{"id":150958,"date":"2025-01-14T11:06:59","date_gmt":"2025-01-14T10:06:59","guid":{"rendered":"https:\/\/spotler.com\/guides\/what-is-generative-ai"},"modified":"2025-08-29T14:29:19","modified_gmt":"2025-08-29T12:29:19","slug":"vad-ar-generativ-ai","status":"publish","type":"guides","link":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/guider\/vad-ar-generativ-ai","title":{"rendered":"Vad \u00e4r generativ AI?"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-cover\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"770\" height=\"400\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-149935\" alt=\"\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header.webp\" data-object-fit=\"cover\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header.webp 770w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-300x156.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-768x399.webp 768w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-767x398.webp 767w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-366x190.webp 366w\" sizes=\"auto, (max-width: 770px) 100vw, 770px\" \/><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim\" style=\"background-color:#79604c\"><\/span><\/p>\n<div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-constrained wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<h1 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-pale-pink-color has-text-color has-link-color has-large-font-size wp-elements-6757be64d4fd8b3bf272c3065f4b3e8c\">Vad \u00e4r generativ AI?<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><strong>Det svenska ordet \u201dgenerera\u201d betyder att frambringa. Generativ AI \u00e4r en samlingsterm f\u00f6r alla AI-till\u00e4mpningar som kan skapa olika typer av inneh\u00e5ll. F\u00f6r marknadsf\u00f6rare handlar det vanligtvis om att skapa texter, musik, bilder, videor och kod.<\/strong><\/p>\n<p>Den mest k\u00e4nda generativa AI-till\u00e4mpningen \u00e4r sj\u00e4lvklart ChatGPT. Men vad \u00e4r generativ AI och ChatGPT, vilka f\u00f6rdelar har det f\u00f6r f\u00f6retag och hur anv\u00e4nder de det? Dessutom, hur fungerar Large Language Models (LLM), hur p\u00e5verkar detta integritet och vad \u00e4r prompt engineering?<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"what\">Vad kan du g\u00f6ra med generativ AI i marknadsf\u00f6ring?<\/h2>\n<p>F\u00f6r marknadsf\u00f6rare \u00e4r generativ AI ett fantastiskt verktyg. Om du snabbt beh\u00f6ver en bra text till ett socialt inl\u00e4gg eller ett inneh\u00e5llsblock i ett mejlutskick kan generativ AI hj\u00e4lpa dig direkt. \u00c4ven f\u00f6r att anpassa eller skapa bilder \u00e4r generativ AI en utm\u00e4rkt assistent.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Prompt engineering som nytt yrke inom marknadsf\u00f6ring<\/h3>\n<p>Generativ AI \u00e4r inte bara anv\u00e4ndbart f\u00f6r att skapa texter och bilder utan kan ocks\u00e5 st\u00f6dja m\u00e5nga andra marknadsf\u00f6ringsuppgifter. Det kan till exempel anv\u00e4ndas f\u00f6r b\u00e4ttre personaliseringstekniker, kampanjutveckling, inneh\u00e5llsstrategier och kundanalyser.<\/p>\n<p>Det \u00e4r dock viktigt att komma ih\u00e5g att en AI-maskin inte utf\u00f6r dessa uppgifter automatiskt. Du m\u00e5ste ge den instruktioner, eller som det heter p\u00e5 engelska: \u201cprompt engineering\u201d. Detta blir sannolikt ett nytt yrkesomr\u00e5de inom marknadsf\u00f6ring \u2013 n\u00e5gon som hj\u00e4lper organisationer att anv\u00e4nda generativa AI-system p\u00e5 ett mer effektivt s\u00e4tt.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">ChatGPT som en form av generativ AI<\/h3>\n<p>Generativ AI \u00e4r ett samlingsbegrepp f\u00f6r alla AI-till\u00e4mpningar som kan skapa inneh\u00e5ll i olika format. ChatGPT \u00e4r en av dem och anv\u00e4nds framf\u00f6rallt f\u00f6r att generera texter. En annan k\u00e4nd textgenerator \u00e4r Google Gemini. Detta dokument fokuserar fr\u00e4mst p\u00e5 ChatGPT.<\/p>\n<p>OpenAI \u2013 organisationen som lanserade ChatGPT \u2013 hade 10 anst\u00e4llda \u00e5r 2015. Tio \u00e5r senare \u00e4r det ungef\u00e4r 3 500. En rolig detalj f\u00f6r alla marknadsf\u00f6rare: OpenAIs marknadsf\u00f6ringsavdelning best\u00e5r av 87 personer. Det \u00e4r en r\u00e4tt stabil tillv\u00e4xt p\u00e5 bara 10 \u00e5r! Men vad annat kan man v\u00e4nta sig: i slutet av 2024 hade ChatGPT 123 miljoner dagliga anv\u00e4ndare.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"860\" height=\"510\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai.webp\" alt=\"Logotyp f\u00f6r OpenAI, k\u00e4nt f\u00f6r sin programvara f\u00f6r generativ AI ChatGPT\" class=\"wp-image-149845\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai.webp 860w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-300x178.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-768x455.webp 768w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-767x455.webp 767w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-320x190.webp 320w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-817x485.webp 817w\" sizes=\"auto, (max-width: 860px) 100vw, 860px\" \/><\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"started\">Vad b\u00f6r du veta innan du b\u00f6rjar anv\u00e4nda generativ AI?<\/h2>\n<p>N\u00e5gra saker att t\u00e4nka p\u00e5 n\u00e4r man kommer ig\u00e5ng med generativ AI och ChatGPT:<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Det som genereras \u00e4r alltid beroende av kontext<\/h3>\n<p>Generativ AI tolkar information beroende p\u00e5 kontext. Till exempel:<\/p>\n<p><strong>Scenario 1:<\/strong> Erik med en trasig cykel g\u00e5r till cykelverkstaden och s\u00e4ger: \u201dMitt d\u00e4ck har ett stort h\u00e5l.\u201d I detta fall tolkas uttalandet som en f\u00f6rfr\u00e5gan om reparation.<\/p>\n<p><strong>Scenario 2:\u202f<\/strong> Erik med samma cykel kommer f\u00f6r sent till skolan och s\u00e4ger samma sak till sin l\u00e4rare. Det tolkas d\u00e5 som en urs\u00e4kt.<\/p>\n<p>ChatGPT f\u00f6rs\u00f6ker sj\u00e4lv avg\u00f6ra vilken kontext som \u00e4r relevant om du inte anger det tydligt. Detta kan vara utmanande om du sj\u00e4lv inte \u00e4r insatt i \u00e4mnet. Med andra ord: ju mer och tydligare information du ger, desto b\u00e4ttre blir resultatet.<\/p>\n<p>I scenario 1 kan cykelreparat\u00f6ren tolka Eriks kommentar som en uppmaning till reparation. Erik befinner sig trots allt i en cykelaff\u00e4r. I scenario 2 kommer fru Verweij troligen inte att tolka Eriks kommentar som en uppmaning till reparation, utan snarare som en urs\u00e4kt f\u00f6r den sena ankomsten. Med andra ord: samma spr\u00e5kbruk tolkas olika beroende p\u00e5 sammanhanget d\u00e4r spr\u00e5ket anv\u00e4nds. I ChatGPT f\u00e5r du f\u00f6ljande:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"674\" height=\"743\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike.webp\" alt=\"ChatGPT on what to do with a hole in your bike tyre.\" class=\"wp-image-150407\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike.webp 674w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike-272x300.webp 272w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike-172x190.webp 172w\" sizes=\"auto, (max-width: 674px) 100vw, 674px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p>ChatGPT &#8221;v\u00e4ljer&#8221; sj\u00e4lv en kontext om den inte anges specifikt. N\u00e4r det g\u00e4ller detta enkla exempel kan du sj\u00e4lv starta en chatt och hj\u00e4lpa ChatGPT med r\u00e4tt kontext. Men om du ber ChatGPT om hj\u00e4lp med n\u00e5got du har mindre kunskap om, blir det mycket sv\u00e5rare att f\u00f6rst\u00e5 utifr\u00e5n vilket perspektiv det givna svaret ska tolkas.<\/p>\n<p>S\u00e5 igen: om du vill skapa bra prompts m\u00e5ste du sj\u00e4lv ge en tydlig kontext. Och detta g\u00e4ller inte bara f\u00f6r texter, utan \u00e4ven f\u00f6r all annan typ av output som du \u00f6nskar.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ingen m\u00e4nsklig intelligens<\/h3>\n<p>ChatGPT tolkar inte som m\u00e4nniskor g\u00f6r. Om du till exempel fr\u00e5gar \u201dVem var Valentina Teresjkova?\u201d kan AI:n\u202fsvara med information om hennes karri\u00e4r inom textilindustrin om du inte specificerar att du menar hennes roll som den f\u00f6rsta kvinnan i rymden. Var s\u00e5 tydlig som m\u00f6jligt n\u00e4r du skapar prompts. S\u00e5 om du i st\u00e4llet delar upp det:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"465\" height=\"810\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-150414\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1.webp 465w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1-172x300.webp 172w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1-109x190.webp 109w\" sizes=\"auto, (max-width: 465px) 100vw, 465px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Garbage In Garbage Out (GIGO)<\/h3>\n<p>Kvaliteten p\u00e5 AI:s\u202fsvar beror p\u00e5 hur bra din input eller prompt \u00e4r. D\u00e5lig input ger d\u00e5liga resultat.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"prompt\">Hur skapar jag bra prompts?<\/h2>\n<p>En bra prompt inneh\u00e5ller tydlig kontext och specifika fr\u00e5gor. Du kan anv\u00e4nda metoden PULI:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Personas\u202f<\/strong>\u2013 Specificera roller eller perspektiv.<\/li>\n<li><strong>Uteslutningar\u202f\u2013 <\/strong>Ange vad du inte vill ha med.<\/li>\n<li><strong>L\u00e4ngd\u202f\u2013 <\/strong>Ange hur l\u00e5ngt svaret ska vara.<\/li>\n<li><strong>Inspiration\u202f\u2013 <\/strong>Ge exempel eller URL:er\u202ff\u00f6r att ange ton och stil.<\/li>\n<\/ul>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Arbeta med personas och undantag<\/h3>\n<p>I exemplet med Erik och hans trasiga cykel skulle det hj\u00e4lpa ChatGPT mycket om du anger att du f\u00f6rv\u00e4ntar dig ett svar fr\u00e5n cykelreparat\u00f6ren eller l\u00e4raren. Ange alltid en s\u00e5dan roll. Och n\u00e5got som ocks\u00e5 fungerar mycket bra: specificera vad du inte vill ha. Om du i din prompt anger att du inte \u00f6nskar ett reparationsschema, s\u00e5 kommer du inte heller att f\u00e5 ett.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ge inspiration och best\u00e4m svarets l\u00e4ngd i f\u00f6rv\u00e4g<\/h3>\n<p>Som marknadsf\u00f6rare arbetar du ofta med en specifik tone-of-voice. Exempel p\u00e5 detta finns f\u00f6rmodligen p\u00e5 din webbplats. Denna information (till exempel en URL) kan du alltid inkludera i din prompt som inspiration. Hj\u00e4lp dessutom ChatGPT genom att ange hur m\u00e5nga ord du \u00f6nskar i svaret.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"tools\">Vilka v\u00e4lk\u00e4nda generativa AI verktyg finns p\u00e5 marknaden?<\/h2>\n<p>M\u00e5nga organisationer som har integrerat generativ AI i sina aff\u00e4rsprocesser hj\u00e4lper sina kunder med prompting. Spotler g\u00f6r det ocks\u00e5. I redigeringsverktygen i v\u00e5r programvara, som inneh\u00e5ller en generativ AI-modul, hj\u00e4lper vi anv\u00e4ndarna genom att erbjuda viktiga delar av prompting som standard.<\/p>\n<p>Saker som tone-of-voice, \u00f6vers\u00e4ttningar, inmatning av URL:er och det maximala antalet ord beh\u00f6ver du inte l\u00e4ngre l\u00e4gga till sj\u00e4lv i en prompt. Dessa kan enkelt st\u00e4llas in via smidiga menyer, och AI-modulen tar hand om resten.<\/p>\n<p>Spotlers tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt:\u202fSpotler g\u00f6r det enklare genom att integrera AI-funktioner som tone-of-voice, \u00f6vers\u00e4ttningar och ordbegr\u00e4nsningar som standard. Detta g\u00f6r att anv\u00e4ndarna kan st\u00e4lla in prompts p\u00e5 ett fokuserat och effektivt s\u00e4tt utan att beh\u00f6va ange allt manuellt.<\/p>\n<div class=\"wp-block-group has-light-blue-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-8cf370e7 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Spotler och generativ AI<\/h3>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<p>V\u00e5r AI-chatbot-byggare fungerar med URL-inmatning, vilket g\u00f6r att vi kan automatisera upp till 40 % av alla kundfr\u00e5gor. Men du kan ocks\u00e5 skapa egna dialoger. Dessutom hanterar v\u00e5r chatbot kunddata v\u00e4l, vilket \u00e4r praktiskt f\u00f6r supportfr\u00e5gor.<\/p>\n<p>I redigeringsverktygen Spotler Mail+ och Spotler Engage har vi standardiserat viktiga promptkomponenter. Du beh\u00f6ver inte ens skapa dessa prompts sj\u00e4lv. Alla komponenter kan enkelt st\u00e4llas in via praktiska menyer. Det \u00e4r till och med m\u00f6jligt att l\u00e5ta v\u00e5r AI-modul skriva ett helt inl\u00e4gg f\u00f6r sociala medier \u00e5t dig.<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">K\u00e4nda exempel fr\u00e5n andra organisationer<\/h4>\n<p>Spotler \u00e4r inte den enda leverant\u00f6ren av AI-verktyg. Varje marknadsf\u00f6rare borde ocks\u00e5 ta en titt p\u00e5 f\u00f6ljande tjugo webbplatser:<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Generativ AI och text:<\/strong> Writesonic, Rytr, Mem, ContentBot.ai, QuillBot<\/li>\n<li><strong>Generativ AI och video: <\/strong>Fliki, HourOne, Colossyan, Runway, Tavus<\/li>\n<li><strong>Generativ AI och bilder:<\/strong> Dall\u00b7E, Vizcom, Diagram, OpenArt, Midjourney<\/li>\n<li><strong>Generativ AI och kod:<\/strong> GitHub, AI2SQL, Cogram, Debuild, Seek<\/li>\n<\/ul>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<\/div>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Skillnader mot annan AI-teknologi<\/h2>\n<p>Artificiell intelligens (AI) st\u00f6ter du p\u00e5 i n\u00e4stan alla yrken och branscher. Onkologer anv\u00e4nder till exempel AI f\u00f6r att identifiera m\u00f6nster i cancerceller, transportsektorn experimenterar med sj\u00e4lvk\u00f6rande bilar, och myndigheter anv\u00e4nder AI f\u00f6r att hantera folksamlingar och trafik. \u00c4ven n\u00e4r du l\u00e5ser upp din smartphone med ansiktsigenk\u00e4nning anv\u00e4nder du AI. Eller t\u00e4nk p\u00e5 Google Translate. Det \u00e4r ingen \u00f6verdrift att s\u00e4ga att artificiell intelligens \u00e5terfinns \u00f6verallt \u2013 b\u00e5de i arbetslivet och privat.<\/p>\n<p>Om vi fokuserar p\u00e5 AI inom v\u00e5r bransch (programvara och SaaS), g\u00f6r vi ofta en \u00e5tskillnad mellan:<\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Generativ AI<\/li>\n<li>Prediktiv AI<\/li>\n<li>Konversations-AI<\/li>\n<li>Assistiv AI<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vi har skrivit en separat guide om\u202fprediktiv AI\u202f, eftersom vi ocks\u00e5 anv\u00e4nder denna AI-teknologi i v\u00e5r programvara.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Viktig skillnad: inneh\u00e5llsskapande<\/h3>\n<p>N\u00e4r det g\u00e4ller generativ AI finns det tv\u00e5 viktiga skillnader j\u00e4mf\u00f6rt med andra typer av AI. Generativ AI g\u00f6r mer \u00e4n att bara analysera data; resultatet av en prompt \u00e4r alltid unikt inneh\u00e5ll. Med generativ AI kan du skapa inneh\u00e5ll.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Viktig skillnad: anv\u00e4ndning av ett Large Language Model (LLM)<\/h3>\n<p>M\u00e5nga till\u00e4mpningar av generativ AI \u00e4r endast m\u00f6jliga tack vare anv\u00e4ndningen av ett Large Language Model (LLM). Om du l\u00e5ter ChatGPT skapa \u00e4mnesrader f\u00f6r dina e-postutskick, sammanfatta texter genom att ange URL:er, eller anv\u00e4nda ChatGPT f\u00f6r \u00f6vers\u00e4ttningsarbete, \u00e4r detta m\u00f6jligt eftersom ChatGPT arbetar med ett Large Language Model (LLM).<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"llm\">Hur fungerar en Large Language Model (LLM)?<\/h2>\n<p><strong>Definitionen f\u00f6r finsmakaren: <\/strong>ChatGPT \u00e4r en chattbotservice som drivs av GPT-backenden fr\u00e5n OpenAI. Generative Pre-Trained Transformer (GPT) \u00e4r baserad p\u00e5 ett Large Language Model (LLM), som best\u00e5r av f\u00f6ljande fyra komponenter: transformerarkitektur, tokens, ett kontextf\u00f6nster och ett neuralt n\u00e4tverk.<br \/>Okej, inte direkt den mest l\u00e4ttillg\u00e4ngliga definitionen. En sak \u00e4r dock tydlig: det pulserande hj\u00e4rtat av ChatGPT \u00e4r ett Large Language Model. Men vad inneb\u00e4r det egentligen?<\/p>\n<p>Vad \u00e4r en LLM? H\u00e4r \u00e4r en kort och f\u00f6renklad f\u00f6rklaring av de viktigaste delarna av ett LLM samt n\u00e5gra l\u00e4nkar f\u00f6r mer djupg\u00e5ende information.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ett LLM \u00e4r en sammanst\u00e4llning av olika komponenter<\/h3>\n<p>Ett LLM \u00e4r inte ett ordlexikon d\u00e4r enskilda ord lagras. Ett LLM \u00e4r en textgenerator. Eller med andra ord: ett LLM producerar texter genom att skapa statistiska relationer fr\u00e5n en enorm m\u00e4ngd data. Och denna data \u00e4r ocks\u00e5 texter. F\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 detta kan det vara bra att t\u00e4nka p\u00e5 ett LLM som en handlingsplan. P\u00e5 det s\u00e4ttet kan vi f\u00f6rklara alla de olika komponenterna:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Steg 1<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#steg1\">Informationsinsamling \u202f\u2013 Modellen tr\u00e4nas p\u00e5 stora dataset<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Steg 2<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#steg\">Tokenisering \u202f\u2013 Text delas upp i sm\u00e5 delar som kallas tokens.<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Steg 3<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#steg3\">Embeddings\u202f\u2013 Tokens f\u00e5r betydelse och relationer med varandra<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Steg 4<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#steg4\">Vikts\u00e4ttning\u202f\u2013 Modellen l\u00e4r sig vilka kombinationer av ord som \u00e4r mest sannolika<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Steg 5<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#steg5\">Outputgenerering\u202f\u2013 Modellen f\u00f6ruts\u00e4ger och genererar text baserat p\u00e5 tidigare steg<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"steg1\">Steg 1: Samla information<\/h3>\n<p>H\u00e4r kommer den f\u00f6rsta L:en i LLM in i bilden: Large. Att generera output fungerar endast om modellen har tr\u00e4nats p\u00e5 en stor m\u00e4ngd k\u00e4llmaterial. T\u00e4nk p\u00e5: webbtexter, offentliga forum, troligtvis Wikipedia, e-b\u00f6cker och nyhetssajter. Kanske bra att veta: ChatGPT kopierar inte detta k\u00e4llmaterial och lagrar det inte heller. Modellen anv\u00e4nder datan endast f\u00f6r tr\u00e4ningssyften. Och s\u00e4ttet som ett LLM f\u00e5r tillg\u00e5ng till dessa tr\u00e4ningsdata \u00e4r via crawling.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Crawling och upphovsr\u00e4tt<\/h4>\n<p>En v\u00e4lk\u00e4nd organisation som erbjuder denna crawling-teknik \u00e4r Common Crawl. Det \u00e4r en liten ideell organisation som f\u00f6rmodligen levererade st\u00f6rre delen av tr\u00e4ningsdata till de tidigaste versionerna av ChatGPT. P\u00e5 deras webbplats st\u00e5r det: &#8221;The Common Crawl corpus contains petabytes of data, regularly collected since 2008.&#8221;<\/p>\n<p>Sj\u00e4lvklart \u00e4r Common Crawl inte den enda organisationen som erbjuder denna typ av dataset. \u00c4ven \u2013 som exempel \u2013 Microsoft erbjuder s\u00e5dana dataset. Det \u00e4r ocks\u00e5 v\u00e4lk\u00e4nt att m\u00e5nga organisationer inte vill att deras upphovsr\u00e4tt kr\u00e4nks av AI. Av denna anledning inledde New York Times en r\u00e4ttsprocess mot organisationer som Microsoft och OpenAI. En debatt som fortfarande \u00e4r aktuell.<\/p>\n<div class=\"wp-block-group has-light-blue-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-8cf370e7 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Hur hanterar Spotler integritetsfr\u00e5gor n\u00e4r generativ AI anv\u00e4nds?<\/h3>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<p>Spotler vill att deras kunder ska kunna dra nytta av den senaste tekniska utvecklingen. Av den anledningen samarbetar vi med OpenAI n\u00e4r vi anv\u00e4nder generativ AI. Varje marknadsf\u00f6rare som f\u00f6r f\u00f6rsta g\u00e5ngen ser hur otroligt snabbt och enkelt det \u00e4r att justera tonfallet i ett inneh\u00e5llsblock, som f\u00e5r omedelbara f\u00f6rslag p\u00e5 hur man st\u00e4ller in ett socialt inl\u00e4gg f\u00f6r till exempel Facebook och som \u00f6vers\u00e4tter en text med en knapptryckning, \u00e4r entusiastisk. Men hur \u00e4r det med integriteten?<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Generativ AI i v\u00e5ra redigeringsverktyg<\/h4>\n<p>I v\u00e5ra e-post- och sociala redakt\u00f6rer ser vi till att alla uppgifter f\u00f6rst anonymiseras helt innan de skickas till OpenAI. OpenAI lagrar eller distribuerar inte heller uppgifterna f\u00f6r andra \u00e4ndam\u00e5l \u00e4n de funktioner som vi tillhandah\u00e5ller genom v\u00e5r AI-modul. Informationen f\u00f6rblir s\u00e4ker och \u00f6verensst\u00e4mmer med sekretessbest\u00e4mmelserna.<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Generativ AI i v\u00e5r chatbot-teknologi<\/h4>\n<p>Spotler har ett kristallklart avtal med OpenAI f\u00f6r databehandling. \u00c5terigen, data lagras inte eller anv\u00e4nds f\u00f6r modelltr\u00e4ning. Dessutom kan du l\u00e4gga till ett extra lager av s\u00e4kerhet. S\u00e5 snart chatboten uppt\u00e4cker k\u00e4nslig information som ID-nummer eller bankuppgifter, instrueras anv\u00e4ndarna att omformulera den. Interaktionerna f\u00f6rblir d\u00e4rmed s\u00e4kra.<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<\/div>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"steg2\">Steg 2: till\u00e4mpning av tokens och embeddings<\/h3>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Till\u00e4mpning av tokens<\/h4>\n<p>Fr\u00e5n och med steg 2 befinner vi oss i LM-delen av LLM: Language Model. All data delas upp i sm\u00e5 delar. \u00c5terigen, med data menar vi text. Texterna som LLM har tillg\u00e5ng till delas upp i sm\u00e5 bitar, eller som det kallas inom AI: delas upp i tokens. Dessa tokens tilldelas en unik sekvens av siffror. Om du tycker det \u00e4r intressant kan du prova detta sj\u00e4lv via en tokenizer. F\u00f6r att ge ett helt slumpm\u00e4ssigt exempel:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"399\" height=\"323\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex.webp\" alt=\"Random question to generative AI (LLM)\" class=\"wp-image-149867\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex.webp 399w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex-300x243.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex-235x190.webp 235w\" sizes=\"auto, (max-width: 399px) 100vw, 399px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p>Texten Kungen av Nederl\u00e4nderna heter Willem-Alexander best\u00e5r av nio tokens eller f\u00f6ljande sekvens av siffror (token-id:n): [1923, 148872, 1164, 16760, 109217, 121853, 9406, 3179, 9330]. Som spr\u00e5kbrukare skulle vi s\u00e4ga att den inmatade meningen best\u00e5r av sex eller sju ord. Tokens \u00e4r allts\u00e5 mer \u00e4n bara ord. De kan ocks\u00e5 vara delar av ord eller till och med skiljetecken. Bra att veta: inte alla tokenizers fungerar p\u00e5 samma s\u00e4tt. Det finns ingen entydig spr\u00e5klig standard f\u00f6r att dela upp spr\u00e5k i tokens.<\/p>\n<p>Ett LLM kan inte l\u00e4sa som vi g\u00f6r, utan f\u00f6rs\u00f6ker s\u00e4tta r\u00e4tt sekvenser av siffror i r\u00e4tt ordning. Och eftersom detta enorma n\u00e4tverk liknar den m\u00e4nskliga \u00f6verf\u00f6ringen mellan axoner och dendriter kallas det f\u00f6r ett neuralt n\u00e4tverk. Fr\u00e5gan \u00e4r d\u00e5: hur vet ett LLM att g\u00f6ra r\u00e4tt val fr\u00e5n detta enorma n\u00e4tverk? Svaret: genom word embeddings.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Till\u00e4mpning av embeddings<\/h4>\n<p>En kort f\u00f6rklaring: orden kung och drottning f\u00f6rekommer ofta tillsammans och har en tydlig relation. P\u00e5 samma s\u00e4tt som relationen mellan orden man och kvinna. Eller sambandet mellan ord som: blygsam, obetydlig, enkel, liten, ringa och knapp. De har alla n\u00e5got att g\u00f6ra med betydelsen liten. Ord \u00e4r inb\u00e4ddade i en viss betydelse och i ett visst anv\u00e4ndningssammanhang. Det \u00e4r till exempel l\u00e4tt att f\u00f6rest\u00e4lla sig att ordet Trump ofta f\u00f6rekommer tillsammans med president och Kamala Harris.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Anv\u00e4ndning av vektorteknik<\/h4>\n<p>Ovanst\u00e5ende samband uttrycks med hj\u00e4lp av vektorrepresentationer i ett flerdimensionellt rum. Om din matematiska nyfikenhet v\u00e4cks kan du l\u00e4sa mer om <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Word2vec\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tekniken Word2vec<\/a>.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"steg3\">Steg 3: ge vikt \u00e5t textuttryck<\/h3>\n<p>Kom ih\u00e5g: sambandet mellan ord l\u00e4r ett LLM genom hur vi anv\u00e4nder dem och den stora m\u00e4ngd data som modellen tr\u00e4nas p\u00e5. Om vi till exempel fr\u00e5gar n\u00e5got enkelt som Vad \u00e4r Nederl\u00e4ndernas huvudstad? m\u00e5ste modellen f\u00f6rst k\u00e4nna igen denna sekvens av ord.<\/p>\n<p>Mindre logiskt skulle vara: Vad huvudstad de \u00e4r Nederl\u00e4nderna av? Modellen skulle tilldela denna sekvens en annan vikt, helt enkelt f\u00f6r att vi inte skriver s\u00e5 och f\u00f6r att det inte f\u00f6ljer av alla textexempel som modellen redan har tr\u00e4nats p\u00e5. Inom AI kallas dessa vikter f\u00f6r parametrar.<\/p>\n<p class=\"has-light-blue-background-color has-background\"><strong>F\u00f6r entusiasterna<\/strong> <a href=\"https:\/\/ecoagi.ai\/articles\/chatgpt-parameters\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">: bakgrundsartikel om parametrar i ChatGPT<\/a>.<\/p>\n<p>F\u00f6r att s\u00e4tta det i perspektiv: ChatGPT-3 anv\u00e4nde sig av 175 miljarder parametrar, medan ChatGPT-4 redan har avancerat till biljontals parametrar \u2013 ett tal med 12 nollor.<\/p>\n<p>Dessutom m\u00e5ste den givna inmatningen (fr\u00e5gan) kopplas till \u00f6nskad utmatning (svaret). I LLM m\u00f6jligg\u00f6rs detta av en transformer. Och eftersom ChatGPT:s LLM redan \u00e4r tr\u00e4nad p\u00e5 en stor m\u00e4ngd data kallas transformern \u00e4ven Pre-Trained. Eller annorlunda uttryckt: vi g\u00f6r eftertr\u00e4ningen.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"steg4\">Steg 4: g\u00f6ra f\u00f6ruts\u00e4gelser<\/h3>\n<p>Med 170 000 000 000 000 parametrar (oktober 2024) \u00e4r det l\u00e4tt att f\u00f6rest\u00e4lla sig att LLM i ChatGPT har ett f\u00f6ruts\u00e4gande v\u00e4rde. N\u00e5got som vi som m\u00e4nskliga spr\u00e5kbehandlare ocks\u00e5 kan g\u00f6ra bra. Anta att n\u00e5gon s\u00e4ger till dig Zich de kaas van het brood laten\u2026, d\u00e5 vet vi till 100 % att ordet eten f\u00f6ljer denna ordsekvens.<\/p>\n<p>Fr\u00e5gan fr\u00e5n steg 2: <em>Hur vet ett LLM att g\u00f6ra r\u00e4tt val fr\u00e5n det enorma neurala n\u00e4tverket?<\/em> har inte bara svaret word embeddings. Modellen tr\u00e4nar sig ocks\u00e5 sj\u00e4lv genom att k\u00e4nna igen fasta m\u00f6nster i spr\u00e5ket. Visuellt skulle du kunna visa det p\u00e5 f\u00f6ljande s\u00e4tt:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"295\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-149875\" style=\"width:520px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural.webp 520w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural-300x170.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural-335x190.webp 335w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">\u00a9 Andrej Karpathy: <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=zjkBMFhNj_g\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">se hans f\u00f6rklaring av LLM p\u00e5 Youtube<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"steg5\">Steg 5: generera output<\/h3>\n<p>LLM i ChatGPT har inte haft geografiundervisning i klass 5 av l\u00e4rare Rob. \u00c4nd\u00e5 vet ett LLM svaret Amsterdam p\u00e5 fr\u00e5gan <em>Vad \u00e4r Nederl\u00e4ndernas huvudstad?<\/em> Ett LLM kan g\u00f6ra detta eftersom token-id:n (de numeriska sekvenserna) f\u00f6r de enskilda orden har liknande embeddings, de inst\u00e4llda parametrarna k\u00e4nner igen en sammanh\u00e4ngande mening och pre-tr\u00e4ningen genererar tillsammans ett svar.<\/p>\n<p>LLM har dock ingen aning om huruvida den genererade outputen \u00e4r korrekt. LLM kan dock l\u00e4ra sig eller mer precist: generera annan output. Ett LLM har n\u00e4mligen ett digitalt minne. Inom AI kallas detta ett context window. LLM kan h\u00e4mta tidigare interaktioner och ta h\u00e4nsyn till dessa data n\u00e4r det ger svar. Eller mer AI-liknande: vid generering av output tar ett LLM h\u00e4nsyn till alla tokens inom sitt context window.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Context window \u00e4r 16K stort<\/h4>\n<p>ChatGPT-4:s context window \u00e4r 16K stort. Ungef\u00e4r 8 000 ord. Eller med andra ord: du kan utan problem anv\u00e4nda hela den h\u00e4r artikeln som kontext.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"advantages\">Vilka f\u00f6rdelar erbjuder generativ AI f\u00f6r f\u00f6retag?<\/h2>\n<p>F\u00f6rfattaren till denna guide \u00e4r spr\u00e5kvetare. Jag har varit intresserad av spr\u00e5kmodeller sedan mina studie\u00e5r. Den korta f\u00f6rklaringen om ett LLM som du just har l\u00e4st kan jag sj\u00e4lv skapa och utveckla. Men om jag vill l\u00e4gga till en del om f\u00f6rdelarna med generativ AI, kan jag utan problem be ChatGPT om hj\u00e4lp. Och det har jag gjort. H\u00e4r kommer det:<\/p>\n<p>Generativ AI erbjuder f\u00f6retag m\u00e5nga f\u00f6rdelar, allt fr\u00e5n f\u00f6rb\u00e4ttrad effektivitet till nya kreativa m\u00f6jligheter. F\u00f6r att sammanfatta dem:<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Effektivitet och tidsbesparing<\/h3>\n<p>Generativa AI-verktyg som ChatGPT eller DALL\u00b7E kan producera texter, bilder eller videor p\u00e5 kort tid, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r f\u00f6retag att snabbt reagera p\u00e5 marknadstrender. Dessutom hj\u00e4lper generativ AI till med repetitiva uppgifter, s\u00e5som att skapa kundservice-svar p\u00e5 vanliga fr\u00e5gor.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00d6kar kreativiteten<\/h3>\n<p>Generativ AI kan bidra med id\u00e9er f\u00f6r slogans, inneh\u00e5ll till sociala medier eller bloggtopics. Det \u00e4r ett utm\u00e4rkt verktyg f\u00f6r brainstorming av \u00e4mnen. Dessutom kan du med hj\u00e4lp av generativ AI skapa inneh\u00e5ll f\u00f6r olika format. Fr\u00e5n videor till infografik \u2013 AI m\u00f6jligg\u00f6r m\u00e5ngsidiga l\u00f6sningar.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">F\u00f6rb\u00e4ttrad kundservice<\/h3>\n<p>Generativ AI anv\u00e4nds ofta i chatbots och virtuella assistenter. Med generativ AI kan du f\u00f6ra naturliga samtal med kunder, l\u00f6sa problem och ge information \u2013 och det dygnet runt. Dessutom erbjuder AI st\u00f6d f\u00f6r flera kanaler, vilket inneb\u00e4r att kunder kan f\u00e5 konsekvent service p\u00e5 olika plattformar.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Tillg\u00e5ng till nya marknader<\/h3>\n<p>AI kan automatiskt \u00f6vers\u00e4tta och anpassa inneh\u00e5ll till olika kulturer, vilket g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r f\u00f6retag att n\u00e5 internationella marknader. P\u00e5 detta s\u00e4tt kan s\u00e4rskilt mindre f\u00f6retag f\u00f6rbli konkurrenskraftiga genom att producera inneh\u00e5ll av h\u00f6g kvalitet utan att beh\u00f6va stora budgetar.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Besparingar<\/h3>\n<p>Anv\u00e4ndningen av AI f\u00f6r uppgifter som copywriting eller design minskar behovet av stora team eller externa byr\u00e5er. Dessutom kan du optimera annonsbudgetar med hj\u00e4lp av AI. Med AI-genererade A\/B-tester och f\u00f6rb\u00e4ttrad m\u00e5lgruppsinriktning kan du \u00f6ka avkastningen p\u00e5 annonser.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Slutsats<\/h2>\n<p>Naturligtvis \u00e4r textavsnittet om f\u00f6rdelarna med generativ AI inte en direkt kopia av den genererade outputen fr\u00e5n ChatGPT. Det har anpassats f\u00f6r att passa skrivstilen och strukturen i den h\u00e4r guiden. Och s\u00e5 \u00e4r det med all ny teknik. Vi f\u00f6rb\u00e4ttrar v\u00e5ra arbetsprocesser med den och anpassar den efter v\u00e5ra \u00f6nskem\u00e5l och krav. En organisation som Spotler g\u00f6r precis detta.<\/p>\n<p>Generativ AI erbjuder v\u00e5ra kunder ett kraftfullt s\u00e4tt att arbeta mer effektivt, vara mer kreativa och b\u00e4ttre tillgodose behoven hos sina egna kunder. Genom att anv\u00e4nda denna teknik smart kan v\u00e5ra kunder inte bara spara pengar utan ocks\u00e5 st\u00e4rka sin konkurrenskraft och uppn\u00e5 tillv\u00e4xt p\u00e5 nya marknader.<\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Generativ AI \u00e4r en form av artificiell intelligens som skapar originalinneh\u00e5ll, till exempel texter, bilder och videor. <\/p>\n","protected":false},"featured_media":150430,"template":"","cat_industry":[],"cat_topic":[1604],"class_list":["post-150958","guides","type-guides","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","cat_topic-artificial-intelligence-sv-se"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/150958","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/guides"}],"about":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guides"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/150958\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183736,"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/150958\/revisions\/183736"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/media\/150430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=150958"}],"wp:term":[{"taxonomy":"cat_industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/cat_industry?post=150958"},{"taxonomy":"cat_topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/sv-se\/wp-json\/wp\/v2\/cat_topic?post=150958"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}