Форум ИИ о нейросетях

Краткое содержание статьи: Изучение нейронных сетей требует освоения специфической терминологии. Статья рекомендуется для закладок, так как может быть полезной при изучении сложного материала. В тексте рассматриваются основные понятия искусственного интеллекта (ИИ), включая сильный ИИ и нейросети, а также их подвиды, такие как генеративные сети. Обсуждаются ключевые термины: промпт, токен, негативный промпт, чекпойнт, Denoising strength (DenS), img2img, CFG Scale (CFG) и сэмплер. Также упоминаются алгоритмы и технологии, такие как DeepFace, ChatGPT, Stable Diffusion, INPAINT, OutPaint, LoRA, ControlNet, текстовые инверсии, LLM (Large Language Model), Dalle и SVD (Stable Video Diffusion), которые применяются в различных областях обработки данных с помощью ИИ.

Краткое введение в содержание: Илон Маск выразил озабоченность по поводу нехватки данных для обучения искусственного интеллекта, предлагая использовать синтетические данные для самопроверки и самообучения ИИ. Илья Сутскевер поддерживает идею, подчеркивая истощение реальных знаний для этого процесса. Несколько компаний уже применяют этот метод, который позволяет сократить расходы на разработку. Прогнозируется, что к 2024 году 60% данных для ИИ будут синтетическими. Однако есть риск снижения креативности и увеличения предвзятости моделей, что может негативно сказаться на их эффективности.

Генеральный директор Tesla и SpaceX Илон Маск выразил обеспокоенность по поводу нехватки реальных данных для обучения моделей искусственного интеллекта. Аналогичное мнение ранее высказывал бывший главный научный сотрудник OpenAI Илья Сутскевер, отмечая, что запасы человеческих знаний для обучения ИИ практически исчерпаны. Маск предложил решение этой проблемы с использованием синтетических данных, генерируемых самими моделями ИИ. Такие данные могли бы дополнять реальные и позволять искусственному интеллекту вступать в самопроверку и самообучение. По данным TechCrunch, несколько компаний уже активно используют синтетические данные для обучения своих моделей. Согласно оценкам аналитической компании Gartner, в 2024 году около 60% данных, используемых для проектов в области ИИ, были синтетическими. Это подход позволил значительно сократить затраты на разработку новых моделей. Например, стартап Writer заявил, что его модель Palmyra X 004, разработанная почти полностью на синтетических данных, обошлась в 700,000 долларов, тогда как аналогичная модель OpenAI стоила 4.6 миллиона долларов. Несмотря на экономию, существует риск, что синтетические данные могут привести к снижению креативности и увеличению предвзятости моделей, что в итоге ухудшает их функциональность.

Углубляясь в нейронные сети, вы часто будете сталкиваться с незнакомой терминологией, которую со временем вам придется усвоить. Обязательно добавьте эту статью в закладки, она окажется полезной. Если на этом этапе вы обнаружите какие-либо термины двусмысленными, не стесняйтесь углубиться в них, изучив наши статьи, доступ к которым можно получить по этой ссылке. Искусственный интеллект Технология, которая позволяет компьютерам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, обработка естественного языка, машинное обучение, принятие решений, генерация изображений, обработка фотографий и другие. Сильный искусственный интеллект Тип искусственного интеллекта, способный осознавать себя, учиться самостоятельно и решать сложные проблемы аналогично человеческому интеллекту. Отличительной характеристикой сильного ИИ является его способность определять свои собственные цели, имея разумную мотивацию и цель для их достижения. Этот тип интеллекта еще не развит, поэтому бунт машин пока не представляет опасности для человечества. Нейросеть (нейронная сеть) Вычислительная (компьютерная) модель, основанная на структуре и функционировании человеческого мозга, используемая для распознавания образов, текста и обучения на основе этих данных. В повседневной речи этот термин часто используется как синоним «искусственного интеллекта», хотя на самом деле он имеет другое значение. Генеративная нейросеть Тип нейронной сети, способной генерировать новые данные после изучения и сопоставления обучающих данных. Например, нейронная сеть, создающая изображение на основе текстового описания, относится к генеративному типу. Промпт Текстовый ввод или запрос используется для запуска определенного действия или ответа искусственного интеллекта. Промпт — это текстовое описание, которое пользователь отправляет в нейронную сеть для получения какого-либо результата (например, статьи, изображения и т. д.). В противном случае «промт» можно было бы назвать «командой» для нейронной сети. Негативный промпт Текст, предназначенный для предотвращения выполнения искусственным интеллектом определенного действия или реакции. Например, в нейронной сети Stable Diffusion включение слова «красный» в негативный промт не позволит ей использовать этот цвет при создании изображений. Токен При обработке естественного языка используется единица информации, которая может символизировать слово, символ или другой элемент данных. Обычно в английском языке 1 слово соответствует 1 токену, пробел не означает отсутствие токена, а любые другие знаки препинания считаются 1 токеном. В нейросети ChatGPT русские слова занимают на несколько больше токенов, чем английские, причем это происходит и со словами на языках, отличных от английского. "Сказочные" токены Это концепция, которую мы используем для обозначения сервисных «токенов», которые перепродают функции крупных компаний, таких как OpenAI. Многие сервисы искажают значение слова «токен», пытаясь запутать своих клиентов; Иногда они приравнивают стоимость 1 токена к стоимости 1 символа, что является некорректной подменой понятий. Как правило, они делают это с целью взимать более высокие суммы с клиентов, которые не имеют большого опыта в области нейронных сетей. Модель (чекпойнт) Сохраненное состояние нейронной сети или искусственного интеллекта представляет собой файл, который можно перезагрузить, чтобы возобновить обучение или использовать модель как есть. Например, каждая контрольная точка (чекпойнт) в нейронной сети Stable Diffusion может создавать изображения в различных художественных стилях или распознавать разные персонажи, помимо других функций. Denoising strength (DenS) Параметр в некоторых моделях искусственного интеллекта, который определяет, сколько шума можно удалить из данных. Например, в Stable Diffusion параметр «DenS» указывает уровень переделки оригинала в режиме img2img. Чем выше интенсивность шумоподавления, тем больше оригинал будет изменен при преобразовании изображений. img2img Широкая концепция генеративных нейронных сетей, охватывающая различные методы преобразования одного изображения в другое. Среди методов img2img можно выделить следующие: повышение разрешения с дополнительной отрисовкой недостающих пикселей, стилизация, Inpaint, OutPaint, эскиз и другие. CFG Scale (CFG) Параметр, определяющий важность запроса клиента. Понижение CFG в Stable Diffusion делает нейронную сеть более внимательной к инструкциям подсказки. И наоборот, увеличение CFG позволяет сети включать больше креативных элементов, таких как цвета и яркость. Сэмплер Сэмплер использует математический подход к обработке данных, создавая новые результаты из распределения. В рамках Stable Diffusion он определяет, как интерпретируются промты, с помощью различных сэмплеров, оптимизирующих скорость, точность или простоту текстур. DeepFace DeepFace, алгоритм от Yes Ai, позволяет заменять лица на изображениях, созданных или измененных с помощью Stable Diffusion. ChatGPT ChatGPT, разработанная OpenAI, представляет собой модель искусственного интеллекта, ориентированную на текст и диалог, которая значительно увеличила популярность нейронных сетей в 2022 году. Stable Diffusion Stable Diffusion — это основанная на искусственном интеллекте технология создания и изменения изображений, которая быстро расширяется благодаря своему открытому исходному коду и приглашает программистов внести свой вклад. INPAINT Технология, которая использует искусственный интеллект для заполнения недостающих или поврежденных областей изображений. Inpaint не только предоставляет возможность изменять части изображений, но и полностью их трансформировать; По этой причине в Интернете стало появляться все больше дипфейков. OutPaint OutPaint расширяет границы изображения, создавая новый контент, адаптируя изображения с увеличенным разрешением по сравнению с исходными размерами, например, переходя от 1024x1024 к 1024x1600 пикселей. LoRA LoRA, сокращение от Low Rank Adaptation, метод оптимизации обучения нейронных сетей позволяет настраивать модель, сохраняя при этом небольшой диапазон параметров. Например, в нейронной сети Stable Diffusion модели «LoRA» позволяют SD научиться представлять существ или объекты в стилях, которых не было в базовой модели (контрольной точке). В SD LoRA также предлагает возможность масштабировать определенные функции, такие как управление длиной волос, цветом кожи и другими деталями персонажа, с помощью весовых коэффициентов.оптимизирует обучение нейронной сети для адаптации моделей с меньшим количеством параметров. Для стабильного распространения LoRA учит сеть отображать новые стили и контролировать такие функции, как детали персонажей. ControlNet Архитектура нейронной сети предназначена для управления и координации различных элементов, например, присутствующих на изображениях в Stable Diffusion. С помощью ControlNet можно создавать, среди прочего, карты нормалей, глубины, поз. На основе этих сгенерированных карт можно создавать новые изображения, например, те, которые сохраняют схожие позы людей и животных или представляют, среди прочего, схожие элементы интерьера. Текстовые инверсии (Embeddings) Слова или фразы в многомерном пространстве, которые используются для обучения и управления моделями обработки естественного языка. Инверсии текста часто используются для упрощения написания подсказок и отрицательных подсказок. Файлы инверсии текста значительно легче по сравнению с моделями, но основным недостатком «вложений» является то, что они не могут генерировать изображения чего-то, чего выбранная контрольная точка модели уже не знает. LLM (Large Language Model) обширная модель обработки естественного языка, предназначенная для анализа и создания текста из огромных объемов информации. По сути, нейронные сети типа ChatGPT — это LLM, то есть крупномасштабные языковые модели. Dalle OpenAI создала модель искусственного интеллекта, способную создавать изображения из текстовых подсказок (промтов). Эта модель, особенно в версиях Dalle-3 и более поздних версиях, выделяется своей простотой, замечательной способностью понимать разговорную речь с помощью подсказок, возможностью вписывать текст непосредственно на изображения и минимальным риском визуальных искажений или аномалий, таких как мутации рук. SVD (Stable Video Diffusion) Технология, использующая искусственный интеллект для создания видео из изображений. Отличительной особенностью этой нейронной сети является то, что она работает детективно-генеративным способом; Первоначально он точно идентифицирует то, что появляется на исходном изображении (процесс обнаружения), а затем пытается добавить движение к этим неслучайным объектам (генерация).