ffasa
Вчера 22:03
🤖 AI без секретов: 7 главных аббревиатур и терминов объяснены
Мир искусственного интеллекта развивается настолько быстро, что сложно уследить за всеми новыми словами и сокращениями. Если 2023-й станет годом, когда ИИ изменит многое, самое время разобраться, что за термины стоят за этим феноменом.
🧠 Neural Network (Нейронная сеть)
Нейронные сети — это фундамент ИИ, аналог паровой машины для промышленной революции. Созданные в 1940-х, они имитируют работу мозга: миллионы простых «нейронов» соединяются и вместе способны выполнять сложные задачи. Искусственные нейронные сети работают по тому же принципу, только нейроны — алгоритмические конструкции. Их эффективность раскрылась лишь в последние два десятилетия, когда появились большие вычислительные мощности и данные.
📝 LLM (Large Language Model, Большая языковая модель)
LLM — это нейросети, обученные на огромных массивах текстов (книги, статьи, коды и диалоги). Они предсказывают, какой текст идёт дальше, что позволяет создавать целые статьи, коды или стихи. Чем больше модель, тем точнее результат: GPT-3, например, в 1 500 раз больше GPT-1.
🎨 GAN (Generative Adversarial Network, Генеративная состязательная сеть)
GAN создаёт изображения, музыку, видео и 3D-модели. Состоит из двух сетей: первая обучается распознавать объекты, вторая — создавать их так, чтобы первая «поставила правильный ярлык». Результат — ИИ, который генерирует контент по запросу.
💻 Compute (Вычислительные мощности)
Создание больших моделей требует огромных ресурсов. Например, обучение GPT-3 обошлось в $10 млн на вычислительное время. Из-за этого крупные LLM доступны в основном крупным компаниям, а академические исследования ограничены.
🕶️ Black Box (Чёрный ящик)
Нейросети часто называют «чёрными ящиками»: сложно понять, как они принимают решения. GPT-3, например, имеет 175 млрд параметров, и понять роль каждого практически невозможно. Некоторые элементы сети строятся методом проб и ошибок, а их эффективность остаётся загадкой.
🔧 Fine Tuning (Тонкая настройка)
Не всегда нужно обучать ИИ с нуля. Можно «дообучить» существующую модель на конкретных данных для решения узкой задачи. Это дешевле, но зависит от качества исходной модели и её обучения.
🎯 Alignment (Выравнивание целей)
Alignment отвечает на вопрос: выполняет ли ИИ задачи так, как мы хотим? Иногда модели делают выводы некорректно из-за предвзятых данных или неправильной постановки задачи. Например, LLM предсказывает текст, а нам нужны достоверные факты. Выравнивание важно для безопасности и корректного использования ИИ.
💡 Вывод: знание этих терминов помогает понять, как ИИ работает, что он может, а что пока остаётся загадкой. Искусственный интеллект развивается стремительно, и понимание его основ становится всё более важным для бизнеса, науки и повседневной жизни.
