IntellectNews.ru представляет гид по основным терминам в мире генеративного искусственного интеллекта. Эти понятия помогут лучше понять, как работают современные ИИ-системы и где они применяются.
1. Базовая модель (Foundation Model)
Это крупные нейросетевые модели, обученные на обширных и разнообразных наборах данных. Они служат основой для создания специализированных приложений без необходимости обучения с нуля. Примеры: GPT, BERT, Stable Diffusion.
2. Большая языковая модель (LLM)
Модели, такие как ChatGPT, обученные на терабайтах текстов, способны понимать и генерировать связный текст. Они используют архитектуру трансформеров с механизмом внимания для анализа контекста.
3. Диффузионная модель
Используется для генерации изображений. Модель обучается добавлять шум к изображениям и затем восстанавливать их, что позволяет создавать фотореалистичные изображения из текстовых описаний.
4. Инженерия запросов (Prompt Engineering)
Искусство формулирования эффективных запросов к ИИ-моделям для получения желаемых результатов. Ключевой навык при работе с генеративными ИИ.
5. Параметры модели
Числовые значения, определяющие структуру и поведение модели. Количество параметров напрямую влияет на способность модели к обучению и генерации.
6. Обучение с нуля (Zero-shot Learning)
Способность модели выполнять задачи, на которых она не обучалась, используя обобщённые знания из других областей.
7. Обучение с малым количеством примеров (Few-shot Learning)
Модель обучается выполнять новую задачу, имея всего несколько примеров, что позволяет быстро адаптироваться к новым сценариям.
8. Дообучение (Fine-tuning)
Процесс дополнительного обучения уже обученной модели на специфических данных для улучшения её производительности в определённой области.
9. Мультимодальные модели
Модели, способные обрабатывать и генерировать данные разных типов, например, текст и изображения, что расширяет их функциональность.
10. Генеративные состязательные сети (GANs)
Состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора, которые обучаются совместно, позволяя создавать реалистичные данные, такие как изображения и видео.
Генеративный ИИ активно внедряется в различные сферы: от медицины и образования до искусства и маркетинга. Понимание этих ключевых понятий поможет лучше ориентироваться в быстро развивающемся мире искусственного интеллекта.
