Генеративный искусственный интеллект — Википедия

Генеративный искусственный интеллект — это тип системы искусственного интеллекта (ИИ), способной синтезировать текст, изображения или комбинированный медиаконтент в ответ на подсказки^[1][2]. Генеративный ИИ использует генеративные модели, такие как большие языковые модели^[3].

Известные системы генеративного ИИ включают ChatGPT, YandexGPT — чат-боты, созданные с использованием больших языковых моделей GPT-3 и GPT-4^[4] и Bard — чат-бот, созданный Google с использованием модели LaMDA^[5]. Другие генеративные модели ИИ включают художественные системы искусственного интеллекта, такие, как Stable Diffusion и DALL-E^[6].

Генеративный ИИ может применяться в самых разных отраслях, включая разработку программного обеспечения, маркетинг и моду^[7][8]. Инвестиции в генеративный ИИ резко выросли в начале 2020-х годов, когда крупные компании, такие как Microsoft, Google и Baidu, а также многочисленные более мелкие фирмы разрабатывали модели генеративного ИИ^[1][9][10].

Генеративная система искусственного интеллекта строится путём применения обучения без учителя или самообучения ИИ на наборе данных.^{[источник не указан 424 дня]} Возможности генеративной системы ИИ зависят от модальности или типа используемого набора данных.

• Текст: генеративные системы ИИ, обученные на словах или словесных токенах, включают GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 и другие (см. Список больших языковых моделей). Они способны к обработке естественного языка, машинному переводу и генерации естественного языка и могут использоваться в качестве базовых моделей для других задач^[11]. Наборы данных включают BookCorpus, Wikipedia и другие (см. Список корпусов текстов).
• Код: в дополнение к тексту на естественном языке, большие языковые модели можно обучать на текстах, написанных на различных языках программирования, что позволяет им генерировать исходный код для новых компьютерных программ^[12]. Примеры включают GitHub Copilot, OpenAI Codex.
• Изображения: системы генеративного ИИ, обученные на наборах изображений с текстовыми подписями, включают такие, как Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion и другие (см. Художественные системы искусственного интеллекта, генеративное искусство. Они обычно используются для преобразования текста в изображение и передачи нейронного стиля^[13]. Наборы данных включают LAION-5B и другие (см. Наборы данных в компьютерном зрении).
• Молекулы: системы генеративного ИИ можно обучать последовательностям аминокислот или молекулярным представлениям, таким как SMILES, изображающим ДНК или белки. Эти системы, такие как AlphaFold, используются для прогнозирования структуры белков и открытия лекарств^[14]. Наборы данных включают в себя различные наборы биологических данных.
• Мультимодальность: генеративную систему ИИ можно построить из нескольких генеративных моделей или одной модели, обученной на нескольких типах данных. Например, одна версия OpenAI GPT-4 принимает ввод как текста, так и изображения^[15].