MidJourney. Специализируется на генерации изображений на основе текстовых описаний (промптов). Её используют художники, дизайнеры и люди без художественного образования для быстрого воплощения идей, создания концептов, иллюстраций и тестирования разных стилей.
ChatGPT. Языковая модель от OpenAI, основанная на архитектуре Transformer (семейство GPT). Способна понимать и генерировать тексты на человеческом языке, поддерживать диалог, отвечать на вопросы, придумывать сценарии, помогать в написании кода и статей. Широко применяется в автоматизации рутины, творческом письме и обучении.
Claude. Система ИИ от Anthropic, фокусирующаяся на анализе данных (включая структурированные) и расширенных механизмах безопасности и «этичности» ответов. Стремится предоставлять точные, нейтральные и безопасные ответы, избегая токсичного контента и стремясь работать с большими корпоративными базами данных.
Каждая из этих моделей имеет свою нишу и особенности. MidJourney активно меняет подход к дизайну и цифровому искусству, ChatGPT встраивается в рабочие процессы для упрощения текстовой рутины, а Claude делает акцент на безопасности, прозрачности и аналитике. Помимо этих трёх известны и другие важные разработки, например DALL-E, Stable Diffusion, Google Bard, Microsoft Bing Chat, но в рамках данной книги мы сосредоточимся на «большой тройке», иллюстрируя на их примерах суть современных нейросетей.
Кроме самих алгоритмов и моделей, ключевую роль играет экосистема вокруг них – облачные платформы, наборы данных, фреймворки (PyTorch, TensorFlow), аппаратное обеспечение (GPU, TPU), а также научное и бизнес-сообщество, которое двигает отрасль вперёд.
1.3. КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ
На самом базовом уровне нейросеть – это набор математических функций, соединённых так, чтобы имитировать работу биологических нейронов. Однако за этим кроется огромная технологическая сложность, связанная с архитектурой слоёв, выбором оптимальных функций активации, методами обучения и регуляризации.
Входные данные. Изображения, тексты, аудио или любой другой вид информации переводятся в числовое представление. Картинка может быть матрицей пикселей, текст преобразуется в числовые эмбеддинги, а звук – в спектрограммы или сэмплы.
Слои нейронов. Нейросеть состоит из нескольких (а иногда и десятков, сотен) слоёв искусственных нейронов. Каждый нейрон имеет веса – коэффициенты, по которым умножаются входные данные, а затем складываются. В полносвязных слоях каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя. В свёрточных (CNN) применяются фильтры, которые «скользят» по изображению и выделяют паттерны. В рекуррентных сетях (RNN, LSTM, GRU) обрабатываются последовательные данные, например тексты или временные ряды. Трансформеры (Transformer) работают с механизмом внимания (attention), чтобы «видеть» весь контекст сразу.