Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это форма искусственного интеллекта, в которой алгоритмы автоматически создают контент в виде текста, изображений, аудио и видео. Эти системы обучены на огромных объемах данных и работают, предсказывая следующее слово или пиксель для создания произведения.

Определение генеративного ИИ

Генеративный ИИ описывает модели искусственного интеллекта, которые, обучаясь на массивных наборах данных, способны автоматически генерировать контент в виде текста, изображений, аудио и видео, предсказывая следующее слово или пиксель.

Как правило, всё начинается с простого текстового ввода, называемого подсказкой, в котором пользователь описывает желаемый результат. Затем различные алгоритмы генерируют новый контент в соответствии с тем, что запрашивала подсказка.

Технология начала развиваться после выхода ChatGPT от OpenAI в 2022 году и с тех пор стала подкатегорией искусственного интеллекта, которая развивается стремительными темпами. Крупные технологические компании, такие как Microsoft, Google и Amazon, также присоединились к этому направлению.

Как работает генеративный ИИ?

В своей основе технология генеративного ИИ опирается на три ключевых компонента:

• Генеративные соперничающие сети — модели машинного обучения, состоящие из двух нейронных сетей, которые взаимно соперничают для повышения точности своих предсказаний.
• Трансформеры — модели машинного обучения, позволяющие ИИ обрабатывать и понимать естественный язык, устанавливая связи между миллиардами страниц текста, на которых они были обучены.
• Большие языковые модели — модели, имеющие миллиарды или триллионы параметров, позволяющие инструментам, таким как ChatGPT, генерировать тексты, грамматически правильные и свободные.

Как обучаются модели генеративного ИИ?

Модели генеративного ИИ обучаются на больших объемах предварительно обработанных и размеченных данных, хотя в процессе обучения могут использоваться и неразмеченные данные. Частым методом обучения является применение моделей диффузии, которые добавляют шум к учебной выборке и затем удаляют его, обучаясь восстанавливать данные как они были до этого.

Где применяется генеративный ИИ?

Генеративный искусственный интеллект изменяет способы нашей работы, жизни и творчества. Он используется в следующих областях:

• Генерация изображений для маркетинга или прототипирования
• Суммирование длинных документов
• Генерация или объяснение инфографики
• Создание музыки
• Поддержка чат-ботов и виртуальных помощников

Преимущества генеративного ИИ

Генеративный ИИ обладает рядом преимуществ:

• Простота использования
• Улучшение принятия решений
• Повышение эффективности
• Снижение затрат
• Ускорение операций бизнеса

Проблемы генеративного ИИ

Тем не менее, технология также сталкивается с рядом вызовов:

• Отсутствие ответственности
• Меньшая степень контроля и защит
• Неточные ответы
• Развитие дипфейков

Краткая история генеративного ИИ

Хотя прорывы вроде ChatGPT и DALL-E действительно вывели генеративный ИИ на передний план, концепция контента, созданного ИИ, восходит к 1960-м годам с созданием ELIZA — простого чат-бота, разработанного профессором MIT Джозефом Вайзенбаумом.

Знаковые достижения генеративного ИИ

С момента запуска ChatGPT в 2022 году генеративный ИИ расширил свои возможности за пределы текстов, чтобы обеспечить реалистичное создание изображений, видео и мультимедийного контента.

Часто задаваемые вопросы

• Что такое генеративный ИИ? Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может производить разные виды данных — изображения, текст, видео, аудио и пр.
• Чем генеративный ИИ отличается от традиционного ИИ? Традиционный ИИ анализирует данные для выявления паттернов, в то время как генеративный ИИ создает совершенно новые данные.
• Каков пример генеративного ИИ? Примером генеративного ИИ является ChatGPT — чат-бот, который отвечает на вопросы, основываясь на своем большом объеме обучающих данных.
• В чем разница между ChatGPT и генеративным ИИ? ChatGPT — это специфический пример генеративного ИИ, разработанный OpenAI, предназначенный для генерации текста на основе пользовательских подсказок.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching