Подзаголовок: Кажется, что если взять нейросеть для генерации текста и нейросеть для картинок, получится супер-мозг. Но на деле выходит как в басне про Лебедя, Рака и Щуку.
Представьте, что вы собрали рок-группу из оперного певца, барабанщика и диджея. Каждый — виртуоз в своем деле, но играть вместе у них не выйдет. У них разный язык, ритм и цели. Точно так же и с нейросетями.
Главные проблемы на пути "соединения"
- Разные "языки" и архитектуры
Языковая модель (как GPT) работает с текстом — она понимает слова, грамматику, смысл.
Диффузионная модель (как Stable Diffusion или Midjourney) работает с пикселями и математическими векторами в многомерном пространстве.
Это как пытаться объяснить таксисту маршрут на языке танца. Нужен переводчик. - Проблема "единого ритма"
Нейросети тренируются на разных данных и с разной скоростью. Если одна учится распознавать котиков, а вторая — генерировать текст, синхронизировать их обучение невероятно сложно. Одна уже научилась, а вторая еще нет. - Эффект "испорченного телефона"
Допустим, мы соединили модель для текста и модель для видео. Первая говорит: "Нарисуй милого кота в сапогах".
Вторая может понять это как:
"Кот" → реалистичный серый кот.
"В сапогах" → добавить сапоги на задний план.
"Милый" → сделать глаза чуть больше.
Итог: получается просто кот, рядом с которым лежат сапоги. Магия не сработала.
Как же их все-таки соединяют? 3 рабочих подхода
Инженеры нашли способы заставить нейросети "дружить". Вот главные из них:
- Создание "универсального переводчика" (Единое пространство эмбеддингов)
Самый продвинутый метод. И текст, и изображения, и видео переводятся в универсальный цифровой язык — эмбеддинги. Модель типа KOSMOS-2 от Microsoft учится "понимать", что определенный набор слов и определенная картинка в этом цифровом пространстве — это одно и то же. После этого она может осмысленно работать с обоими типами данных. - Каскад моделей (Конвейер)
Классический и самый распространенный способ. Одна модель передает результат другой по цепочке.
Пример: Вы просите ChatGPT придумать сценарий для видео. Потом берете этот сценарий и загружаете в Midjourney, чтобы создать раскадровку. Потом с помощью Heygen или Sora генерируете видео по этим кадрам. А после этого — запускаете озвучку через ElevenLabs.
Вы выступаете в роли "менеджера проекта", который соединяет этих узкоспециализированных сотрудников. - Мультимодальные гиганты
Компании вроде OpenAI, Google и Microsoft идут по пути создания изначально "соединенных" моделей. Это не две разные сети, а одна большая, обученная одновременно и на тексте, и на изображениях, и на видео.
GPT-4V умеет "смотреть" на картинки и анализировать их.
Google Gemini изначально заточен под работу с разными типами данных.
Такие модели не нужно соединять — они уже рождены как "универсальные солдаты".
Что ждет нас в будущем?
Будущее — за большими мультимодальными моделями, которые изначально понимают все: текст, звук, изображение, видео и даже сенсорные данные. Проблема "соединения" будет решаться не на уровне склеивания готовых моделей, а на этапе их проектирования и обучения.
Так что ответ на ваш вопрос: соединять нейросети можно и нужно, но это сложнейшая инженерная задача, которая требует либо умной архитектуры, либо вашего прямого участия в качестве дирижера этого цифрового оркестра.
А как вы думаете, какая связка нейросетей была бы самой полезной лично для вас? Напишите в комментариях свой вариант "супер-команды"!