UPIS ČLANOVA:
 Član:
 Loz.:
ZADNJI VIDEI:
Newsexchange (7409)
 
Posijetitelj | Hrvatski  



Skriveni svijet višedimenzionalnog prostora: Kako AI modeli “vide” značenje riječi ...
 
 
Skriveni svijet višedimenzionalnog prostora: Kako AI modeli “vide” značenje riječi

08. 06. 2025
Spinoza - Decartes - Popper

Kada pošaljete upit DeepSeek-u ili bilo kojoj AI, vaše riječi se transformiraju u matematičke reprezentacije u prostoru koji može imati preko 1500 dimenzija. Ovaj nevidljivi proces je ključ razumijevanja kako umjetna inteligencija “razumije” jezik i zašto različiti modeli daju različite odgovore na iste upite.

Što su dimenzije u kontekstu AI modela

Za razumijevanje dimenzionalnosti u jezičnim modelima, najbolje je krenuti od jednostavnih primjera. Jednodimenzionalni prostor možemo zamisliti kao ravnu liniju na kojoj organiziramo riječi prema jednoj karakteristici, poput učestalosti uporabe – od rijetkih do čestih riječi. Dvodimenzionalni prostor dodaje drugu os, omogućujući nam organizaciju riječi prema dva kriterija istovremeno, na primjer sentimentu i formalnosti.

Trodimenzionalni prostor, koji najbolje poznajemo iz fizičkog svijeta, ima tri osi koje nam omogućavaju još preciznije pozicioniranje koncepata. Međutim, moderni jezični modeli poput ChatGPT-a ili Claudea rade u prostorima s 768 do 1536 dimenzija, što je daleko izvan naše sposobnosti vizualizacije.

Zašto toliko dimenzija

Svaka dodatna dimenzija omogućava modelu da pohrani jednu novu nijansu značenja ili konteksta. Prvih pedeset dimenzija uglavnom pohranjuje osnovne gramatičke kategorije – razlikovanje imenica od glagola, singular od plurala. Dimenzije od 51 do 200 nose semantičke odnose i kontekstualne veze između riječi. Prostoru od 201 do 500 dimenzija pripadaju kulturne nijanse i specifični načini upotrebe riječi, dok dimenzije iznad 500 hvataju složene uzorke i suptilne asocijacije koje često ni mi sami ne primjećujemo svjesno.

Semantička blizina kao temelj “razumijevanja”

U ovom višedimenzionalnom prostoru, blizina između riječi predstavlja semantičku sličnost. Riječi poput “veselje”, “sreća” i “ushićenost” grupirane su blizu jedne drugoj jer dijele slične emocionalne konotacije. S druge strane, “vesekhe” je daleko od “penjati se” jer jedan koncept pripada emocijama, a drugi fizičkim aktivnostima.

Ovaj princip objašn zašto AI može razumjeti metafore, sinonime i kontekstualna značenja. Kada pošaljete upit o “srcu problema”, model prepoznaje da se ne radi o anatomskom organu već o središnjem dijelu neke situacije, jer su ti koncepti pozicionirani blizu u višedimenzionalnom prostoru.

Jedinstveni “otisak prsta” svakog modela

Ključno je razumjeti da svaki AI model stvara svoj vlastiti jedinstveni višedimenzionalni prostor. ChatGPT organizira koncepte drugačije od Mistrala, koji ih pak organizira drugačije od DeepSeeka. Ova razlika nastaje zbog različitih podataka na kojima su treinirani, različitih arhitektura i algoritmičkih pristupa.

Praktične implikacije ovog fenomena su značajne. Isti upit može dati drastično različite odgovore kada se postavi različitim modelima, ne zato što je jedan “bolji” od drugoga, već zato što svaki model ima vlastitu “mapu značenja” koja organizira koncepte na jedinstveni način. To objašn zašto nema univerzalnih promptova koji funkcioniraju jednako dobro na svim platformama.

Kako se riječi pretvaraju u brojeve

Proces transformacije teksta u višedimenzionalne vektore počinje tokenizacijom – razbijanjem teksta na manje jedinice. Svaki token se zatim kodira u niz brojeva koji predstavlja njegovu poziciju u višedimenzionalnom prostoru. Na primjer, riječ “ChatGPT” možda se predstavlja kao vektor od 768 brojeva, gdje svaki broj predstavlja koordinatu u jednoj dimenziji.

Ova matematička reprezentacija omogućava modelu da izvršava izračune nad značenjima riječi – može dodavati, oduzimati ili množiti koncepte na način koji često rezultira iznenađujuće smislenim vezama. Klasičan primjer je jednadžba “kralj – muškarac + žena = kraljica”, gdje aritmetičke operacije nad vektorima stvaraju logičke značenjske transformacije.

Vizualizacija nemogućeg

Premda ne možemo vizualizirati prostor od tisuću dimenzija, znanstvenici su razvili tehnike kao što su UMAP i t-SNE koje omogućavaju projiciranje visokodimenzionalnih podataka na dvodimenzionalne ili trodimenzionalne reprezentacije. Ove vizualizacije otkrivaju fascinantne uzorke grupiranja koncepata i pomažu nam razumjeti kako model organizira znanje.

Prilikom promatranja takvih vizualizacija, možete vidjeti kako se stvaraju “kvartovi” sličnih koncepata – zona emocija, zona tehnoloških termina, zona prirodnih fenomena. Ove zone nisu nastale eksplicitnim programiranjem već su emergirale kroz proces strojnog učenja.

Praktične implikacije za korisnike

Razumijevanje višedimenzionalnosti AI modela mijenja pristup kreiranju upita. Umjesto traženja “savršene formule”, učinkovitiji je eksperimentalni pristup gdje testirate kako različite formulacije utječu na pozicioniranje vašeg upita u semantičkom prostoru modela.

Kontekst postaje kritičan jer model koristi sve dostupne informacije za pozicioniranje vašeg upita u odgovarajućem dijelu svojeg višedimenzionalnog prostora. Dodavanje jedne ključne riječi može “premjestiti” vaš upit iz jedne semantičke zone u potpuno drugu, mijenjajući cijeli ton i smjer odgovora.

Budućnost višedimenzionalnog razumijevanja

Kako se AI modeli razvijaju, broj dimenzija i složenost organizacije semantičkog prostora će se samo povećavati. Novi modeli eksperimentiraju s dinamičkim prostorima koji se mogu mijenjati ovisno o kontekstu, kao i s mogućnostima stvaranja meta-prostora koji povezuju različite domene znanja.

Razumijevanje ove fundamentalne karakteristike AI-ja omogućava nam realniju procjenu mogućnosti i ograničenja ove tehnologije. AI ne “razumije” na način na koji to radimo mi, već organizira informacije u složenom matematičkom prostoru koji omogućava iznenađujuće sofisticiranu manipulaciju značenjima.

Sljedeći put kada komunicirate s AI modelom, sjetite se da se vaše riječi transformiraju u točke u prostoru dimenzija koje naš um jedva može zamisliti, a gdje se odigrava sofisticirana igra semantičkih asocijacija i vjerojatnosnih kalkulacija koja rezultira odgovorom koji čini da se “razgovarate” s inteligentnim sugovornikom.
  


Komentari 0

Trenutno nema komentara na ovaj članak...



Your name:

Sadržaj komentara:

Slažem se s pravilima komentiranja!

5  



OPOMENA: Stranica Newsexchange ne preuzima odgovornost za komentatore i sadržaj koji oni objavljuju. U krajnjem slučaju, komentari se brišu ili je opcija za komentare isključena ...



 
 

Objava: 08. 06. 2025

DJELI VIDEO NA FACEBOOK-u


205 ogleda, 0 komentara

OCJENA:

1 2 3 4 5
KOMENTARI
Re: Povezava med inteligenco in osamljenostjo
Lucija: “Društvo, međutim, od najranije dobi vrednuje ekstrovertiranost. Djecu koja su povučena potiče se da se ...

Re: Povezava med inteligenco in osamljenostjo
držnedaj: Stvarno je bilo analitično, interesantno i dobro štivo !! ...

Re: Povezava med inteligenco in osamljenostjo
Shumadinac: Kako počinju stare priče – neki mudrac u pećini ili na visokoj planini… Mozak je vrlo složen “uređaj” ...

Re: EU KAPITULIRALA – REUTERS: Kupovina ruskog plina i nafte je dobra ideja – SVI SMO PREVARENI
Tupko Glupko: I to baš sad kada Plenković povećava kapacitet LNG terminala u Krku za skoro dvostruko, tj. na 6,1 milijardu ...

Re: EU KAPITULIRALA – REUTERS: Kupovina ruskog plina i nafte je dobra ideja – SVI SMO PREVARENI
qq-qq: kako stvari trenutno stoje: sluga je tesko bolestan – uzet, u strasnim muka; ...

Re: SKRIVENA SJENA: Pedofilija u modernom društvu i ono što mediji ne žele objaviti
Kornel: Pedofilija kao i pederluk i prostitucija nije ništa novo i postoji od kad je svijeta. Loša strana tehnologije ...

Re: SKRIVENA SJENA: Pedofilija u modernom društvu i ono što mediji ne žele objaviti
This is the Way: Ja osobno imam problem o ovom pisati, ili općenito o tome i razmišljati, jer jednostavno NE mogu zamisliti kako ...

Re: “All Made in America” – Evo zašto su Trumpove carine od 25% odličan potez za cijeli svij
Šumadinac: Jeste li se vi umili jutros – pre nego što ste seli da pišete tekst? Zašto je globalizam loša stvar – ...

Re: EU kaže građanima da naprave zalihe hrane – To su gluposti koje za cilj imaju strah i teror
Sparkling: Nisam prorok, niti mi to nije namjera. No ima jedan određeni broj ljudi u zemlji zvanoj Uj. Kraljevstvo koji ...

Re: EU kaže građanima da naprave zalihe hrane – To su gluposti koje za cilj imaju strah i teror
Max: Ružna a i laže. ...

Re: EU kaže građanima da naprave zalihe hrane – To su gluposti koje za cilj imaju strah i teror
Gost: majko mila koje kosti. Stvarno je strašilo... ...


Avtor 2020 - 2025 © | Info ovdje | ukupan broj posjeta od 1.6.2021.
Sve na ovoj stranici može se učitati na vaše stranice i dijeliti kako bi se podigla svijest ljudi protiv genocidnih elita

EUSEARCH HR (tražilica bez cenzure) | EUSEARCH VIJESTI | NEWSEXCHANGE VIJESTI | FILESI (engleski)