Определение генеративного ИИ: формальный подход

О чём урок

Теперь давайте сделаем разговор чуть более формальным и дадим официальное определение. Что такое генеративный ИИ? Генеративный ИИ представляет собой тип искусственного интеллекта, который создаёт новый контент на основе того, чему он научился на существующем контенте.

Процесс обучения на существующем контенте называется обучением (training) и приводит к созданию статистической модели. Получив промпт, генеративный ИИ с помощью статистической модели предсказывает, каким может быть ожидаемый ответ. Так создаётся новый контент. Модель изучает базовую структуру данных, а затем может генерировать новые образцы, похожие на данные, на которых она обучалась.

Как уже говорилось ранее, генеративная языковая модель может взять то, чему ИИ научился на показанных ему примерах, и создать на основе этой информации нечто совершенно новое. Именно поэтому мы используем слово «генеративный». Но большие языковые модели (LLM), которые генерируют новые комбинации текста в виде естественно звучащей речи, представляют собой лишь один из видов генеративного ИИ.

Генеративная модель для изображений принимает на входе изображение, а на выходе может выдавать текст, другое изображение или видео. Например, в категории вывода текста можно получить визуальные вопросы и ответы. В категории вывода изображения генерируется дополнение изображения (image completion). А в категории вывода видео генерируется анимация.

Генеративная языковая модель принимает на входе текст, а на выходе может выдавать другой текст, изображение, аудио или решения. Например, в категории вывода текста генерируются ответы на вопросы, а в категории вывода изображения генерируется видео.

Я упоминал, что генеративные языковые модели изучают закономерности языка по обучающим данным. Посмотрите на этот пример. Опираясь на то, что модель узнала из обучающих данных, она предлагает варианты продолжения предложения. «Я делаю сэндвич с арахисовой пастой и...» Джем. Довольно просто, правда? Получив некоторый текст, модель может предсказать, что идёт дальше.

Таким образом, генеративные языковые модели представляют собой системы сопоставления с образцами (pattern-matching). Они изучают закономерности на основе данных, которые вы им предоставляете.

Вот тот же пример в приложении Gemini.

Вот ещё…

План урока

1. Текст видео
2. Типы генеративных моделей
3. Генеративные языковые модели как системы сопоставления с образцами