Что такое генеративный ИИ: подробное руководство
Posted: Tue Jan 07, 2025 5:06 am
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых захватывающих и быстро развивающихся технологий. Читая это, вы можете задаться вопросом: «Что такое генеративный ИИ, и почему он вызывает такой ажиотаж?»
Это подробное руководство расскажет вам все, что вам нужно знать, чтобы быстро освоить эту революционную технологию.
Что такое генеративный ИИ?
По своей сути генеративный ИИ относится к алгоритмам и моделям, которые могут создавать совершенно новый, оригинальный контент на основе данных, на которых они обучены. В то время как другие типы ИИ анализируют данные или оптимизируют системы, генеративный ИИ занимается созданием новых артефактов, таких как текст, изображения, аудио и видео.
Генеративные модели ИИ получают огромные объемы Пакистанский номер телефона данных во время обучения, что позволяет им изучать закономерности и взаимосвязи в этих данных.Затем они могут использовать полученные знания для составления обоснованных прогнозов с целью создания нового контента, который будет напоминать данные, но при этом будет полностью оригинальным.
Подумайте об этом так: генеративная модель ИИ прочитала миллионы кулинарных книг и рецептов. Вы даете ей подсказку «рецепт шоколадного печенья».
Затем он создаст совершенно новый рецепт печенья с шоколадной крошкой на основе всего, что он узнал об ингредиентах, инструкциях и методах приготовления печенья из своего обширного «чтения».
Эта способность создавать оригинальный контент и артефакты отличает генеративный ИИ. Он имеет потенциал для революционного изменения подхода к созданию контента во многих отраслях и приложениях.
Краткая история генеративного ИИ
Хотя генеративный ИИ в последнее время вызывает много шума, эта технология находится в разработке уже несколько десятилетий. Вот краткий обзор некоторых вех, которые привели нас туда, где мы находимся сегодня:
1950-е годы — были заложены основы генеративного искусственного интеллекта, когда ученые начали изучать способы имитации машинами человеческого творчества и решения проблем.
1990-е годы — Нейронные сети набирают популярность, обеспечивая более продвинутые генеративные возможности.
2014 г. — Ян Гудфеллоу представляет генеративно-состязательные сети (GAN), позволяющие генеративным моделям создавать все более реалистичные синтетические изображения и звуки.
2015 — Google выпускает TensorFlow, ускоряя исследования в области искусственного интеллекта.
2017 г. — Представлена архитектура нейронной сети Transformer, которая становится инструментом для моделей обработки естественного языка, таких как GPT-3.
2020 — GPT-3 демонстрирует потенциал больших языковых моделей (LLM) для генерации текста, похожего на человеческий.
2021 г. — BERT от Google и такие модели, как DALL-E, демонстрируют мультимодальность в генеративном ИИ.
2022 - Stable Diffusion вызывает ажиотаж, поскольку пользователи создают миллионы изображений с помощью ИИ. ChatGPT также становится вирусным.
2023 г. — Продолжается ажиотаж вокруг генеративного ИИ: новые модели, такие как GPT-4 и Bard, раздвигают границы.
Хотя может показаться, что генеративный ИИ достиг успеха в одночасье, десятилетия инноваций в области машинного обучения и нейронных сетей сделали его возможным.
Это подробное руководство расскажет вам все, что вам нужно знать, чтобы быстро освоить эту революционную технологию.
Что такое генеративный ИИ?
По своей сути генеративный ИИ относится к алгоритмам и моделям, которые могут создавать совершенно новый, оригинальный контент на основе данных, на которых они обучены. В то время как другие типы ИИ анализируют данные или оптимизируют системы, генеративный ИИ занимается созданием новых артефактов, таких как текст, изображения, аудио и видео.
Генеративные модели ИИ получают огромные объемы Пакистанский номер телефона данных во время обучения, что позволяет им изучать закономерности и взаимосвязи в этих данных.Затем они могут использовать полученные знания для составления обоснованных прогнозов с целью создания нового контента, который будет напоминать данные, но при этом будет полностью оригинальным.
Подумайте об этом так: генеративная модель ИИ прочитала миллионы кулинарных книг и рецептов. Вы даете ей подсказку «рецепт шоколадного печенья».
Затем он создаст совершенно новый рецепт печенья с шоколадной крошкой на основе всего, что он узнал об ингредиентах, инструкциях и методах приготовления печенья из своего обширного «чтения».
Эта способность создавать оригинальный контент и артефакты отличает генеративный ИИ. Он имеет потенциал для революционного изменения подхода к созданию контента во многих отраслях и приложениях.
Краткая история генеративного ИИ
Хотя генеративный ИИ в последнее время вызывает много шума, эта технология находится в разработке уже несколько десятилетий. Вот краткий обзор некоторых вех, которые привели нас туда, где мы находимся сегодня:
1950-е годы — были заложены основы генеративного искусственного интеллекта, когда ученые начали изучать способы имитации машинами человеческого творчества и решения проблем.
1990-е годы — Нейронные сети набирают популярность, обеспечивая более продвинутые генеративные возможности.
2014 г. — Ян Гудфеллоу представляет генеративно-состязательные сети (GAN), позволяющие генеративным моделям создавать все более реалистичные синтетические изображения и звуки.
2015 — Google выпускает TensorFlow, ускоряя исследования в области искусственного интеллекта.
2017 г. — Представлена архитектура нейронной сети Transformer, которая становится инструментом для моделей обработки естественного языка, таких как GPT-3.
2020 — GPT-3 демонстрирует потенциал больших языковых моделей (LLM) для генерации текста, похожего на человеческий.
2021 г. — BERT от Google и такие модели, как DALL-E, демонстрируют мультимодальность в генеративном ИИ.
2022 - Stable Diffusion вызывает ажиотаж, поскольку пользователи создают миллионы изображений с помощью ИИ. ChatGPT также становится вирусным.
2023 г. — Продолжается ажиотаж вокруг генеративного ИИ: новые модели, такие как GPT-4 и Bard, раздвигают границы.
Хотя может показаться, что генеративный ИИ достиг успеха в одночасье, десятилетия инноваций в области машинного обучения и нейронных сетей сделали его возможным.