Типы нейросетей и области применения
В предыдущем уроке мы выяснили, что любая нейросеть — это старательный и чересчур послушный стажер, который находит закономерности в огромных массивах данных.
Теперь разберемся в основных типах нейросетей, с которыми вы столкнетесь в работе и повседневной жизни. Разберемся, для каких задач они подходят лучше всего.
Большие языковые модели (LLM)
Это самый известный тип нейросетей, к ним относятся ChatGPT, YandexGPT и другие. Суть работы языковых моделей в том, что они обучены предсказывать следующие наиболее вероятные слова в предложении.
Представьте нашего цифрового ученика, который прочитал миллионы книг, статей и сайтов и на основе этой информации изучил текстовые закономерности. Он не понимает смысла, но статистически знает, с какой вероятностью одно слово следует за другим в определенном контексте.
Например, если модель видит фразу «На завтрак я люблю есть яичницу с…», она, определит, что наиболее вероятными продолжениями будут слова «беконом» или «помидорами», а не «гвоздями» или «облаками». Примерно так и работают все LLM.
Когда вы задаете вопрос, модель не думает над ответом в человеческом смысле. Она запускает механизм предсказания:
- Анализирует ваш запрос, чтобы понять контекст.
- Генерирует первое слово ответа, которое является наиболее вероятным началом.
- Смотрит на ваш запрос + первое слово и генерирует второе наиболее вероятное слово.
- Смотрит на ваш запрос + первое и второе слово и генерирует третье.
Но это пример простого принципа работы. Есть и более сложный, когда нейросеть сначала рассуждает, а только потом отвечает. Здесь фишка в том, что в процессе обучения модель усвоила паттерны человеческого мышления. Поняла, что для решения сложных задач их нужно сначала разбивать на шаги, анализировать каждый шаг и только потом формулировать вывод. Когда подобная модель получает вопрос, делает следующее:
- Сначала генерирует внутренний «план рассуждений». Этот шаг скрыт от пользователя. Модель как бы проговаривает задачу самой себе: «Так, меня просят посчитать, сколько яблок останется. Исходные данные: было 10, отдали 3. Нужная операция — вычитание. План: из 10 вычесть 3».
- Затем генерирует ответ, следуя этому плану. Основываясь на своей же внутренней «шпаргалке», она уверенно пишет: «Если у вас было 10 яблок и вы отдали 3, у вас останется 7».
К большим языковым моделям относятся: ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT, GigaChat, DeepSeek, Qwen.
Что умеют:
- Писать и редактировать тексты любого формата: от деловых писем до креативных сценариев.
- Отвечать на вопросы, находить и структурировать информацию по заданной теме.
- Писать, объяснять и находить ошибки в коде.
- Переводить тексты с учетом контекста.
Генеративные модели изображений
Эти нейросети создают визуальный контент по текстовому описанию. Большинство моделей работают по принципу «от хаоса к порядку».
То есть модель начинает со случайного шума, похожего на помехи на старом телевизоре. Затем она пошагово изменяет этот шум и постепенно превращает его в осмысленное изображение. На каждом шаге нейросеть сверяется с вашим текстовым описанием (промптом), убирает шум и добавляет детали, которые соответствуют запросу. За много таких последовательных шагов случайные точки превращаются в готовую картинку.
Генерировать картинки можно в таких нейронах: Midjourney, Flux, Ideogram, Recraft, Шедеврум, Kandinsky.
Что умеют:
- Создавать уникальные изображения и иллюстрации по текстовому описанию.
- Дорисовывать недостающие части существующих изображений
- Изменять стиль фотографий и сохранять при этом сюжет и персонажей.
Модели для видео и аудио
Видеомодели работают примерно как и модели изображений, но с одним отличием: создают не одну картинку, а последовательность согласованных кадров, которые плавно переходят друг в друга.
Генерировать видео можно в следующих нейронах: Luma, Sora, Kling, Veo, Runway.
Все подобные модели умеют генерировать видео по текстовому описанию и оживлять существующие картинки.
Аудиомодели работает примерно как и LLM, только анализируют оцифрованные звуковые волны. Они могут создавать совершенно новые звуки (музыку, речь) и преобразовывать один голос в другой с учетом тембра, скорости речи и интонации.
Работать со звуком можно в таких моделях: ElevenLabs, Yandex SpeechKit для озвучки текста и Suno, Udio, Riffusion для создания музыки.
Мультимодальные модели
Помимо отдельных LLM, генераторов картинок, видео и т. д. существуют мультимодальные модели нейросетей. Они способны понимать и обрабатывать информацию из нескольких источников одновременно: текста, изображений, звука и кода.
Фишка мультимодальности в том, что одна модель может делать сразу все: работать с текстом, генерировать картинки и расшифровывать аудио.
К мультимодальным нейронкам относятся ChatGPT, Gemini, Claude, Grok и другие популярные модели.
Задачи, которые решают такие нейросети: любые. Вы можете загрузить в чат фотографию и спросить, что на ней изображено; попросить описать диаграммы, график продаж или других событий.
Также есть специализированные модели, которые заточены под решение узких задач. Например, это могут быть модели для анализа данных, которые встроены в платформы для аналитики и которые могут прогнозировать продажи, поведение клиентов и т. д. Либо это могут быть медицинские нейросети, которые, например, анализируют рентгеновские снимки и МРТ и ищут патологию.
В следующем уроке разберемся, как потестить нейросети и как это сделать, находясь в России.