Naviguer dans le monde de l’IA générative : Clés du succès, pièges à éviter et bonnes pratiques Vidéo

Nous plongeons ici au cœur de l'Intelligence Artificielle générative, cette technologie révolutionnaire qui façonne le paysage numérique. Nous débutons en explorant les fondements essentiels de son succès, mettant en lumière l'importance de la qualité des données, du choix des modèles et des ressources requises. Puis, nous abordons les défis rencontrés, illustrés par des exemples poignants d'erreurs et de limitations, en soulignant les biais potentiels et les dilemmes éthiques. Enfin, la vidéo se clôture sur une série de recommandations pratiques, offrant des conseils précieux pour intégrer avec succès l'IA générative dans divers projets. Cette immersion offre une perspective équilibrée sur le potentiel immense et les défis inhérents à l'IA générative.

 

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L'intelligence artificielle générative est
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à la pointe de la révolution numérique,
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créant du contenu à partir de zéro.
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Mais comment naviguer dans ce
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territoire inexploré ? Ensemble,
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explorons les secrets de son succès.
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Avant de plonger,
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il est crucial de comprendre les piliers
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qui soutiennent cette technologie.
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La qualité des données est
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le carburant de l'IA.
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Sans données précises et diversifiées,
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même le meilleur modèle pourrait échouer.
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Ensuite, le choix du modèle
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est tout aussi essentiel,
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car chaque modèle a ses
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forces et ses faiblesses.
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Ajoutez à cela des ressources matérielles
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robustes et une équipe compétente,
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et vous avez la recette du succès.
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Prenons GPT-4 d'OpenAI comme exemple.
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Avec ses milliards de paramètres,
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alimenté par des pétaoctets de données,
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il a révolutionné la génération de texte.
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Mais sans une équipe d'experts
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pour le former et le guider,
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il n'aurait pas atteint de tels sommets.
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Cependant, chaque médaille a son revers.
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L'IA générative n'est pas sans défis.
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Des données mal préparées peuvent induire
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des biais. Des modèles mal configurés
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peuvent gaspiller des ressources
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ou produire des résultats erronés.
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Et sans une intégration réfléchie,
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l'IA
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générative peut plus perturber qu'aider.
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Par exemple,
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nous avons vu des IA générer des contenus
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offensants ou discriminatoires à cause de
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biais dans les données d'entraînement.
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Ces erreurs peuvent avoir de graves
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répercussions éthiques et sociales.
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Mais il y a de l'espoir.
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En adoptant les bonnes pratiques,
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nous pouvons tirer le meilleur
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parti de cette technologie.
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Cela commence par une collecte et une
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préparation rigoureuse des données.
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Choisir le bon modèle, pour le bon travail.
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Valider soigneusement les
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résultats. Et surtout intégrer l'IA
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dans une stratégie globale, en tenant
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compte des implications éthiques.
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Des entreprises visionnaires comme NVIDIA
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ont déjà montré la voie, en adoptant l'IA
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générative pour améliorer leurs offres,
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tout en restant conscient de ses limites
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et responsabilités. Avec les bons outils,
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les bonnes pratiques et une vision claire,
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l'IA
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générative,
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peut être une alliée puissante
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dans notre quête d'innovation.
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Embarquons ensemble dans
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cette aventure passionnante.

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Generative Künstliche Intelligenz ist
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an der Spitze der digitalen Revolution,
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Erstellen von Inhalten von Grund auf.
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Aber wie navigiert man damit?
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Neuland? Zusammen
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Lassen Sie uns die Geheimnisse seines Erfolgs erkunden.
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Bevor du eintauchst,
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Es ist wichtig, die Säulen zu verstehen
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die diese Technologie unterstützen.
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Die Qualität der Daten ist
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der Treibstoff der KI.
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Ohne genaue und vielfältige Daten
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Selbst das beste Modell könnte scheitern.
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Dann die Wahl des Modells
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ist ebenso wichtig,
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denn jedes Modell hat seine eigenen
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Stärken und Schwächen.
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Hinzu kommen Hardware-Ressourcen
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ein robustes und kompetentes Team,
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Und Sie haben ein Erfolgsrezept.
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Nehmen wir GPT-4 von OpenAI als Beispiel.
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Mit seinen Milliarden von Parametern
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Angetrieben von Petabyte an Daten,
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Es revolutionierte die Textgenerierung.
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Aber ohne Expertenteam
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ihn zu trainieren und zu führen,
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Er hätte solche Höhen nicht erreicht.
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Jede Medaille hat jedoch ihre Kehrseite.
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Generative KI ist nicht ohne Herausforderungen.
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Schlecht aufbereitete Daten können zu
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Neigungen. Falsch konfigurierte Vorlagen
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kann Ressourcen verschwenden
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oder zu fehlerhaften Ergebnissen führen.
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Und ohne durchdachte Integration
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Künstliche Intelligenz
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Generative kann mehr stören als helfen.
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Zum Beispiel
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Wir haben gesehen, wie KIs Inhalte generieren
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beleidigend oder diskriminierend sind, weil
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Verzerrung in Trainingsdaten.
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Diese Fehler können schwerwiegende Folgen haben.
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ethischen und sozialen Implikationen.
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Aber es gibt Hoffnung.
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Durch die Übernahme bewährter Verfahren
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Wir können das Beste daraus machen
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dieser Technologie.
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Es beginnt mit einer Sammlung und
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Strenge Datenaufbereitung.
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Die Wahl des richtigen Modells für den richtigen Job.
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Überprüfen Sie sorgfältig die
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Befund. Und vor allem: KI integrieren
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im Rahmen einer umfassenden Strategie unter Berücksichtigung der
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Berücksichtigung der ethischen Implikationen.
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Zukunftsorientierte Unternehmen wie NVIDIA
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haben bereits eine Vorreiterrolle übernommen und sich KI zu eigen gemacht
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generativ, um ihr Angebot zu verbessern,
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und sich gleichzeitig seiner Grenzen bewusst zu sein
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und Verantwortlichkeiten. Mit den richtigen Werkzeugen
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Best Practices und eine klare Vision,
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Künstliche Intelligenz
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Generativ
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kann ein mächtiger Verbündeter sein
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in unserem Streben nach Innovation.
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Lassen Sie uns gemeinsam auf eine Reise gehen
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dieses aufregende Abenteuer.

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La inteligencia artificial generativa es
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a la vanguardia de la revolución digital,
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Creación de contenido desde cero.
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Pero, ¿cómo se navega por esto?
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¿Territorio inexplorado? Junto
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Exploremos los secretos de su éxito.
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Antes de sumergirte,
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Es crucial entender los pilares
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que soportan esta tecnología.
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La calidad de los datos es
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el combustible de la IA.
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Sin datos precisos y diversos,
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Incluso el mejor modelo podría fallar.
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Luego, la elección del modelo
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es igual de esencial,
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porque cada modelo tiene el suyo propio
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fortalezas y debilidades.
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A eso hay que añadir recursos de hardware
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un equipo robusto y competente,
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Y tienes una receta para el éxito.
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Tomemos como ejemplo el GPT-4 de OpenAI.
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Con sus miles de millones de parámetros,
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alimentado por petabytes de datos,
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Revolucionó la generación de textos.
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Pero sin un equipo de expertos
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para entrenarlo y guiarlo,
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No habría llegado a tales alturas.
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Sin embargo, cada moneda tiene su otra cara.
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La IA generativa no está exenta de desafíos.
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Los datos mal preparados pueden dar lugar a
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Sesgos. Plantillas mal configuradas
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puede desperdiciar recursos
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o producir resultados erróneos.
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Y sin una integración reflexiva,
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IA
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Lo generativo puede perturbar más que ayudar.
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Como qué
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hemos visto que las IA generan contenido
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ofensivos o discriminatorios debido a
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Sesgo en los datos de entrenamiento.
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Estos errores pueden tener graves consecuencias.
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implicaciones éticas y sociales.
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Pero hay esperanza.
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Mediante la adopción de las mejores prácticas,
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Podemos aprovecharlo al máximo
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de esta tecnología.
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Comienza con una colección y
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Preparación rigurosa de los datos.
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Elegir el modelo adecuado, para el trabajo adecuado.
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Valide cuidadosamente el archivo
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Resultados. Y, sobre todo, integrar la IA
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como parte de una estrategia global, teniendo en cuenta la
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consideración de las implicaciones éticas.
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Empresas con visión de futuro como NVIDIA
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ya han liderado el camino, adoptando la IA
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generativas para mejorar sus ofertas,
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sin dejar de ser consciente de sus limitaciones
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y responsabilidades. Con las herramientas adecuadas,
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mejores prácticas y una visión clara,
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IA
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Generativo
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puede ser un poderoso aliado
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en nuestra búsqueda de la innovación.
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Emprendamos un viaje juntos
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esta emocionante aventura.

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Kecerdasan buatan generatif adalah
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di garis depan revolusi digital,
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Membuat konten dari awal.
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Tapi bagaimana Anda menavigasi ini
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Wilayah yang belum dipetakan? Bersama
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Mari kita jelajahi rahasia kesuksesannya.
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Sebelum Anda menyelam,
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Sangat penting untuk memahami pilar
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yang mendukung teknologi ini.
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Kualitas data adalah
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bahan bakar AI.
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Tanpa data yang akurat dan beragam,
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Bahkan model terbaik pun bisa gagal.
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Kemudian, pilihan model
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sama pentingnya,
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Karena setiap model memiliki sendiri
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kekuatan dan kelemahan.
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Tambahkan ke sumber daya perangkat keras itu
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tim yang kuat dan kompeten,
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Dan Anda memiliki resep untuk sukses.
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Mari kita ambil GPT-4 OpenAI sebagai contoh.
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Dengan miliaran parameternya,
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didukung oleh petabyte data,
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Ini merevolusi pembuatan teks.
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Tetapi tanpa tim ahli
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untuk melatih dan membimbingnya,
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Dia tidak akan mencapai ketinggian seperti itu.
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Namun, setiap koin memiliki sisi lain.
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AI Generatif bukannya tanpa tantangan.
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Data yang tidak dipersiapkan dengan baik dapat menyebabkan
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Bias. Template yang salah dikonfigurasi
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dapat menyia-nyiakan sumber daya
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atau menghasilkan hasil yang salah.
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Dan tanpa integrasi yang bijaksana,
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AI
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Generatif dapat mengganggu lebih dari sekadar membantu.
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Seperti apa
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kami telah melihat AI menghasilkan konten
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ofensif atau diskriminatif karena
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bias dalam data pelatihan.
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Kesalahan ini dapat memiliki konsekuensi serius.
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implikasi etis dan sosial.
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Tapi ada harapan.
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Dengan mengadopsi praktik terbaik,
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Kita bisa memanfaatkannya sebaik mungkin
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dari teknologi ini.
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Dimulai dengan koleksi dan
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Persiapan data yang ketat.
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Memilih model yang tepat, untuk pekerjaan yang tepat.
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Validasi dengan hati-hati
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Hasil. Dan yang terpenting, integrasikan AI
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sebagai bagian dari strategi komprehensif, dengan mempertimbangkan
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pertimbangan implikasi etis.
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Perusahaan berpikiran maju seperti NVIDIA
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telah memimpin, merangkul AI
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generatif untuk meningkatkan penawaran mereka,
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sambil tetap menyadari keterbatasannya
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dan tanggung jawab. Dengan alat yang tepat,
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praktik terbaik dan visi yang jelas,
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AI
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Generatif
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bisa menjadi sekutu yang kuat
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dalam pencarian kami untuk inovasi.
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Mari kita memulai perjalanan bersama
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petualangan yang mengasyikkan ini.

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L'intelligenza artificiale generativa è
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In prima linea nella rivoluzione digitale,
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Creazione di contenuti da zero.
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Ma come si fa a navigare in questo
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Territorio inesplorato? Insieme
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Esploriamo i segreti del suo successo.
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Prima di immergerti,
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È fondamentale comprendere i pilastri
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che supportano questa tecnologia.
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La qualità dei dati è
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il carburante dell'IA.
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Senza dati accurati e diversificati,
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Anche il miglior modello potrebbe fallire.
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Poi, la scelta del modello
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è altrettanto essenziale,
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perché ogni modello ha il suo
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punti di forza e di debolezza.
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A ciò si aggiungono le risorse hardware
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un team robusto e competente,
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E tu hai una ricetta per il successo.
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Prendiamo come esempio il GPT-4 di OpenAI.
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Con i suoi miliardi di parametri,
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alimentato da petabyte di dati,
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Ha rivoluzionato la generazione del testo.
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Ma senza un team di esperti
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per addestrarlo e guidarlo,
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Non avrebbe mai raggiunto tali altezze.
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Tuttavia, ogni medaglia ha il suo rovescio della medaglia.
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L'IA generativa non è priva di sfide.
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Dati mal preparati possono portare a
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Pregiudizi. Modelli configurati in modo errato
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può sprecare risorse
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o produrre risultati errati.
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E senza un'integrazione ponderata,
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L'intelligenza artificiale
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Il generativo può disturbare più che aiutare.
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Come quello che
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abbiamo visto le IA generare contenuti
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offensivo o discriminatorio a causa di
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distorsione nei dati di addestramento.
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Questi errori possono avere gravi conseguenze.
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implicazioni etiche e sociali.
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Ma c'è speranza.
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Adottando le migliori pratiche,
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Possiamo trarne il massimo vantaggio
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di questa tecnologia.
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Si inizia con una collezione e
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Preparazione rigorosa dei dati.
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Scegliere il modello giusto, per il lavoro giusto.
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Convalidare attentamente il
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risultati. E soprattutto, integrare l'intelligenza artificiale
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nell'ambito di una strategia globale, che tenga conto delle
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considerazione delle implicazioni etiche.
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Aziende lungimiranti come NVIDIA
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hanno già aperto la strada, abbracciando l'IA
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generative per migliorare la propria offerta,
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pur rimanendo consapevole dei suoi limiti
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e responsabilità. Con gli strumenti giusti,
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migliori pratiche e una visione chiara,
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L'intelligenza artificiale
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Generativo
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può essere un potente alleato
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nella nostra ricerca dell'innovazione.
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Intraprendiamo un viaggio insieme
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questa emozionante avventura.

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ジェネレーティブ人工知能(AI)とは
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デジタル革命の最前線で、
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コンテンツをゼロから作成する。
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しかし、これをどのようにナビゲートしますか
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未知の領域?一緒に
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その成功の秘訣を探ってみましょう。
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飛び込む前に、
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柱を理解することは非常に重要です
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この技術を支えるもの。
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データの品質は
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AIの燃料。
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正確で多様なデータがなければ、
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最高のモデルでさえ失敗する可能性があります。
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次に、モデルの選択
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も同様に重要です。
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各モデルには独自の
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長所と短所。
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そのハードウェアリソースに追加
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堅牢で有能なチーム、
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そして、あなたには成功の秘訣があります。
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OpenAIのGPT-4を例にとってみましょう。
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何十億ものパラメータで、
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ペタバイト級のデータを搭載し、
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それはテキスト生成に革命をもたらしました。
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しかし、専門家チームなしで
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彼を訓練し、導くために、
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彼はそのような高みには到達しなかったでしょう。
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ただし、すべてのコインには裏面があります。
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ジェネレーティブAIには課題がないわけではありません。
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データの準備が不十分な場合、
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バイアス。正しく構成されていないテンプレート
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資源を浪費する可能性がある
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または誤った結果を生成します。
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そして、思慮深い統合がなければ、
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人工知能
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ジェネレーティブは、助けになるだけでなく、破壊する以上のものをもたらすことができます。
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たとえば
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AIがコンテンツを生成するのを見てきました
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以下の理由による攻撃的または差別的
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トレーニング データの偏り。
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これらのミスは深刻な結果をもたらす可能性があります。
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倫理的および社会的影響。
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しかし、希望はあります。
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ベストプラクティスを採用することで、
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私たちはそれを最大限に活用することができます
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この技術の。
00:01:44
それはコレクションから始まり、
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厳密なデータ準備。
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適材適所のモデル選び
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慎重に検証します
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業績。そして何よりも、AIの統合
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包括的な戦略の一環として、
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倫理的影響の考察。
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NVIDIAのような先進的な企業
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すでに先頭に立って、AIを採用しています
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ジェネレーティブは、彼らの製品を改善するために、
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その限界を自覚しながら
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そして責任。適切なツールがあれば、
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ベストプラクティスと明確なビジョン
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人工知能
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生成
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強力な味方になれる
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イノベーションの探求において。
00:02:21
一緒に旅に出ましょう
00:02:22
このエキサイティングな冒険。

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résultat(s)
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Generatieve kunstmatige intelligentie is
00:00:06
in de voorhoede van de digitale revolutie,
00:00:09
Het creëren van inhoud vanaf nul.
00:00:12
Maar hoe navigeer je hierom?
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Onbekend terrein? Samen
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Laten we eens kijken naar de geheimen van het succes.
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Voordat je erin duikt,
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Het is cruciaal om de pijlers te begrijpen
00:00:23
die deze technologie ondersteunen.
00:00:25
De kwaliteit van de gegevens is
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de brandstof van AI.
00:00:29
Zonder nauwkeurige en diverse gegevens,
00:00:31
Zelfs het beste model kan mislukken.
00:00:33
Dan de keuze van het model
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is net zo essentieel,
00:00:37
omdat elk model zijn eigen
00:00:39
sterke en zwakke punten.
00:00:40
Voeg daar hardwarebronnen aan toe
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robuust en een bekwaam team,
00:00:44
En je hebt een recept voor succes.
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Laten we OpenAI's GPT-4 als voorbeeld nemen.
00:00:50
Met zijn miljarden parameters,
00:00:52
aangedreven door petabytes aan gegevens,
00:00:55
Het bracht een revolutie teweeg in het genereren van tekst.
00:00:57
Maar zonder een team van experts
00:00:59
om hem op te leiden en te begeleiden,
00:01:02
Hij zou zulke hoogten niet hebben bereikt.
00:01:04
Elke munt heeft echter zijn keerzijde.
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Generatieve AI is niet zonder uitdagingen.
00:01:11
Slecht voorbereide gegevens kunnen leiden tot:
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Vooroordelen. Verkeerd geconfigureerde sjablonen
00:01:15
kan middelen verspillen
00:01:17
of foutieve resultaten opleveren.
00:01:19
En zonder doordachte integratie,
00:01:21
AI
00:01:21
Generatief kan meer verstoren dan helpen.
00:01:23
Zoals wat
00:01:24
we hebben gezien dat AI's inhoud genereren
00:01:27
aanstootgevend of discriminerend zijn vanwege
00:01:29
bias in trainingsgegevens.
00:01:31
Deze fouten kunnen ernstige gevolgen hebben.
00:01:34
ethische en sociale implicaties.
00:01:35
Maar er is hoop.
00:01:38
Door de beste praktijken toe te passen,
00:01:40
We kunnen er het beste van maken
00:01:42
van deze technologie.
00:01:44
Het begint met een verzameling en
00:01:47
Rigoureuze gegevensvoorbereiding.
00:01:49
Het juiste model kiezen, voor de juiste klus.
00:01:52
Valideer zorgvuldig de
00:01:53
Resultaten. En bovenal, integreer AI
00:01:55
als onderdeel van een alomvattende strategie, rekening houdend met de
00:01:59
beschouwing van de ethische implicaties.
00:02:01
Vooruitstrevende bedrijven zoals NVIDIA
00:02:03
hebben al het voortouw genomen door AI te omarmen
00:02:06
generatief om hun aanbod te verbeteren,
00:02:09
terwijl we ons bewust blijven van de beperkingen ervan
00:02:11
en verantwoordelijkheden. Met het juiste gereedschap,
00:02:14
best practices en een duidelijke visie,
00:02:16
AI
00:02:17
Geslachtelijk
00:02:17
kan een krachtige bondgenoot zijn
00:02:19
in onze zoektocht naar innovatie.
00:02:21
Laten we samen op reis gaan
00:02:22
dit spannende avontuur.

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00:00:05
A inteligência artificial generativa é
00:00:06
na vanguarda da revolução digital,
00:00:09
Criação de conteúdo a partir do zero.
00:00:12
Mas como você navega por isso?
00:00:14
Território desconhecido? Juntos
00:00:15
Vamos explorar os segredos do seu sucesso.
00:00:19
Antes de mergulhar,
00:00:20
É fundamental entender os pilares
00:00:23
que suportam esta tecnologia.
00:00:25
A qualidade dos dados é
00:00:27
o combustível da IA.
00:00:29
Sem dados precisos e diversos,
00:00:31
Mesmo o melhor modelo poderia falhar.
00:00:33
Depois, a escolha do modelo
00:00:35
é igualmente essencial,
00:00:37
porque cada modelo tem o seu próprio
00:00:39
Pontos fortes e fracos.
00:00:40
Adicionar a isso recursos de hardware
00:00:42
uma equipa robusta e competente,
00:00:44
E você tem uma receita para o sucesso.
00:00:48
Vamos tomar o GPT-4 da OpenAI como exemplo.
00:00:50
Com seus bilhões de parâmetros,
00:00:52
alimentado por petabytes de dados,
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Revolucionou a geração de texto.
00:00:57
Mas sem uma equipa de especialistas
00:00:59
treiná-lo e guiá-lo,
00:01:02
Ele não teria atingido tais alturas.
00:01:04
No entanto, cada moeda tem o seu reverso.
00:01:08
A IA generativa não está isenta de desafios.
00:01:11
Dados mal preparados podem levar a
00:01:13
enviesamentos. Modelos mal configurados
00:01:15
pode desperdiçar recursos
00:01:17
ou produzir resultados errados.
00:01:19
E sem uma integração ponderada,
00:01:21
IA
00:01:21
Generativo pode atrapalhar mais do que ajudar.
00:01:23
Como o quê
00:01:24
vimos IAs gerarem conteúdo
00:01:27
ofensivo ou discriminatório por causa de
00:01:29
enviesamento nos dados de formação.
00:01:31
Estes erros podem ter consequências graves.
00:01:34
implicações éticas e sociais.
00:01:35
Mas há esperança.
00:01:38
Ao adotar as melhores práticas,
00:01:40
Podemos aproveitá-lo ao máximo
00:01:42
desta tecnologia.
00:01:44
Começa com uma coleção e
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Preparação rigorosa de dados.
00:01:49
Escolher o modelo certo, para o trabalho certo.
00:01:52
Valide cuidadosamente a seringa
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resultados. E, acima de tudo, integrar a IA
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no âmbito de uma estratégia global, tendo em conta a
00:01:59
consideração das implicações éticas.
00:02:01
Empresas com visão de futuro como a NVIDIA
00:02:03
já lideraram o caminho, adotando a IA
00:02:06
generativa para melhorar as suas ofertas,
00:02:09
mantendo-se consciente das suas limitações
00:02:11
e responsabilidades. Com as ferramentas certas,
00:02:14
melhores práticas e uma visão clara,
00:02:16
IA
00:02:17
Generativo
00:02:17
pode ser um poderoso aliado
00:02:19
na nossa busca pela inovação.
00:02:21
Vamos embarcar juntos numa viagem
00:02:22
esta aventura emocionante.

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00:00:05
Trí tuệ nhân tạo thế hệ là
00:00:06
Đi đầu trong cuộc cách mạng kỹ thuật số,
00:00:09
Tạo nội dung từ đầu.
00:00:12
Nhưng làm thế nào để bạn điều hướng điều này
00:00:14
Lãnh thổ chưa được khám phá? Cùng
00:00:15
Hãy cùng khám phá những bí mật thành công của nó.
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Trước khi bạn đi sâu vào,
00:00:20
Điều quan trọng là phải hiểu các trụ cột
00:00:23
hỗ trợ công nghệ này.
00:00:25
Chất lượng của dữ liệu là
00:00:27
nhiên liệu của AI.
00:00:29
Không có dữ liệu chính xác và đa dạng,
00:00:31
Ngay cả mô hình tốt nhất cũng có thể thất bại.
00:00:33
Sau đó, sự lựa chọn của mô hình
00:00:35
cũng cần thiết không kém,
00:00:37
Bởi vì mỗi mô hình có một mô hình riêng
00:00:39
điểm mạnh và điểm yếu.
00:00:40
Thêm vào tài nguyên phần cứng đó
00:00:42
mạnh mẽ và một đội ngũ có năng lực,
00:00:44
Và bạn có một công thức để thành công.
00:00:48
Hãy lấy GPT-4 của OpenAI làm ví dụ.
00:00:50
Với hàng tỷ thông số,
00:00:52
được cung cấp bởi hàng petabyte dữ liệu,
00:00:55
Nó đã cách mạng hóa việc tạo văn bản.
00:00:57
Nhưng không có đội ngũ chuyên gia
00:00:59
để đào tạo và hướng dẫn anh ta,
00:01:02
Anh ta sẽ không đạt đến độ cao như vậy.
00:01:04
Tuy nhiên, mỗi đồng tiền đều có mặt trái của nó.
00:01:08
Generative AI không phải là không có những thách thức của nó.
00:01:11
Dữ liệu được chuẩn bị kém có thể dẫn đến
00:01:13
Biases. Mẫu được định cấu hình sai
00:01:15
có thể lãng phí tài nguyên
00:01:17
hoặc tạo ra kết quả sai.
00:01:19
Và nếu không có sự tích hợp chu đáo,
00:01:21
AI
00:01:21
Generative có thể phá vỡ nhiều hơn là giúp đỡ.
00:01:23
Thích cái gì
00:01:24
chúng tôi đã thấy AI tạo ra nội dung
00:01:27
xúc phạm hoặc phân biệt đối xử vì:
00:01:29
thiên vị trong dữ liệu đào tạo.
00:01:31
Những sai lầm này có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
00:01:34
ý nghĩa đạo đức và xã hội.
00:01:35
Nhưng vẫn còn hy vọng.
00:01:38
Bằng cách áp dụng các phương pháp hay nhất,
00:01:40
Chúng ta có thể tận dụng tối đa nó
00:01:42
của công nghệ này.
00:01:44
Nó bắt đầu với một bộ sưu tập và
00:01:47
Chuẩn bị dữ liệu nghiêm ngặt.
00:01:49
Lựa chọn mô hình phù hợp, cho công việc phù hợp.
00:01:52
Xác nhận cẩn thận
00:01:53
Kết quả. Và trên hết, tích hợp AI
00:01:55
Là một phần của chiến lược toàn diện, có tính đến
00:01:59
xem xét các tác động đạo đức.
00:02:01
Các công ty có tư duy tiến bộ như NVIDIA
00:02:03
đã dẫn đầu, nắm lấy AI
00:02:06
tạo ra để cải thiện dịch vụ của họ,
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trong khi vẫn nhận thức được những hạn chế của nó
00:02:11
và trách nhiệm. Với các công cụ phù hợp,
00:02:14
thực tiễn tốt nhất và tầm nhìn rõ ràng,
00:02:16
AI
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Thế hệ
00:02:17
có thể là một đồng minh mạnh mẽ
00:02:19
trong hành trình tìm kiếm sự đổi mới của chúng tôi.
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Hãy cùng nhau bắt tay vào một cuộc hành trình
00:02:22
cuộc phiêu lưu thú vị này.

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生成式人工智慧是
00:00:06
走在數位革命的最前沿，
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從頭開始創建內容。
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但是你如何駕馭它
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未知領域？一起
00:00:15
讓我們來探索一下它成功的秘訣。
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在你潛入之前，
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了解這些支柱至關重要
00:00:23
支援這項技術。
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數據的品質是
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人工智慧的燃料。
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沒有準確和多樣化的數據，
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即使是最好的模型也可能失敗。
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那麼，型號的選擇
00:00:35
同樣重要，
00:00:37
因為每個模型都有自己的
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優勢和劣勢。
00:00:40
添加到硬體資源
00:00:42
強大而稱職的團隊，
00:00:44
你有一個成功的秘訣。
00:00:48
我們以 OpenAI 的 GPT-4 為例。
00:00:50
憑藉其數十億個參數，
00:00:52
由 PB 級數據提供支援，
00:00:55
它徹底改變了文本生成。
00:00:57
但沒有專家團隊
00:00:59
訓練和指導他，
00:01:02
他不會達到這樣的高度。
00:01:04
然而，每枚硬幣都有其另一面。
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生成式人工智慧並非沒有挑戰。
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準備不足的數據可能導致
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偏見。範本配置錯誤
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可以浪費資源
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或產生錯誤的結果。
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如果沒有深思熟慮的整合，
00:01:21
人工智慧
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生成式破壞作用大於説明作用。
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比如
00:01:24
我們已經看到人工智慧生成內容
00:01:27
由於以下原因而具有攻擊性或歧視性
00:01:29
訓練數據中的偏差。
00:01:31
這些錯誤可能會產生嚴重的後果。
00:01:34
倫理和社會影響。
00:01:35
但還是有希望的。
00:01:38
通過採用最佳實踐，
00:01:40
我們可以充分利用它
00:01:42
這項技術。
00:01:44
它從一個集合開始，然後
00:01:47
嚴謹的數據準備。
00:01:49
為正確的工作選擇正確的型號。
00:01:52
仔細驗證
00:01:53
結果。最重要的是，集成 AI
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作為綜合戰略的一部分，考慮到
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考慮倫理影響。
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像 NVIDIA 這樣具有前瞻性的公司
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已經引領潮流，擁抱人工智慧
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生成以改進他們的產品，
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同時保持意識到其局限性
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和責任。使用正確的工具，
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最佳實踐和清晰的願景，
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人工智慧
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生成
00:02:17
可以成為強大的盟友
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在我們追求創新的過程中。
00:02:21
讓我們一起踏上旅程
00:02:22
這個激動人心的冒險。

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