Projekat pomaže Ministarstvo informisanja i telekomunikacije, po Konkursu za sufinansiranje projekata u oblasti javnog interesa za 2025. godinu
U poslednjih nekoliko godina, veštačka inteligencija je postala deo svakodnevnog života, od automatskog prepoznavanja glasa i slika do generisanja teksta i umetničkih dela. Međutim, za mnoge korisnike i dalje je nejasno šta je zapravo potrebno za razumevanje i korišćenje ovih alata.
Iako je većinu programa ove kategorije moguće koristiti na srpskom jeziku gotovo svi kursevi i tekstovi koji se bave objašnjavanjem i obukama za upotrebu popularnih aplikacija koje spadaju u domen veštačke inteligencije su na engleskom. Ovo, onima koji ne poznaju, ili slabije barataju ovim jezikom može predstavljati nepremostivu prepreku u iskorišćavanju punog potencijala ovih novih tehnoloških pomagala
Srećom postoje pojedini izvori koji su besplatni, a prilagođeni ljudima sa našeg govornog područja. Međutim, pre nego što Vam ukažemo na neke od njih, treba objasniti i neke opšte termine, neophodne za razumevanje osnova veštačke inteligencije, kao i osnove rada sa programima VI.
Generativna veštačka inteligencija i promptovi
Generativni modeli, kao što su GPT-ovi (Generative Pre-trained Transformers), specijalizovani su za kreiranje teksta, slika ili zvuka na osnovu zadatog prompta (instrukcije). Prompt predstavlja pitanje ili kontekst koji se unosi u model kako bi se dobio željeni odgovor ili sadržaj. U suštini, prompt engineering (inženjering promptova) je praksa formulacije i optimizacije tih instrukcija kako bi model proizveo relevantne, tačne i korisne rezultate.
Prompt inženjering je nezamenljiva tehnika za proširenje sposobnosti velikih jezičkih modela i obuhvata razne metode za usmeravanje programa bez promene njegovih internih parametara. Ovo omogućava integraciju programa i usmeravanje u zadatke poput pisanja, prevođenja, sumarizacije i rešavanja problema, samo na osnovu pažljivo osmišljenih instrukcija. Dakle, prompt treba shvatiti kao ispravni način komunikacije sa programom da bi se dobio željeni rezultat, odnosno, kako bismo ga ubedili da uradi ono što mu kažemo.
Osnove prompt inženjeringa
Za laika, prompt inženjering može zvučati zastrašujuće, ali u praksi je reč o nekoliko jednostavnih principa: jasnoći, određenosti i kontekstu. Kako sugeriše rad “Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods”, dobar prompt treba da bude precizan i koncizan, pružajući modelu dovoljno informacija da razume zahtev, ali bez nepotrebnih detalja koji mogu zbuniti model.
Na primer, umesto generičkog “Objasni mi veštačku inteligenciju”, može se koristiti prompt: “Objasni osnovne principe veštačke inteligencije laiku, koristeći jednostavne primere iz svakodnevnog života, poput preporuka filmova i automatskog prepoznavanja lica.”
Ovakav prompt daje modelu jasan cilj: objašnjenje za laika, sa konkretnim primerima.
Pored toga, korisno je znati i to da
- Treba raščlaniti kompleksne zahteve: Ako je tema kompleksna, podeliti ga na pod-promptove (pitati prvo opšte, pa onda pojedinačno ili specifično, a ne sve odjednom).
- Korisno je koristiti uloge: U promptu se može navesti da model odgovori kao “profesor sa iskustvom u obrazovanju odraslih”, čime se često dobija strukturiraniji odgovor.
- Tražiti primere i pojašnjenja: Nakon inicijalnog odgovora, može se zatražiti dodatno pojašnjenje ili proširenje, Ovakve tehnike pomažu korisnicima da iz grade alate dobiju sadržaj koji bolje odgovara njihovim potrebama.
Besplatni onlajn tekstovi na srpskom jeziku o ovoj temi
Jedan od prvih tekstova koji bi bilo dobro pročitati je tekst Kako da pišete promptove za ChatGPT – Jednostavno i jasno objašnjeno kroz primere u kojem autor Ivan Dabetić objašnjava način na koji funkcioniše Chat GPT i ukratko objašnjava najjednostavnije načine na koje se može postići mnogo iz ovog programa. Ovaj tekst je koristan jer za svoju osnovu uzima upravo ChatGPT, na čijem funkcionisanju se zasnivaju i mnogi drugi programi.
Takođe, NUNS je objavio tekst Milovana Nikolića na temu Razumevanje veštačke inteligencije: vodič za početnike u kojem je veoma jednostavno objašnjava specifičnosti veštačke inteligencije i njihove mogućnosti i vrste. Oba teksta je korisno pročitati pre nego što se uopšte počne sa upotrebom, kako bi korisnici imali predznanja šta da očekuju od samih programa, kao i koji su njihovi limiti.
Video materijali i tutorijali
Dok tekstova na ovu temu u Srbiji nema mnogo, postoji pregršt besplatnih video lekcija i tutorijala koji se mogu naći na sajtu Jutjub.
Tako, autor Goran Ivković pripremio je fenomenalan kurs za početnike pod nazivom Kurs ChatGPT – veštačka inteligencija kroz koji u nešto vise od sat vremena možete naučiti osnove upotrebe i tehnike promptovanja za različite potrebe u program ChatGPT. Pored toga, korisni su i kursevi poput Mini Kurs o Vještačkoj Inteligenciji / Uvod u AI / Machine Learning / ChatGPT kao i 17 korisnih ChatGPT upita za svaki dan.
Svaki od ovih videa je potpuno besplatan, a nakon njih će vaše znanje iz ove oblasti, naročito ako ste početnik, biti na mnogo višem nivou.
Interaktivni kursevi i prakse na engleskom jeziku
Iako mnogi masovni onlajn kursevi (npr. Coursera, edX) imaju osnovne kurseve o AI na engleskom, često su dostupni besplatno uz mogućnost gledanja predavanja i preuzimanja materijala. Za one koji ne poznaju engleski dobro, može se kombinovati materijal na engleskom sa paralelnim objašnjenjima na srpskom – kreirati lični bilten ili grupu kolega gde se prevode ključni koncepti. Neki onlajn forumi i Discord serveri okupljaju ljude zainteresovane za VI u regionu. Pored toga, postoje i besplatni alati za testiranje promptova: otvorene platforme poput Hugging Face omogućavaju eksperimentisanje sa već gotovim modelima bez potrebe za lokalnom instalacijom, a dokumentacija se može prevoditi ili čitati uz pomoć automatskih prevodilaca uz kritičku proveru.
Naravno, za one ambicioznije i potkovanije osnovnim znanjima, uvek je preporučivo osloniti se i svoje znanje produbiti i čitanjem naučnih radova na ovu temu (kojih ima i na srpskom jeziku). Za pronalazak radova na ovu temu korisno je pretraživati ih uz pomoć sajtova kao što su Google Scholar ili Research Gate.
Ipak, za početak, čak i bez upotrebe pomagala i slušanja velikih kurseva, dovoljno je pridržavati se nekoliko saveta:
- Počnite od konkretnog cilja: Umesto opšteg “šta sve mogu da pita ChatGPT?”, definišite šta želite: “Kako da napišem e-mail za prijavu na posao?” ili “Kako da skratim ovaj tekst?”.
- Napravite dnevnik promptova: Beležite različite pokušaje promptova, rezultate i šta biste želeli poboljšati. Ovaj pristup podseća na eksperiment u nauci – menja se jedan deo prompta i prati se efekat.
- Koristite primere iz prakse: Čitajte vodiče koji ukazuju na određene aspekte pisanja promtova. Takvi primeri pomažu da razumete format instrukcije i očekivani stil odgovora.
- Kritički sagledajte rezultate: VI modeli mogu generisati netačne ili neadekvatne informacije. Uvek proverite činjenice i ne oslanjajte se isključivo na veštačku inteligenciju kao na izvor istine.
- Učite kroz zajednicu: Pridružite se lokalnim forumima ili grupama na društvenim mrežama gde članovi dele svoja iskustva sa promptovima. Razmena primera i povratnih informacija ubrzava učenje.
- Postepeno pređite na složenije zadatke: Kada savladate osnove, eksperimentišite sa višestepenim promptovima, generisanjem kodova ili vizuelnim modelima (ako su dostupni). Uvek se vraćajte na jednostavna objašnjenja kako biste razumeli osnove.
Razumevanje osnova veštačke inteligencije i prompt inženjeringa postaje sve važnije kako generativni modeli ulaze u različite sfere života i rada. Korišćenjem članaka, video tutorijala, interaktivnih platformi i akademskih radova (prenetih ili prevedenih), svaki pojedinac može da stekne osnovno razumevanje i praktične veštine za uspešnu interakciju sa ovim alatima, što mu u budućnosti može pomoći da brže, jednostavnije i kvalitetnije obalja svoj posao.
Dodatak – mini rečnik osnovne terminologije veštačke inteligencije
Neuronske mreže: struktura modela inspirisana radom ljudskog mozga, koriste se za razne zadatke prepoznavanja i klasifikacije.
Transformeri: arhitektura koja omogućava modelima poput GPT-a da obrađuju kontekst dužih tekstova.
Prompt: tekstualna instrukcija ili pitanje koje se daje AI modelu kako bi se dobio željeni odgovor.
Prompt inženjering: praksa formulacije i optimizacije promptova da bi se poboljšali rezultati modela.
Generativna AI: modeli sposobni da proizvode novi sadržaj (tekst, sliku, zvuk) na osnovu prompta.
Chain-of-Thought: tehnika u prompt inženjeringu gde se traži od modela da “razmisli naglas” kako bi se došlo do složenijih zaključaka.
Self-consistency: tehnika osiguravanja doslednosti odgovora modela kroz više iteracija.
