Почему современные AI модели стали такими умными и что лежит у них под капотом.

За последние 10 лет произошёл прорыв, от простых нейросетей мы пришли к системам, которые понимают язык, видят изображения, создают код и управляют роботами. Основной секрет работы данных AI моделей не только в данных, но и в архитектуре глубокого обучения, каждая из которых внесла свой вклад.

Итак, какие на текущий момент есть продвинутые и популярные виды архитектур для обучения моделей?

CNN (Convolutional Neural Networks).
Именно эти алгоритмы научили машины полноценно видеть. Фильтры извлекают сначала простые признаки (линии, углы), а потом все более сложные структуры. Без CNN не было бы компьютерного зрения и распознавания образов.

RNN / LSTM / GRU.
Эти сети добавили память в модели. Они обрабатывают последовательности и учитывают контекст. Благодаря им стало возможным распознавание речи и первые системы машинного перевода.

Transformers.
Главный переломный момент. Attention-механизм позволяет учитывать все связи между словами или элементами сразу. Именно эта архитектура дала жизнь LLM вроде GPT и сделала возможным масштабирование до миллиардов параметров.

GNN (Graph Neural Networks).
Дали возможность работать со сложными структурами, где важны связи между объектами. Это биоинформатика, социальные сети, рекомендательные системы.

Diffusion Models.
Перевернули генерацию изображений. Идея проста, модель учится восстанавливать данные из шума, шаг за шагом. Так появились Stable Diffusion и другие генеративные модели, которые создают реалистичные картинки и видео.

По сути, то, что мы называем умными моделями, LLM - это просто результат накопления архитектурных идей. CNN дали зрение, RNN память, трансформеры - масштабируемое внимание, GNN - понимание структур, diffusion - способность генерировать. Все это вместе и создало современные AI системы, которые мы видим сегодня.


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI |
Инструменты для оценки AI (ч.2)