Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к моделям, которые создают новый контент — текст, изображения, аудио, видео, код, структуры данных — на основе закономерностей, изученных в больших наборах данных. Вместо того, чтобы просто маркировать или ранжировать объекты, эти системы генерируют новые результаты, которые напоминают то, что они видели, но не являются точными копиями. Подумайте: напишите абзац, отрисуйте логотип, набросайте SQL-запрос, сочините мелодию. В этом и заключается основная идея. [1]

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое агентный ИИ?
Узнайте, как агентный ИИ автономно планирует, действует и обучается с течением времени.

🔗 Какова сегодняшняя практика масштабируемости ИИ?
Узнайте, почему масштабируемые системы ИИ важны для роста и надежности.

🔗 Что такое программная структура для ИИ?
Изучите многоразовые фреймворки ИИ, которые ускоряют разработку и повышают согласованность.

🔗 Машинное обучение против ИИ: основные различия
Сравните концепции, возможности и примеры реального использования искусственного интеллекта и машинного обучения.

Почему люди всё ещё спрашивают: «Что такое генеративный ИИ?» 🙃

Потому что это похоже на волшебство. Вы вводите запрос, и в результате появляется что-то полезное — иногда блестящее, иногда совершенно непривычное. Впервые программное обеспечение кажется масштабным и интерактивным. К тому же, оно пересекается с поиском, помощниками, аналитикой, дизайном и инструментами разработки, что размывает границы и, честно говоря, бьёт по бюджету.

Чем полезен генеративный ИИ ✅

• Скорость драфта — позволяет сделать приличный первый пас невероятно быстро.

• Синтез шаблонов — объединяет идеи из разных источников, к которым вы, возможно, не подключитесь в понедельник утром.

• Гибкие интерфейсы — чат, голос, изображения, вызовы API, плагины; выбирайте свой путь.

• Настройка — от облегченных шаблонов подсказок до полной тонкой настройки на основе ваших собственных данных.

• Составные рабочие процессы — цепочка шагов для многоэтапных задач, таких как исследование → план → черновик → контроль качества.

• Использование инструментов — многие модели могут вызывать внешние инструменты или базы данных во время разговора, поэтому им не приходится просто гадать.

• Методы выравнивания – такие подходы, как RLHF, помогают моделям вести себя более полезно и безопасно при повседневном использовании. [2]

Будем честны: всё это не похоже на хрустальный шар. Скорее, это талантливый стажёр, который никогда не спит и время от времени видит галлюцинации в виде библиографии.

Краткая версия того, как это работает 🧩

Большинство популярных текстовых моделей используют трансформаторы — архитектуру нейронной сети, которая превосходно выявляет взаимосвязи между последовательностями, что позволяет предсказывать следующий токен последовательно и логично. Для изображений и видео диффузионные модели — они обучаются на основе шума и итеративно удаляют его, чтобы получить правдоподобное изображение или фрагмент. Это упрощение, но полезное. [3][4]

• Трансформеры : отлично справляются с языком, моделями рассуждения и многомодальными задачами при соответствующем обучении. [3]

• Диффузия : сильна в фотореалистичных изображениях, последовательных стилях и контролируемом редактировании с помощью подсказок или масок. [4]

Существуют также гибриды, системы с расширенными возможностями поиска и специализированные архитектуры — конфликт все еще кипит.

Сравнительная таблица: популярные варианты генеративного ИИ 🗂️

Несовершенны намеренно — некоторые ячейки немного неточно отражают реальные заметки покупателей. Цены меняются, поэтому относитесь к ним как к стилям ценообразования , а не как к фиксированным цифрам.

Небольшое замечание: разные поставщики предлагают разные системы безопасности, ограничения по тарифам и правила. Всегда проверяйте их документацию, особенно если отправляете товары клиентам.

Под капотом: трансформеры на одном дыхании 🌀

Трансформеры используют внимания , чтобы оценить, какие части входных данных наиболее важны на каждом этапе. Вместо того, чтобы читать слева направо, как золотая рыбка с фонариком, они параллельно просматривают всю последовательность и изучают такие закономерности, как темы, сущности и синтаксис. Этот параллелизм — и большой объём вычислений — помогает масштабировать модели. Если вы слышали о токенах и контекстных окнах, то вот где они обитают. [3]

Под капотом: диффузия на одном дыхании 🎨

Диффузионные модели осваивают два приёма: добавляют шум к тренировочным изображениям, а затем уменьшают его, чтобы восстановить реалистичные изображения. При генерации они начинают с чистого шума и возвращают его в связное изображение, используя изученный процесс шумоподавления. Как ни странно, это похоже на создание скульптур из статики — не совсем удачная метафора, но вы понимаете. [4]

Выравнивание, безопасность и «пожалуйста, не выходите из себя» 🛡️

Почему некоторые чат-модели отклоняют определённые запросы или задают уточняющие вопросы? Важную роль здесь играет обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) : люди оценивают результаты выборки, модель вознаграждения запоминает эти предпочтения, а базовая модель подталкивается к более полезным действиям. Это не контроль сознания, а управление поведением с учётом человеческих суждений. [2]

Что касается организационных рисков, такие фреймворки, как «Структура управления рисками ИИ» NIST и её профиль «Генеративный ИИ» , предоставляют рекомендации по оценке безопасности, надёжности, управления, происхождения и мониторинга. Если вы внедряете это на работе, эти документы представляют собой на удивление практичные контрольные списки, а не просто теорию. [5]

Короткий анекдот: В ходе пилотного семинара команда поддержки объединила этапы: суммирование → извлечение ключевых полей → черновик ответа → проверка человеком . Эта цепочка не исключала участие людей, но делала их решения более быстрыми и согласованными между сменами.

Где генеративный ИИ сияет, а где терпит неудачу 🌤️↔️⛈️

Светит на:

• Первые черновики контента, документы, электронные письма, спецификации, слайды

• Краткое изложение длинных материалов, которые вы бы предпочли не читать

• Помощь с кодом и сокращение шаблонов

• Мозговой штурм: названия, структуры, тестовые случаи, подсказки

• Концепции изображений, социальные визуальные материалы, макеты продуктов

• Легкая обработка данных или SQL-скаффолдинг

Спотыкается о:

• Фактическая точность без поиска или инструментов

• Многошаговые расчеты, не подтвержденные явным образом

• Тонкие ограничения в области права, медицины или финансов

• Пограничные случаи, сарказм и глубокие знания

• Обработка личных данных, если вы ее неправильно настроите

Ограждения помогают, но правильный шаг — это проектирование системы : добавьте поиск, валидацию, проверку человеком и контрольные журналы. Скучно, да, но скучно — это стабильно.

Практические способы использования сегодня 🛠️

• Пишите лучше и быстрее : контур → расширение → сжатие → полировка. Повторяйте, пока текст не будет звучать как ваш.

• Исследование без кроличьих нор : запросите структурированный обзор с источниками, а затем найдите ссылки, которые вам действительно интересны.

• Помощь с кодом : объясните функцию, предложите тесты, составьте план рефакторинга; никогда не вставляйте секреты.

• Работа с данными : генерация SQL-скелетов, регулярных выражений или документации на уровне столбцов.

• Разработка идеи дизайна : изучение визуальных стилей, а затем передача ее дизайнеру для завершения.

• Операции с клиентами : составление ответов, сортировка намерений, подведение итогов разговоров для передачи.

• Продукт : создайте пользовательские истории, критерии приемки и варианты копирования, а затем проведите A/B-тестирование тона.

Совет: сохраняйте эффективные подсказки в качестве шаблонов. Если это сработало один раз, вероятно, заработает и снова, если немного доработать.

Глубокое погружение: подсказки, которые действительно работают 🧪

• Задайте структуру : роли, цели, ограничения, стиль. Модели любят контрольные списки.

• Несколько примеров : включите 2–3 хороших примера ввода → идеальный вывод.

• Думайте поэтапно : требуйте обоснований или поэтапных результатов по мере возрастания сложности.

• Закрепите голос : вставьте короткий образец предпочитаемого вами тона и скажите «отзеркалить этот стиль».

• Установите оценку : попросите модель оценить свой ответ по критериям, а затем внесите исправления.

• Использование инструментов : поиск информации, веб-поиск, калькуляторы или API могут значительно уменьшить галлюцинации. [2]

Если вы помните только одно: скажите ему, что игнорировать . Ограничения — это сила.

Данные, конфиденциальность и управление — не самые приятные моменты 🔒

• Пути данных : уточните, что регистрируется, сохраняется или используется для обучения.

• Персональные данные и секреты : не указывайте их в подсказках, если только ваши настройки явно не разрешают и не защищают их.

• Контроль доступа : относитесь к моделям как к производственным базам данных, а не как к игрушкам.

• Оценка : отслеживайте качество, предвзятость и отклонения; измеряйте реальными задачами, а не ощущениями.

• Согласование политики : сопоставьте характеристики с категориями NIST AI RMF, чтобы впоследствии не было сюрпризов. [5]

Часто задаваемые вопросы, которые я получаю постоянно 🙋♀️

Это творчество или просто ремикс?
Что-то среднее. Это перекомбинация шаблонов новыми способами — не плод человеческого творчества, но часто полезно.

Могу ли я доверять фактам?
Доверяй, но проверяй. Добавьте поиск или использование инструментов для всего, что имеет высокие ставки. [2]

Как модели изображений обеспечивают единообразие стиля?
Оперативная разработка и такие методы, как кондиционирование изображений, адаптеры LoRA или тонкая настройка. Диффузионные основы способствуют единообразию, хотя точность текста на изображениях может быть нестабильной. [4]

Почему чат-модели «отталкивают» рискованные подсказки?
Методы выравнивания, такие как RLHF и уровни политики. Не идеальны, но систематически полезны. [2]

Зарождающийся рубеж 🔭

• Мультимодальность во всем : более органичные сочетания текста, изображений, аудио и видео.

• Меньшие по размеру и более быстрые модели : эффективная архитектура для локальных и пограничных случаев.

• Более тесные циклы инструментов : агенты вызывают функции, базы данных и приложения, как будто это ничего не значит.

• Лучшая проверка происхождения : водяные знаки, учетные данные контента и отслеживаемые каналы передачи данных.

• Встроенное управление : оценочные пакеты и уровни контроля, которые выглядят как обычные инструменты разработки. [5]

• Модели, настроенные на предметную область : специализированная производительность превосходит общую выразительность для многих работ.

Если создается ощущение, что программное обеспечение становится соавтором — в этом и суть.

Слишком длинно, я не читал — Что такое генеративный ИИ? 🧾

Это семейство моделей, которые генерируют новый контент, а не только оценивают существующий. Текстовые системы обычно являются преобразователями , предсказывающими токены; многие системы обработки изображений и видео представляют собой диффузионные модели, которые подавляют случайность, превращая её в нечто связное. Вы получаете скорость и творческий потенциал ценой случайных ошибок, которые можно устранить с помощью методов поиска, инструментов и выравнивания, таких как RLHF . Командам рекомендуется следовать практическим руководствам, таким как NIST AI RMF, чтобы ответственно выпускать контент и не останавливаться. [3][4][2][5]

Ссылки

1. IBM — Что такое генеративный ИИ?
   Подробнее

2. OpenAI — согласование языковых моделей для выполнения инструкций (RLHF)
   подробнее

3. Блог NVIDIA — Что такое модель Transformer?
   Читать далее

4. Обнимающее лицо — модели диффузии (модуль курса 1)
   подробнее

5. NIST — Структура управления рисками ИИ (и профиль генеративного ИИ)
   подробнее

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас