Нейромагия. Как MidJourney, ChatGPT и Claude создают наше будущее. Ранас Мукминов
с появлением более мощных компьютеров, алгоритмов вроде обратного распространения ошибки и теории глубоких многослойных сетей. К середине 2000-х стали появляться первые успешные примеры применения нейросетей в коммерции: от рекомендаций товаров и персонализированной рекламы до систем компьютерного зрения, умеющих находить людей на фотографиях. Знаковым событием стала победа системы AlphaGo над чемпионом мира по го Ли Седолем в 2016 году: это показало, что даже такая сложноформализуемая игра стала подвластна алгоритму, основанному на глубоком обучении и методах поиска по дереву.
1.2. КЛЮЧЕВЫЕ ИГРОКИ В ИНДУСТРИИ (ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ КЕЙСЫ)
В мире крупные IT-компании вроде Google, Facebook (Meta), Microsoft, Amazon активно вкладываются в исследования ИИ. Например, Google приобрела DeepMind, Microsoft поддерживает OpenAI, Facebook развивает PyTorch и собственные модели. В результате возникают экосистемы, в рамках которых учёные, разработчики и бизнес вместе двигают отрасль.
MidJourney проложила путь к быстрому созданию иллюстраций и концептов. Художники используют её как инструмент для генерации черновиков, которые потом дорабатывают вручную. Маркетологи могут мгновенно получать идеи рекламных баннеров, а дизайнеры – эскизы для новых проектов.
ChatGPT стал своеобразным феноменом благодаря способности вести диалог практически на любую тему, писать тексты и помогать с генерацией идей. Многие компании замечают, что сотрудники встраивают ChatGPT в свой ежедневный процесс – будь то помощь в составлении писем, генерации кода, мозговой штурм или формирование обзоров по заданной теме.
Claude интересен корпоративному сектору и тем, кто уделяет много внимания вопросам корректности и «благополучия» диалога. Разработчики стремятся обеспечить «этичность» и управляемость модели, чтобы ответы были взвешенными, не содержали токсичных формулировок и при этом предоставляли точный анализ больших объёмов данных.
1.3. КАК РАБОТАЮТ НЕЙРОСЕТИ (ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ПОЯСНЕНИЯ)
Важную роль играет сама процедура обучения. Весам нейронов изначально присваивают случайные значения небольшой величины. По мере обучения происходит последовательное обновление этих весов с помощью оптимизаторов (SGD, Adam), которые вычисляют, как именно нужно сдвинуть параметры, чтобы ошибка (несоответствие вывода сети и реального ответа) снижалась.
В различных задачах используются разные функции потерь. В классификации это чаще всего кросс-энтропия (Cross-Entropy), в регрессии – среднеквадратичная ошибка (MSE), в языковых моделях – Negative Log Likelihood. Если сеть переобучается (начинает слишком точно запоминать тренировочные примеры), применяют механизмы регуляризации (Dropout, Weight Decay), искусственно «шумят» данные (Data Augmentation), нормализуют слои, чтобы стабилизировать обучение (Batch Normalization, Layer Normalization).
Пространство параметров больших моделей (миллионы и миллиарды весов) столь велико, что точный перебор невозможен. Поэтому обучение – это итеративный процесс приближения к локальным минимумам. С учётом того, что обучающие выборки могут содержать миллионы образцов, процесс тренировки требует огромных