Generativni modeli so v zadnjih letih dosegli izjemen napredek, s čimer so bistveno spremenili številna področja, od ustvarjalne industrije do optimizacije delovnih procesov. V tem predavanju bomo raziskali, kako sodobni generativni modeli, kot je LLAMA 3.1, omogočajo napredne pristope pri pridobivanju (RAG - Retrieval-Augmented Generation) in izboljševanju (NAG - Neural-Augmented Generation) vsebin ter podatkov. Osrednje točke predavanja bodo: Pregled generativnih modelov: Začeli bomo s kratkim pregledom evolucije generativnih modelov, kot so GAN (Generative Adversarial Networks), VAE (Variational Autoencoders) in Transformerji, ter njihovih ključnih aplikacij, ki so omogočile izjemen napredek na področju umetne inteligence. LLAMA 3.1 in njegove zmogljivosti: Osrednji del predavanja bo namenjen globljemu vpogledu v model LLAMA 3.1, najnovejšo različico enega izmed najučinkovitejših in vsestranskih generativnih modelov. LLAMA 3.1 je bil zasnovan z izboljšano zmogljivostjo za RAG (Retrieval-Augmented Generation) in NAG (Neural-Augmented Generation), kar mu omogoča, da ne le ustvarja nove vsebine, temveč tudi optimizira proces pridobivanja relevantnih informacij ter izboljšuje že obstoječe podatke. Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG predstavlja napredno metodo, kjer se kombinirajo zmožnosti generativnih modelov z zmogljivostjo iskanja informacij. LLAMA 3.1 omogoča integracijo zunanjih podatkovnih virov v realnem času, kar vodi do bolj informiranih in kontekstualno bogatih odgovorov. Poudarili bomo primer uporabe RAG v sistemih za podporo uporabnikom, kjer lahko model išče informacije iz obsežnih podatkovnih baz in jih združuje z lastnimi generativnimi sposobnostmi za zagotavljanje natančnih in uporabnih odgovorov. Neural-Augmented Generation (NAG): NAG je pristop, kjer model izboljšuje obstoječe vsebine s pomočjo nevronskih mrež, ki so bile naučene na obsežnih nizih podatkov. LLAMA 3.1 uporablja NAG za optimizacijo vsebin, kot so avtomatsko izboljševanje besedil, ustvarjanje variacij obstoječih dizajnov ali generiranje kodnih rešitev z optimizacijami. Prikazali bomo konkretne primere uporabe v programiranju, ustvarjanju marketinških kampanj in kreativnih industrijah. Praktične aplikacije in izzivi: Na koncu bomo raziskali praktične primere uporabe LLAMA 3.1 in generativnih modelov v industriji, ter izzive, s katerimi se srečujemo pri njihovi implementaciji. Obravnavali bomo vprašanja, kot so etika, interpretabilnost modelov in upravljanje s podatki, ter predstavili primere uspešnih integracij teh tehnologij v realnem svetu.