Самые известные нейросети на текущий момент - ChatGPT 3.5 и ChatGPT 4 являются версиями языковой модели, разработанной OpenAI, основанными на архитектуре трансформеров. Эти модели относятся к семейству GPT (Generative Pre-trained Transformer), где каждая последующая версия стремится улучшить понимание и генерацию текста, увеличивая объем данных для обучения и совершенствуя технологические аспекты.
Нейросеть ChatGPT 3.5
ChatGPT 3.5 был разработан на основе GPT-3, представляя собой улучшенную версию с лучшим пониманием контекста и способностью к ведению более естественного и последовательного диалога. Эта версия продолжала использовать масштабную модель трансформера с сотнями миллиардов параметров, обеспечивая высокую способность к генерации текста, который может быть очень близок к человеческому в плане качества и разнообразия. ChatGPT 3.5 улучшил обработку запросов на основе контекста и стал более надежным в создании осмысленных и информативных ответов.
Нейросеть ChatGPT 4
ChatGPT 4 представляет собой еще более продвинутую версию, которая включает в себя значительные улучшения по сравнению с предыдущими версиями. Эта модель была спроектирована для дальнейшего улучшения понимания естественного языка и генерации текста, а также для более глубокого контекстного понимания и улучшенной способности к обучению с меньшим количеством данных. ChatGPT 4 может обрабатывать более сложные запросы и создавать более точные, детализированные и творческие ответы. Эта версия также направлена на уменьшение предвзятости и улучшение безопасности использования, предоставляя более надежные и этичные ответы.
Обе версии моделей ChatGPT используются в самых разных областях, включая автоматизацию обслуживания клиентов, создание контента, образование и многое другое. С каждой новой версией OpenAI стремится улучшить качество и универсальность языковых моделей, делая их более мощными инструментами для понимания и генерации естественного языка.
Но прежде появления ChatGPT искусственный интеллект постепенно и последовательно развивался:
1. Нейросеть LeNet-5 (1998)
Одна из первых сверточных нейронных сетей (CNN), разработанная Яном Лекуном для распознавания рукописных цифр на изображениях. Эта модель положила начало эре сверточных нейросетей в компьютерном зрении.
2. Нейросеть AlexNet (2012)
AlexNet существенно улучшила возможности распознавания изображений, выиграв соревнование ImageNet в 2012 году. Эта модель стала прорывом и доказательством эффективности глубоких нейросетей.
3. Нейросеть ZFNet (2013)
Известная также как Zeiler & Fergus model, ZFNet улучшила структуру AlexNet, оптимизировав размер фильтров и слоев, что улучшило точность распознавания.
4. Нейросеть GoogLeNet (Inception v1) (2014)
GoogLeNet ввела концепцию "сеть в сети" с модулями Inception, что позволило углубить и расширить сеть с минимальным увеличением вычислительных затрат.
5. Нейросеть VGGNet (2014)
VGGNet упростила архитектуру, используя исключительно 3x3 свертки, но увеличив глубину сети. Это позволило достигнуть высокой точности в задачах компьютерного зрения.
6. Нейросеть ResNet (2015)
ResNet ввела концепцию остаточных блоков, позволяя обучать невероятно глубокие нейросети (до 152 слоев) и решить проблему исчезающего градиента.
7. Нейросеть Inception-v3 (2015)
Улучшение модели Inception с оптимизациями для уменьшения вычислительных затрат без потери точности.
8. Нейросеть SqueezeNet (2016)
SqueezeNet доказала, что возможно создать CNN с размером модели меньше 1MB, при этом сохраняя точность, сопоставимую с AlexNet.
9. Нейросеть DenseNet (2016)
DenseNet улучшает передачу признаков и обучение, соединяя каждый слой напрямую с каждым другим слоем, что делает сеть более компактной и эффективной.
10. Нейросеть GAN (Generative Adversarial Network) (2014)
GAN, разработанные Иэном Гудфеллоу, представляют собой подход к генеративному моделированию с использованием двух сетей: генеративной и дискриминативной, конкурирующих друг с другом.
11. Нейросеть LSTM (Long Short-Term Memory) (1997)
LSTM — разновидность рекуррентных нейронных сетей, оптимизированных для запоминания информации на длительные периоды, широко используется в обработке естественного языка.
12. Нейросеть Transformer (2017)
Transformer преобразовал область обработки естественного языка, предложив архитектуру, основанную на механизмах внимания, что позволило улучшить качество машинного перевода и генерации текста.
13. Нейросеть BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) (2018)
BERT улучшил понимание контекста слов в тексте, используя двунаправленный Transformer, что установило новые стандарты в задачах понимания естественного языка.
14. Нейросеть GPT (Generative Pre-trained Transformer) (2018)
GPT от OpenAI демонстрирует мощь предварительно обученных трансформеров в генерации текста, понимании вопросов и ответах, переводе и других задачах.
15. Нейросеть U-Net (2015)
U-Net предназначена для сегментации изображений, особенно медицинских, и имеет уникальную U-образную архитектуру, позволяющую точно выделять интересующие объекты.
16. Нейросеть CycleGAN (2017)
CycleGAN позволяет проводить непарное преобразование изображений между доменами, что открыло новые возможности для стилизации изображений и переноса стилей без необходимости парных данных.
17. Нейросеть YOLO (You Only Look Once) (2015)
YOLO — это система обнаружения объектов в реальном времени, которая анализирует изображения в один проход, обеспечивая высокую скорость и точность.
18. Нейросеть EfficientNet (2019)
EfficientNet систематически масштабирует CNN с помощью метода, называемого compound scaling, для улучшения эффективности и точности моделей.
19. Нейросеть T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) (2020)
T5 от Google преобразует все задачи обработки текста в задачу преобразования текста в текст, что упрощает обучение и повышает гибкость модели.
20. Нейросеть ViT (Vision Transformer) (2020)
ViT применяет архитектуру трансформеров к задачам компьютерного зрения, показывая, что подходы, разработанные для NLP, могут быть успешно адаптированы для изображений.
Эти нейросети оказали огромное влияние на развитие искусственного интеллекта, открывая новые горизонты в самых разнообразных областях, от автоматического перевода и генерации текста до распознавания изображений и медицинской диагностики.
В 2023 появились ChatGPT 3.5, а затем революционный Chat GPT-4, который можно назвать совершенным искусственным интеллектом при правильном применении.
Больше информации о #нейросетях в нашем телеграм-канале:
