Sisältö
Julkaistu
(Päivitetty )
Jyväskylän ammattikorkeakoulu
Oman datan ja tekoälyn yhdistäminen – RAG-mallin anatomia -artikkeli
Asiantuntija Juhani Meriluoto käsittelee artikkelissaan generatiivista tekoälyä, kuten ChatGPT, joka on herättänyt kiinnostusta kyvyllään tuottaa luonnollista kieltä. Tätä teknologiaa voidaan hyödyntää organisaatioiden omien dokumenttien ja tietovarantojen tehokkaassa hyödyntämisessä RAG-mallien avulla.
Blogi
Alkaen
Heti oppimaan
Verkossa
Generatiivinen tekoäly on tekoälyn alalaji, joka keskittyy uuden sisällön kuten tekstien, kuvien, tai videon luomiseen (Feuerriegel ym., 2024). Generatiivinen tekoäly pohjautuu tyypillisesti syväoppimiseen, missä erilaisia malleja opetetaan koulutusdatan perusteella (Hoffman ym., 2021; Salakhutdinov, 2015). Voimakkaasti viime vuosina esillä ollut ChatGPT edustaa yhtä generatiivisen tekoälyn tyyppiä, laajaa kielimallia (LLM), tai tarkemmin ilmaistuna Generative Pre-trained Transformer (GPT; vapaasti suomennettuna ”generatiivinen esikoulutettu muuntaja) – mallia (Radford ym., 2018). Laajan kielimallin, tai GPT:n, kehitykseen on voitu käyttää opetusdatana esimerkiksi kirjallisuutta, tutkimusartikkeleja, verkkosisältöä kuten Wikipediaa ja sosiaalista, sekä asiantuntijoiden ohjausta.
Artikkeli on julkaistu Jyväskylän ammattikorkeakoulun ammatillisessa verkkolehdessä Jamk Arena Prossa.
Sisältää
Tarkentavat tiedot
Kieli
Suomi
Järjestäjä
Jyväskylän ammattikorkeakoulu