-
Мультимодальные модели: объединение текста, звука и изображения
Современный искусственный интеллект уже давно перестал ограничиваться обработкой текста или изображений по отдельности. Следующим этапом эволюции машинного обучения стало появление мультимодальных моделей — систем, способных воспринимать и анализировать сразу несколько типов данных: текст, звук, изображение, видео, а в перспективе и другие сигналы. Такая интеграция позволяет алгоритмам лучше понимать контекст, делать более точные выводы и взаимодействовать…
-
Алгоритмы оптимизации: Adam, RMSProp и их конкуренты
В машинном обучении и особенно в обучении нейронных сетей центральное место занимает процесс оптимизации. Именно он определяет, как модель будет корректировать свои веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания и повысить точность. От выбора оптимизатора зависит, насколько быстро и стабильно сеть обучится, а также сможет ли она избежать застревания в локальных минимумах. Сегодня существует множество алгоритмов оптимизации,…
-
Почему генеративные модели ошибаются в мелочах
Генеративные модели искусственного интеллекта поражают воображение. Они умеют писать тексты, создавать изображения, сочинять музыку и даже проектировать новые молекулы. На первый взгляд, кажется, что их интеллект почти не отличается от человеческого — настолько реалистичными бывают результаты. Однако при более внимательном рассмотрении обнаруживается странная закономерность: такие модели часто ошибаются именно в мелочах. Они могут идеально описать…
-
Как выбрать архитектуру нейросети под конкретную задачу
Выбор архитектуры нейросети — это один из самых важных этапов при создании системы искусственного интеллекта. От того, насколько точно модель соответствует специфике задачи, зависит не только её точность и скорость, но и устойчивость к ошибкам, а также возможность дальнейшего масштабирования. Универсальной схемы, подходящей под любые цели, не существует — разные задачи требуют принципиально разных подходов…
-
Как ИИ понимает контекст в текстах
Современные системы искусственного интеллекта уже давно перестали быть просто набором алгоритмов, механически обрабатывающих текст. Сегодняшние языковые модели способны не только различать слова, но и улавливать скрытые смыслы, эмоции и подтексты. Способность понимать контекст — это один из самых сложных и фундаментальных навыков, делающих искусственный интеллект по-настоящему «умным». Чтобы достичь этого уровня понимания, разработчики и исследователи…