Разница между AI, ML, LLM и генеративным AI

Разница между AI, ML, LLM и генеративным AI. Новичкам в области искусственного интеллекта бывает сложно понять множество сложных терминов. ИИ, машинное обучение, большие языковые модели и генеративный ИИ — все эти понятия связаны с компьютерными науками, но различаются между собой. У них разные функции и области применения. Давайте подробнее рассмотрим эти понятия и разберемся в их различиях.

ИИ — это область информатики, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Например, распознавание речи, обработка естественного языка (NLP), генерация и перевод текста, создание видео, звука и изображений, принятие решений, планирование и многое другое.

ИИ подразумевает создание интеллектуальных систем, которые могут имитировать поведение и процессы принятия решений человека. Он включает в себя методы и подходы, позволяющие машинам выполнять задачи, анализировать визуальные и текстовые данные, а также реагировать и адаптироваться к своей среде. Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность обрабатывать большие объемы данных и находить в них закономерности. Инструменты ИИ разработаны для принятия решений или выполнения действий на основе этих знаний.

ИИ находит применение во многих областях: маркетинг, медицина, финансы, наука, образование, промышленность и многие другие. Например, в маркетинге ИИ используется для создания маркетинговых материалов, в медицине — для диагностики заболеваний, а в финансах — для анализа финансовых рынков и принятия инвестиционных решений.

Существует несколько типов и классификаций ИИ, включая классификацию по так называемой эволюции ИИ. Согласно этой гипотетической классификации, все существующие формы ИИ считаются слабым ИИ, поскольку они ограничены узкими областями когниции. Слабый ИИ не обладает человеческим сознанием, хотя в некоторых ситуациях может его симулировать.

Следующая стадия развития ИИ может быть концептуальной (пока) формой, называемой сильным ИИ или искусственным общим интеллектом, который будет наделен человеческим сознанием и способен выполнять человеческие задачи, конструировать умственные способности, рассуждать и учиться на опыте. Он перестанет "имитировать" человеческое поведение и станет по сути самого настоящим мыслительным существом.

Пиком развития ИИ может стать Супер ИИ, который превзойдет человека во всех областях и, возможно, даже приведет к его исчезновению. Но пока это только гипотеза. ИИ также можно классифицировать на дискриминативный и генеративный.

Дискриминативный и генеративный ИИ

Дискриминативный и генеративный ИИ — два разных подхода к созданию систем искусственного интеллекта. Дискриминативный ИИ сосредоточен на изучении границ, разделяющих разные классы или категории в тренировочных данных. Эти модели не стремятся создавать новые образцы, а скорее классифицируют или маркируют входные данные на основе их принадлежности к определенному классу. Дискриминативные модели натренированы на выявлении паттернов и признаков, характерных для каждого класса, и делают прогнозы на их основе.

Дискриминативные модели часто используются для задач классификации или регрессии, анализа настроений и обнаружения объектов. Примеры дискриминативного ИИ включают алгоритмы логистической регрессии, деревья решений, случайные леса и другие.

В отличие от дискриминативного ИИ, генеративный ИИ сосредоточен на создании моделей, которые могут генерировать новые данные, похожие на тренировочные. Генеративные модели изучают скрытое распределение вероятностей тренировочных данных и могут создавать новые образцы на основе этого изученного распределения.

Генеративные инструменты ИИ способны к синтезу изображений, генерации текста и даже музыки. Такие системы обычно включают глубокое обучение и нейронные сети для изучения паттернов и взаимосвязей в тренировочных данных, используя эти знания для создания нового контента. Примеры генеративных моделей ИИ включают генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автокодировщики (VAE), трансформеры и модели диффузии.

Генеративный ИИ невозможен без фундаментальных моделей, которые играют значительную роль в его развитии. Они являются крупномасштабными алгоритмами, служащими основой для ИИ-систем. Используя знания, полученные от фундаментальных моделей, генеративные ИИ-системы могут создавать качественный и контекстуально релевантный контент. Эти модели продвинулись далеко вперед, что позволяет им генерировать текст, схожий с человеческим, отвечать на вопросы, писать эссе, создавать истории и многое другое.

С помощью фундаментальных моделей можно создавать более специализированные и продвинутые модели для конкретных доменов или задач. Например, генеративный ИИ может использовать фундаментальные модели для создания больших языковых моделей. Используя знания, полученные при обучении на огромных объемах текстовых данных, генеративный ИИ может создавать связный и контекстуально релевантный текст, часто напоминающий то, что мог бы создать человек.

Генеративный ИИ, способный создавать новый контент или информацию, становится все более ценным в современном бизнесе. Он может использоваться для создания высококачественных маркетинговых материалов, различных бизнес-документов — от шаблонов официальных писем до годовых отчетов, постов в соцсетях, описаний продуктов, статей и многого другого. Генеративный ИИ может помочь бизнесам автоматизировать создание контента и достичь масштабируемости без компромиссов в качестве. Такие системы уже интегрируются в множество бизнес-приложений.

Машинное обучение против ИИ

Машинное обучение (ML) — это отдельный раздел или приложение ИИ, которое сосредотачивается на предоставлении системам возможности учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. ML является ключевым компонентом многих ИИ-систем. Алгоритмы машинного обучения используются для тренировки моделей ИИ путем предоставления им наборов данных с метками или историческими данными. Модель изучает скрытые закономерности в тренировочных данных, что позволяет ей делать точные прогнозы или принимать решения на основе новых, ранее невиданных данных. Постоянно подавая данные в модели ML, они могут адаптироваться и улучшать свою эффективность со временем.

ИИ охватывает более широкую концепцию разработки интеллектуальных машин, тогда как ML направлено на обучение систем распознаванию и предсказанию на основе данных. Цель ИИ заключается в воспроизведении человеческого поведения, в то время как ML позволяет машинам автоматически изучать паттерны из данных.

Модель машинного обучения в ИИ — это математическое представление или алгоритм, который тренируется на наборе данных для того, чтобы делать прогнозы или принимать действия без явного программирования. Это фундаментальный компонент ИИ-систем, так как он позволяет компьютерам учиться на данных и улучшать свою работу со временем.

Генеративный ИИ против больших языковых моделей

Генеративный ИИ — это широкое понятие, включающее создание различного рода контента, а большие языковые модели (LLM) — это конкретное приложение генеративного ИИ. LLM служат основой для широкого спектра задач обработки естественного языка (NLP). Генеративный ИИ может выполнять задачи, выходящие за рамки генерации языка, такие как создание изображений и видео, композирование музыки и многое другое. LLM же предназначены именно для задач, связанных с генерацией и пониманием языка.

Большие языковые модели работают, используя обширные наборы данных для изучения паттернов и взаимосвязей между словами и фразами. Они были натренированы на огромных объемах текстовых данных, чтобы понимать статистические закономерности, грамматику и семантику человеческого языка. Эти данные могут быть взяты из интернета, книг и других источников, что позволяет моделям глубже понимать человеческий язык.

LLM могут принимать входные данные (предложение или запрос) и генерировать ответ: связные и контекстуально релевантные предложения или даже абзацы на основе данного запроса или ввода. Модель использует различные техники, включая механизмы внимания, трансформеры и нейронные сети, чтобы обработать ввод и создать выход, который стремится быть связным и контекстуально уместным.

Как генеративный ИИ, так и большие языковые модели применяют глубокое обучение и нейронные сети. В то время как генеративный ИИ нацелен на создание оригинального контента в различных областях, большие языковые модели специально сосредоточены на задачах, связанных с языком, и превосходны в понимании и генерации текста, похожего на человеческий.

Приложения больших языковых моделей

Большие языковые модели могут выполнять широкий спектр языковых задач, включая ответы на вопросы, написание статей, перевод языков и создание разговорных агентов. Это делает их исключительно ценными инструментами для различных индустрий и приложений.

Разработчики могут использовать большие языковые модели для генерации кода, предоставляя запросы или конкретные инструкции. Эти модели могут писать кодовые фрагменты, функции или даже целые программы, что полезно для автоматизации повторяющихся задач, создания прототипов или быстрого исследования новых идей.

Генерация кода с использованием крупных языковых моделей может значительно помочь разработчикам, экономя время и усилия на создании шаблонного кода, исследовании новых техник или помощи в передаче знаний. Однако важно разумно использовать эти модели в разработке программного обеспечения, проверять результаты и поддерживать баланс между автоматизацией и человеческой экспертизой.

Компании используют большие языковые модели для разработки умных чат-ботов, которые могут улучшить обслуживание клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы, повышая удовлетворенность клиентов и снижая нагрузку на сотрудников.

Большие языковые модели могут помочь бизнесам автоматизировать процессы создания контента, тем самым экономя время и ресурсы. Модели также могут упорядочивать контент, анализируя и суммируя большие объемы информации из различных источников.

Благодаря большим языковым моделям компании могут более эффективно обрабатывать и анализировать неструктурированные текстовые данные. Они могут выполнять задачи, такие как классификация текста, извлечение информации, анализ настроений и многое другое, что играет большую роль в понимании поведения клиентов и прогнозировании рыночных трендов.

Популярные большие языковые модели

Вот некоторые известные большие языковые модели, которые произвели революцию во многих задачах NLP (обработки естественного языка) и находят применение в чатов, виртуальных ассистентах, создании контента, машинном переводе и многом другом:

GPT-4

Разработанная OpenAI, GPT-4 — одна из крупнейших публично доступных LLM моделей. Это языковая модель, являющаяся продолжением GPT-3. Она обучена на огромных объемах данных и обладает лучшей точностью и способностью генерировать текст по сравнению с предыдущими моделями. Система может читать, анализировать или генерировать до 25,000 слов текста. Точное количество параметров GPT-4 неизвестно, но по оценкам некоторых исследователей, оно составляет примерно 1,76 триллиона.

GLaM (Generalist Language Model)

GLaM — это передовая модель разговорного ИИ с 1,2 триллионами параметров, разработанная Google. Она предназначена для создания человекоподобных ответов на запросы пользователей и симуляции текстовых разговоров. GLaM обучена на широком спектре текстов из интернета, что позволяет ей понимать и генерировать ответы на различные темы. Модель стремится производить связные и контекстуально релевантные ответы, используя обширные знания, полученные из тренировочных данных.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Разработанная Google, BERT — это еще одна широко используемая модель LLM с 340 миллионами параметров. BERT — это предварительно обученная модель, которая отлично справляется с пониманием и обработкой текстовых данных на естественном языке. Она используется в различных приложениях, включая классификацию текста, распознавание сущностей и системы вопросов и ответов.

LLaMA (Large Language Model Meta AI)

LLaMA — модель NLP с миллиардами параметров, разработанная Meta и обученная на 20 языках. Модель доступна для некоммерческого использования. LLaMA способна вести разговоры и заниматься творческим письмом, что делает ее универсальной языковой моделью.

Работа LLM моделей включает сложные вычисления и передовые алгоритмы, которые позволяют генерировать связный и контекстуально релевантный текст на основе заданного ввода. Такие системы находят широкий спектр применений, включая дополнение текста, перевод, чат-ботов, генерацию контента и многое другое.

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML), большие языковые модели (LLM) и генеративный ИИ — все это взаимосвязанные понятия в области компьютерных наук, но между ними есть важные различия. Понимание этих различий необходимо, так как они представляют собой различные аспекты и возможности ИИ.

В кратце, ИИ — это широкая область, охватывающая разработку систем, имитирующих интеллектуальное поведение. Она включает в себя различные методы и подходы. Машинное обучение (ML) — это подполе ИИ, которое сосредоточено на создании алгоритмов, позволяющих системам учиться на данных. Большие языковые модели (LLM) — это конкретный тип модели машинного обучения, обученной на текстовых данных для генерации текста, похожего на человеческий. Генеративный ИИ относится к более широкой концепции ИИ-систем, способных генерировать различные виды контента.

ML, LLM, Generative AI — это лишь некоторые из множества терминов, используемых в сфере ИИ. Понимание различий между ними важно для осознания уникальных характеристик и применений ИИ, ML, LLM и Generative AI в постоянно изменяющемся мире технологий. По мере того, как ландшафт ИИ продолжает меняться, неизбежно появление новых концепций, и терминология, которую мы используем для описания этих систем, также будет трансформироваться в будущем. #chtivo

Источник: vk.com

Комментарии: