Какие существуют современные модели ИИ?
В этой статье специалисты компании DST Global рассмотрят современные тренды развития нейросетевых технологий. Будь то генерация текстового контента или изображений - лидеры технологий определены, и их технологии становятся только лучше.
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов. Современные модели ИИ строятся на сложных алгоритмах, которые способны выполнять широкий спектр задач. Разбираемся об их устройстве и возможностях.
Как работают модели ИИ?
В основе работы ИИ лежит машинное обучение (ML), а именно его подраздел — глубокое обучение (DL). Их отличие состоит в том, что для машинного обучения измеримые свойства данных, на которые ИИ должен обратить внимание, задает человек, тогда как глубокое обучение находит их самостоятельно. То есть последнее может самообучаться. Поэтому правильнее было бы говорить о моделях ML.
Эти модели работают путем обучения на наборе данных, который может содержать примеры того, как модель должна выполнять задачу. Например, если модель должна научиться распознавать изображения кошек, то она будет обучаться на наборе данных, содержащем изображения кошек и других объектов.
Модели ИИ обучаются путем минимизации функции потерь. Функция потерь — это количественная оценка того, насколько плохо модель выполняет задачу. В процессе обучения модель постепенно улучшает свои параметры таким образом, чтобы минимизировать функцию потерь.
Основные модели ИИ
Нейронные сети являются основным инструментом машинного обучения и основным кирпичиком для создания моделей ИИ. Как и человеческий мозг, нейронные сети состоят из узлов (нейронов), которые обрабатывают информацию и обмениваются ею друг с другом. Их можно разделить по типу задач, которые они решают:
1. Сверточные нейронные сети (СНС) специализируются на обработке изображений. СНС используют операцию свертки, которая позволяет выделять особенности на разных уровнях детализации. СНС широко применяются для задач распознавания объектов, лиц, жестов, сцен, эмоций, а также для генерации изображений, стилизации, сегментации и т.д.
2. Рекуррентные нейронные сети (РНС) специализируются на обработке последовательных данных, таких как текст, речь, временные ряды и другие. РНС имеют обратные связи, которые позволяют запоминать предыдущие состояния и учитывать контекст. РНС широко применяются для задач анализа текста, перевода, синтеза речи, генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и т.д.
3. Трансформеры — это модели ИИ, которые являются усовершенствованным вариантом РНС, использующим механизм внимания, который позволяет выделять наиболее важные части входных и выходных данных. Трансформеры превосходят РНС по скорости и качеству обработки последовательных данных, особенно длинных и сложных. Например, трансформеры используются для создания современных моделей ИИ, таких как GPT-4 и ChatGPT, которые способны генерировать убедительные тексты по любой теме.
4. Генеративно-состязательные сети (ГСС) — это разновидность генеративной сети, которая состоит из двух нейронных сетей: генератора, создающего новые данные, например изображения, и дискриминатора, который пытается отличить их от объектов из обучающей выборки. Их задача — генерировать такие данные, которые дискриминатор не сумеет опознать как искусственные. ГСС позволяют добиться фотореалистичного результата. Например, создавать качественные изображения лиц несуществующих людей.
Что умеют современные модели ИИ?
1. Обработка естественного языка — это задача обработки текстовых данных. Современные модели ИИ могут выполнять такие задачи, как перевод языков, генерация текста, ответы на вопросы и многое другое.
2. Машинный перевод — это задача перевода текстов из одного языка на другой. Современные модели ИИ могут переводить тексты с высокой точностью.
3. Компьютерное зрение — это задача восприятия и обработки информации из окружающего мира. Современные модели ИИ могут использоваться для таких задач, как распознавание лиц, обнаружение объектов и многое другое.
Примеры современных моделей ИИ
Генерация текстов
- GPT-4 — мультимодальная модель ИИ, которая способна генерировать текст по запросам, отвечать на вопросы, озвучивать текст и работать с файлами. Может искать информацию в интернете. Она основана на архитектуре трансформеров и оперирует приблизительно 1,8 трлн параметров. Она была разработана компанией OpenAI и доступна для пользователей ChatGPT Plus и OpenAI API. Из России получить доступ к ней можно через чат MashaGPT, который работает через API.
- Bard — чат-бот от Google, который умеет генерировать текст различных стилей, включая стихи, код, сценарии, музыкальные произведения, электронные письма, письма и т. д. Основой ее работы является модель LaMDA, которая обучается на доступных публичных наборах данных. В отличие от своего конкурента GPT-4, Google Bard имеет более узкую направленность, поэтому не всегда может ответить на вопросы. В России доступен через VPN.
- YandexGPT 2 — новая версия языковой модели от Яндекса, которая может генерировать тексты по разным задачам и темам, а еще справляться с тестами. Например, модель набрала 55 баллов по предмету «Литература» на ЕГЭ. Этот балл близок к среднему баллу российских кандидатов в 2022 году (63 балла). Главная особенность — нейросеть интегрирована с Алисой, голосовым помощником от «Яндекса», поэтому с ней можно общаться не только текстом, но и голосом. На некоторые вопросы модель отказывается отвечать или отвечает неверно, поэтому ее возможности по сравнению с первыми двумя моделями сильно ограничены.
Генерация изображений
- DALL-E 3 — генеративная модель ИИ, разработанная компанией OpenAI. Она может создавать изображения на основе текстовых описаний. DALL-E 3 является продолжением модели DALL-E 2, которая была выпущена в 2021 году. Она работает путем обучения на огромном наборе данных изображений и текстовых описаний.
Этот набор данных содержит миллионы изображений различных объектов, а также текстовые описания этих изображений. По своим возможностям превышает многие аналогичные модели. Доступна для платных подписчиков GPT-4. С VPN можно попробовать здесь.
- Stable Diffusion — это модель ИИ от компании Stability AI, которая генерирует изображений по текстовому описанию. Она может создавать детализированные и реалистичные изображения, соответствующие заданному контексту. Модель основана на технике диффузии, которая позволяет модели постепенно убирать шум с случайного изображения, пока не достигнет желаемого результата. Есть три способа работы с ней: через приложение или сайт, через программу с графическим интерфейсом и с помощью консоли с введением кода.
Современные модели ИИ обладают широким спектром возможностей. Они используются для решения задач в самых разных областях, от бизнеса и науки до здравоохранения и развлечений. Развитие ИИ продолжается, и в ближайшие годы мы можем ожидать появления новых, еще более мощных моделей.
#dst #dstglobal #дст #дстглобал #моделиИИ #ai #ии #искусственныйинтеллект #artificialintelligence #нейронныесети #нейросеть #синтезречи #генерациятекста #Машинныйперевод #Компьютерноезрение #GPT4 #Bard #чатбот #LaMDA #ChatGPTPlus #OpenAI #API #YandexGPT #DALLE #генеративнаямодель #StableDiffusion #StabilityAI