LLM, MML, VLM — что это, как они работают и где применяются — от YaroNetic
Генеративный ИИ — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании новых данных, таких как текст, изображения, музыка или видео. В отличие от дискриминативных моделей, которые классифицируют или предсказывают данные, генеративные модели создают новые данные на основе входных параметров.
Генеративный ИИ используется для создания текстов (например, статьи, сценарии), изображений (например, арт, дизайн), музыки, видео и даже 3D-моделей. Он также применяется в медицине, искусстве, играх и бизнесе.
LLM (Large Language Models) — это крупные языковые модели, обученные на огромных объемах текстовых данных. Они способны понимать контекст, генерировать тексты, отвечать на вопросы и выполнять другие задачи, связанные с обработкой естественного языка (NLP).
Примеры LLM: GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT, T5, LLaMA. Эти модели используются для создания чат-ботов, генерации текстов, перевода, анализа эмоций и других задач.
- Создание чат-ботов и виртуальных ассистентов.
- Автоматизация написания текстов (статьи, сценарии, письма).
- Перевод текстов между языками.
- Анализ тональности отзывов и комментариев.
MML (Multimodal Models) — это модели, которые работают с несколькими типами данных одновременно, например, текстом, изображениями, аудио или видео. Они объединяют информацию из разных модальностей для выполнения сложных задач.
Примеры MML: CLIP, Flamingo, Florence. Эти модели могут анализировать изображения и текст вместе, например, для поиска изображений по описанию или создания подписей к картинкам.
- Генерация подписей к изображениям.
- Поиск изображений по текстовому запросу.
- Создание мультимедийного контента (текст + изображения).
- Обработка видео и аудио данных.
VLM (Vision-Language Models) — это подтип мультимодальных моделей, специализирующихся на работе с изображениями и текстом. Они способны понимать визуальный контекст и связывать его с текстовым описанием.
Примеры VLM: DALL-E, Stable Diffusion, BLIP. Эти модели могут генерировать изображения по текстовым запросам или создавать текстовые описания для изображений.
- Генерация изображений по текстовым запросам.
- Создание текстовых описаний для изображений.
- Разработка интерактивных приложений (например, голосовые помощники с поддержкой изображений).
- Автоматизация дизайна и арта.
Фокусируется только на текстовых данных. Подходит для задач, связанных с обработкой естественного языка (NLP), таких как генерация текста, перевод и анализ тональности.
Обрабатывает несколько типов данных (текст, изображения, аудио, видео). Используется для сложных задач, требующих интеграции различных модальностей, например, создание мультимедийного контента.
Специализируется на работе с изображениями и текстом. Подходит для задач, связанных с визуальным контекстом, таких как генерация изображений или создание подписей к картинкам.
- Создание чат-ботов для поддержки клиентов.
- Автоматизация написания маркетинговых текстов.
- Перевод документов между языками.
- Генерация мультимедийного контента (текст + изображения).
- Поиск изображений по текстовым запросам.
- Создание интерактивных приложений.
- Генерация изображений по текстовым запросам (например, DALL-E).
- Создание текстовых описаний для изображений.
- Автоматизация дизайна и арта.
Генеративный ИИ создает новые данные: тексты, изображения, музыку, видео. Он также помогает автоматизировать творческие процессы и решать сложные задачи, такие как анализ данных или создание мультимедийного контента.
Генеративный ИИ может создавать неточные или нереалистичные данные. Также существуют этические вопросы, связанные с использованием ИИ для создания контента (например, deepfake).
LLM можно использовать для создания чат-ботов, автоматизации написания текстов, перевода, анализа эмоций и других задач, связанных с обработкой естественного языка.
Генеративный ИИ продолжает развиваться и становится все более точным и универсальным. В будущем он может быть использован для создания полностью автономных систем, способных выполнять сложные творческие задачи.