• Генеративный ИИ — это искусственный интеллект, способный использовать сложные алгоритмы, модели и правила, обучаться на больших массивах данных, а затем создавать новые данные с аналогичными характеристиками, значительно превосходя традиционное программное обеспечение по возможностям обработки и анализа данных.
  • Существует множество типов генеративных моделей ИИ, и у каждого свой подход к созданию контента. Чаще всего используются вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN).

Такие продукты, как чат-боты ChatGPT, Copilot, Gemini и LLaMA, системы генерации изображений по текстовому описанию Stable Diffusion, Midjourney и DALL-E, а также видеогенераторы на базе ИИ, например Sora, прочно вошли в нашу повседневную жизнь. За этими продуктами стоят разные модели, которые обеспечивают их работу и поддержку.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ (GenAI или GAI) — это искусственный интеллект, который с помощью генеративных моделей создаёт текст, изображения, видео и другие данные: он использует сложные алгоритмы, модели и правила, обучается на больших массивах данных и затем генерирует новые данные с аналогичными характеристиками, значительно превосходя традиционное программное обеспечение по возможностям обработки и анализа данных.

Читайте также:В чём разница между генеративным ИИ и LLM?

2023 год считается годом прорыва генеративного искусственного интеллекта: технология перешла от генерации одного языка к быстрому развитию мультимодальных и воплощённых моделей.

Такие компании, как Anthropic, Microsoft, Google и Baidu, а также множество небольших компаний разработали генеративные модели ИИ, которые широко применяются в разных отраслях — от разработки ПО до здравоохранения, финансов, развлечений и многих других.

Типы генеративных моделей

Существует множество типов генеративных моделей ИИ, и у каждого свой уникальный подход к созданию контента. Среди самых известных типов генеративных моделей ИИ — вариационные автокодировщики (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), диффузионные методы, трансформеры и нейронные поля излучения (NeRF).

Читайте также:01.AI Kai-Fu Lee достигла оценки в миллиард долларов и лидирует среди открытых моделей ИИ

Чаще всего используются VAE и GAN. У каждой из этих моделей есть свои достоинства и недостатки — в зависимости от сложности и качества данных.

1. VAE

VAE были разработаны в 2014 году для более эффективного кодирования данных с помощью нейронных сетей. Они идеально подходят для создания новых экземпляров на основе небольших объёмов информации, исправления зашумлённых изображений или данных, выявления аномального содержимого в данных и восполнения недостающей информации.

VAE применяются в обнаружении аномалий и обеспечении безопасности. Например, реагируя на аномальную сетевую активность или мошеннические транзакции, они могут понять нормальную модель данных и выявить потенциальные аномалии или уязвимости безопасности.

Следующая итерация VAE, вероятно, будет сосредоточена на повышении качества генерируемых данных, ускорении обучения и изучении применимости к последовательным данным.

2. GAN

GAN были разработаны в 2014 году и используются для генерации реалистичных лиц и напечатанных цифр. GAN можно применять для создания реалистичных синтетических данных, чтобы обучать устойчивые модели и тестировать защищённые системы.

Примеры включают создание реалистичных данных сетевого трафика для проверки устойчивости системы обнаружения вторжений или генерацию реалистичных образцов вредоносного ПО для оценки антивирусных программ.

С другой стороны, GAN могут использоваться и во вредоносных целях — для генерации синтетических данных, похожих на конфиденциальную информацию, что создаёт риски для конфиденциальности. Кроме того, GAN подвержены коллапсу мод, из-за чего генераторы выдают ограниченные и повторяющиеся результаты, становятся сложными в обучении, а сгенерированные образцы трудно контролировать.

Следующее поколение GAN будет сосредоточено на повышении стабильности и интеграции процесса обучения, расширении применимости в других областях и разработке более эффективных метрик оценки.