Базовые модели: узнайте, на чем построен ИИ

Вы, наверное, уже видели некоторые из поразительных вещей, на которые способен ИИ

Thumbnail: Искусственный интеллектИску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия

Читайте также:BMW ощутила жар: компания отменяет подписку на подогрев сиденийШкольные учителя обеспокоены влиянием ChatGPT на подготовку учеников

: мгновенно генерировать текст, создавать видеоролики или предоставлять полезный код как программистам, так и непрограммистам. Но ИИ не научился делать все эти вещи из ниоткуда. Каждый инструмент искусственного интеллекта был обучен на разных данных, так называемой базовой модели.

Говоря более понятным языком, врач пойдет в медицинскую школу и будет обучаться медицинским процедурам. Для доктора ИИ этот опыт станет базовой моделью. Если бы вам нужен ИИ карате, данные о тренировках врача были бы бесполезны. Вместо этого он будет тренироваться в технике боевых искусств, чтобы создать свою базовую модель. Базовая модель является результатом обработки больших объемов данных и значительного машинного обучения, проведенного на этих данных.

Для реального ИИ базовые модели обычно состоят из данных, которые немного легче ввести в компьютер, чем медицинские методы или удары с разворота. На обучение ИИ для создания базовой модели уходит огромное количество текста. Вместо текста можно использовать языки программирования для создания базовых моделей, способных программировать. Изображения и звук также были популярны для базовых моделей, что позволяет создавать инструменты искусственного интеллекта, которые могут создавать новые изображения, распознавать или генерировать речь или создавать новую музыку.

Однако создание фундамента модели (Foundation) – непростая задача. Помимо огромных объемов данных, которые ИИ должен изучить, необходимы невероятные вычислительные мощности для обработки машинного обучения, которое происходит с этими данными. Это часть того, что делает базовые модели настолько важными, поскольку было бы неэффективно создавать новую модель для каждого нового применения ИИ. Вместо этого популярные и мощные модели фундаментов могут быть адаптированы для различных применений.

Вы, вероятно, уже слышали о нескольких моделях фундаментов и, возможно, не догадывались, что это такое. Stable Diffusion

Thumbnail: Stable DiffusionStable Diffusion (дословно «стабильная диффузия») — модель глубокого обучения создающая изображения по текстовым описаниям, с открытым исходным кодом. Выпущена в 2022 году и основанна на методах диффузии. В основном используется для создания детальных изображений на основе текстовых описаний, хотя ее также можно применять и для других задач, например дорисовывать наброски и редактировать исходные картинки. Разработана группой компаний CompVis в Мюнхенском университете. Википедия

является базовой моделью, лежащей в основе множества популярных изображений, созданных искусственным интеллектом, и она расширилась до ряда различных моделей, включая Stable Diffusion XL, Stable Diffusion XL (SDXL) от Stability AI, SDXL Turbo.

Что касается текста, то Gemma, Mistral и Llama 2 — одни из самых популярных моделей для текстовой генерации. Некоторые модели, такие как Kosmos 2, являются многомодельными и могут обрабатывать несколько типов данных, что позволяет им понимать изображения и текст.

Модели Foundation могут показаться далекими от пользователей, но на самом деле они стали доступны благодаря недавнему появлению большего количества компьютеров с искусственным интеллектом, способных запускать эти модели на специальном оборудовании. Графические процессоры NVIDIA RTX оснащены именно таким типом оборудования: тензорными ядрами, специально разработанными для повышения производительности искусственного интеллекта.

С помощью приложения NVIDIA ChatRTX вы можете довольно просто запустить базовые модели Mistral и Llama 2 на ПК и ноутбуках с Windows, оснащенных оборудованием NVIDIA RTX. С помощью генерации с расширенным поиском (RAG) вы даже можете ввести некоторые свои собственные данные в большую языковую модель, чтобы она могла предоставить релевантные ответы. Например, вы можете передать ему заметки к научно-фантастическому роману, который вы пишете, и запрашивать подробности каждый раз, когда вы их забудете. Ответы быстрые, поскольку модель запускается локально, без задержек при отправке ее для облачной обработки, и, тем самым, ваши данные более безопасны, поскольку их не нужно отправлять с вашего компьютера.

Понимая базовые модели, вы сможете лучше найти правильный инструмент для работы при поиске приложений искусственного интеллекта, которые могут вам помочь. Для получения дополнительной информации о последних разработках в области искусственного интеллекта и простых для понимания объяснений посетите серию блогов NVIDIA AI Decoded с еженедельными обновлениями и советами по инструментам искусственного интеллекта, которые вы можете увидеть в действии.

Подписаться на обновления Новости / Технологии

0 комментариев

Оставить комментарий


Новые комментарии

а разве рыцари Круглого стола и викинги не были чернокожими???
  • Анон
игра с формированием ложного самомнения через подхалимаж. ---По образу и подобию .....
  • Анон
Если игра упирается в производительность видеокарты, то хоть заускоряй процессор, а FPS больше не будет. Я у себя на синтетических тестах получил лишь меньшую задержку памяти. В играх практически...
  • Анон
Всё в порядке с физикой: источник может быть меньше четверти длины волны. Даже одиночный ион в ионной ловушке может излучать видимый свет (а размер меньше 0.2нм).
  • Анон
Можно делать смартфоны и планшеты на этом процессоре и наконец то использовать полноценную windows. Это отличная замена процессорам arm
  • Анон
Странно почему не 50 долларов.
  • Анон
Понимаю мощь производительность и все дела, но как черт возьми тепло отделять от камня если его прям нагрузить
  • Анон
Не предвзятость это - "Интересно, что Arc B580 проигрывает RTX 4060 в OpenCL" - где разница на невероятных 3,5 %, "но реабилитируется с НЕЗНАЧИТЕЛЬНЫМ 6%-ным преимуществом в Vulkan.". Не...
  • Анон
И теперь нельзя отключить авто обновление!!! Это жесть
  • Анон
Не знаю, я купил Cougar850 80Gold за 10К₽ и нормально
  • Анон

Смотреть все