Лучшие генеративные модели ИИ 2025 года

Эти Модели генеративного ИИ демонстрируют широту и глубину применения генеративного ИИ, начиная от разработки языка и заканчивая синтезом изображений. В то время как некоторые модели довольно хороши в создании текста, который кажется человеческим, другие создают реалистичные и красивые визуальные эффекты. Каждая модель предлагает свой набор преимуществ и открывает окно в, казалось бы, бесконечные возможности создания на основе искусственного интеллекта.

В этой статье мы рассмотрим различные генеративные модели ИИ, разделенные на Генеративные ИИ для текста, изображений и кода. Прежде чем перейти к Лучшим генеративным моделям ИИ, давайте сначала вкратце разберемся что такое генеративный ИИ.

Что такое генеративный ИИ?

Семейство ИИ систем под названием "генеративный ИИ" создает новый контент - текст, изображения, аудио и даже видео - имитируя или генерируя данные, аналогичные тем, на которых он был обучен. Большие наборы данных используются для обучения системным шаблонам и структурам, которые система использует для создания новых примеров, соответствующих тем же шаблонам.

С этой целью генеративный ИИ обычно реализуется с помощью нейросетевых подходов, таких как генеративные состязательные сети (GAN)иливариационные автоэнкодеры (VAE). В качестве простого примера, У GAN есть две нейронные сети:дискриминатор и генератор.

Приложения генеративного ИИ

Генеративный ИИ может использоваться для создания реалистичных визуальных эффектов, прозы, которая звучит так, как будто она написана человеком, сочинения музыки, создания искусственных голосов и многое другое. В этом быстрорастущем секторе появилось множество новых и полезных приложений.

Лучшие генеративные модели искусственного интеллекта для изучения

Мы разделили эти генеративные модели ИИ на три основных сегмента: ИИ, генерирующий тексты, ИИ, генерирующий изображения, и ИИ, генерирующий код. У каждого сегмента свой подход к генеративному ИИ, модели уникальны для конкретных задач и отраслей. Изучая эти категории, мы можем получить более глубокое представление о разнообразных приложениях и возможностях генеративного ИИ в 2025 году.

Текстовый генеративный ИИ

Давайте начнем с лучших текстовых генеративных моделей ИИ 2025 года, которые могут быть очень полезны независимо от того, являетесь ли вы дизайнером, разработчиком или работаете в любой другой области.

1. CTRL (языковая модель условного преобразования)

Компания Salesforce Research создала Языковую модель условного преобразования, или CTRL. Дизайн Transformer, разновидность архитектуры нейронной сети, которая показала эффективность для различных обработки естественного языка приложения, служащие основой для модели CTRL.

Возможность привязывать языковую модель к определенным управляющим кодам является основным достижением, достигнутым с помощью CTRL. С помощью этих управляющих кодов пользователи могут направлять генерацию текста к определенным темам, стилям или тональностям. CTRL - это условная языковая модель из-за этой функции кондиционирования, которая позволяет ему создавать текст в ответ на предопределенные запросы и ограничения.

Ключевые особенности CTRL (языковой модели условного преобразования)

1. Управляющие коды: CTRL добавляет управляющие коды для изменения выходных данных языковой модели.
2. Масштабное обучение: Как и многие современные языковые модели, CTRL выигрывает от масштабного предварительного обучения на различных наборах данных.
3. Точная настройка: CTRL можно настроить для соответствия определенным задачам или областям с помощью специализированных наборов данных.
4. Кастомизация: Для достижения различных целей при разработке языка пользователи могут изменять управляющие коды.

Приложения CTRL (языковая модель условного преобразования)

1. Креативное письмо
2. Настройка контента
3. Генерация текста с определенными атрибутами.

2. Генеративный предварительно обученный трансформатор 3 (GPT-3)

GPT-3 - предварительно обученный трансформер от Открытый ИИ. Это третье поколение в серии GPT после более ранних выпусков, таких как GPT и GPT-2. Конструкция трансформатора используется в этой надежной языковой модели с авторегрессией, известной как GPT-3.

Ключевые особенности Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3)

1. Оперативная разработка: Оперативный выбор сам по себе может использоваться для определения поведения GPT-3.
2. Двухэтапное обучение с нулевым результатом: GPT-3 способен к двухэтапному обучению с нулевым результатом.
3. Масштаб: Невероятный масштаб GPT-3 - одна из самых удивительных функций.

Применение GPT-3

1. Чат-боты
2. Помощь в написании
3. Автоматическое подведение итогов

3. Преобразователь передачи текста в текст (T5)

В статье под названием "Изучение пределов обучения передаче с помощью унифицированного преобразователя текста в текст""Исследователи Google представили универсальную архитектуру Преобразователь передачи текста в текст. Главный принцип T5 - структурировать все Задачи НЛП как задачи преобразования текста в текст, где и ввод, и вывод представляют собой текстовые строки. Это позволяет решать различные задачи NLP стандартизированным и гибким способом.

Ключевые особенности Преобразователь передачи текста в текст (T5)

1. Унифицированный фреймворк: T5 предлагает "унифицированный фреймворк". Он выполняет практически все задачи NLP, многие из которых являются сложными, такие как классификация текстов, языковой перевод, абстрагирование и решение проблем с постановкой вопросов
2. Генерация и сжатие текста: T5 может применяться как для генерации, так и для сжатия текста.
3. Предварительная подготовка и точная настройка: Как и многие другие успешные языковые модели, T5 также проходит своего рода предварительную подготовку с использованием огромного и разнообразного набора данных.

Приложения Преобразователь передачи текста в текст (T5)

1. Краткое изложение текста
2. Перевод на русский
3. Ответы на вопросы и другие задачи для понимания естественного языка.

Изображение генеративного ИИ

Двигаясь дальше в этой статье, давайте посмотрим на некоторые удивительные Графические модели ИИ, которые популярны для использования в 2025 году.

1. StyleGAN (Генеративная состязательная сеть в стиле Style)

StyleGAN расшифровывается как Генеративная состязательная сеть в стиле- архитектура генеративной модели, разработанная специально для процесса синтеза изображений.

Компания StyleGAN, обновленная до оригинальной архитектуры GAN (Generative Adversarial Network), известна созданием широкого спектра реалистичных и высококачественных синтетических изображений.

Ключевые особенности StyleGAN (Style Generative Adversarial Network)

1. Генеративная состязательная сеть: StyleGAN - это архитектура GAN, поскольку она содержит как генератор, так и дискриминатор.
2. Реализация с открытым исходным кодом: NVIDIA выпустила исходный код StyleGAN, сделав его доступным для сообщества исследователей и разработчиков.
3. Применение к лицам и искусству: В то время как StyleGAN придерживается общей модели генерации, наибольшее внимание эта сеть уделяет реалистичным поколениям лиц.

Приложения StyleGAN (генеративная состязательная сеть в стиле)

1. Производство глубокой подделки
2. Виртуальный дизайн одежды
3. Создание художественных изображений и другие творческие приложения.

2. Pix2Pix (перевод изображения в изображение с помощью сетей условного состязания)

Pix2Pix расшифровывается как "Преобразование изображения в изображение с помощью сетей условного состязания", это модель глубокого обучения, разработанная для перевода изображений.

Такой парадигме следовали при решении многочисленных задач, включая раскрашивание черно-белых изображений, превращение спутниковых снимков в карты.

Ключевые особенности Pix2Pix

1. Преобразование изображения в изображение: Pix2Pix преобразует один тип изображения в другой (например, превращение эскизов в реалистичные фотографии) с использованием парных наборов данных.
2. Сеть условного генеративного состязания (cGAN): в ней используется Фреймворк GAN, где генератор создает изображения на основе входных условий, а дискриминатор отличает реальные изображения от сгенерированных.
3. Архитектура U-Net: генератор использует Архитектуру U-Net с пропускными соединениями, позволяющими генерировать высококачественные изображения с сохранением пространственной информации.

Приложения Pix2Pix

1. Раскрашивание изображений
2. Передача творческого стиля
3. Сегментация медицинских снимков.

3. DeepDream

Google создала DeepDream, программу компьютерного зрения, которая изменяет и улучшает изображения характерным и сюрреалистичным образом с помощью глубокие нейронные сети. Хотя DeepDream был впервые разработан для отображения шаблонов и характеристик, которые сверточные нейронные сети (CNN) изучили во время обучения распознаванию изображений, он стал хорошо известен своей способностью создавать эстетически привлекательные и абстрактные изображения.

Ключевые особенности DeepDream

1. Наложение слоев: С DeepDream пользователи могут определять, на каких слоях нейронной сети им сосредоточиться во время своих мечтаний.
2. Творческие и сюрреалистические результаты: Психоделические и абстрактные свойства изображений DeepDream хорошо известны.
3. Визуализация функций: Поскольку CNN обучены распознавать изображения, определенные слои сети перенимают способность распознавайте определенные шаблоны и особенности на изображениях.

Применение DeepDream

1. Художественное исследование
2. Распознавание образов
3. Вдохновение в области нейробиологии

Код генеративного ИИ

Переходим к последнему сегменту, код генеративного ИИ где мы увидим, как кодирование становится удивительно простым и заинтересованным во вмешательстве ИИ.

1. Второй пилот GitHub

GitHub и OpenAI работали вместе над созданием GitHub Copilot, инструмент для завершения кода на базе искусственного интеллекта. Его цель - помочь разработчикам писать код, предлагая контекстно-зависимые доработки кода и рекомендации. GitHub Copilot становится частью процесса разработки благодаря интеграции с известными редакторами кода и своей способности создавать эстетически привлекательные и абстрактные изображения.

Ключевые особенности GitHub Copilot

1. Учимся на основе отзывов: Со временем GitHub Copilot совершенствует свои рекомендации, принимая во внимание отзывы пользователей.
2. Предложения по интерактивной документации: Создание комментариев и документации стало проще с GitHub Copilot.
3. Поддержка нескольких языков программирования: GitHub Copilot поддерживает широкий спектр языков программирования.

Приложения GitHub Copilot

1. Повышает производительность программирования
2. Снижает частоту ошибок
3. Инструменты обучения и командной работы.

2. CoNaLa

CoNala - это набор данных и задача, которая фокусируется на том, как код и естественный язык взаимодействуют, включая методы и модели для создания кода на основе описаний на естественном языке. CoNaLa является компонентом постоянных усилий по сокращению разрыва между программированием и пониманием естественного языка.

Ключевые особенности CoNaLa

1. Показатели оценки: Показатели, включая точность, отзывчивость и оценку F1, используются для оценки производительности в общей задаче CoNaLa.
2. Задача генерации кода: Целью совместной задачи CoNaLa является разработка моделей, которые могут генерировать точные и уместные фрагменты кода в ответ на запрос на естественном языке.

Применение CoNaLa

1. Генерация кода
2. Набор данных для исследования
3. Оценочный бенчмарк

3. Байу

A модель глубокого обучения под названием Bayou был создан для предоставления фрагментов кода использования API в ответ на запросы на естественном языке. Для понимания вопросов пользователей и предоставления фрагментов кода в ответ Bayou использует методы машинного обучения.

Ключевые особенности Bayou

1. Синтез нейронных программ: Использование нейронных сетей для синтеза программ является основным компонентом методологии Bayou.
2. Синтез кода на естественном языке: Bayou концентрируется на сложном процессе создания кода на основе описаний, найденных на естественном языке.
3. Наброски кода: Bayou использует идею, известную как "наброски кода", для изображения фрагментов кода. Наброски кода - это фрагменты неполного кода, которые представляют общую идею и организацию предполагаемого кода без вдавания в подробности.

Применение Bayou

1. Документация по API и ее изучение
2. Быстрое прототипирование
3. Образовательный инструмент

Заключение

Когда мы подходим к концу, из этих данных становится ясно модели генеративного ИИ что сочетание креативность человека и машинный интеллект открывает невообразимые ранее возможности. Каждая модель отражает отдельный аспект обширной территории, в которую превратился генеративный ИИ, начиная от тех, которые создают гиперреалистичные визуальные эффекты, и заканчивая теми, которые превосходят в понимании и генерации естественного языка.

В будущем эти модели будут иметь влияние за пределами исследовательских лабораторий, поскольку найдут применение в различных секторах, включая развлечения, дизайн, здравоохранение и многое другое.