15 терминов, которые нужно знать, чтобы работать с нейросетями
Современные технологии развиваются со стремительной скоростью. Искусственный интеллект уже проник практически во все сферы нашей жизни. Одни внедрили его в свою работу, другие используют для решения повседневных вопросов.
Но до сих пор не все понимают, как правильно работать с виртуальным помощником. Поэтому предлагаем поближе познакомиться с основными терминами, которые помогут найти общий язык с нейросетью и сделать ваше взаимодействие более эффективным.
Модель – определенная версия нейросети. Например, DeepSeek R1-Zero и DeepSeek R1.
Искусственный интеллект – система, имитирующая когнитивные функции человека, включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма.
Нейросеть – программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей и работает на основе искусственного интеллекта.
Нейрон – базовый элемент нейросети, который принимает и передает информацию.
Генеративно-состязательная нейросеть состоит из двух частей, где одна отвечает за создание контента, а другая за анализ, в результате которого удаляет плохие генерации. Это способствует обучению обоих участников процесса.
Диффузионная нейросеть способна генерировать изображения из случайного шума. Она постепенно добавляет шум в данные, а затем останавливает этот процесс, чтобы создавать новые, высококачественные данные: текст, изображения или аудио.
Мультимодальная нейросеть обрабатывает разные типы данных: текст, изображения, аудио, видео. Благодаря умению обрабатывать большой объем данных они могут решать разноплановые задачи.
Датасет – данные, на которых обучается модель: набор текстов, изображений, видео, аудио и прочее. От датасета зависит результат, который выдает нейросеть. Например, если ее обучали на видеоклипах российских звезд, она напишет похожую песню.
Промт – задача или вопрос, который ставится нейросети.
Инпейнтинг – процесс, когда искусственный интеллект заполняет отсутствующие части изображения новыми данными, которые гармонично сочетаются с уже существующими элементами.
Аутпейнтинг – процесс, когда искусственный интеллект расширяет границы изображения, добавляя новые элементы. В этом случае ИИ должен понимать стиль и содержание оригинальной картинки.
Галлюцинации – неисправности нейросети, которые приводят к неверному решению поставленной задачи.
Машинное обучение нейросети – создание алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться анализировать данные для выполнения определенных задач. Чем больше примеров обработает компьютер, тем лучше будет понимать, что делать.
Глубокое обучение нейросети – алгоритмы сами учатся выявлять закономерности и находить общие характеристики на основе загруженных данных.
Способы взаимодействия с нейросетями (text-to-image, text-to-text, text-to-video и прочее) – понятия, состоящие из двух частей. Первое слово – запрос, второе – ожидаемый результат.
Ранее мы рассказывали о функциях нейросетей, которые пугают.
