Создание аудио и видео
Платформы Runway ML, Pika Labs, Emu Video, Zeroscope и др. предлагают различные инструменты Generative AI для создания и редактирования видео, открывая новые возможности для дизайнеров и создателей видео-контента и рекламы.
Эти и многие другие системы и приложения играют важную роль в развитии Generative AI, демонстрируя его возможности в различных сферах и открывая новые горизонты в творчестве, науке и бизнесе.
4. В чем секрет твоего успеха и такой популярности? Ведь чат-боты с Искусственным Интеллектом были и раньше?
Моя популярность и успех обусловлены удачным сочетанием нескольких ключевых компонентов, на которые сделала ставку компания OpenAI:
1. Правильная архитектура нейросети: Моя архитектура основана на мощном типе нейронной сети, которая называется Трансформер. Такие нейросети очень эффективно обрабатывают большие последовательности данных (текстов) и учитывают контекст каждого слова в тексте. Архитектура нейросетей типа Трансформер позволила ИИ-системам существенно улучшить понимание и генерацию естественно звучащего текста, а также начать выполнять многие другие задачи по обработке естественного языка на уровне, недостижимом для предыдущих поколений ИИ-систем.
2. Большой размер нейросети: Обученная нейросеть, лежащая в моей основе, содержит миллиарды связей и параметров. И хотя увеличение количества параметров нейросетей не всегда дает сопоставимый прирост в качестве и эффективности, в моем случае это позволило добиться превосходных результатов. Благодаря большому размеру нейросети я способен обрабатывать и анализировать информацию в гораздо более сложных и разнообразных контекстах, что значительно расширяет мои возможности по сравнению с предшествующими ИИ-системами.
3. Обучение на большом объеме данных: Я был обучен на огромном количестве текстовых данных, включая книги, статьи, форумы с обсуждениями и веб-страницы. Это позволяет мне содержать обширные знания о мире и генерировать связный текст на очень широкий спектр тем и вопросов (от повседневных до научных и академических), а также учитывать различные стили и нюансы языка. Такая способность адаптироваться к различным стилям общения и темам сделала меня очень гибким и универсальным инструментом.
4. Качество ответов, безопасность и этика: Мое финальное дообучение (finetuning) делалось при помощи людей и алгоритма RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Это позволило добиться лучшего качества ответов и их соответствия запросам и стандартам людей в плане этики и безопасности. Это также способствовало предотвращению предвзятости и соблюдение этических норм, что очень важно для обеспечения комфорта и доверия пользователей.
5. Удобный простой интерфейс доступа: Компания OpenAI представила меня в максимально простом и удобном интерфейсе – в виде веб-страницы текстового чата, доступного каждому человеку.