Нейросетевые модели в MatreshkAI
Ключевая фишка сервиса MatrёshkAI в объединении многих нейросетевых инструментов. У каждого есть свои особенности и характеристики. Давайте заглянем нейросетям под капот и разберёмся как они устроены и что делает каждую из них уникальной.
Основы нейросетей
Нейросети — это алгоритмы, вдохновленные структурой и функционированием мозга. Они состоят из узлов, или "нейронов", соединенных между собой "синапсами". Каждый нейрон может принимать, обрабатывать и передавать сигналы другим нейронам. Обучение нейросети заключается в настройке весов синапсов таким образом, чтобы сеть могла выполнять конкретные задачи, например, распознавать объекты на изображениях или генерировать текст.
Модели для генерации текста
Генерация текста стала основной причиной, из-за которой нейросетевые модели, а точнее - сервисы, на них основанные, приобрели бешеную популярность. Самым известным примером является ChatGPT от компании OpenAI, основанный на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer).
«Генерация текста от ChatGPT 4»
ChatGPT
"Скормив" огромный объем текстов из интернета, OpenAI научили GPT предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих слов. Модель обучается на массиве текстовых данных, анализируя их и выявляя закономерности в использовании слов и фраз. Для этого GPT использует механизмы обработки естественного языка и глубокого обучения.
Так, GPT стала способна генерировать текст, продолжая заданную последовательность слов таким образом, чтобы текст был логичным и естественным.
Модели, о которых речь пойдет далее, основаны на той же архитектуре трансформеров, подобной GPT, но с различными адаптациями.
Mistral
Mistral — это новейшая нейросетевая модель, ориентированная на оптимизацию работы с текстами большого объема. Она предназначена для улучшения понимания контекста и генерации более связного и логичного текста.
Gemini
Gemini — это проект, нацеленный на создание более адаптивных нейросетей, которые могут обучаться с меньшим количеством данных и более эффективно переносить знания между различными задачами.
Claude
Claude от Anthropic — это конкурент ChatGPT, разработанный с акцентом на безопасность и этичность использования ИИ. Claude обещает быть более понимающим и менее предвзятым в своих ответах.
GigaChat
GigaChat — это разработка Сбера в области генеративных трансформеров, нацеленная на создание более мощных и эффективных моделей для обработки текста на русском языке.
YandexGPT
YandexGPT — это ответ компании Яндекс на технологии GPT от OpenAI. Эта модель обучена на огромном массиве данных на русском языке и предназначена для широкого спектра задач, связанных с обработкой и генерацией текста.
Модели для генерации изображений
Скоро после текстовых моделей появились инструменты, генерирующие картинки. Всего за пару лет они научились в высоком качестве создавать изображения в самых разных стилях (даже очень реалистичные).
DALL-E
DALL·E основан на концепции трансформеров, подобно GPT, но адаптирован для работы с визуальным контентом. Модель обучается на массивном наборе данных, состоящем из изображений и соответствующих им текстовых описаний. Это позволяет DALL·E "понимать" связь между словами и визуальными образами, а также учиться генерировать новые изображения, соответствующие заданным текстовым подсказкам.
По мнению модели DALL·E 3, вот как выглядит Технологичная Матрёшка, объединяющая в себе современные нейросетевые модели:
«Как видит Матрёшку DALL-E 3»
Stable Diffusion
Stable Diffusion — это модель генерации изображений, которая может создавать высококачественные изображения на основе текстовых описаний. Эта технология использует методы глубокого обучения для "понимания" связи между словами и визуальными образами, позволяя пользователям генерировать изображения практически любой сложности и стиля.
Тот же промт, что мы отправляли в DALL-E, модель Stable Diffusion XL видит иначе:
«Как видит Матрёшку Stable Diffusion XL»
Несколько описанных в этой статье нейросетей уже доступны, а остальные - совсем скоро будут подключены в Матрёшке.
Как вы думаете, почему способность нейросетей "понимать" мы оборачиваем в кавычки? Действительно ли нейросети обладают сознанием и способностью к пониманию? Давайте обсудим это в нашем Telegram канале, посвящённом Матрёшке и миру ИИ.
Спасибо за внимание и до скорых встреч,
Ваша MatreshkAI