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. 

Какие существуют современные модели ИИ?
Получить консультацию у специалистов DST
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии
RSS
20:24
+1
Выбор модели ИИ зависит от конкретных потребностей и задач. ChatGPT-4o и LLaMA предлагают высокую степень гибкости и мощные инструменты, но требуют значительных ресурсов и могут быть ограничены доступом. YandexGPT и GigaChat предоставляют доступные решения для работы с русскоязычными текстами, но уступают в гибкости и поддержке других языков. Grok интересен своей актуальностью и разнообразием режимов, но ограничен платной подпиской и ориентирован в основном на англоязычную аудиторию. Claude подходит для тех, кто ищет безопасные и этичные решения, но требует доступа, который не всегда возможен в России. Gemini, с ее глубокой интеграцией в экосистему Google, представляет собой мощный инструмент для множества задач, но также может быть недоступна для российской аудитории.

Каждая из этих моделей имеет свои сильные и слабые стороны. Важно тщательно оценить их возможности и ограничения, чтобы выбрать наиболее подходящий инструмент для решения ваших задач.
20:26
Ну еще не так много моделей:

ChatGPT-4o (OpenAI): лидер западного рынка

ChatGPT-4o, разработанный компанией OpenAI, остается одной из наиболее продвинутых и популярных моделей на рынке. Она широко используется для генерации текстов, программирования, анализа данных и работы с изображениями благодаря своей мультимодальности. Ее способность поддерживать сложные диалоги и адаптироваться к различным стилям общения делает ее идеальным инструментом для бизнеса.

YandexGPT: российский ответ глобальным игрокам

YandexGPT — продукт компании «Яндекс», предназначенный для работы с русскоязычными текстами. Эта модель отлично справляется с генерацией текстов, ответами на вопросы и предложением идей на родном языке. Ее основное преимущество — бесплатный доступ и встроенность в экосистему «Яндекса», включая голосового помощника «Алиса». Компания уже заявила, что планирует применять нейросеть во всех своих сервисах, где используется текст. Модель подходит для автоматизации простых задач, создания контента и работы с текстами на русском языке. Так пользователи уже могут улучшать свои тексты и создавать изображения прямо в браузере Yandex.

Однако YandexGPT имеет свои ограничения. Она уступает западным аналогам в гибкости и поддержке других языков, что может быть проблемой для международных проектов. Кроме того, при выполнении сложных специализированных запросов модель может не всегда справляться, особенно если требуется углубленный анализ или работа с большими объемами данных.

GigaChat (Сбер): универсальный инструмент

GigaChat, разработанный Сбером, является универсальной моделью, сочетающей возможности генерации текстов и изображений. Модель поддерживает русский и английский языки, что делает ее подходящей для использования в различных контекстах, от создания контента до программирования. Одним из ключевых преимуществ GigaChat является ее способность генерировать визуальный контент, что может быть полезно для маркетинга и креативных задач. Совокупное количество пользователей нейросетей Сбера GigaChat и Kandinsky уже в марте 2024 года достигло 18 миллионов. Сбер также активно внедряет возможности нейросети в свои умные устройства.

Тем не менее, у GigaChat есть и свои слабые стороны. В частности, модель не всегда стабильно работает с данными из интернета, что может привести к ошибкам в результатах. Также отсутствие полного контроля над процессом генерации может ограничить ее использование в специфических или чувствительных задачах, требующих точности и надежности.

Grok (xAI): новый игрок от Илона Маска

Grok — это новейшая модель ИИ, разработанная компанией xAI и интегрированная в социальную сеть X (бывший Twitter). Основное ее преимущество заключается в доступе к актуальной информации в реальном времени, что позволяет предоставлять свежие данные и новости. Модель работает в двух режимах: базовом и «веселом». В базовом режиме Grok пытается быть серьезным и точным, а в «веселом» — может позволять себе шутки и даже употреблять нецензурную лексику. Илон Маск активно инвестирует в проект и планирует создание к осени 2024 года суперкомпьютера для работы со следующей версии его Grok. Также в августе он ожидает появление новой версии Grok 2.

Однако Grok доступен только по платной подписке, что ограничивает его доступность. Кроме того, в «веселом» режиме модель может быть не всегда точной и надежной, что делает ее менее подходящей для серьезных задач. Еще один важный момент — Grok ориентирован в основном на англоязычную аудиторию, что может ограничивать его использование для пользователей, предпочитающих другие языки.

LLaMA (Meta*): выбор разработчиков

LLaMA, разработанная компанией Meta*, представляет собой мощную модель, предназначенную для исследователей и разработчиков. Ее основное преимущество — высокая степень настройки и гибкость, что позволяет адаптировать ее под конкретные задачи. LLaMA поддерживает работу с несколькими языками и предоставляет открытый доступ к своей архитектуре, что делает ее привлекательной для технических проектов и исследований. На текущий момент Meta* выпустила самую большую и лучшую на сегодняшний день модель ИИ с открытым исходным кодом Llama 3.1.

Однако использование LLaMA требует значительных вычислительных ресурсов и опыта в настройке и управлении моделью. Это делает ее менее доступной для обычных пользователей и малых предприятий, которые могут столкнуться с трудностями в ее использовании. LLaMA больше подходит для специализированных задач, где важна точность и возможность глубокой настройки.

Claude (Anthropic): этичность и безопасность

Claude, разработанная компанией Anthropic, сосредоточена на безопасности и этичности использования ИИ. Модель минимизирует риски предвзятости и ошибок, что особенно важно при работе с конфиденциальными данными. Claude может использоваться для генерации текстов, работы с кодом и решения других задач, где требуется высокая степень надежности и доверия.

Однако, как и в случае с другими западными моделями, доступ к Claude ограничен для пользователей в России, а полный функционал доступен только по платной подписке. Это может стать барьером для тех, кто ищет доступные и бесплатные решения. Тем не менее, для тех, кто ставит этичность и безопасность на первое место, Claude может быть лучшим выбором.

Gemini (Google): инновации от поискового гиганта

Gemini — это новая модель ИИ, разработанная Google для замены Google Bard. Gemini использует мощную языковую модель LaMDA, которая ориентирована на поддержание диалогов и генерацию текстов с учетом контекста и особенностей запросов. Одним из ключевых преимуществ Gemini является ее глубокая интеграция с экосистемой Google, что позволяет эффективно использовать модель в различных приложениях, включая поиск, работу с документами и многими другими сервисами.

Gemini обладает способностью генерировать сложные и развернутые ответы, что делает ее полезной для широкого круга задач, от написания текстов до поддержки креативных проектов. Однако, несмотря на высокие технологические возможности, Gemini, как и другие западные модели, может быть недоступна для пользователей из России, что ограничивает ее применение в этой стране. Кроме того, из-за сложности модели, иногда ее ответы могут быть менее точными, чем ожидалось, особенно в специфических или узкоспециализированных запросах.
Вам может быть интересно
Узнайте от разработчиков компании DST Global, как использование тестирования программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для сферы здравоохранения может существенно повлиять на качество...
Что такое объяснимый ИИ (XAI)?XAI включает в себя разработку систем искусственно...
Проекты искусственного интеллекта могут оказаться ...
Интерактивное чтение с помощью MEMWALKER расширяет...
Эта статья представляет собой анализ того, как мет...
Службы данных и генеративного искусственного интел...
Эмоциональный ИИ расшифровывает чувства по данным ...

Новые комментарии

Учитывая, что качество ранжирования хромает, то параллельно с SEO лучше уделить ...
Курс на Восток — это точно перспективное направление для российского бизнеса и н...
Оптимизация производительности веб-приложений — это не просто задача, а искусств...

Заявка на услуги DST

Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.

Адрес

Ижевск, ул. Воткинское шоссе, д. 170 Е, Технопарк Нобель, офис 1117

8 495 1985800
Заказать звонок

Режим работы: Пн-Пт 10:00-19:00

info@dstglobal.ru

Задать вопрос по почте

Укажите ваше имя
Укажите ваше email
Укажите ваше телефон