Нейромагия. Как MidJourney, ChatGPT и Claude создают наше будущее. Ранас Мукминов
ответы, избегая токсичного контента и стремясь работать с большими корпоративными базами данных.
Каждая из этих моделей имеет свою нишу и особенности. MidJourney активно меняет подход к дизайну и цифровому искусству, ChatGPT встраивается в рабочие процессы для упрощения текстовой рутины, а Claude делает акцент на безопасности, прозрачности и аналитике. Помимо этих трёх известны и другие важные разработки, например DALL-E, Stable Diffusion, Google Bard, Microsoft Bing Chat, но в рамках данной книги мы сосредоточимся на «большой тройке», иллюстрируя на их примерах суть современных нейросетей.
Кроме самих алгоритмов и моделей, ключевую роль играет экосистема вокруг них – облачные платформы, наборы данных, фреймворки (PyTorch, TensorFlow), аппаратное обеспечение (GPU, TPU), а также научное и бизнес-сообщество, которое двигает отрасль вперёд.
1.3. КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ
На самом базовом уровне нейросеть – это набор математических функций, соединённых так, чтобы имитировать работу биологических нейронов. Однако за этим кроется огромная технологическая сложность, связанная с архитектурой слоёв, выбором оптимальных функций активации, методами обучения и регуляризации.
Входные данные. Изображения, тексты, аудио или любой другой вид информации переводятся в числовое представление. Картинка может быть матрицей пикселей, текст преобразуется в числовые эмбеддинги, а звук – в спектрограммы или сэмплы.
Слои нейронов. Нейросеть состоит из нескольких (а иногда и десятков, сотен) слоёв искусственных нейронов. Каждый нейрон имеет веса – коэффициенты, по которым умножаются входные данные, а затем складываются. В полносвязных слоях каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего слоя. В свёрточных (CNN) применяются фильтры, которые «скользят» по изображению и выделяют паттерны. В рекуррентных сетях (RNN, LSTM, GRU) обрабатываются последовательные данные, например тексты или временные ряды. Трансформеры (Transformer) работают с механизмом внимания (attention), чтобы «видеть» весь контекст сразу.
Активационные функции. Суммирование и умножение сами по себе не дают возможности обрабатывать нелинейные задачи. Поэтому используются специальные функции вроде ReLU, Sigmoid, Tanh. Они привносят нелинейность, что позволяет сети обнаруживать сложные закономерности.
Обратное распространение ошибки. Обучение сети происходит итеративно. Сначала сеть делает прямой проход (forward pass), выдаёт результат. Затем ошибка между фактическим и ожидаемым результатом вычисляется с помощью функции потерь (Loss Function). Алгоритм оптимизации (SGD, Adam и пр.) по очереди корректирует веса слоёв, чтобы ошибка становилась меньше. Так сеть «учится» предсказывать правильно.
Глубокое обучение. Когда количество слоёв в сети велико, говорят о глубоком обучении (Deep Learning). Благодаря росту вычислительной мощности (GPU, облачные кластеры) и объёму доступных данных (Big Data) глубокие сети могут обучаться на миллионах и миллиардах образцов, достигая результатов, ранее считавшихся недостижимыми.
В качестве примера можно привести задачу классификации изображений «кот