Перейти к основному содержимому

Урок 1: Введение в генеративные нейросети

Добро пожаловать на первый урок нашего курса! Сегодня мы погрузимся в мир генеративного искусственного интеллекта, узнаем, что это за инструменты, как они работают и какие возможности открывают перед нами. Наша цель — разобраться в основах и понять, где и как применять нейросети с пользой.

Что такое генеративные нейросети?​

ChatGPT, Claude, Gemini и аналогичные модели — системы искусственного интеллекта, способные генерировать текст на основе полученных от пользователя запросов. Все они основаны на архитектуре GPT (Generative Pretrained Transformer) либо её продвинутых аналогах, обучены на огромных массивах текстовых данных из интернета и умеют создавать новые тексты, имитируя стиль и тон заданного образца.

Современные нейросети прошли несколько поколений развития. С каждой новой версией модели становятся всё более мощными и точными благодаря увеличенному числу параметров и расширенным обучающим данным.

Эволюция

Интересный факт

 Во время обучения GPT-3 было использовано около 570 ГБ текстовых данных — это примерно столько же, сколько текста в 150 000 книг среднего размера. Именно поэтому модели способны генерировать ответы на такое разнообразие запросов. А представьте, какие объёмы данных задействованы в новейших версиях!

Современные флагманские модели обладают значительно большим числом параметров по сравнению с предшественниками, что делает их более мощными и способными генерировать точные и разнообразные ответы. Они уверенно работают со сложными языковыми конструкциями, улавливают контекст и способны решать многоступенчатые задачи.

Предыдущие поколения нейросетей завоевали популярность благодаря способности создавать тексты, которые кажутся естественными и убедительными. Новейшие версии представляют собой ещё более мощный инструмент, способный улучшить и ускорить процессы в написании текстов, обучении, исследованиях и разработке.

Отличие нейросетей от поисковых систем​

Нейросети и традиционные поисковые системы — это два принципиально разных инструмента, и хотя оба работают с информацией, их подходы и возможности существенно отличаются.

Поисковая система индексирует миллионы веб-страниц и предлагает вам наиболее подходящие ссылки на запрос. Вы получаете набор источников, из которых нужно самостоятельно собрать ответ.

До недавнего времени нейросети не умели искать информацию в интернете и отвечали, опираясь только на свои обучающие данные. Однако в большинстве новейших моделей теперь встроена функция веб-поиска, что делает их практически незаменимыми.

Всё больше людей начинают использовать генеративный ИИ вместо традиционного поиска, ведь он не только находит ссылки, но и самостоятельно отбирает наиболее релевантную информацию, выделяет в ней главное и выполняет любые задачи — от подготовки докладов до аналитики.

Однако стоит помнить, что нейросети иногда могут выдавать недостоверную информацию, поскольку их главная задача — ответить на ваш вопрос и сделать это убедительно. Поэтому хотим ещё раз подчеркнуть важность проверки данных, получаемых от ИИ, особенно когда правильность этой информации имеет критическое значение.

 Если ввести в поисковую систему запрос «10 ресторанов в Санкт-Петербурге, где подают борщ, суши и пиццу», вы получите несколько ссылок, каждая из которых не даст прямого ответа. Вам придётся компилировать информацию из разных источников.

Браузер

Если вы зададите тот же вопрос нейросети, она сгенерирует структурированный ответ, но он не будет базироваться на актуальных или проверенных данных, а лишь на общих знаниях модели.

Модель без поиска

Однако, включив функцию веб-поиска, вы получите совершенно другой результат. Нейросеть изучит ссылки с подборками ресторанов и честно сообщит, если не сможет найти заведение, соответствующее всем трём критериям. При этом она добавит ссылки на карты с ресторанами нужной категории поблизости.

Модель с поиском

Возможности генеративных нейросетей​

Современные нейросети обладают уникальными возможностями, которые делают их одними из наиболее мощных и гибких инструментов для жизни и работы. Вот ключевые из них:

  • Генерация текста. Нейросети способны создавать длинные и согласованные тексты на основе данных, на которых они были обучены. Они пишут статьи, блоги, истории, стихи и даже технические документы с определённой степенью точности.

  • Итеративное уточнение. Вы можете уточнять и углублять ответы модели, задавая дополнительные вопросы. Это особенно полезно при поиске детальной информации или попытке сформулировать сложные идеи.

  • Разговорный режим. Нейросети способны вести естественные беседы, обеспечивая человеческий стиль общения. Это делает их прекрасным инструментом для виртуальных ассистентов и чат-ботов.

  • Применение инструкций. Модели умеют принимать инструкции в промпте и следовать им при генерации ответа. Вы контролируете, как именно нейросеть будет создавать текст, и адаптируете её под свои задачи.

  • Управление креативностью. С помощью таких параметров, как температура и top_p, вы можете настраивать степень креативности результата — от точных и детализированных ответов до свободных и творческих.

  • Противоречивые инструкции. Нейросети способны обрабатывать противоречивые вводные и на их основе генерировать адекватный текст. Это обеспечивает гибкость в общении и возможность учитывать различные точки зрения.

Области применения​

Поскольку нейросети обучены на огромных массивах данных, их можно использовать в качестве эксперта практически в любой сфере. Вот некоторые из них:

  • Обучение и научные исследования. Незаменимый помощник для учащихся и исследователей: разъясняет сложные концепции, помогает с домашними заданиями, предлагает структуру для эссе и участвует в написании научных работ.

    Например, студент-историк использовал нейросеть, чтобы проанализировать десятки источников и собрать литературный обзор для курсовой за вечер вместо трёх дней самостоятельной работы.

  • Творчество. Здесь открывается огромное поле для деятельности. Применение нейросетей в искусстве ограничено только вашей фантазией. Создавайте истории, сценарии, стихи, песни, идеи для художественных работ и многое другое.

    Например, начинающий писатель с помощью нейросети проработал характеры десяти персонажей для своего романа и прописал их речевые особенности — задача, на которую раньше уходили недели творческих мучений.

  • Бизнес. Помощь в создании маркетингового контента, генерации идей для продуктов, написании отчётов, анализе данных и даже автоматизации клиентского сервиса.

    Например, владелец небольшой кофейни с помощью нейросети за час подготовил контент-план для соцсетей на месяц вперёд, адаптировав стиль материалов под свою аудиторию.

  • Развлечения. Создание игровых сценариев, диалогов для видеоигр, текстов для квестов и интерактивных повестей.

    Например, разработчик настольных игр сгенерировал 50 уникальных карточек событий для своей RPG всего за один вечер, протестировал идеи и выбрал лучшие.

  • Программирование. Помощь в написании кода, документировании проектов, а также поиск решений для технических проблем и ошибок.

    Например, джуниор-разработчик с помощью нейросети разобрался в незнакомом фреймворке за выходные и подготовил рабочий прототип приложения, которое планировал писать месяц.

  • Здоровье и благополучие. Нейросети могут быть использованы как инструмент для улучшения питания или сна, снижения стресса и улучшения самочувствия — они предлагают техники релаксации, полезные рецепты и многое другое.

    Например, человек с ненормированным графиком с помощью нейросети составил персонализированный план питания и режим дня, который учитывал его смены и помог наладить сон за две недели.

к сведению

Мы только начали путешествие в мир ИИ и уже обнаружили огромное количество возможностей! Этот универсальный инструмент способен помочь вам в самых разных областях, и мы надеемся, что с каждым новым уроком вы будете все больше и больше осваивать его возможности. Продолжайте экспериментировать, ищите новые способы использования такие ИИ как ChatGPT и не бойтесь пробовать что-то новое. Мы уверены, что это будет увлекательное путешествие, и уже ждем встречи с вами на следующем уроке!