Генеративный ИИ: объяснение – GAN, VAE, диффузионные модели и большие языковые модели | День 9

Девятый день курса «Освоение ИИ за 30 дней» посвящен генеративному ИИ — одной из наиболее революционных возможностей современного искусственного интеллекта.

На этом занятии мы рассмотрим, как машины учатся генерировать текст, изображения, музыку и данные, переходя от прогнозирования к истинному созиданию. Вы поймете, как работают GAN, вариационные автокодировщики, диффузионные модели и модели больших языков, почему важен масштаб, как возникают новые способности и как подсказки раскрывают скрытые возможности.

Этот урок напрямую основывается на фундаментальных принципах глубокого обучения из четвертого дня и подготовит вас к реальным приложениям ИИ.

⏱️ Временные метки

00:00 – Добро пожаловать в 9-й день
00:01 – Почему генеративный ИИ важен
00:11 – Что могут делать генеративные модели
00:26 – От GAN к диффузионным моделям и LLM
00:54 – Цели обучения на сегодня
01:01 – Генеративные и дискриминативные модели
01:15 – Объяснение основных различий
01:20 – Генеративные состязательные сети (GAN)
01:36 – Вариационные автокодировщики (VAE)
01:48 – Объяснение диффузионных моделей
01:55 – Введение в большие языковые модели
02:09 – Почему эти модели мощны
02:19 – Основы вероятности (P(Y|X) против P(X))
03:26 – Сочетание генеративного и дискриминативного подходов Обучение
03:36 – Подробный анализ архитектуры GAN
04:38 – Проблемы обучения GAN
04:57 – VAE и обучение в латентном пространстве
06:16 – Диффузионные модели и шумоподавление
07:35 – Большие языковые модели и масштабирование
08:13 – Эмергентные способности в больших языковых моделях
08:52 – Законы масштабирования и особенности шиншилл
09:48 – Почему происходит эмергенция
10:42 – Обучение и рассуждения в контексте
11:46 – Основы проектирования подсказок
13:19 – Объяснение мультимодальных моделей
14:49 – Тонкая настройка против подсказок
16:26 – Ограничения больших языковых моделей
17:59 – Применение генеративного ИИ в реальном мире
19:20 – Предварительный обзор 10-го дня
20:32 – Подведение итогов и заключение