13 популярних моделей ШІ для створення генеративних програм ШІ

Автор

Бажаєте розробляти власні програми, що генерують контент за допомогою ШІ? Ось перелік моделей штучного інтелекту, які стануть вам у пригоді.

Моделі штучного інтелекту – це нейронні мережі, що демонструють виняткові результати у виконанні конкретних завдань. Сюди входять згорткові нейронні мережі для класифікації та сегментації зображень, великі мовні моделі з попередньою підготовкою для генерації тексту, дифузійні моделі для створення зображень і багато іншого.

Останнім часом моделі ШІ для генеративних додатків – для обробки зображень, мови, тексту та іншого – здобули неймовірну популярність. Цей сплеск інтересу став можливим завдяки прогресу у дослідженнях та наявності обчислювальних потужностей.

Нижче наведено короткий огляд популярних моделей ШІ, які ми розглянемо детальніше.

Модель Ключові можливості
GPT-4 Велика мовна модель, що є основою для створення різноманітних застосунків.
LlaMA Універсальність у задачах обробки природної мови, від чат-ботів до помічників кодування.
Falcon Велика мовна модель з відкритим кодом, придатна для розробки застосунків на базі LLM.
Stable Diffusion Перетворення тексту в зображення, редагування зображень, а також їх масштабування.
DALL-E 2 Генерація зображень на основі текстового опису.
Whisper Розпізнавання мовлення, переклад мови та її ідентифікація.
StableLM Легка велика мовна модель з відкритим кодом.
CLIP Широкий спектр завдань обробки природної мови, включаючи відповіді на питання, резюмування та створення текстів.
InternLM Велика мовна модель з відкритим кодом, використовується для створення програм на основі LLM.
Segment Anything Model Універсальна сегментація зображень, що працює без спеціального навчання на нових об’єктах.
WaveGAN Генерація аудіо.
CycleGAN і pix2pix Перетворення зображень з одного виду в інший.
BioGPT Генерація та аналіз біомедичного тексту.

Від створення мистецтва за допомогою штучного інтелекту до розробки персоналізованих помічників з кодування, ви можете створювати безліч генеративних програм на основі ШІ, керуючись вашими інтересами. Тут ми наведемо кілька цікавих моделей штучного інтелекту, які ви можете вивчити, а також їхні основні можливості.

Розпочнемо!

GPT-4

ChatGPT став невід’ємною частиною наших повсякденних справ: від складання маршрутів подорожей до написання супровідних листів. GPT-4, його наступник, є ще потужнішою мовною моделлю.

Це найпотужніша система штучного інтелекту від OpenAI, що вирізняється покращеними можливостями аргументації та продуктивністю у порівнянні з ChatGPT.

Нижче розглянемо технічні аспекти роботи GPT-4 та способи створення застосунків на його основі.

Ви можете отримати доступ до інтерфейсу ChatGPT, створивши безкоштовний обліковий запис OpenAI. Щоб скористатися GPT-4, вам знадобиться підписка ChatGPT Plus.

Ось декілька варіантів використання великих мовних моделей:

  • Спеціалізовані чат-боти.
  • Вдосконалені платформи CRM.
  • Системи запитань і відповідей на основі конкретної бази знань.
  • Інші завдання, як-от конспектування та створення текстів.

Далі розглянемо деякі великі мовні моделі з відкритим кодом.

LlaMA

Компанія Meta AI представила LlaMA, базову модель великої мови з 65 мільярдами параметрів, у лютому 2023 року. Згодом було випущено Llama 2 зі значними покращеннями порівняно з попередньою версією. Вам доступні:

  • Llama Chat: оптимізована версія Llama 2.
  • Code Llama: розроблена на основі Llama 2; навчена на понад 500 мільярдах токенів коду; підтримує генерацію коду на більшості популярних мов програмування.

Ви можете завантажити та використовувати моделі Llama, запросивши доступ. Ознайомтесь з інструкцією, щоб дізнатися, як використовувати LLama 2 у ваших програмах Python:

Falcon

Falcon – це ще одна мовна модель з відкритим кодом, розроблена Інститутом технологічних інновацій (ОАЕ). Усі моделі пакета Falcon LLM є відкритими та доступні для вільного використання. Ви можете застосовувати їх для розробки програм на базі LLM.

Наразі існує чотири розміри моделей: 1,3B, 7,5B, 40B і 180B. Модель 180B, навчена на наборі даних з 3,5 трлн токенів, показала кращі результати в багатьох тестах. Falcon LLM здатна конкурувати з іншими провідними LLM з відкритим кодом.

Falcon 180B, велика мовна модель з відкритим кодом, досягає продуктивності, близької до GPT-4. Ознайомтеся з цим підручником, де описано Falcon 180B, як його використовувати, вимоги до апаратного забезпечення та порівняння з GPT-4:

Stable Diffusion

Stable Diffusion – це модель перетворення тексту в зображення, що використовується для створення зображень та інших творчих застосувань ШІ. Її також можна використовувати для масштабування та редагування зображень.

Stable Diffusion XL, випущена в липні 2023 року, пропонує ряд удосконалень, зокрема:

  • Створення детальних зображень за допомогою значно коротших підказок.
  • Можливість генерувати додатковий текст на зображеннях.
  • Редагування та малювання зображень.
  • Взаємодія з вихідним зображенням для створення його варіантів.

Щоб зрозуміти принцип роботи дифузійних моделей, що лежать в основі цієї технології, перегляньте курс про роботу дифузійних моделей, безкоштовний від DeepLearning.AI.

DALL-E 2

DALL-E 2 від Open AI – ще одна популярна модель для генерації зображень з тексту. Ви можете використовувати її для створення реалістичних зображень та творів мистецтва з текстових описів, написаних природною мовою.

Модель можна використовувати для таких завдань:

  • Генерація зображень на основі текстових підказок.
  • Редагування та доповнення зображень.
  • Створення варіацій зображення.

Ви можете отримати доступ до DALL-E 2 через OpenAI API або веб-інтерфейс OpenAI labs.

Whisper

Open AI Whisper – це модель розпізнавання мовлення, яку можна застосовувати в різних програмах, таких як:

  • Ідентифікація мови.
  • Розпізнавання мовлення, наприклад, транскрибування аудіофайлів.
  • Переклад мови.

Ознайомтеся з інструкцією щодо перетворення мовлення в текст за допомогою OpenAI Whisper API:

Для тестування моделі ви можете встановити whisper (openai-whisper) за допомогою pip та отримати доступ до API з Python-скрипта для транскрибування аудіофайлів. Крім того, ви можете використовувати інші великі мовні моделі для узагальнення транскрипту та створення аудіофайлу → конвеєр для обробки даних.

StableLM

StableLM – це пакет LLM з відкритим кодом від Stability AI. Наразі доступні моделі з 3B та 7B параметрами. У майбутніх випусках планується представити більші моделі з 15B – 65B параметрами.

Отже, якщо ви зацікавлені у використанні легких LLM з відкритим кодом у своїх програмах, StableLM може бути хорошим вибором.

CLIP

CLIP – це абревіатура від Contrastive Language-Image Pre-training. Це нейронна мережа, мультимодальна модель, навчена на великому наборі парних даних (текст, зображення). Модель використовує дані природної мови, намагаючись зрозуміти семантику зображень з їхніх описів природною мовою. CLIP здатна передбачити найбільш релевантний текст до зображення.

З CLIP ви можете виконувати класифікацію зображень без попереднього навчання та тонкого налаштування. Крім того, ви можете використовувати можливості CLIP та векторних баз даних для розробки цікавих програм у:

  • Пошуку тексту в зображеннях та навпаки.
  • Зворотному пошуку зображень.

Segment Anything Model

Сегментація зображень – це процес ідентифікації пікселів, що належать до певного об’єкта на зображенні. Компанія Meta AI представила Segment Anything Model (SAM), що дозволяє сегментувати будь-яке зображення та виокремлювати з нього об’єкти.

Джерело зображення: Segment Anything

Ви можете використовувати підказки, щоб вказати, що саме сегментувати на зображенні. SAM підтримує такі підказки: обмежувальні рамки, маски, а також точки переднього та фонового планів. Модель відзначається високою ефективністю узагальнення нульового кадру на раніше невідомих зображеннях. Отже, спеціальне навчання не потрібне.

Спробуйте модель SAM у вашому браузері!

InternLM

InternLM – це мовна модель з відкритим кодом. Ви можете спробувати базову модель 7B та модель чату з відкритим кодом. Модель підтримує контекстне вікно 8K. Крім того, InternLM підтримує інтерпретатор коду та можливості виклику функцій.

InternLM також доступна в бібліотеці трансформерів HuggingFace. Ви можете використовувати полегшену структуру попереднього навчання. Він також підтримує розробку та розгортання програм з використанням LMDeploy. Таким чином, ви можете створювати наскрізні генеративні програми NLP з InternLM.

WaveGAN

WaveGAN – це модель для генерації аудіо. Вона допомагає синтезувати необроблене аудіо на основі зразків реальних аудіоданих.

Ви можете навчити WaveGAN на наборі даних довільних аудіофайлів та синтезувати аудіо без тривалої попередньої обробки.

CycleGAN та Pix2Pix

Наразі ми розглянули моделі для перетворення мови в текст, тексту в зображення та інші моделі для різних завдань обробки природної мови. Але що робити, якщо ви хочете виконати перетворення зображення в зображення? Для цього можна використовувати CycleGAN, щоб навчити модель переносити вихідний домен у цільовий домен та виконувати перетворення зображення в зображення.

Наприклад, маючи зображення берега озера взимку, можна отримати його ж, але влітку. Або ж, у зображенні коня ви можете замінити його зеброю, зберігши фон. CycleGAN добре підходить для таких задач.

Модель pix2pix можна використовувати для перекладу зображення в зображення. Основні можливості моделі включають:

  • Реконструкцію об’єктів з карт країв.
  • Розфарбовування зображень.

Реалізації CycleGAN та pix2pix на PyTorch можна знайти на GitHub.

BioGPT

BioGPT від Microsoft – це модель-трансформер, призначена для інтелектуального аналізу біомедичних даних та розробки програм для генерації тексту. Вона використовує моделі послідовності-до-послідовності, надані fairseq.

Fairseq з дослідницького відділу Facebook (тепер Meta AI) – це набір інструментів, що забезпечує реалізацію моделей послідовності-до-послідовності для таких завдань, як:

  • Мовне моделювання.
  • Переклад.
  • Підведення підсумків.

Модель BioGPT пропонує попередньо підготовлені моделі, контрольні точки яких доступні. Ви можете завантажити модель за URL-адресою або з хабу HuggingFace.

Моделі BioGPT є частиною бібліотеки трансформерів HuggingFace. Отже, якщо ви працюєте в біомедичній галузі, BioGPT може бути корисним інструментом для розробки спеціалізованих програм.

Підсумки

Сподіваюся, що цей огляд надав вам корисну інформацію про моделі, які можуть бути застосовані для створення генеративних програм ШІ. Хоча цей список не є вичерпним, ми розглянули деякі з найпопулярніших моделей, що використовуються для розробки програм для створення тексту та аудіо, транскрибування мовлення в текст, пошуку зображень та багато іншого.

Розробляючи програми з використанням великих мовних моделей, важливо пам’ятати про такі типові проблеми, як неточна інформація та галюцинації. Також можуть виникати обмеження під час тонкого налаштування моделей, оскільки цей процес часто вимагає значних ресурсів.

Тож, якщо ви розробник, настав час приєднатися до революції штучного інтелекту та почати створювати цікаві програми ШІ! Ви можете випробувати ці моделі у Google Colab або інших блокнотах для спільної роботи з даними.