ИИ-модели нового поколения: восемь ключевых архитектур, определяющих будущее
Современное развитие искусственного интеллекта выходит далеко за рамки классических языковых моделей. Хотя LLM (Large Language Models) остаются фундаментом многих ИИ-систем, на практике применяются более узкоспециализированные архитектуры, каждая из которых оптимизирована под конкретный тип задач. На видео восемь актуальных направлений в развитии ИИ-моделей, которые сейчас активно используются в различных отраслях.
1️⃣ LLMs (Large Language Models) — крупные языковые модели, работающие на уровне токенов. Они используются для генерации текста, ведения диалогов, написания программного кода и выполнения логических рассуждений. Примеры таких моделей — GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic).
2️⃣ LCMs (Large Concept Models) — концептуальные модели, в которых предложение воспринимается как единый смысловой блок. Meta реализует этот подход в SONAR-embedding пространстве, что позволяет выйти за рамки пословной обработки текста. LCM демонстрируют улучшенные результаты в задачах смыслового сопоставления и абстрактного мышления.
3️⃣ VLMs (Vision-Language Models) — мультимодальные модели, способные одновременно анализировать визуальные и текстовые данные. Они применяются для описания изображений, генерации ответов по визуальному контексту и интерпретации сложных визуально-текстовых запросов. Примеры — GPT-4V, Gemini 1.5, Claude 3 Opus.
4️⃣ SLMs (Small Language Models) — облегчённые языковые модели, предназначенные для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, например на edge-устройствах или в офлайн-сценариях. Они обеспечивают приемлемую точность при низком энергопотреблении и минимальных задержках.
5️⃣ MoE (Mixture of Experts) — архитектуры с раздельными блоками-экспертами, из которых активируются только релевантные для конкретного запроса. Такой подход позволяет масштабировать модели до триллионов параметров при сниженной нагрузке на вычисления. Пример — Google Switch Transformer и GShard.
6️⃣ MLMs (Masked Language Models) — маскированные языковые модели, анализирующие пропущенные токены на основе контекста слева и справа. Это двунаправленные архитектуры, широко используемые для задач классификации, извлечения информации и дообучения на специфических корпусах. Пример — BERT (Google, 2018).
7️⃣ LAMs (Large Action Models) — модели, ориентированные на выполнение действий, включая управление агентами, взаимодействие с интерфейсами и выполнение многошаговых инструкций. Такие модели играют ключевую роль в построении автономных ИИ-систем.
8️⃣ SAMs (Segment Anything Models) — модели для универсальной визуальной сегментации. Они способны выделять любые объекты на изображении с точностью до пикселя, независимо от их класса или формы. Пример — SAM от Meta AI, выпущенная в апреле 2023 года, способна сегментировать до 1 миллиона объектов в секунду.
