Interstorm обучающий курс
ВВЕДЕНИЕ В ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Обзор технологий машинного обучения и генеративного ИИ

Генеративный искусственный интеллект - это направление в машинном обучении, занимающееся созданием алгоритмов. Такие алгоритмы умеют генерировать тексты, изображения, аудио, видео или код на основе введенных данных.

Генеративный ИИ активно применяется в разных сферах: медиа, развлечения, медицина, финансы и другие.

В этом разделе вы поймете связи между машинным обучением и генеративным ИИ. Также разберемся, как компании используют возможности генеративного ИИ для бизнеса.

Что такое машинное обучение (ML)?

Чтобы понять, что такое генеративный искусственный интеллект, нужно разобраться в машинном обучении. Вы наверное задавались вопросом: "Как машины учатся?".
Машинное обучение - это когда компьютер анализирует исторические данные и находит в них закономерности. А потом использует эти знания, чтобы делать прогнозы на основе новых данных. Прогнозы можно использовать для принятия решений в бизнесе.
То есть машинное обучение позволяет компьютерам учиться на примерах и опыте, а потом применять полученные знания на практике. Это ключевой элемент для понимания возможностей генеративного ИИ.
Для обучения модели используется набор данных. В этом наборе данных есть признаки и метки. Цель состоит в том, чтобы взять признаки в качестве входных данных и найти формулу, которая предсказывает метки, или выходные данные.
Полученные алгоритмы ML могут принимать новые данные, распознавать в них закономерности, применять формулу и делать предсказания относительно данных.

»
По сути, ML - это обучение компьютера распознавать
закономерности в исторических данных и делать прогнозы на
основе новых данных
В чем разница между генеративным ИИ и традиционным ML

Генеративный ИИ - это разновидность технологии глубокого обучения. Он умеет адаптировать модели глубокого обучения без переобучения или тонкой настройки.
Глубокое обучение использует принцип работы нейронов и синапсов, подобно тому, как устроен наш мозг.
Например, сервис Microsoft Azure Computer Vision - сервис для распознавания изображений и видео. Умеет анализировать, подсчитывать объекты, распознавать лица и прочее. Но не может генерировать новый контент. В основе этого сервиса лежит технология машинного обучения.
А вот Amazon CodeWhisperer генерирует предложения по коду в режиме реального времени, основываясь на комментариях и имеющемся коде. Это уже пример генеративного ИИ.


Генеративный ИИ базируется на обученных на огромных данных языковых моделях. Их называют базовыми моделями. С их помощью, в отличие от традиционного подхода, можно адаптировать одну универсальную модель для решения разных задач вместо обучения отдельной модели для каждой задачи.
Языковые модели умеют предсказывать следующие слова в предложениях с учётом контекста. Они используют это умение для генерации нового контента.


»
Генеративный ИИ - это подмножество глубокого обучения, поскольку он может адаптировать модели, построенные с помощью глубокого обучения, но без
переобучения или тонкой настройки.
Эволюция ML и возникновение генеративного ИИ
Машинное обучение развивается уже не одно десятилетие. Ученые давно создают языковые модели.
Как думаете, почему генеративный ИИ стал возможен именно в наши дни?
Давайте проверим, насколько верно ваше предположение
пройти тест
Почему генеративный ИИ стал возможен именно сейчас?
Верно. Вычислительная мощность имеет решающее значение для тренировки больших языковых моделей. Нейронные сети требуют огромных вычислительных ресурсов, которые стали доступны примерно с 2010 года благодаря развитию GPU и распределенных вычислений.
Да! Сегодня развитие технологий ИИ нарастает лавинообразно благодаря накопленному опыту и его доступности для команд ученых и разработчиков.  Трансформерная архитектура, продвинутые методы регуляризации и оптимизации, позволили эффективно тренировать масштабные языковые модели.
Верно, наличие больших объемов текстовых данных из интернета и других источников сыграло критическую роль. Чем больше данных, тем лучше модель может обобщать и генерировать осмысленный контент.
Так и есть. Нарисовать картинку с помощью командной строки и кода на Phyton в нейросетях можно было давно. Как только появилась возможность написать простой запрос "нарисуй мне кота" и получить фото кота, нейросети захватили внимание миллионов пользователей по всему миру
дальше
проверить
читать дальше
Ответ прост - огромные инвестиции. Развитие и поддержка больших команд, расходы на вычислительные ресурсы и, что немаловажно, готовность инвестировать и развивать большие идеи - все это способствует развитию генеративного ИИ.
Какие результаты дали эти инвестиции?

Во-первых, за последние годы значительно выросли вычислительные мощности компьютеров, появились новые архитектуры процессоров для машинного обучения.

Во-вторых, были предложены новые техники глубокого обучения, такие как трансформеры, улучшающие качество языковых моделей.

В-третьих, появились огромные дата-сеты для предобучения моделей на базе данных интернета.

В-четвертых, появились простые и понятные сервисы, в которых можно просто написать свой вопрос и получить от машины осмысленный ответ. Без навыков программирования. Без специальной подготовки. Просто пишем "помоги мне создать... " и получаем результат.
Именно этот фактор сыграл роль триггера для запуска вирусной популярности генеративного ИИ, которая охватила мир в последние несколько лет.
ОТОРВИТЕСЬ УЖЕ ОТ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ, AI - ПОВСЮДУ
Вот и все, что мы написали в запросе для нейросети, чтобы получить эту иллюстрацию
 
 
 
 
Теперь применение технологий искусственного интеллекта становится доступным не только для ученых-исследователей и крупных международных корпораций, но и для среднего и малого бизнеса. Ранее для использования машинного обучения требовались большие вычислительные мощности, уникальные навыки в области данных и значительные финансовые вложения. Теперь же появляются облачные сервисы с уже предобученными моделями, которые предоставляют доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта по подписке.
Это дает возможность компаниям любого масштаба интегрировать технологии вроде компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи в свои продукты и процессы. При этом не требуется содержать дорогостоящие вычислительные кластеры или нанимать редких специалистов по данным. Демократизация доступа к ИИ открывает огромные перспективы для бизнес-инноваций.


»
Инвестиции в развитие технологий привели к демократизации доступа к искусственному интеллекту, открыв новые перспективы инноваций для бизнеса любого масштаба.
напишите нам
Close
Если у вас есть вопрос, просто напишите свое имя и как с вами связаться

Посмотрите ИИ-решения в действии

Интеллектуальные сервисы Interstorm оптимизируют процессы, освобождая время для развития бизнеса. Без сложных настроек и интеграций.