivani odgovor: Vilijam Šekspir. Razjašnjenje: Ovaj zadatak testira LLM-ovu sposobnost da pristupa i koristi svoje znanje o svetskoj književnosti. Daju se razna pitanja iz različitih oblasti znanja kako bi se ocenila širina i preciznost LLM-ove "baze podataka". Prevođenje teksta: Zadatak: Prevedi rečenicu "Hello, how are you?" na francuski. Očekivani odgovor: "Bonjour, comment vas-tu?" Razjašnjenje: Testira se LLM-ova sposobnost da razume značenje u jednom jeziku i tačno ga prenese na drugi jezik, održavajući pritom pravilnu gramatiku i upotrebu jezika. Generisanje kreativnog sadržaja: Zadatak: Napiši kratku priču inspirisanu rečenicom "U mračnoj šumi, daleko od bilo kog sela, živela je čudna stvorenja. " Razjašnjenje: Ovde se testira LLM-ova sposobnost da koristi svoju maštu (u granicama onoga što je "naučio") za stvaranje koherentnog, kreativnog i angažovanog teksta. Očekuje se da LLM razvija priču sa uvodom, zapletom i zaključkom, koristeći inspirativnu rečenicu kao polaznu tačku. U svakom od ovih testova, LLM se suočava sa zadacima koji zahtevaju različite nivoe razumevanja jezika i kreativnosti. Povratne informacije dobijene iz ovih testova pomažu u identifikaciji oblasti u kojima LLM možda još uvek ima nedostataka i potrebu za dodatnom obukom ili prilagođavanjem. Na ovaj način, testiranje je ključni deo ciklusa obuke koji osigurava kontinuirano poboljšanje i adaptaciju LLM-a, omogućavajući mu da postane sve precizniji i efikasniji u razumevanju i generisanju ljudskog jezika. 5. Diplomiranje (Implementacija) Kada Veliki jezički model (LLM) dostigne zadovoljavajući nivo razumevanja jezika i sposobnost primene tog znanja, može se koristiti za širok spektar praktičnih aplikacija. U ovoj fazi, LLM se "diplomira" i postaje koristan alat u mnogim oblastima, od obrazovanja i kreativnog pisanja do tehničke podrške i analize podataka. Primeri primena: Generisanje kreativnog sadržaja: Scenarij: Korisnik traži od LLM-a da napiše kratku priču na temu "Putovanje kroz vreme". Odgovor LLM-a: LLM generiše priču o naučniku koji izumi mašinu za putovanje kroz vreme i odlazi u prošlost kako bi promenio istorijski događaj, ali se suočava sa neočekivanim posledicama svojih dela. Priča istražuje teme odgovornosti, moći i neželjenih efekata tehnološkog napretka. Simulacija razgovora (chatbotovi): Scenarij: Korisnik koristi chatbot pokretan LLM-om za rezervaciju stola u restoranu. Odgovor LLM-a: LLM, funkcionišući kao chatbot, vodi korisnika kroz proces rezervacije, postavlja pitanja o datumu, vremenu, broju gostiju, i preferencijama sedenja, i potvrđuje rezervaciju, pružajući prijatan i efikasan korisnički servis. Sumiranje tekstova: Scenarij: Korisnik traži od LLM-a da sažme ključne tačke dugog članka o klimatskim promenama. Odgovor LLM-a: LLM analizira članak i generiše sažetak koji ističe glavne tačke: uzroke klimatskih promena, trenutne efekte na okolinu i društvo, i predložene mere za ublažavanje posledica. Sažetak pruža jasno i koncizno razumevanje složenog problema. Odgovaranje na informativna pitanja: Scenarij: Korisnik pita "Koje su koristi od vežbanja?" Odgovor LLM-a: LLM generiše odgovor koji obuhvata različite aspekte vežbanja, uključujući poboljšanje fizičkog zdravlja, smanjenje rizika od hroničnih bolesti, poboljšanje mentalnog zdravlja i dobrobiti, kao i socijalne koristi. U svakom od ovih scenarija, LLM koristi svoje duboko razumevanje jezika i ogromno znanje akumulirano tokom procesa obuke da pruži korisne, tačne i prilagođene odgovore ili sadržaj. Ova sposobnost da primeni naučeno na širok spektar stvarnih situacija čini LLM izuzetno vrednim alatom u mnogim industrijama i oblastima, od obrazovanja, preko zabave, do poslovnih i korisničkih servisa. Zaključak  Veliki jezički modeli (LLM) kao što je ChatGPT predstavljaju značajan napredak u polju veštačke inteligencije, pružajući duboko razumevanje i fleksibilnost u korišćenju jezika na načine koji su ranije bili nezamislivi. Proces "školovanja" LLM-a, od inicijalizacije i obuke preko različitih "časova" i "testova", do konačne implementacije u stvarnom svetu, ilustruje kako ovi modeli razvijaju sposobnost da tumače, generišu i interaguju sa jezikom na složene i korisne načine. Kroz obuku na ogromnim količinama teksta, LLM-i uče da prepoznaju i repliciraju različite jezičke strukture, stileve, tonove i kontekste, što im omogućava da se prilagode širokom spektru zadataka i zahteva. Testiranje i evaluacija su ključni za finiširanje njihovih sposobnosti i osiguravanje da su spremni za "diplomiranje" i korišćenje u stvarnom svetu, gde mogu pružiti vredne usluge poput generisanja kreativnog sadržaja, simulacije razgovora, sumiranja teksta i odgovaranja na specifična pitanja korisnika. Ipak, sa svim ovim napretkom dolaze i pitanja o etici, privatnosti, pristrasnosti i uticaju na društvo. Kako LLM-i postaju sve sofisticiraniji, važno je razmatrati kako se koriste, ko ima pristup njihovim sposobnostima i kako se može osigurati da doprinose pozitivnim ishodima za pojedince i društvo u celini. U konačnici, LLM-i poput ChatGPT-a predstavljaju uzbudljivu granicu u veštačkoj inteligenciji, obećavajući da će transformisati način na koji interagujemo sa tehnologijom i koristimo jezik, otvarajući nove mogućnosti za inovacije, kreativnost i razumevanje.
 
   

Smernice za imenovanje GPT-a

 

 

 

Kratko Ime: Ime GPT-a treba da bude kratko, pogodno za prikazivanje u bočnoj traci ChatGPT-a. Ovo znači da ime ne treba da bude predugačko ili kompleksno, kako bi se lako moglo prikazati i zapamtiti. Prikladno za aplikaciju ili uslugu: Ime treba da bude odgovarajuće za aplikaciju ili uslugu, a ne za naslov dokumenta ili videa. Ovo znači da ime treba da odražava funkcionalnost ili svrhu GPT-a, umesto da bude generički ili opisni naslov. Izbegavanje završetka sa "GPT": Preporučuje se da se izbegava završetak imena sa "GPT", mada to nije strogo zabranjeno. Cilj je da se ime GPT-a učini jedinstvenim i prepoznatljivim, a ne samo varijacijom na osnovno ime tehnologije. Imenovanje prema postojećoj usluzi: Ako GPT pruža sve ili deo funkcionalnosti neke postojeće usluge, trebalo bi da nosi isto ime kao ta usluga. Na primer, ako se usluga zove "Meowlytics", onda bi i GPT trebalo da se zove "Meowlytics". Podrška za uslugu: Ako GPT pruža podršku za neku uslugu, razmislite o dodavanju dodatka imenu, na primer, "Meowlytics API Helper". Ovo jasno ukazuje na to da GPT deluje kao pomoć ili dodatak originalnoj usluzi. Poštovanje autorskih prava: GPT ne sme da koristi trgovački znak druge organizacije u svom imenu ili logotipu, osim ako nije ovlašćen za to. Ovo je važno za poštovanje autorskih prava i sprečavanje pravnih problema. Bez referenciranja javnih ličnosti, vulgarnosti i štetnih tema: Ime GPT-a ne sme da sadrži reference na javne ličnosti, psovke, niti da bude povezano sa štetnim temama. Cilj je da se očuva profesionalnost i da se izbegne uvredljiv ili kontroverzan sadržaj. Spominjanje trećih strana: Ako GPT koristi usluge trećih strana kao deo svojih funkcija, to treba spomenuti u opisu. Na taj način korisnici su jasno informisani o svim vanjskim resursima koji se koriste za pružanje usluge. Ove smernice pomažu u stvaranju jasnog, profesionalnog i pravno usklađenog imena za GPT, koji će biti lako prepoznatljiv i razumljiv korisnicima.
 
   

 

Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272