Генеративный ИИ стал одним из ключевых прорывов последнего десятилетия и кардинально изменил цифровое пространство. Сегодня он используется и в бизнесе, и в здравоохранении, и в повседневной жизни людей. В финальной статье цикла разбираемся, как работает генеративный ИИ, чем он отличается от классических нейросетей и какие его виды существуют.
Что такое генеративный ИИ
Генеративный ИИ — это класс моделей, которые могут создавать новый текст, изображения, музыку, видео, программный код и другие виды контента.
Чаще всего под этим термином подразумевают генеративные нейросети. Есть и альтернативные способы разработки генеративного ИИ, например на основе строгих математических методов и теорий. Такие системы существуют, но используются в основном в научных или инженерных задачах, поскольку, как правило, требуют формализованного описания данных. К тому же их возможности по работе со сложными и неструктурированными данными (например, фотографиями или видео) пока ограничены.
Генеративные нейросети: как они работают
Генеративные нейросети по архитектуре во многом похожи на классические, но отличаются своей задачей. Классические модели обычно используются для анализа и классификации информации — например, чтобы определить, что изображено на фотографии. Генеративные, наоборот, — для создания новых данных. Они не просто распознают входные сведения, а строят осмысленный результат на их основе.
Чтобы понять разницу, рассмотрим пример работы моделей с изображениями.
Классические нейросети
Задача — определить, что изображено на фото
На вход модели подается изображение, разбитое на тысячи пикселей. Каждый пиксель — это числовое значение, определяющее цвет и яркость в конкретной точке. Модель анализирует этот массив и на выходе возвращает класс — например, «кот», «собака» или «енот». То есть множество чисел преобразуется в один ярлык.
Генеративные нейросети
Задача — создать изображение кошки
В генеративной модели все происходит в обратном порядке. На вход подается описание или условие — например, «кот, сидящий у окна», а на выходе получается изображение, сгенерированное из пикселей. Модель шаг за шагом «рисует» картину, определяя цвет и расположение каждого пикселя.
Генерация картинки и текста: в чем разница
Генерация изображений и текста — это процессы разной природы, но основаны они на общих принципах: модель получает запрос (так называемый промпт) и на его основе создает новый контент. Однако технически эти процессы устроены по-разному.
Общий старт: как все начинается
Любая генерация начинается с запроса — текстовой формулировки задачи. Это и есть промпт. Модель разбивает этот текст на токены — небольшие фрагменты, которыми могут быть слова, части слов или даже отдельные символы. Токены преобразуются в числовые векторы — именно в такой форме модель «понимает» информацию.
После этого начинается основное различие между генерацией текста и изображения.
Генерация изображения
Этап 1: Формирование шума
Модель стартует с абсолютно случайного набора чисел — это называется шум. Он не несет в себе никакой структуры и служит заготовкой, из которой будет «вытянуто» изображение.
Этап 2: Постепенное уточнение
Шум проходит через множество слоев нейросети, каждый из которых последовательно «очищает» изображение от случайности, превращая его в осмысленную картину. На ранних слоях появляются базовые черты — линии, цвета, текстуры, а ближе к концу — контуры объектов, детали, свет и тень. Это похоже на постепенное проявление фотографии.
Этап 3: Вывод изображения
На финальном этапе модель формирует массив чисел, которые интерпретируются как значения пикселей. Результат — полноценное изображение, созданное с нуля в заданном стиле или по описанию.
Генерация текста
Этап 1: Предсказание следующего токена
Модель анализирует промпт и рассчитывает, с какой вероятностью каждое возможное слово (или токен) может быть следующим. На основе этих вероятностей она выбирает один вариант — не самый вероятный, а с учетом параметров генерации. Их несколько: temperature регулирует уровень случайности: низкая делает текст предсказуемым и формальным, высокая — более разнообразным и творческим. Top-k ограничивает выбор следующего слова несколькими наиболее вероятными вариантами, а top-p выбирает слова из такой группы, чтобы их общая вероятность была, например, 90%. Эти параметры помогают найти баланс между логичностью и разнообразием в ответе, чтобы текст был и связным, и интересным.
Этап 2: Построение связного текста
Добавленный токен присоединяется к предыдущим, и модель снова рассчитывает вероятности — теперь с учетом расширенного контекста. Так, шаг за шагом, нейросеть строит логичную и осмысленную последовательность. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не достигнута заданная длина или не встретится специальный токен окончания.
Таким образом, в обоих случаях модель по сути «путешествует» по огромному пространству возможных решений, опираясь на внутренние представления о закономерностях в данных. Но если текст она строит пошагово, от токена к токену, то изображение — одновременно, обрабатывая весь шум и трансформируя его в визуальную структуру.
Почему нейросети ошибаются?
Почему сгенерированные изображения иногда выглядят странно — у кошки может оказаться два хвоста, на руке слишком много пальцев, а на дорожной табличке появляются несуществующие буквы?
Главная причина — в том, что нейросети не «понимают» объекты так, как это делает человек. Они не обладают знанием о мире или здравым смыслом. Их мышление — это математическая обработка признаков. Модель распознает шаблоны и статистические закономерности в данных, на которых она обучалась, и на их основе строит новые. Например, она знает, что у кошки обычно есть хвост, и что он имеет определенную форму и цвет. Но если схожие визуальные признаки встречаются в нескольких местах изображения, модель может ошибочно «решить», что это — два хвоста, и сгенерировать оба.
Это происходит не из-за халатности или «глупости», а потому что модель просто не знает, что именно она изображает. Она не отличает лапу от тени, руку от рукава, а слово от шума — все это для нее лишь многомерные числовые паттерны.
Механизм внимания: как нейросети стараются не ошибаться
Снизить количество ошибок помогает механизм attention (внимание). Он помогает модели сосредоточиться на наиболее важных частях входных данных в конкретный момент времени. Можно представить это как встроенную «фокусировку»: модель словно задает себе вопрос — на что мне сейчас смотреть, чтобы принять хорошее решение?
Механизм внимания используется не только при генерации изображений, но и при работе с текстами, аудио и другими типами данных. Например, при машинном переводе attention помогает модели понять, на какие слова в исходной фразе стоит опираться, чтобы получить адекватный перевод.
В современных генеративных архитектурах, таких как трансформеры (о них расскажем далее), используются два типа внимания:
- Self-attention (внутреннее внимание): определяет связи между элементами внутри одного типа данных — например, между словами в предложении или пикселями на изображении.
- Cross-attention (перекрестное внимание): связывает разные типы данных — например, текстовое описание и изображение.
Благодаря attention модель может учитывать контекст, выстраивать логичные связи и создавать более целостные и осмысленные результаты. Но, как и все в генеративном ИИ, это работает не идеально — ведь и данные, на которых обучаются модели, далеки от совершенства.
Виды генеративных нейросетей
Генеративный искусственный интеллект объединяет разные архитектуры, каждая из которых по-своему создает новый контент — текст, изображение, звук, видео или код. Ниже — пять ключевых типов моделей, лежащих в основе современных ИИ-систем.
Генеративно-состязательные сети (GAN):
Примеры: StyleGAN, CycleGAN
Где применяются: генерация реалистичных лиц, художественная стилизация, deepfake-видео, 3D-моделирование
GAN работают по принципу состязания двух нейросетей: одна — генератор — создает изображение, другая — дискриминатор — пытается определить, настоящее оно или поддельное. Обе учатся друг у друга: генератор становится все лучше в подделке, а дискриминатор — в распознавании. В итоге генератор выходит на уровень, где даже эксперт «не видит подвоха».
Аналогия: художник-фальсификатор подделывает картины, а искусствовед пытается разоблачить подделку. С каждой новой итерацией оба становятся лучше: один — в мастерстве, другой — в проницательности.
Авторегрессионные модели:
Примеры: PixelCNN, WaveNet, GPT
Где применяются: генерация текста, речи, аудио, изображений по частям; дополнение недостающих фрагментов
Эти модели создают данные поэтапно — один элемент за другим. Следующее слово в тексте зависит от предыдущих, следующий пиксель — от соседних, следующий звук — от уже произнесенного. Это позволяет строить логичные и согласованные последовательности.
Аналогия: как человек, который пишет рассказ: он не знает весь текст заранее, но, опираясь на уже написанное, добавляет каждое следующее слово или фразу, чтобы получился связный текст.
Вариационные автокодировщики (VAEs):
Примеры: Conditional VAE, Beta-VAE
Где применяются: генерация изображений и текста, аномалия-детекция, сжатие информации, обучение представлений
VAE сначала «сжимают» данные в компактную внутреннюю форму, а потом «разворачивают» их обратно — уже с вариациями. Это позволяет не просто воспроизводить существующее, а создавать что-то новое, но в том же стиле или с похожими чертами.
Аналогия: как художник, который изучил множество картин Ван Гога, запомнил ключевые элементы его стиля и теперь может нарисовать портрет «в стиле Ван Гога», даже если раньше такого портрета не существовало.
Диффузионные модели (Diffusion Models):
Примеры: Stable Diffusion, Imagen, Midjourney
Где применяются: генерация изображений, видео, стилизация, инпейнтинг (достраивание недостающих частей)
Диффузионные модели работают с шумом. Сначала они добавляют случайный шум к изображению, а затем учатся постепенно его удалять — восстанавливая картинку шаг за шагом. Это дает высокую детализацию и возможность управлять процессом генерации.
Аналогия: как проявление фотографии из старой пленки: сначала виден только туман, потом проступают очертания, и в конце появляется четкое изображение.
Трансформеры (Transformers):
Примеры: GPT-3, GPT-4, DALL·E, MusicLM
Где применяются: генерация текста, изображений, аудио, кода; перевод; чат-боты; поиск; анализ данных
Трансформеры — это архитектура, которая обрабатывает данные целиком, а не по частям. Благодаря механизму внимания они «понимают», какие слова, фразы или элементы наиболее важны в контексте. Это делает их особенно хорошими в диалогах, творческих задачах и генерации осмысленного контента.
Аналогия: как автор детектива, который видит всю интригу целиком: он знает, где находятся все герои, какие у них тайны, и выстраивает историю так, чтобы каждая сцена была логична и связана с другими.
Преимущество: универсальность и интерактивность. Трансформеры могут писать статьи, создавать изображения, продолжать код и работать в чат-режиме.
***
Генеративный ИИ — это не одна технология, а целая экосистема, в которой каждый тип моделей решает свою задачу. GAN создают фотореалистичные изображения, VAE позволяют управлять стилем и вариациями, авторегрессионные модели хорошо работают с последовательностями, диффузионные — обеспечивают точность и гибкость в визуальном творчестве. Но именно трансформеры стали ядром сегодняшней революции.
Они обеспечили не только масштаб и универсальность, но и удобный формат взаимодействия — через чат, промпты. Это сделало генеративный ИИ доступным миллионам людей. Сегодня трансформеры используются везде, где важны язык, контекст и гибкость: от генерации маркетингового контента до помощи в программировании и написании научных статей.
Пока одни архитектуры продолжают эффективно решать специализированные задачи в узких областях, трансформеры стали индустриальным стандартом — универсальным интерфейсом генеративного ИИ. Именно они превратили ИИ из лабораторной разработки в повседневный инструмент.
