50. Виды генеративного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект — это направление искусственного интеллекта, которое занимается созданием новых данных на основе уже существующих.

Генеративные модели способны создавать тексты, изображения, музыку, видео и другие виды контента.

Существует несколько типов генеративных моделей.

Генеративные нейронные сети могут создавать изображения и другие визуальные материалы.

Текстовые генеративные модели используются для создания текстов, ответов на вопросы и автоматического перевода.

Модели генерации изображений позволяют создавать новые изображения на основе текстовых описаний.

Генеративный искусственный интеллект активно развивается и используется в различных областях, включая дизайн, программирование, образование и медиа.

Вопрос 50: Виды генеративного искусственного интеллекта

1. Введение: что такое генеративный ии?

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) — это класс моделей искусственного интеллекта, которые способны создавать новый контент, похожий на тот, на котором они обучались. В отличие от дискриминативных моделей, которые классифицируют или предсказывают (например, "это кошка или собака?"), генеративные модели создают новые объекты: текст, изображения, музыку, видео, код и даже 3D-модели.

Генеративный ИИ стал одним из самых заметных трендов в последние годы благодаря таким продуктам, как ChatGPT, Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion.

2. Основные виды генеративного ии по типу создаваемого контента

2.1. Генерация текста (Text Generation)

Модели, которые создают связный текст по заданному запросу (промпту). Основаны на архитектуре трансформеров.

Как работают: Обучаются на огромных корпусах текстов (книги, статьи, веб-страницы), предсказывая следующее слово в последовательности. В процессе генерации они последовательно предсказывают слова, формируя ответ.

Примеры моделей:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI (GPT-3, GPT-4, ChatGPT).

• Gemini от Google.

• Claude от Anthropic.

• LLaMA от Meta.

• YandexGPT от Яндекса.

• GigaChat от Сбера.

Возможности:

• Написание статей, эссе, писем.

• Создание поэзии, рассказов.

• Ответы на вопросы, консультации.

• Написание программного кода.

• Перевод текстов.

• Суммаризация документов.

• Чат-боты и диалоговые системы.

Пример: ChatGPT пишет развёрнутый ответ на вопрос или генерирует код по описанию

2.2. Генерация изображений (Image Generation)

Модели, создающие изображения по текстовому описанию (text-to-image) или на основе других изображений.

Основные архитектуры:

• GAN (Generative Adversarial Networks) — две сети (генератор и дискриминатор) соревнуются, создавая реалистичные изображения.

• Diffusion models (диффузионные модели) — современный стандарт. Модель учится постепенно убирать шум из изображения, а затем может генерировать новые изображения из случайного шума, руководствуясь текстовым описанием.

Примеры моделей:

• DALL-E 2, DALL-E 3 (OpenAI).

• Midjourney.

• Stable Diffusion (открытая модель, Stability AI).

• Imagen (Google).

• Kandinsky (Сбер).

Возможности:

• Создание иллюстраций, арта, дизайна по описанию.

• Редактирование изображений (inpainting — замена части, outpainting — расширение).

• Генерация вариаций существующих изображений.

• Стилизация (превращение фото в картину в стиле известного художника).

Пример: Midjourney генерирует изображение по запросу "космический кот в скафандре, арт-нуво".