YBUKO: jako ve všem, no..

I delší texty vcelku zvládá:))

Sakra, ten začíná být dobrej! :D poprosil jsem ho ať mi napíše dvacet českých politických skandálů - vtipně a v jedné větě.

Claude

Welcome to WikiProject AI Cleanup—a collaboration to combat the increasing problem of unsourced, poorly-written AI-generated content on Wikipedia.

Wikipedia:WikiProject AI Cleanup - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:WikiProject_AI_Cleanup?ref=404media.co

HONZA09: eh, ty čísla jsou jen reprezentace nějakých vztahů mezi tokeny a podobných věcí, protože počítače dodnes pracují s čísly.. to co se jeví jako umělá inteligence je jen hodně operaci s maticemi čísel. :)

(a tohle je navíc jen ilustrační příklad jak to může vypadat)

MINERWA:

Proč má jedno sterjné konkrétní slovo různé hodnoty vektorů v různých jazykových modelech?
ChatGPT řekl:
ChatGPT
Rozdílné hodnoty vektorů pro stejné slovo v různých jazykových modelech vznikají z několika důvodů, přičemž každý model může mít odlišný způsob, jak se učí a reprezentuje jazyk. Zde jsou hlavní faktory:

Různá trénovací data: Jazykové modely jsou trénovány na různých datech. Pokud dva modely použijí odlišné korpusy textů (například jeden model může být trénován více na vědeckých textech a druhý na konverzačním jazyce), slovo bude v těchto kontextech zachyceno odlišně. To způsobuje, že vektorové reprezentace odráží různé významy nebo nuance téhož slova.

Různé architektury modelu: Různé modely mají odlišné struktury a architektury, například Word2Vec, GloVe, BERT, GPT atd. Každý z těchto modelů má odlišný způsob učení vztahů mezi slovy. Některé modely, jako BERT a GPT, se učí na základě kontextu (tzv. kontextuální vektory), zatímco starší modely jako Word2Vec používají statické vektory.

Kontextuální vs. statická reprezentace: Některé jazykové modely, jako BERT a GPT, generují pro stejné slovo různé vektory v závislosti na kontextu, ve kterém je použito. Například slovo „bank“ bude mít jiný vektor v kontextu finanční banky a jiný v kontextu břehu řeky. Naopak modely jako Word2Vec poskytují jediné statické vektorové zobrazení pro každé slovo bez ohledu na kontext.

Optimalizační metody: Každý model může používat různé optimalizační algoritmy a metody pro zlepšení své schopnosti učit se a reprezentovat slova. Tyto rozdíly mohou vést k odlišným hodnotám vektorů i pro stejná slova.

Rozměrnost a dimenzionalita: Různé modely používají různé počty rozměrů (dimenzí) pro své vektorové reprezentace. Například Word2Vec může používat 100 nebo 300 dimenzí, zatímco transformery jako GPT a BERT mohou mít i tisíce dimenzí. To přímo ovlivňuje, jak je slovo reprezentováno.

Shrnuto, každý model odráží odlišné aspekty jazyka, a proto i když je slovo stejné, jeho reprezentace se mění na základě kontextu, architektury modelu a trénovacích dat.

HONZA09: škoda že tomu nerozumím

Samozřejmě! Zde je složitější zpracování jména "Verča" s použitím různých vektorů a váh pro každý znak:

Vektorová reprezentace

Každý znak bude mít přiřazený vektor, který představuje jeho vlastnosti. Například:

V: [1, 0, 0]

e: [0, 1, 0]

r: [0, 0, 1]

č: [1, 1, 0]

a: [0, 1, 1]


Váhy

Každý znak může mít různé váhy podle jeho významu nebo frekvence použití v jméně. Můžeme přiřadit následující váhy:

V: 2

e: 1

r: 1.5

č: 2

a: 1


Celkový vektor

Vytvoříme celkový vektor, kde každý znak bude násoben svou váhou:

Celkový vektor:

V: 2 * [1, 0, 0] = [2, 0, 0]

e: 1 * [0, 1, 0] = [0, 1, 0]

r: 1.5 * [0, 0, 1] = [0, 0, 1.5]

č: 2 * [1, 1, 0] = [2, 2, 0]

a: 1 * [0, 1, 1] = [0, 1, 1]



Součty jednotlivých komponentů

Nyní sečteme komponenty jednotlivých vektorů:

Celkový vektor:

X: 2 + 0 + 0 + 2 + 0 = 4

Y: 0 + 1 + 0 + 2 + 1 = 4

Z: 0 + 0 + 1.5 + 0 + 1 = 2.5



Výsledný vektor

Výsledný vektor pro jméno "Verča":
[4, 4, 2.5]

Toto je příklad složitější reprezentace jména "Verča" s různými váhami a vektory pro každý znak. Pokud bys chtěla další úpravy nebo podrobnosti, dej mi vědět!

MINERWA: Nebo že jsi jednička