Что такое генеративный искусственный интеллект (ГИИ)?

Что вам нужно знать о генеративном ИИ

Если вы не жили в пещере последний год, то, вероятно, осведомлены о том, что генеративный искусственный интеллект (ГИИ) является наиболее революционной технологией с момента появления смартфона. Но что, собственно, это такое?

Генеративный искусственный интеллект - это тип системы искусственного интеллекта или, чтобы быть более точным, модель машинного обучения, сфокусированная на создании контента в ответ на текстовые запросы. Создаваемый контент может быть текстом, изображениями, аудио, видео или кодом.

Несмотря на то, что генеративный искусственный интеллект только недавно ворвался в мир, это не новая технология. Впервые она была представлена в 1960-х годах в чат-ботах. В 2014 году она стала активным направлением машинного обучения благодаря введению генеративных антагонистических сетей (ГАС). Это тип алгоритма машинного обучения, который позволил генеративному искусственному интеллекту создавать удивительно (и иногда пугающе) аутентичные изображения, видео и аудиозаписи реальных людей, отсюда и взлет deepfake.

❓ В чем разница между ИИ и генеративным ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) - это область информатики, которая стремится создать интеллектуальные машины или системы, способные выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.

Генеративный искусственный интеллект - это подраздел ИИ, фокусирующийся на создании систем, способных генерировать новый контент, такой как изображения, текст, музыка или видео.

Какие есть примеры моделей генеративного искусственного интеллекта?

Несмотря на то, что технологии искусственного интеллекта существуют уже довольно долго, в 2022 году они внезапно оказались в руках потребителей с моделями текст-в-изображение, такими как Stable Diffusion, Dall-E 2 и Midjourney. За ними последовали ChatGPT - большая модель естественного языка (LLM), завораживающая массы своей способностью создавать очень убедительный текст в ответ на любую предоставленную подсказку. Вирус искусственного интеллекта распространился со скоростью огня, и за ним быстро последовали другие LLM, такие как LLaMA, LaMDA и BARD.

Еще одним примером моделей генеративного искусственного интеллекта является GitHub Copilot, инструмент, обученный на всех общедоступных репозиториях кода на GitHub, который может преобразовывать естественный язык в исполняемый программный код.

❓ В чем разница между ИИ и машинным обучением?
В то время как искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на создании машин, способных эмулировать человеческий интеллект, машинное обучение (МО) сосредотачивается на обучении машин на данных для улучшения их производительности в определенных задачах без явного программирования.

Как работает генеративный искусственный интеллект (ГИИ)?

Несмотря на всю невероятность, модели генеративного искусственного интеллекта не являются настоящим искусственным интеллектом. Но ChatGPT прошел тест Тьюринга, экзамены в медицинской школе и юридической школе. Это заставило людей приписывать интеллект таким моделям ГИИ, которого у них нет.

В результате люди инвестируют в модели ГИИ власть, которой у них нет. Это может привести к очень плохим решениям, если люди не успокоятся и не потратят время на понимание того, как эти инструменты работают. Итак, давайте развенчаем некоторые мифы насчёт этих моделей генеративного искусственного интеллекта.

Нейронные сети

Модели генеративного искусственного интеллекта используют нейронные сети для выявления закономерностей в существующих данных и создания нового и оригинального контента. Нейронные сети моделируют структуры, которые мы видим в человеческом мозге.

Поставьте мозг под микроскоп, и вы увидите огромное количество нейронов, называемых нервными клетками. Они соединены между собой в обширные сети и ищут закономерности в своих сетевых соединениях. Когда они распознают закономерность, они взаимодействуют со своей сетью. Эти сети могут обучаться и в конечном итоге производить то, что кажется интеллектуальным поведением.

Изучение нейронных сетей началось в 1940-х годах с идеи, что их можно имитировать с помощью электрических цепей. В наши дни нейронные сети применяются к программному обеспечению и пытаются моделировать структуры, используемые в мозге. Только в этом веке они действительно начали работать.

Причина этого недавнего успеха довольно проста. Для обучения нейронной сети вам нужно две вещи: много данных и много вычислительной мощности. Обе стали избыточно доступными за последние 20 лет.

Параметры

Слово, которое вы часто услышите в связи с нейронными сетями, - это «параметры». Параметр - это компонент сети, и когда люди в мире искусственного интеллекта говорят о параметрах в нейронной сети, они имеют в виду масштаб. Впечатляющее в больших языковых моделях (БЯМ) - это то, что вы можете улучшить их производительность, добавив больше параметров в сеть. Например, утверждается, что у GPT-4 есть 1 триллион параметров, в то время как у GPT-3 их 175 миллиардов.

Трансформаторы

Трансформаторы - еще одна вещь, которая сыграла большую роль в том, чтобы сделать генеративный искусственный интеллект популярным. GPT означает Генеративный Предварительно Обученный Трансформатор. Извините, что разочаровываем вас, но это не относится к героическим Автоботам из медиа-франшизы. Большинство БЯМ используют конкретную архитектуру нейронной сети, называемую трансформатором.

У трансформаторов есть особенности, которые делают их очень подходящими для обработки языка. Трансформатор может читать огромные объемы текста, выявлять закономерности в том, как слова и выражения связаны друг с другом, и затем предсказывать, какие слова должны следовать.

Трансформаторы сделали возможным обучение БЯМ с использованием всего нескольких размеченных примеров. Это означает, что БЯМ могут обучаться на больших объемах необработанных данных самостоятельно.

Роль парсинга в генеративном ИИ

Ранее мы упоминали, что две причины взлета нейронных сетей в этом веке - это вычислительная мощность и большое количество данных. Давайте теперь подробнее рассмотрим часть «большое количество данных».

Парсинг, или иногда его называют извлечением данных из веба, был фундаментальным в получении огромного объема данных, необходимых для обучения моделей генеративного искусственного интеллекта. Все большие языковые модели обучаются на извлеченных данных.

Например, GPT был обучен на 575 гигабайтах текста, собранного из сети. GPT-3 был обучен извлеченными данными из архива Интернета, библиотеки Genesis (Libgen), Википедии, CommonCrawl, Google Patents, GitHub и многих других. Даже модели генерации изображений обучаются на данных, полученных из сети.

Парсинг не является одноразовой активностью, когда речь идет о создании моделей генеративного искусственного интеллекта. Вам нужно постоянно подавать и настраивать ГИИ модели на актуальную информацию, чтобы улучшить и настроить их. В этом важную роль играет интеграция парсеров с другими мощными инструментами для генеративного искусственного интеллекта.

Одним из таких инструментов является LangChain, который быстро стал библиотекой выбора для построения на основе моделей ГИИ. Он позволяет вызывать LLM от разных поставщиков, обрабатывать инъекции переменных и проводить обучение на небольшом количестве примеров. Это гораздо более эффективное решение, чем использование API поставщика напрямую.

Как построить модель генеративного искусственного интеллекта?

Парсинг - всего лишь одна из ключевых частей создания генеративных решений искусственного интеллекта. Процесс построения включает три основных шага: прототипирование, разработка и развертывание. Ниже представлены процессы в каждом из этих шагов.

Шаг 1. Прототипирование

1. Сбор данных: Сбор данных включает в себя сбор соответствующих наборов данных, необходимых для обучения модели генеративного искусственного интеллекта. Данные должны быть разнообразными, представительными и соответствовать целям проекта.
2. Предварительная обработка: Этап предварительной обработки включает в себя очистку данных путем удаления дубликатов, обработки отсутствующих значений и приведения их к стандартизированному формату. Применяются методы преобразования данных, такие как нормализация и масштабирование признаков, чтобы убедиться, что данные подходят для обучения.
3. Выбор алгоритмов генеративного искусственного интеллекта: Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта выбираются на основе желаемого вывода и характера проблемы. Среди алгоритмов могут быть вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN) или трансформаторы, среди прочих.
4. Моделирование прототипа: С использованием выбранных алгоритмов создается базовая версия генеративной модели. Этот прототип дает предварительное представление о том, как выбранные алгоритмы проявляют себя на предоставленных данных.
5. Анализ результатов: Анализируются и оцениваются результаты работы модели. Этот анализ помогает оценить начальную производительность модели, выявить ее сильные и слабые стороны, а также потенциальные области для улучшения.

Шаг 2. Разработка

1. Подготовка данных и кодирование: Предварительно обработанные данные дополнительно уточняются, структурируются и организуются для использования в процессе обучения модели. Кодирование включает в себя реализацию логики и структуры генеративной модели с использованием языков программирования и библиотек, подходящих для разработки искусственного интеллекта.
2. Создание архитектуры: Создание архитектуры модели включает в себя определение количества слоев, типов слоев (например, сверточные, рекуррентные) и их взаимосвязей. Архитектура сильно влияет на способность модели обучаться и генерировать осмысленные выводы.
3. Обработка ошибок: В модель интегрируются надежные механизмы обработки ошибок, чтобы обеспечить ее гармоничное взаимодействие с неожиданными входными данными, исключениями и потенциальными сбоями во время выполнения.
4. Оптимизация модели: Этот этап включает настройку гиперпараметров модели, таких как скорость обучения и коэффициент регуляризации, для улучшения ее производительности. Техники оптимизации направлены на ускорение сходимости модели и производство выводов более высокого качества.
5. Настройка среды разработки: Настраивается среда разработки с необходимыми инструментами, библиотеками и фреймворками для эффективного кодирования, тестирования и отладки генеративной модели искусственного интеллекта.

Шаг 3. Развертывание

1. Построение конвейера обработки данных (Pipelining): Создается оптимизированный конвейер для обработки входных данных, их передачи через генеративную модель и предоставления сгенерированных результатов. Это обеспечивает плавный и автоматизированный процесс для конечных пользователей.
2. Конфигурация модели: Определяются окончательные конфигурации модели, включая форматы ввода и вывода, этапы предварительной обработки и любую последующую обработку, необходимую для улучшения сгенерированных результатов.
3. Тестирование и отладка: Проводится тщательное тестирование и отладка для выявления и устранения ошибок, аномалий или проблем производительности в модели. Этот этап гарантирует надежность и стабильность модели в производственной среде.
4. Настройка инфраструктуры: Подготавливается необходимая инфраструктура, включая аппаратные и программные ресурсы, для размещения генеративной модели искусственного интеллекта в производственной среде.
5. Мониторинг: Вводятся механизмы мониторинга для отслеживания производительности модели, выявления отклонений от ожидаемого поведения и сбора данных для постоянных улучшений.
6. Масштабирование: Для удовлетворения увеличенного спроса реализуются стратегии масштабирования инфраструктуры и ресурсов модели. Это обеспечивает отзывчивость и эффективность модели по мере роста числа пользователей.

Построение моделей искусственного интеллекта начинается с сбора данных

Как видите, невозможно начать создание модели искусственного интеллекта без сбора данных. Другими словами, решения по генеративному искусственному интеллекту всегда начинаются с парсинга.

Таким образом, независимо от того, хотите ли вы извлекать документы из веб-ресурсов и загружать их в векторные базы данных для запросов и генерации подсказок, извлекать текст и изображения из веб-ресурсов для создания обучающих наборов данных для новых моделей искусственного интеллекта, или использовать данных из веб-ресурсов для настройки существующей модели, вам нужна надежная платформа парсинга.

Частые вопросы

Может ли искусственный интеллект выполнять парсинг?

Можно комбинировать алгоритмы искусственного интеллекта с процессами парсинга для автоматизации некоторых действий по извлечению данных, таких как преобразование страниц в массивы JSON.Искусственный интеллект в парсинге более устойчив к изменениям страниц, чем обычный парсинг, так как он не использует селекторы CSS. Однако модели искусственного интеллекта ограничены ограниченной памятью контекста.

Какова разница между искусственным интеллектом и генеративным искусственным интеллектом?

Искусственный интеллект стремится создать интеллектуальные машины или системы, способные выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.Генеративный искусственный интеллект - это подраздел искусственного интеллекта, ориентированный на создание систем, способных генерировать новый контент, такой как изображения, текст, музыка или видео.

Какова разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением?

Искусственный интеллект (ИИ) - это область науки о данных, направленная на создание машин, способных эмулировать человеческий интеллект.
Машинное обучение (МО) - это подраздел искусственного интеллекта, фокусирующийся на обучении машин выполнять конкретные задачи с точностью за счет выявления шаблонов. МО использует алгоритмы для обучения на данных и принятия обоснованных решений на основе изученного.
Глубокое обучение (ГО) - это подраздел МО, структурирующий алгоритмы в слои для создания искусственной нейронной сети, способной обучаться самостоятельно.

Являются ли большие языковые модели искусственным интеллектом?

Большие языковые модели, или LLM, являются моделями генеративного искусственного интеллекта, использующими методы глубокого обучения для понимания и генерации текста в стиле, близком к человеческому.

Могут ли LLM выполнять парсинг?

В настоящее время LLM не способны выполнять прямой парсинг, но они могут помочь генерировать код для парсинга, если вы предоставите им целевые элементы, которые вы хотите извлечь. Следует отметить, что код может быть нефункциональным, и изменения структуры и дизайна веб-сайта могут повлиять на целевые элементы и атрибуты.

Ещё больше полезной информации, готовых решений и ценных советов — в нашем блоге.

Статья переведена с сайта Apify