Mi az az AI modell? Hogyan működik a ChatGPT vagy egy képgeneráló? Ismerd meg a ma használatos legfontosabb AI modellek típusait és működését közérthetően, egy fejlesztő szemével.
Gondolkoztál már azon, mi a varázslat a ChatGPT szövegei, a Midjourney lélegzetelállító képei vagy a GitHub Copilot kódkiegészítései mögött? Nem egy apró manó ül a gépben, hanem egy-egy elképesztően komplex, adatokból tanított AI modell.
Fejlesztőként és egyetemi oktatóként a munkám része, hogy a technológia mélyére ássak. Ez a téma a doktori kutatásomnak is a központi eleme, ezért úgy döntöttem, indítok egy cikksorozatot, ami segít eligazodni a mesterséges intelligencia modellek világában.
Ez az első rész, amiben az alapokat fektetjük le: mik ezek a modellek, milyen fő típusaik vannak, és hogyan „gondolkodnak”?
Mi is az az AI modell, egyszerűen?
Képzeld el az AI modellt úgy, mint egy speciális tudásra betanított agyat. Nem egy hagyományos program, ami előre megírt ha…akkor… szabályok szerint működik. Ehelyett óriási mennyiségű adat (szöveg, kép, kód) elemzésével tanul meg mintázatokat felismerni és azok alapján új, eredeti tartalmat létrehozni.
Az AI modell tehát nem a program maga (mint a ChatGPT felülete), hanem a motor a gépháztető alatt, ami a valódi „gondolkodást” végzi.
Az AI modellek legfontosabb típusai funkció szerint
Bár rengeteg modell létezik, a legtöbbjüket be lehet sorolni néhány fő kategóriába az alapján, hogy milyen típusú adattal dolgoznak.
1. Nyelvi modellek (Large Language Models – LLMs)
Ezek a legismertebbek. A feladatuk a szövegértés, -alkotás, -összefoglalás és a fordítás.
- Hogyan működnek? Lényegében statisztikai alapon működő „szó-jósló gépek”. A betanított óriási szövegmennyiség alapján megtanulják, hogy egy adott szó vagy mondatrész után melyik a legvalószínűbb következő szó. Ezt a folyamatot ismételgetve építenek fel teljes, értelmesnek tűnő mondatokat és bekezdéseket.
- Híres példák:
- GPT sorozat (OpenAI): A ChatGPT motorja, jelenleg a GPT-4 a legismertebb.
- Gemini (Google): A Google válasza, ami mélyen integrálódik a keresőbe és más Google termékekbe.
- Claude (Anthropic): A biztonságra és az „őszinteségre” fókuszáló, rendkívül fejlett modell.
2. Képgeneráló modellek (Image Generation Models)
Ezek a modellek szöveges leírások (promptok) alapján képesek teljesen új, fotorealisztikus vagy művészi képeket alkotni.
- Hogyan működnek? A legtöbb modern modell ún. „diffúziós” technikát használ. Képzeld el, hogy egy teljesen zajos, véletlenszerű képből kiindulva, lépésről lépésre „kitisztítják” a képet a szöveges prompt iránymutatásai alapján, amíg meg nem születik a kívánt alkotás.
- Ismertebb példák:
- Midjourney: A legmagasabb művészi minőséget produkáló, Discordon keresztül használható modell.
- DALL-E 3 (OpenAI): A ChatGPT-be integrált, rendkívül kreatív és a promptokat jól értelmező képgeneráló.
- Stable Diffusion: A nyílt forráskódú közösség kedvence, ami akár otthoni gépen is futtatható.
3. Kódgeneráló modellek (Code Generation Models)
Ezek a fejlesztők legjobb barátai („máramikor”). Kifejezetten programkód írására, kiegészítésére, hibakeresésre és fordítására lettek betanítva.
- Hogyan működnek? Ezek lényegében speciális nyelvi modellek, amiket nem könyveken, hanem a GitHub-on és más forráskód-adatbázisokban található több milliárd sornyi kódon tanítottak be.
- Ilyenek például:
- GitHub Copilot: A legelterjedtebb, kódszerkesztőkbe integrálódó „programozó-társ”.
- AlphaCode 2 (DeepMind): A Google modellje, ami már versenyprogramozási feladatokat is képes megoldani.
4. Egyéb izgalmas irányok
A világ nem áll meg a szövegnél, képnél és kódnál. Folyamatosan jelennek meg új modellek:
- Hang (audio): Szöveget hanggá alakító (ElevenLabs) vagy zenét generáló (Suno AI) modellek.
- Videó (video): Szövegből videót készítő, rendkívül erőforrásigényes modellek, mint az OPEN AI Sora
Hogyan „tanul” egy AI modell?
Nagyon leegyszerűsítve, a folyamat hasonló ahhoz, ahogy egy gyerek tanul.
- A struktúra (neurális háló): Az AI modell alapja egy, az emberi agy neuronhálózatát utánzó matematikai struktúra.
- A „tankönyv” (tanító adathalmaz): A modellt „ráengedik” egy gigantikus adathalmazra. Az internet szövegeinek jelentős része, könyvek milliói, képek milliárdjai.
- A „tanulás” (tréning): A modell elkezdi feldolgozni az adatokat, és megpróbálja kitalálni a mintázatokat (pl. hogy a „kutya” szóhoz gyakran milyen képpontok vagy milyen más szavak kapcsolódnak). Minden egyes próbálkozásnál visszajelzést kap, és finomítja a belső „súlyait”, hogy a következő tippje már pontosabb legyen. Ez a folyamat elképesztő számítási kapacitást igényel.
Ez a cikk csak a felszínt kapargatta. A célom, hogy a következő hetekben-hónapokban mélyebben is belemerüljünk egy-egy területbe. Megnézzük majd, hogyan írjunk hatékony „promptokat” a képgenerálóknak, hogyan használhatjuk a ChatGPT-t a napi munkánk felgyorsítására, vagy akár azt is, hogyan futtathatunk egyszerűbb modelleket a saját otthoni szerverünkön.