8.06. Типы ИИ-моделей

ДЛЯ НОВИЧКОВНЕ ДЛЯ НОВИЧКОВНЕ ОБЯЗАТЕЛЬНОВ РАЗРАБОТКЕ

Всем

Типы ИИ-моделей

1. LLM (Large Language Models) - большие языковые модели, обученные на огромных объёмах текстовых данных. Генерируют текст, отвечают на вопросы, пишут статьи, резюмируют информацию. Примеры - GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.
2. LCM (Latent Concept Models) - модели, которые находят скрытые зависимости и смыслы в данных. Интерпретируют сложные данные, выявляют паттерны и причины.
3. LAM (Language Action Models) - модели, которые понимают естественный язык и выполняют действия. Автоматизируют процессы, бронируют, пересылают, настраивают интерфейсы.
4. MoE (Mixture of Experts) - архитектура, где модель состоит из множества «экспертов». Активируют только нужную часть модели для конкретной задачи.
5. VLM (Vision-Language Models) - мультимодальные модели, работающие с текстом и изображениями. Анализируют визуальную информацию, создают подписи к изображениям, выполняют визуальный поиск.
6. SLM (Small Language Models) - компактные языковые модели, оптимизированные для скорости и автономности. Работают быстрее и легче, чем большие модели, но с меньшей мощностью.
7. MLM (Masked Language Models) - модели, обученные предсказывать скрытые слова в тексте. Улучшают понимание контекста, исправляют ошибки, классифицируют текст.
8. SAM (Segment Anything Model) - модель для сегментации объектов на изображениях. Выделяют объекты по клику или указанию.
9. Diffusion Models - одели, генерирующие изображения через процесс «размывания» и «восстановления». Создают реалистичные изображения, редактируют существующие. Примеры - Stable Diffusion, DALL·E, MidJourney.
10. Reinforcement Learning Models - модели, обученные на принципах подкрепления (rewards/punishments). Принимают решения в динамических средах, учатся на ошибках.
11. Generative Adversarial Networks (GANs) - состоят из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генерируют новые данные (например, изображения), которые сложно отличить от реальных.
12. Transformer Models - архитектура, лежащая в основе большинства современных языковых моделей. Обрабатывают последовательности данных (текст, звук, видео) с учётом контекста.
13. Time-Series Models - модели для анализа временных рядов. Предсказывают будущие значения на основе прошлых данных.
14. Graph Neural Networks (GNNs) - модели для работы с графовыми структурами данных. Анализируют связи между объектами, рекомендуют товары, предсказывают взаимодействия.
15. Multimodal Models - модели, работающие с несколькими типами данных одновременно (текст, изображения, звук). Интегрируют разные типы данных для более глубокого понимания.