Генеративный ИИ
Генеративный ИИ против дискриминационного ИИ
Разбираем разницу между генеративным ИИ и дискриминационным ИИ и как отраслевые гиганты LLM Cohere и OpenAI меняют правила игры в генеративном ИИ
TL;DR:
Генеративный ИИ и Дискриминативный ИИ — это два разных подхода к машинному обучению, при этом генеративный ИИ используется для создания нового контента, а дискриминационный ИИ используется для задач классификации. Такие компании, как Cohere и OpenAI, лидируют в области генеративного ИИ, используя языковые модели, такие как платформа НЛП Cohere и GPT-3 OpenAI, для создания текста, похожего на человеческий. Генеративный ИИ имеет широкий спектр приложений, включая персонализированное обучение, автоматическое создание контента и маркетинг. Благодаря постоянному развитию больших языковых моделей генеративный ИИ может трансформировать отрасли и открыть новые возможности для ИИ в будущем.
Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.
В первом посте моей серии Генеративный ИИ мы рассмотрим нетехнический взгляд на то, что такое генеративный ИИ, и исследуем его захватывающий потенциал. Генеративный ИИ и дискриминативный ИИ — это два разных подхода к машинному обучению, каждый со своими уникальными приложениями. По мере развития технологий искусственного интеллекта с помощью машинного обучения, обработки естественного языка и разработки программного обеспечения машины становятся все более изощренными в своей способности выполнять задачи, которые когда-то считались невозможными. Именно здесь вступает в игру генеративный ИИ, генерирующий новые данные на основе шаблонов, которые он извлек из существующих данных.
Генеративные модели ИИ могут понимать контекст входных данных, что делает их идеальными для таких приложений, как чат-боты, автоматизированное создание контента и системы преобразования текста в речь. С другой стороны, дискриминационный ИИ лучше подходит для задач классификации, таких как распознавание изображений или речи. С развитием больших языковых моделей, таких как Платформа Cohere’s NLP, генеративный ИИ стал более мощным, создавая человекоподобный текст и предоставляя широкий спектр возможностей. Cohere — одна из ведущих компаний в области генеративного искусственного интеллекта, обладающая мощной языковой моделью, способной выполнять различные задачи обработки естественного языка, включая обобщение текста, ответы на вопросы и языковой перевод. В этом посте мы рассмотрим разницу между генеративным ИИ и дискриминативным ИИ и углубимся в то, как Cohere находится в авангарде разработки генеративного ИИ.
Генеративный ИИ имеет широкий спектр приложений, включая персонализированное обучение, автоматическое создание контента и маркетинг. С помощью генеративного ИИ с помощью языковых моделей можно даже создавать творческие тексты. Потенциал генеративного ИИ для преобразования отраслей огромен, поскольку он может создавать новый контент, повышать эффективность и обеспечивать более персонализированный опыт. По мере развития области генеративного ИИ остается еще много проблем, которые необходимо преодолеть, например, этические соображения и потенциальное неправильное использование технологии. В этой серии мы будем исследовать возможности и ограничения генеративного ИИ, чтобы лучше понять, как эту технологию можно использовать для улучшения мира вокруг нас.
Генеративный ИИ против дискриминационного ИИ
Генеративный ИИ и дискриминативный ИИ — это два разных подхода к машинному обучению, и у них есть уникальные приложения. Дискриминативный ИИ фокусируется на поиске границы принятия решения, которая разделяет входные данные на разные классы. Например, при классификации изображений дискриминантная модель будет пытаться определить границу между различными типами изображений, такими как кошки и собаки. Напротив, генеративный ИИ фокусируется на моделировании совместного распределения вероятностей входных данных и меток, которое можно использовать для создания новых данных, аналогичных исходным данным.
Генеративные модели ИИ способны генерировать новый контент на основе шаблонов, которые они извлекли из существующих данных. Эти модели также способны понимать контекст входных данных, что делает их подходящими для таких приложений, как чат-боты, автоматическое создание контента и системы преобразования текста в речь. С другой стороны, дискриминационные модели ИИ лучше подходят для задач классификации, таких как распознавание изображений или речи.
Генеративные ИИ-игроки
Cohere — одна из компаний, добившихся значительных успехов в области генеративного ИИ. Cohere предназначен для энтузиастов языкового ИИ, разработчиков, увлеченных НЛП, а также команд MLE и специалистов по данным, которые работают с языковым ИИ. Cohere специализируется на разработке технологий НЛП, позволяющих машинам понимать человеческий язык. Их флагманский продукт, платформа Cohere NLP, представляет собой мощную языковую модель, которая может выполнять широкий спектр задач NLP, включая обобщение текста, ответы на вопросы и языковой перевод. Cohere быстро завоевывает популярность в сфере генеративного искусственного интеллекта благодаря своей способности генерировать сложный и сложный текст на основе входных данных.
OpenAI — еще один видный игрок в области генеративного ИИ — исследовательская организация, занимающаяся безопасной и выгодной разработкой ИИ. Они являются создателями GPT-3, одной из самых мощных и продвинутых языковых моделей, доступных на сегодняшний день. GPT-3 способен генерировать человекоподобный текст и использовался в различных приложениях, включая чат-боты, автоматическую генерацию контента и языковой перевод. В то время как Cohere и OpenAI специализируются на генеративном ИИ, акцент Cohere на технологии НЛП и его способность выполнять различные задачи НЛП делает его уникальным в этой области. В этом посте мы рассмотрели разницу между генеративным ИИ и дискриминативным ИИ, а также то, как такие компании, как Cohere и OpenAI, лидируют в разработке генеративного ИИ.
Варианты использования генеративного ИИ
Генеративный ИИ имеет широкий спектр вариантов использования, и его применение ограничено только воображением. Одно из самых захватывающих применений генеративного ИИ — в области творческого письма. С помощью больших языковых моделей теперь можно создавать сложные и увлекательные истории, неотличимые от написанных людьми. Это имеет значение для индустрии развлечений, где генеративный ИИ можно использовать для создания нового контента и расширения охвата существующих франшиз.
Еще один вариант использования генеративного ИИ — в сфере образования. Языковые модели можно использовать для создания интерактивного и персонализированного образовательного контента, что делает обучение более увлекательным и доступным для учащихся всех возрастов. Например, языковая модель может создать историю, основанную на интересах учащегося, что сделает процесс обучения более увлекательным и приятным. Его также можно использовать для создания автоматизированной обратной связи по заданиям, что экономит много времени учителям и обеспечивает более персонализированную обратную связь для учащихся.
В области маркетинга генеративный ИИ можно использовать для создания персонализированного контента для клиентов на основе их предпочтений и интересов. Это может быть полезно для компаний, которые хотят создавать персонализированные маркетинговые кампании, не тратя много времени и ресурсов на создание контента.
Последние мысли
Мы узнали, что генеративный ИИ и дискриминативный ИИ — это два разных подхода к машинному обучению со своими уникальными приложениями и задачами. В то время как компании, работающие в области языкового ИИ, добиваются значительных успехов в области генеративного ИИ, в будущем ИИ, скорее всего, ждет еще много интересных разработок в этой области. Будет интересно посмотреть, как эти достижения будут продолжать формировать и преобразовывать мир вокруг нас. Повысьте свои навыки генеративного ИИ с помощью Объединяйтесь и начните строить будущее уже сегодня!
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по созданию ИИ и станьте частью революции. Подпишитесь на меня в Twitter и LinkedIn, чтобы получать интересные материалы о генеративном ИИ. Стать участником или Купить мне кофе. Посетите Generative AI Lab для некоторых экспериментов. И последнее, но не менее важное: присоединяйтесь к программе Изучайте ИИ вместе от Навстречу ИИ и давайте вместе исследовать мир ИИ. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
Изучение GPT-3
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord и следите за нами в Twitter, LinkedIn и YouTube.
Узнайте, как привлечь внимание к своему стартапу с помощью Circuit.
