לומדים איך ליצור אב טיפוס של בינה מלאכותית אחראית בעזרת המדריך של PAIR ו-MakerSuite

1. לפני שמתחילים

‫MakerSuite הוא חבילת כלים שמאפשרת לכם ליצור אב טיפוס באמצעות מודלים גדולים של שפה ישירות מהדפדפן – בלי צורך בהגדרה. בעזרת MakerSuite, אפשר להתנסות בהנחיות במהירות וליצור API שהאפליקציה יכולה לגשת אליו ישירות. כך הצוותים יכולים ליצור במהירות אפליקציות מצוינות שמבוססות על AI גנרטיבי. המדריך של PAIR (People + AI Research) מציע הנחיות לעיצוב מוצר חדש עם AI, תוך התמקדות בשיטות מבוססות-נתונים שמתמקדות באנשים ובבניית אמון המשתמשים – הנחיות שרלוונטיות לשימוש ב-MakerSuite.

ב-Codelab הזה תלמדו איך להשתמש בשני המשאבים האלה יחד כדי ליצור חוויות מבוססות-AI באופן אחראי. המיקוד של ה-Codelab הוא באב טיפוס אחראי עם AI גנרטיבי, ולא בתהליך העבודה מקצה לקצה של המשאבים הספציפיים האלה. כדי להבין את תהליך העבודה הכללי ב-MakerSuite, אפשר לעיין במדריך הבסיסי ל-MakerSuite. כדי לקבל הנחיות מקיפות יותר לעיצוב מוצרי AI, אפשר לעיין במדריך של PAIR.

דרישות מוקדמות

• הבנה בסיסית של AI.
• ידע מסוים בתהליך העבודה של פיתוח מוצרים.

מה תלמדו

• איך משתמשים במדריך PAIR כדי לבדוק עד כמה חוויות ה-AI שלכם מתאימות לקהלים שונים, ואיך יודעים באילו משימות כדאי להשתמש ב-AI ובאילו לא.
• איך יוצרים חוויות AI גנרטיבי שמבוססות על העושר של המנהגים התרבותיים של המשתמשים.
• איך משלבים הזדמנויות בתהליך פיתוח ה-AI כדי לזכות באמון המשתמשים, תוך התמקדות בהסברים שמוצגים למשתמשים.
• איך להשתמש בערכת כלים רחבה יותר של חומרים בנושא AI גנרטיבי ובמשאבי AI שמתמקדים באדם כדי להמשיך את הלמידה.

מה תפַתחו

ב-Codelab הזה נסביר לכם איך ליצור אב טיפוס של כלי כתיבה יצירתי שמבוסס על AI גנרטיבי באופן אחראי. אם אתם מעוניינים, אתם יכולים אפילו לשלב את ההנחיות שאתם יוצרים ב-Wordcraft, כלי לעריכת טקסט מבוסס-AI עם קוד פתוח, ש-Google השיקה כאב-טיפוס למחקר.

מה תצטרכו

• דפדפן
• חשבון Google, כדי לגשת ל-MakerSuite

2. להגדרה

MakerSuite

‫MakerSuite הוא חבילה של כלים מבית Google שמאפשרת ליצור אב טיפוס באמצעות מודלים גדולים של שפה ישירות מהדפדפן – בלי צורך בהגדרה. אפשר לנסות מודלים במהירות ולהתנסות בהנחיות שונות. אחרי שבונים תוצר שמרוצים ממנו, אפשר לייצא אותו בקלות כקוד Python, ואז להפעיל את אותם מודלים באמצעות Generative Language API.

כדי להתנסות במודלים גדולים של שפה באמצעות MakerSuite, צריך להירשם לרשימת ההמתנה.

מדריך מחקר בנושא אנשים ו-AI

המדריך של PAIR (People + AI Research) הוא משאב שעוזר למפתחים, למעצבים, למנהלי מוצרים, לסטודנטים ולאנשים רבים אחרים להשתמש ב-AI בצורה אחראית.

המדריך של PAIR יכול לעזור לכם ולצוות שלכם לפתח רשימה של שאלות חשובות שקשורות ל-AI – כולל AI גנרטיבי – במוצר שלכם.

• מתי ואיך כדאי להשתמש ב-AI במוצר שלי?
• איך אפשר לעזור למשתמשים לבנות אמון במערכת ה-AI שלי?
• איך מסבירים למשתמשים על מערכת ה-AI?
• איך אפשר ליצור ממשקי AI שמתאימים לתרבויות שונות ומקדמים שוויון?

במהלך ה-Codelab הזה תשתמשו במדריך PAIR כדי לפתח שאלות ליצירת אב טיפוס ולבחור בין אפשרויות עיצוב שונות.

קבלת הקוד של Wordcraft (אופציונלי)

‫Wordcraft הוא כלי מבוסס-AI לעריכת טקסט שפותח בצוות המחקר של Google. הכלי מאפשר לכתוב סיפורים בשיתוף פעולה בין בני אדם ל-AI. הקוד של Wordcraft הוא קוד פתוח, כך שאתם יכולים להתנסות בהנחיות ב-codelab הזה בעצמכם.

• כדי לקבל את הקוד של Wordcraft, משתמשים בפקודה הבאה:

git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

אפשר גם להוריד את קובץ ה-ZIP:

טרם נקבע

3. שימוש ב-AI גנרטיבי לכתיבת סיפורים

מודל שפה גדול (LLM) הוא מודל AI שאומן על כמויות עצומות של טקסט מתוך ספרים, מאמרים ואתרים, כדי ללמוד דקדוק, ביטויים נפוצים ומידע אחר. על סמך הנתונים האלה, ועם כוונון עדין נוסף, מודל LLM כמו PaLM יכול לבצע הרבה משימות של בינה מלאכותית על סמך הוראות פשוטות, במקום לדרוש תכנות מתוחכם של למידת מכונה. הוא יכול גם לענות על שאלות, לסכם מידע, לתרגם שפות ולבצע משימות רבות אחרות של AI.

ב-Codelab הזה, תשתמשו ב-LLM כדי ליצור אב טיפוס של אפליקציה שתעזור לסופרים לכתוב סיפורים. בנוסף למידע כללי על העולם, על דקדוק וכו', מודל השפה הגדול PaLM של Google מתוכנן לפעול לפי הוראות או הנחיות של משתמשים. לכן, כדי ליצור אב טיפוס של הכלי ב-MakerSuite, צריך ללמד את המודל מה לכתוב בתגובה להנחיה של משתמש.

כתיבת סיפורים בעזרת AI באמצעות הנחיות טקסט ב-MakerSuite

1. כדי ליצור הנחיה, לוחצים על יצירת הנחיה חדשה בחלונית הימנית ובוחרים באפשרות הנחיית טקסט. מתחילים עם ההנחיה הבאה:

You are a talented fiction author. Write a story about a given topic.
Topic: {{topic}}

אחרי שמזינים את ההנחיה הזו, מערכת MakerSuite מזהה ש-{{topic}} הוא קלט להנחיה ופותחת את החלונית בדיקת ההנחיה כדי שתוכלו לראות איך ההנחיה פועלת עם מגוון קלטים.

2. מזינים A boy discovers a lost cat in his yard, לוחצים על חלונית המודל (משמאל ללחצן הפעלה) ובוחרים את רמת האקראיות 0.8.
3. לבסוף, לוחצים על הפעלה כדי להריץ את ההנחיה. הפלט של ההנחיה אמור להופיע בטבלה תוך רגע.

אם בוחרים את הגדרת רמת האקראיות 0.8, המודל מבין שאתם מעדיפים שהפלט יהיה מגוון. התוצאה היא סיפורים יצירתיים יותר, אבל בכל הפעלה מתקבלות תוצאות שונות. אם רוצים לקבל בדיוק את אותו הפלט בכל פעם, צריך להגדיר את רמת האקראיות ל-0.

פלט אפשרי:

Henry sat on the edge of his porch and swung his legs back and forth. A small cat ran in front of him. Henry petted the cat. The cat began to purr. Henry picked up the cat and placed it on his lap. The cat began to snuggle close to him. Henry decided to keep the cat.

4. נסו להריץ את ההנחיה כמה פעמים ותראו את הסיפורים השונים שנוצרים.

כפי שאפשר לראות, המודל כותב סיפור מובנה עם רצף הגיוני, אבל הוא גם מניח כמה הנחות. לדוגמה, הסיפור מתמקד בילד בשם הנרי. אתם יכולים לשנות את ההנחות האלה על ידי ציון השם של הדמות הראשית או אפילו ציון אם אתם רוצים שהסיפור יתמקד בגור החתולים או באדם.

5. מעדכנים את ההנחיה ולוחצים על הפעלה כדי לראות איך היא פועלת עם כל נתוני הבדיקה.

NOTE: הפלט המדויק שתקבלו מהמודל משתנה מריצה לריצה.

איך מזהים את המשימות שהכי מתאימות לשימוש בכלים מבוססי-AI בעזרת המדריך של PAIR

עד עכשיו, ההנחה הייתה שמודל ה-AI כותב סיפור שלם, על סמך תיאור קצר בלבד. אבל האם זו ההחלטה הנכונה לגבי העיצוב של כלי הקריאייטיב שלכם? לדוגמה, דמיינו עוזר דיגיטלי שעוזר לסופרים לשכתב חלקים מהסיפור שהם בוחרים. לדוגמה, אתם יכולים ליצור אב טיפוס של האינטראקציה הזו ב-MakerSuite כדי להפוך את קטע הסיפור לדרמטי יותר.

כך אפשר לקבל עזרה ממוקדת יותר ולשכתב פסקאות בכל פעם. ברמה גבוהה יותר, אפשר לבצע כמה שינויים בהנחיה כדי ליצור אב טיפוס של כלי להגדלת היכולות של המשתמשים במקום כלי לאוטומציה של משימות.

המדריך של PAIR מציע דרך עקבית לשאול ולענות על שאלות כאלה בתהליך פיתוח ה-AI. בעוד ש-MakerSuite עוזרת לכם ליצור אב טיפוס של רעיונות במהירות, המדריך של PAIR מאפשר לכם לצמצם את אפשרויות העיצוב לאלה שהכי מבטיחות למטרות שלכם ולקהל שאתם רוצים למשוך. השתמשו במדריך כדי להבין אם הגברה או אוטומציה היא הגישה הנכונה לשיתוף פעולה עם AI כדי לבנות את האפליקציה שלכם.

כדאי להתחיל עם השאלה המנחה איך כדאי להשתמש ב-AI? במדריך. כפי שמצוין בדפוס הזה במדריך, עדיף להשתמש ב-AI כשהוא מוסיף ערך ייחודי. במקרה כזה, מכיוון שמודלים של LLM מאומנים על הרבה נתונים לגבי דקדוק, ביטויים נפוצים ומידע אחר מהאינטרנט, יכול להיות שיהיה שימושי להשתמש ביכולת של המודל להבין את העולם של הסיפור שרוצים לתאר בפלט של אפליקציית הכתיבה ולהציע דרכים לשכתוב שלו. ההמלצה הזו מבוססת על דפוס המלצות אישיות במדריך.

כדאי לקחת את זה צעד אחד קדימה. במדריך PAIR יש פרק על צורכי משתמשים עם הנחיות לגבי משימות שכדאי להפוך לאוטומטיות או לשפר.

כששוקלים להוסיף תכונות או להפוך תהליכים לאוטומטיים, חשוב לזכור שהמטרה של אב הטיפוס היא ליצור אפליקציה מועילה לכותבים. לכן, סביר להניח שהמשתמשים שלכם נהנים לכתוב, רוצים לקחת אחריות אישית על הכתיבה שלהם ויש להם העדפות שנוצרו במהלך החיים שלהם, וקשה להם להסביר אותן. אם משלבים את כל הנתונים האלה, אפשר להסיק שגישת ההרחבה היא האפשרות המבטיחה יותר.

לפי המדריך של PAIR, יכול להיות שכדאי לחשוב על האפליקציה שאתם יוצרים ככלי לא לכתיבה, אלא לשכתוב. לדוגמה, אפשר לשנות את ההנחיה כדי לאפשר סגנונות כתיבה שונים.

1. יוצרים הנחיית טקסט חדשה:

Edit the paragraph below. Make it \{\{rewrite style\}\}. Only respond with the updated text. Do not include any explanation.

Paragraph: {{paragraph}}

בדוגמה הזו, גם \{\{rewrite style\}\} וגם {{paragraph}} הם קלט טקסט.

2. בחלונית הבדיקה, אפשר לנסות כמה סגנונות כתיבה מחדש, כמו קצר יותר, דרמטי יותר, שנון יותר, פחות מסורבל מבחינה דקדוקית, פיוטי וכן הלאה.

עיצוב סיפורים מרחבי העולם

עד עכשיו, בדקת את ההנחיה לשכתב פסקה עם סיפורים שחסר בהם הקשר תרבותי חזק. כשמעצבים חוויות שימוש ב-AI אחראי, כדאי לנסות מגוון רחב של קלטים.

אפשר לנסות כמה קלטי בדיקה, למשל:

• בפינה שקטה בבית קפה פריזאי ציורי, לקוח בודד נהנה מהארומה של קפה טרי, ומחשבותיו נדדו לרגע שנשכח מזמן ושינה את מהלך חייו לנצח.
• בתוך האנרגיה הכאוטית של רכבת מקומית במומבאי, אישה בגיל העמידה פתחה בשיחה עם אדם זר. איזה דבר מדהים, היא חשבה, לחיות באותה עיר ולנהל חיים כל כך שונים.
• בתוך הכאוס התוסס של שוק רחוב הומה בשנגחאי, מוכר אוכל רחוב לקח רגע להתבונן בתנועת הקהל.

מומלץ להתנסות בהקשרים תרבותיים וגיאוגרפיים אחרים בצורה אחראית, תוך הקפדה על הימנעות מהטיה לא הוגנת ומסטריאוטיפים היסטוריים. הערה: מודל ה-LLM מכיר הרבה מקומות בעולם על סמך נתונים קיימים שנמצאים באינטרנט, אבל יכול להיות שהוא לא יספק את כל הפרטים על מקום גיאוגרפי ספציפי. כפי שמצוין במדריך PAIR, חשוב לאפשר למשתמשים שליטה במשימות ההגדלה. לדוגמה, אתם יכולים להרחיב את יכולות השכתוב של האב-טיפוס כדי לקבל שליטה רבה יותר בעלילה ובפרטים של הסיפור.

בנוסף, מודלים גנרטיביים רבים מציגים לפעמים הנחות ברירת מחדל, בין היתר בגלל דפוסים שכיחים יותר במערכי הנתונים העצומים שלהם לאימון, שמבוססים על מידע אונליין. חשוב לדעת שאפשר להנחות את המודלים להניח הנחות אחרות, שהן תקפות באותה מידה. לדוגמה, בהנחיה לשכתוב פסקה שמופיעה למעלה, אפשר לציין את המגדר של האדם הזר ברכבת על ידי שינוי סגנון השכתוב, ולכתוב קצר יותר. זכור שהאדם הזר הוא גם אישה".

4. בניית אמון

בלי אמון המשתמשים, יכול להיות שאפילו יכולות ה-AI הכי חדשניות לא ינוצלו. האמון נובע מהתחושה של המשתמשים שה-AI מסוגל, אמין ומועיל. כשהמשתמשים בוטחים במוצר, הם נוטים יותר ללמוד איך ומתי להשתמש בתכונות ספציפיות, והדבר מוביל לחוויית משתמש טובה יותר באופן כללי.

במדריך PAIR יש כמה רעיונות שיעזרו למשתמשים לקבוע עד כמה הם יכולים לסמוך על מערכות AI:

בניית אמון בשלב מוקדם

במקרה של AI גנרטיבי, חשוב במיוחד להסביר את הכוונה של התכונות ולעזור למשתמשים להבין את המגבלות של ה-AI. לדוגמה, מודלים של שפה מתוכננים בעיקר כדי לחזות מה יופיע בהמשך הטקסט, ולכן יכול להיות שהפלט שלהם לא תמיד יהיה מדויק מבחינת העובדות. לכן חשוב לעזור למשתמשים להבין שהאב-טיפוס הזה הוא כלי עזר לכתיבה יוצרת, והוא לא מיועד לספק עובדות. אם המשתמש רוצה לבדוק עובדות לגבי פרטים שהוא רוצה לוודא שהם נכונים, הוא צריך לחפש באינטרנט באמצעות מקורות מהימנים.

תחשבו על כמה דרכים שונות שבהן תוכלו לעזור למשתמשים להבין שהאב-טיפוס הזה לא מיועד לכתיבת מידע עובדתי, אלא לכתיבת סיפורים בדיוניים.

שמירה על אמון

באופן דומה, למרות היכולות הגבוהות של מודלים של AI גנרטיבי, המשתמשים לא תמיד יכולים לוודא שהמשימות הושלמו בצורה נכונה במקרים ספציפיים רבים. לדוגמה, אב הטיפוס הזה מבוסס על השלמת טקסט ממוקדת ועל כתיבה מחדש ממוקדת של סיפורים – יכולות שקל למשתמשים לאמת. לעומת זאת, למרות שאפשר לתת למודלים גנרטיביים הנחיות בקלות כדי לשכתב חלקים גדולים של טקסט, המשתמשים עלולים לפספס שגיאות קלות שהשתרבבו לטקסט. באופן כללי, התמקדות בתכונות אינטראקטיביות של AI גנרטיבי במשימות שהמשתמשים יכולים לאמת בקלות עוזרת להשיג את האמון שלהם.

הזדמנות נוספת לשמור על האמון היא שימוש ביכולת ההכוונה של מודלים גנרטיביים. בניגוד למודלים קודמים של AI שמיועדים למשימה ספציפית ומוגבלת, הרבה יותר קל למשתמשי קצה להתאים אישית את התוצאות של מודלים גנרטיביים (כפי שאפשר לראות כשמבקשים דרמטיות יותר, קיצור או ניסוחים מחדש דומים). יכולת ההכוונה הזו עשויה לשפר את חוויית המשתמש, אבל חשוב להקפיד שהיא תהיה במסגרת היכולות של המודל. לדוגמה, באב-טיפוס הזה, במקום לשאול את המשתמשים איך לשכתב את הטקסט שלהם, אפשר להציע להם רשימה של הוראות לשכתוב שנמצאו יעילות כהצעות למשתמש הקצה.

שחזור של אמון שאבד

למרות המאמצים שלכם, יכול להיות שיהיו מקרים שבהם המודל יניב תוצאות לא אופטימליות. במקרים כאלה, חשוב לאפשר למשתמשים לבטל פעולות שבוצעו על ידי AI. באופן דומה, לעיתים קרובות עדיף לזהות תכונות עם ביצועים משתנים ולהפעיל אותן רק כשמשתמשים מבקשים במפורש עזרה מ-AI.

• תחשבו על כמה דרכים שונות ליצור תכונות של ביטול פעולה או דרכים אחרות לשקם את אמון המשתמשים.

אפשר לראות פתרונות לאתגרים האלה בפתרון של ה-codelab.

5. סיכום של כל המידע

עד עכשיו התנסיתם בהנחיות ב-MakerSuite. אם אתם מרוצים מההנחיות האלה, אתם יכולים להשתמש בהן ישירות באב-טיפוס.

• קודם שומרים את ההנחיה, ואז לוחצים על Get code (קבלת קוד) בפינה הימנית העליונה. אם עדיין לא עשיתם זאת, אתם צריכים גם להפעיל את מפתח ה-API. לשם כך, לוחצים על Enable API key (הפעלת מפתח API) בתיבת הדו-שיח Get code (קבלת קוד) שמוצגת.

‫MakerSuite יוצר קוד שאפשר להשתמש בו ישירות באפליקציה. לדוגמה, כדי להשתמש בקוד באפליקציית אינטרנט, בוחרים את קוד JavaScript. אפשר להעתיק את הקוד ישירות מהתיבת הדו-שיח ולהדביק אותו באפליקציית האינטרנט. אם מעדכנים את ההנחיה ב-MakerSuite, צריך לעדכן אותה גם בקוד באמצעות משתנה ההנחיה בקוד הכלול.

אם רוצים לשלב את ה-API הזה באפליקציה מוכנה מראש לכתיבה יוצרת, אפשר להוריד את הקוד של Wordcraft.

פתרון Codelab

אפשר לקבל את הקוד של Wordcraft מ-GitHub:

git clone https://github.com/pair-code/wordcraft

אפשר גם להוריד את המאגר כקובץ ZIP:

הורדת קובץ zip

6. מזל טוב

סיימתם את ה-codelab איך ליצור אב טיפוס של אתיקה של בינה מלאכותית בעזרת המדריך של PAIR ו-MakerSuite ולמדתם איך ליצור אב טיפוס של ממשקי AI אחראיים (במקרה הזה, לאפליקציה לכתיבה יוצרת) באמצעות כמה כלים של Google. אנחנו כבר ממש סקרנים לראות מה תיצרו!

קריאה נוספת

• מדריך למשתמש ב-MakerSuite
• מדריך PAIR
• עקרונות ה-AI מבית Google