Бесплатный фрагмент - Нейролаборатория PVT

Предыстория

Добро пожаловать в нейролабораторию «PVT». Я занимаюсь изучением и созданием фото, видео и текстовых материалов на основе нейросетей, но не создаю сами нейросети. Я буду делиться с вами своими работами и новыми исследованиями. С уважением, Дони!

Глава 1. Детство

Я появился на свет в небольшом уютном домике на окраине города. Мои родители были обычными черепашками. Я с самого детства отличался от своих сверстников. Был любознательным и умным черепашонком, который любил изучать окружающий мир.

С самого раннего детства я проводил своё свободное время за чтением разнообразных книг и журналов. Всегда был любопытен и хотел узнать как можно больше о мире вокруг. Однажды, когда мне было 10 лет, отец принёс домой странный предмет — компьютер. Эта вещь настолько меня заинтересовала, что я начал проводить всё своё свободное время, изучая его и пытаясь понять, как он работает.

Я с головой ушёл в изучение этого нового устройства — компьютера. Я прочитал все книги по программированию, какие только смог найти, экспериментировал и пробовал создавать собственные небольшие программы.

Уже через пару лет я стал настоящим вундеркиндом в области программирования и кибернетики. Самостоятельно модернизировал свой компьютер, добавив новые возможности и функции. Друзья и соседи стали приходить ко мне за советом, если у них возникали проблемы с техникой.

Глава 2. Характер

Я отличался целеустремлённостью и упорством в достижении своих целей. Мог часами заниматься изучением интересующей темы, не отвлекаясь ни на что другое. При этом я обладал отличной памятью и быстро схватывал новую информацию.

Хотя в детстве я предпочитал одиночество, по мере взросления я научился строить конструктивные отношения с окружающими. Был вежливым и дружелюбным, всегда готовым прийти на помощь или дать дельный совет.

Ценил справедливость и честность. Никогда не пытался принизить достижения других или присвоить чужие заслуги. При этом я всегда оставался скромным и не любил выставлять напоказ собственные успехи.

Творческий склад ума в сочетании с научной скрупулёзностью позволяли мне находить нестандартные решения сложных задач. Не боялся экспериментировать и испытывать новое, что в итоге принесло мне немало достижений в работе.

Глава 3. Образование

Я учился в обычной средней школе, которая находилась недалеко от дома. Окончил 11 классов и получил аттестат о среднем образовании. В школе самым любимым предметом был английский язык.

Когда пришло время выбирать профессию, я поступил на техническую специальность в один из ведущих вузов страны. Однако после первого же года обучения осознал, что классическая образовательная система не соответствует моим интересам и предпочтениям. Не желая тратить время на то, что мне не нравилось, я покинул вуз и начал свой собственный путь в мире технологий.

Тем временем, я увлекся нейросетями и их возможностями. Я видел в них огромный потенциал и хотел использовать их для создания чего-то нового и интересного.

Глава 4. Нейросеть от «Яндекса»

«Яндекс» — одна из крупнейших IT-компаний в России.

После выхода революционной нейросети «YaGPT» от «Яндекса», я с энтузиазмом принялся изучать её возможности. Экспериментировал с подачей разных текстовых запросов и анализировал качество получаемых ответов и сгенерированного контента.

«YandexGPT» (YaGPT) — нейросеть от компании «Яндекс», которая на основе данных из интернета генерирует тексты. Используется в голосовом помощнике «Алиса»

Когда же «Яндекс» выпустил приложение «Шедеврум» на основе «YaGPT», позволяющее генерировать изображения, тексты и даже видео — мой интерес возрос многократно. Я начал активно создавать собственные изображения при помощи нейросети, подбирая формулировки запросов так, чтобы получить желаемый результат.

«Шедеврум» — нейросеть для генерации изображений по текстовым запросам.

Поначалу это было непросто — «YaGPT» часто рисовал картинки не совсем соответствующие моему запросу. Но постепенно у меня всё лучше и лучше стало получаться составлять текстовые промты так, чтобы нейросеть выдавала нужные изображения.

Я буквально загорелся этим новым видом творчества при помощи ИИ и проводил за экспериментами в «Шедевруме» всё своё свободное время, оттачивая навыки создания визуального контента при помощи одних лишь текстовых запросов.

После многочисленных экспериментов с генерацией изображений в приложении «Шедеврум» у меня возникла идея создания собственной нейролаборатории, специализирующейся на работе с визуальным контентом.

Я долго обдумывал это решение, взвешивая все за и против. Но в конце концов меня охватило вдохновение — я понял, что это мой шанс проявить себя.

О нейросетях

Перед тем как я буду рассказывать вам о своих работах и достижениях, я хочу рассказать вам о нейросетях и о том как они работают.

Что такое нейросеть?

Нейронные сети — это математические модели, которые по своей структуре и принципу работы во многом напоминают человеческий мозг. Их основным элементом являются искусственные нейроны. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, обрабатывает эти данные с помощью заданного алгоритма и передает полученный результат дальше по нейронной сети.

Первые теоретические модели нейросетей появились ещё в 40—50х годах прошлого века. Но лишь в последние десятилетия благодаря росту вычислительных мощностей компьютеров стало возможным создание полноценных практических приложений на основе глубокого машинного обучения.

Сегодня нейросети активно применяются для решения задач распознавания и классификации изображений, обработки естественного языка, прогнозной аналитики, диагностики заболеваний и многого другого. С помощью нейронных сетей уже сейчас можно, к примеру, распознать лица людей на фото, перевести текст с одного языка на другой или спрогнозировать поведение фондового рынка.

Обучение нейросетей происходит на основе больших наборов данных. Модель анализирует примеры и ищет скрытые закономерности. Чем больше качественных данных предоставлено для обучения, тем лучше нейросеть справляется с поставленными задачами. С ростом вычислительных мощностей модели становятся всё точнее и «умнее».

— Для большего понимания, давайте я попробую объяснить принцип работы нейронных сетей максимально простым и доступным языком.

Представьте, что нейронная сеть — это работник, который учится решать определенные задачи. Допустим, ему нужно научиться распознавать котов и собак на фотографиях.

Чтобы обучить такого работника, ему предоставляют множество примеров — фотографий с изображениями котов и собак. Изначально он не различает этих животных, но постепенно, анализируя большое количество фото, начинает замечать характерные отличия между котами и собаками.

Каждая фотография как бы «подсказывает» ему: «Это кот! А это собака!». И таких подсказок ему нужно не одна и не две, а очень много — тысячи или даже миллионы. Но в итоге, проанализировав гигантский объем данных, работник обучается распознавать этих животных.

Вот примерно так и функционируют нейросети — они постепенно «натаскиваются» на решение нужных задач при помощи большого набора примеров, которые формируют выборку для обучения.

Нейронные сети в действии: основные сферы применения

Нейросети активно используются в различных сферах и отраслях. К основным областям их применения относятся:

«Компьютерное зрение» — это самое большое и развитое направление использования нейросетей — для распознавания и анализа изображений, видео и объектов. Применяется везде — от фоторедакторов до беспилотников и робототехники.

«Обработка естественного языка» — использование нейросетей для анализа, понимания и генерации человеческой речи и текста. Включает машинный перевод, поисковые системы, чат-боты.

«Распознавание и синтез речи» — распознавание устной человеческой речи и преобразование её в текст и наоборот — нейросети позволяют синтезировать человеческую речь.

«Рекомендательные системы» — на основе предпочтений пользователей нейросети учатся предсказывать и рекомендовать товары, медиа и другой персонализированный контент. Широко применяются в интернет-сервисах.

«Автономное вождение» — самоуправляемые автомобили и другие транспортные средства с использованием нейросетей для навигации и принятия решений.

Архитектуры нейросетей: классификация и особенности

Для решения разных практических задач применяются нейросети с соответствующими архитектурами: свёрточные, рекуррентные и капсульные.

Представьте мозг человека как огромную паутину из миллиардов нервных клеток — нейронов. Нейронные сети — это попытка имитировать работу мозга при помощи программ на компьютере.

Так вот, есть несколько подходов, как можно соединять искусственные «нейроны» между собой в сети:

• «Свёрточные сети» — хорошо подходят для распознавания изображений. Они автоматически выделяют на картинке разные признаки — формы, линии, объекты. Это немного похоже на работу зрительной коры головного мозга.

• «Рекуррентные сети» — подходят для обработки текстов и речи. Они запоминают предыдущий контекст с помощью внутренней памяти. Примерно как краткосрочная память в мозге помогает понимать фразы.

• «Капсульные сети» — это сравнительно новый подход. Здесь группы нейронов кодируют информацию об объектах и их свойствах. Это помогает сети быть более устойчивой к изменениям объекта на картинке.

Модели нейросетей

Развитие технологий нейронных сетей является, пожалуй, одним из самых ярких трендов последних лет в области искусственного интеллекта. Уже сегодня нейросети решают множество практических задач и их возможности продолжают стремительно расти. Среди наиболее известных в настоящее время нейросетей можно выделить такие как:

GPT, DALL-E, AlphaFold, и другие. Рассмотрим их подробнее.

«GPT» — универсальная языковая модель от компании «OpenAI» для генерации текстов на естественном языке. Обучена на огромных объёмах данных, может создавать весьма правдоподобные тексты.

«YandexGPT» — это мощная универсальная нейросеть для работы с текстами на русском языке, созданная компанией «Яндекс». Она уже используется во многих их сервисах: поисковике, картах и даже электронной почте для улучшенной сортировки писем. На базе «YandexGPT» было запущено многофункциональное приложение «Шедеврум», где нейросеть на основе запроса пользователя генерирует изображения, видео, а также тексты. Этот сервис стал очень популярным благодаря качеству и разнообразию создаваемого контента.

«DALL-E» — нейросеть от OpenAI для генерации реалистичных изображений на основе текстового описания. Умеет создавать оригинальные образы по запросу пользователя.

«Midjourney» — это художественная нейросеть, которая способна генерировать удивительные изображения практически на любую заданную тему, описанную словами. Развивается очень активно благодаря сообществу пользователей.

«Claude» — виртуальный ассистент от компании «Anthropic», предназначенный для поиска информации, написания текстов, работы с данными и многого другого. Также основан на мощной нейросетевой архитектуре.

«BERT» от «Google» — именно на этой модели основана нынешняя поисковая система Google. Демонстрирует глубокое понимание естественного языка, контекста и смысла текста.

«AlphaFold «от «DeepMind» — революционная нейросеть для расшифровки 3D-структуры белков, имеющая колоссальное значение для развития медицины и фармацевтики.

«PyTorch» и «TensorFlow» — это фреймворки для создания и обучения новых моделей нейронных сетей. С их помощью разработчики реализуют собственные архитектуры ИИ.

Нейролаборатория «PVT»

Глава 1. Основание нейролаборатории «PVT»