Генеративный ИИ

Что означает термин Генеративный ИИ? 

Генеративный ИИ (Generative AI) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на создании совершенно нового, оригинального контента (текста, изображений, аудио, видео, кода, 3D-моделей), который является правдоподобным и похожим на созданный человеком. В отличие от аналитических моделей ИИ, которые делают прогнозы или классификацию, генеративные модели создают что-то новое на основе выученных паттернов из обучающих данных.

Для чего нужен Генеративный ИИ? 

Генеративный ИИ позволяет:

• Автоматизировать создание контента в различных форматах, экономя время и ресурсы.
• Генерировать идеи и прототипы для дизайна, маркетинга, разработки.
• Персонализировать взаимодействие с пользователями (генерация уникальных ответов, предложений).
• Моделировать сценарии (например, для обучения или прогнозирования).
• Улучшать существующий контент (ретушь фото, перевод, резюмирование текста).
• Создавать искусство и развлекательный контент.

Как работает Генеративный ИИ? / Ключевые технологии:

• Большие языковые модели (LLM): Основа для генерации текста (GPT, Claude, LLaMA) и понимания промптов для других модальностей.
• Генеративно-состязательные сети (GANs): Архитектура из двух сетей ("генератор" создает, "дискриминатор" оценивает правдоподобие), исторически популярна для изображений.
• Диффузионные модели (Diffusion Models): Современное состояние искусства (SOTA) для генерации изображений и видео. Работают путем постепенного добавления "шума" к данным, а затем обучены обратному процессу - восстановлению данных из шума по текстовому описанию (Stable Diffusion, DALL-E 3, MidJourney, Sora).
• Трансформеры (Transformers): Архитектура нейронных сетей, лежащая в основе большинства современных LLM и мультимодальных моделей.
• Мультимодальные модели: Модели, способные понимать и генерировать контент в разных модальностях (текст, изображение, звук) одновременно (GPT-4V, Gemini 1.5).
• Обучение: Модели обучаются на гигантских наборах данных (тексты из интернета, изображения с подписями, партии аудио и видео). Обучение требует огромных вычислительных ресурсов.

Примеры применения Генеративного ИИ:

• Текст: Написание статей, сценариев, стихов, маркетинговых текстов, писем, кода (ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot).
• Изображения: Создание фотореалистичных изображений, рисунков, логотипов, дизайнов интерьеров по текстовому описанию (DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion).
• Аудио: Генерация речи, имитирующей голос человека, создание музыки в разных стилях, звуковых эффектов (ElevenLabs, Suno, Udio).
• Видео: Создание коротких видеороликов по текстовому промпту, анимация статичных изображений (Sora, Pika, RunwayML).
• Код: Автодополнение кода, генерация функций/скриптов по описанию (GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer).
• 3D-модели: Генерация 3D-объектов и сцен для игр, дизайна, виртуальных миров.