Читать книгу Искусственный интеллект для всех. От ChatGPT до автономных систем - - Страница 3

Что такое языковые и генеративные модели

Современный искусственный интеллект уже давно вышел за рамки задач классификации и прогнозирования.

Сегодня ИИ не просто анализирует данные, но и создаёт их.

Это стало возможным благодаря появлению нового класса систем – генеративных моделей.

Генеративная модель – это алгоритм, который не только понимает существующие данные, но и способен порождать новые, похожие на них.

Если традиционные модели отвечают на вопросы вроде «Что это?» или «Какое значение предсказать?», то генеративные системы создают тексты, изображения, звуки и даже видео, которых раньше не существовало.

Языковые модели (такие как ChatGPT) работают с текстом. Они обучаются на огромных объёмах языковых данных и учатся предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на контекст.

Например, если ввести начало фразы «Сегодня утром я пошёл в…», модель с высокой вероятностью продолжит «…магазин» или «…школу», потому что она видела подобные паттерны миллионы раз.

Генеративные модели изображений (например, Midjourney) работают по схожему принципу, но с визуальными данными.

Они изучают взаимосвязи между словами и визуальными элементами: формами, цветами, стилями.

Когда пользователь вводит запрос вроде «город будущего на закате», модель интерпретирует текст, переводит его в числовое пространство признаков и на этой основе генерирует изображение, которое соответствует смыслу запроса.

Именно сочетание понимания контекста и способности к генерации делает эти системы уникальными.

ChatGPT может создавать тексты, рассуждать, объяснять и писать код.

Midjourney создаёт реалистичные картины, визуальные концепции и художественные сцены, сопоставимые с работами дизайнеров.

Таким образом, современные ИИ-модели – это не просто программы, а сложные самообучающиеся системы, способные к творческому синтезу информации.

Принципы обучения на больших объёмах данных

Чтобы обучить такую модель, нужны колоссальные объёмы данных.

Современные нейросети обучаются на сотнях миллиардов текстов, изображений и других цифровых материалов.

Эти данные поступают из открытых источников – книг, научных статей, новостных публикаций, репозиториев кода, изображений и т.д.

Процесс можно представить как «погружение» модели в океан информации.

Она анализирует каждое слово, каждую фразу, каждую картинку, чтобы уловить закономерности, связи и структуры.

Модель не запоминает тексты как таковые – она извлекает смысл, статистические зависимости и контекстные связи.

Для языковых моделей это выглядит примерно так:

Каждое слово преобразуется в числовое представление (вектор), отражающее его значение и контекст.

Модель учится предсказывать следующее слово, анализируя предыдущие.

Ошибки корректируются миллионы раз, пока предсказания не станут максимально точными.

Такое обучение называется self-supervised learning – «обучение без прямых меток».

Модель учится сама, на основе структуры данных, без необходимости в ручной разметке.

В случае с изображениями принцип тот же, но вместо слов используются пиксели или их числовые представления.

Модель учится понимать взаимосвязи между формами, тенями, цветами и композициями.

Результатом становится способность не просто повторять, а синтезировать новое.

Когда пользователь задаёт запрос, модель обращается к своему внутреннему представлению мира, созданному в процессе обучения, и строит результат, максимально соответствующий смыслу запроса.

Роль архитектуры нейросетей и параметров

Мощь современных ИИ-систем определяется не только объёмом данных, но и архитектурой нейросети – то есть тем, как устроены связи между её «нейронами».

Революционным стало появление архитектуры под названием Transformer.

Она была представлена в 2017 году и изменила всё.

Раньше нейросети обрабатывали информацию последовательно, шаг за шагом, что ограничивало их скорость и понимание контекста.

Transformer же способен анализировать весь контекст сразу, выявляя зависимости между любыми элементами текста или изображения.

В основе этой архитектуры лежит механизм внимания (attention).

Он позволяет модели «понимать», какие части входных данных наиболее важны для текущего результата.