Forskjell på søk og språkmodell

Å gjøre søk og å bruke en språkmodell er to forskjellige aktiviteter som involverer behandling av informasjon, men de har ulike formål og funksjoner.

Søk: Når du gjør et søk, for eksempel på Google, skriver du inn en rekke ord eller en setning for å finne informasjon på internett. Søkemotoren skanner da gjennom millioner av sider for å finne de som inneholder ordene du har skrevet inn. Den ser etter nøkkelordene dine og prøver å gi deg de mest relevante sidene basert på komplekse algoritmer som tar hensyn til mange faktorer, som hvor ofte dine nøkkelord forekommer på siden og om siden anses for å være pålitelig eller populær.

Språkmodell: En språkmodell, på den andre siden, prøver ikke å finne informasjon, men å forstå og generere språk. Den bruker kunstig intelligens for å analysere hvordan ord og setninger vanligvis brukes sammen. For eksempel, hvis du gir starten på en setning til en språkmodell, vil den forsøke å fullføre setningen på en måte som virker naturlig. Språkmodeller blir trent ved å lese store mengder tekst og lære mønstre i språk, slik som hvilke ord som ofte følger etter hverandre og hvordan setninger er strukturert.

Praktisk anvendelse

Språkmodeller har i de senere årene blitt et uvurderlig verktøy i mange sammenhenger, fra arbeidsplasser og skolesituasjoner til privat bruk. Deres anvendelser spenner over et bredt spekter av funksjoner som bidrar til effektivisering, forbedring og tilgjengeliggjøring av informasjon og kommunikasjon. Her er noen av de praktiske bruksområdene:

Effektivisering og oppslag: I arbeids- og skolesammenheng kan språkmodeller raskt finne og forklare informasjon, og dermed spare tid ved å gi direkte svar på spørsmål. Dette kan være nyttig for alt fra forskningsarbeid til daglige oppgaver.
Innhenting av informasjon og oppsummering: Språkmodeller kan analysere og oppsummere store tekstmengder, noe som gjør det enklere å få oversikt og forståelse av lange dokumenter, forskningsartikler eller bøker.
Forklaring av begreper og konsepter: De kan gi klare og forståelige forklaringer på komplekse begreper og konsepter, noe som er spesielt nyttig i utdanningsøyemed eller for å forklare fagspesifikk terminologi.
Sammenligninger: Språkmodeller kan sammenligne ting med hverandre og finne likheter og forskjeller. De kan også sette sammen elementer i naturlige grupper.
Oversettelse mellom språk: Språkmodeller kan oversette tekst mellom forskjellige språk, noe som bidrar til bedre kommunikasjon og forståelse på tvers av språkbarrierer, både i profesjonell og personlig sammenheng.
Forbedring av tekster: De kan hjelpe med å forbedre kvaliteten på skriftlige tekster ved å foreslå bedre ordvalg, setningsstruktur og stil, noe som er nyttig i alt fra akademisk skriving til forretningsrapporter.
Hjelp med rettskriving og grammatikk: Språkmodeller er effektive verktøy for å rette stavefeil og grammatiske feil, noe som er spesielt nyttig for personer med dysleksi eller andre læringsvansker.
Tilpasning av tekster for ulike målgrupper: De kan skreddersy innhold for å gjøre det mer relevant og engasjerende for ulike målgrupper, enten det er for kunder, studenter, eller en generell publikum.
Likestilling og tilgjengelighet: Ved å tilby støtte i skriftlig kommunikasjon, kan språkmodeller bidra til større likestilling i samfunnet. For eksempel, personer med dysleksi eller de som lærer et nytt språk kan dra nytte av disse verktøyene for å forbedre sine skriveferdigheter og kommunikasjonsevner.
Forenkling av tekster: Språkmodeller kan hjelpe med å forenkle komplekse tekster, gjøre dem mer forståelige for et bredere publikum. Dette er spesielt nyttig når man skal formidle teknisk eller spesialisert informasjon til personer uten spesifikk fagkunnskap eller forklare innhold for mennesker med svake norskkunnskaper.
Idemyldring: Når det kommer til kreativ prosess og idemyldring, kan språkmodeller tilby nye perspektiver og ideer. De kan generere forslag til prosjektnavn, konseptutvikling, markedsførings-strategier, eller hjelpe til med å utforske nye forretningsideer.
Støtte for presentasjoner: Språkmodeller kan bidra til å strukturere og utforme presentasjoner. Ved å forstå hovedtemaene og nøkkelbudskapene, kan de gi forslag til oppsett, tekster og hvordan man best kan formidle informasjonen visuelt.
Lage illustrasjonsbilder: Noen avanserte språkmodeller er også i stand til å generere illustrasjoner eller hjelpe til med å velge passende bilder for presentasjoner, rapporter eller sosiale medieinnlegg. Dette inkluderer å skape tilpassede grafiske fremstillinger basert på tekstbeskrivelser.
Automatisering av epost: Språkmodeller kan hjelpe med å generere svar på vanlige forespørsler eller e-poster. Ved å analysere innkommende meldinger kan modellene foreslå relevante og kontekstuelle svar, noe som sparer tid og forbedrer effektiviteten i kommunikasjonen.
Sammendrag og datainnsamling: Språkmodeller kan brukes til å ekstrahere viktig informasjon fra dokumenter, som kontrakter eller rapporter. De kan identifisere nøkkelbegreper, datoer, navn og andre relevante data, noe som forenkler prosessen med datainnsamling og dokumenthåndtering.
Korrektur og forbedring: Språkmodeller kan bistå med korrekturlesing og redigering av tekster, ved å påpeke grammatikalske feil, foreslå forbedringer i formuleringer, og sikre at teksten følger en konsistent stil og tone.
Kundebehandling: For de som håndterer kundeservice, kan språkmodeller bidra til å besvare ofte stilte spørsmål (FAQs) eller håndtere standardiserte kundehenvendelser, noe som forbedrer responsiviteten og kundetilfredsheten.

Ved å integrere språkmodeller i ulike aspekter av våre liv, kan vi oppnå høyere effektivitet, bedre kvalitet på arbeidet, og et mer inkluderende samfunn. Disse verktøyene åpner opp for nye muligheter for læring, kommunikasjon og arbeid, og hjelper oss å overvinne barrierer som tidligere kunne ha vært utfordrende. Men det krever at du har fagkompetanse og kan være kildekritisk.

Prompt engineering

«Prompt engineering» er en relativt ny praksis som har utviklet seg sammen med fremveksten av avanserte språkmodeller, spesielt de som er basert på kunstig intelligens og maskinlæring. Denne praksisen fokuserer på hvordan man formulerer eller «konstruerer» prompter (ledetekster, spørsmål, kommandoer eller instruksjoner) for å effektivt kommunisere med en språkmodell og oppnå ønskede resultater. Prompt engineering er en kunst så vel som en vitenskap, og det krever både teknisk forståelse av hvordan språkmodeller fungerer, og evnen til kreativt å formulere spørsmål eller kommandoer. Samtidig krever det å lage gode ledetekster (prompter) god fagkompetanse. KI-teknologien fortsetter å utvikle seg raskt, noe som medfører at også betydningen og kompleksiteten av «prompt engineering» vil øke.

Kjerneelementer i «prompt engineering»:

Klart og tydelig: En velkonstruert ledetekst bør være klar og presis for å lede modellen til å generere relevant og nøyaktig respons. Dette innebærer å unngå tvetydigheter og være spesifikk om hva man ønsker at modellen skal gjøre eller svare.
Kontekstforståelse: God prompt engineering tar hensyn til konteksten. Dette betyr å forstå hva modellen kan og ikke kan gjøre, og å formulere prompter som er innenfor modellens evne til å forstå og utføre.
Iterativ tilnærming: Ofte krever effektiv prompt engineering en iterativ prosess, der man justerer og finpusser ledetekstene basert på modellens respons for å finjustere utfallet. Fordelen er at man her har en «samtale» og hvor det man har «snakket om» tidligere i «samtalen» inngår i dialogen.
Kreativitet: Noen ganger krever effektiv kommunikasjon med en språkmodell kreativ tenking, spesielt når man prøver å løse komplekse problemer eller generere nyskapende ideer.

Anvendelser av «prompt engineering»:

Utdanning: Lærere og studenter kan bruke ledetekster for å lage spørsmål som hjelper i læringsprosessen eller for å få mer nyanserte forklaringer på komplekse emner.
Tekstgenerering: Forfattere, markedsførere og innholdsskapere kan bruke denne teknikken for å produsere spesifikt og målrettet innhold, som markedsføringsstrategier, kreative historier, eller informativt innhold.
Dataanalyse: Analytikere kan bruke ledetekster til å be språkmodeller om å tolke og oppsummere store datamengder eller for å hente ut spesifikk informasjon fra komplekse datasett.
Brukerstøtte og kundebehandling: Formulering av ledetekster kan brukes for å guide KI-drevne chatbots til å gi mer effektiv og nøyaktig brukerstøtte.
Generering av bilder og videoer. Lag illustrasjoner til tekster, produser videoer eller få tips til ulike grafiske framstillinger av data.
Bilde: OpenAI Dall-E3