Типы генеративных моделей ИИ для использования в вашем проекте ИИ
- АИ/МЛ
- 15 сентября 2025
Генеративный ИИ — это тип ИИ, который создает новый, оригинальный контент, такой как текст, изображения, код или музыка, тогда как генеративные модели ИИ — это тип моделей ML, которые питают его функции. В основном существует три типа генеративных моделей ИИ, которые предприятия используют в своих стеках ИИ: GAN, Diffusion и Transformers. Этот блог охватывает все, что вам нужно знать о типах моделей Gen AI, со стратегией, которой нужно следовать, чтобы выбрать правильную.
На прошлой неделе к нам подошел бизнес-менеджер из известного бренда и сказал, что потратил 200 тысяч долларов на то, что его предыдущий поставщик назвал «передовым генеративным ИИ», только чтобы найти чат-бота с модным интерфейсом.
Дело в том, Услуги по развитию генеративного ИИ Каждая компания утверждает, что ее инструмент использует «передовые генеративные модели», но большинство бизнес-лидеров не могут отличить реальные инновации ИИ от переупакованных технологий с 2019 года.
Что делает это хуже? Все говорят об этом, но никто не упоминает о разнице между готовыми к работе предприятиями и теоретическими генеративными моделями ИИ.
В этом блоге мы разберем наиболее важные генеративные модели ИИ, имеющие отношение к бизнесу, и направим их на интеллектуальные инвестиции.
Ключевые выносы
- Три основные модели генерирующего ИИ, которые вам нужно знать: GAN, модели диффузии и модели на основе трансформеров.
- Разбивка того, как работает каждая модель, их архитектура и генеративные сценарии использования ИИ, которые они обслуживают, с примерами из реального мира.
- Практическое руководство о том, как выбрать правильную модель ИИ на основе потребностей вашего бизнеса.
- Прогнозируется, что размер рынка генерирующего ИИ достигнет 283,37 млрд долларов к 2034 году при CAGR 34,6%.
- По данным Gartner, более 80% предприятий планируют использовать API GenAI или развернуть уникальные приложения на базе GenAI к 2026 году.
- NVIDIA использует GAN для фотореалистичных виртуальных сред.
- Самые популярные инструменты, такие как ChatGPT, Gemini, Claude и другие, получают возможность генерировать текст и код с помощью моделей на основе трансформаторов.
Что такое генеративные модели ИИ?
Генеративная модель ИИ — это математическая архитектура, основанная на нейронных сетях, обученная массивным наборам данных для изучения распределения вероятностей и генерации нового контента при понимании контекста.
Назовите это движком или вычислительным мозгом; он питает популярные приложения генеративного ИИ, такие как ChatGPT, DALL-E и многие другие, а не пользовательский интерфейс, с которым вы взаимодействуете.
Научитесь использовать Генерирующий ИИ в разработке приложений.
Типы генеративных моделей ИИ (на примерах из реального мира)
Существует в основном три типа генеративных моделей ИИ, включая модели GAN, диффузии и трансформаторов. Кроме них, вы также найдете модели, такие как вариационные автокодеры, ауторегрессивные модели и модели на основе потока.
Давайте узнаем о основных типах моделей Gen AI:
#1 Генеративная состязательная сеть (GAN)
Генеративные состязательные сети (GAN) — это тип сети. Машинное обучение Решение который генерирует данные, такие как текст, изображения, аудио, видео и код.
В рамках своей архитектуры он использует две нейронные сети, Генератор и Дискриминатор, и они оба конкурируют друг с другом по конкретным мотивам.
- генератор Он дает ответы на запросы, которые выглядят как данные об обучении, и пытается обмануть дискриминатор.
- Дискриминатор Он оценивает данные и решает, являются ли они реальными или поддельными.
Эта состязательная «игра» заставляет генератор выдавать все более реалистичные выходы, позволяя GAN создавать новые высококачественные устройства. Синтетические данные.
С каждым повторным соревнованием генератор становится лучше в производстве реалистичных выходов.
Общие заявления/Использование случаев GAN
- Генерация изображений
- Редактирование изображений
- Генерация текста, видео и аудио
- Увеличение данных
- Генерация синтетических медицинских изображений
Узнайте, как вы можете использовать эту модель. Генерирующий ИИ в здравоохранении рабочие процессы.
Сильные стороны GAN
- Отлично подходит для создания реалистичных изображений
- Эффективно с ограниченными данными обучения
- Быстрое поколение, обученное
- Хорошо подходит для создания вариаций существующего контента
Слабые стороны GAN
- Трудно тренироваться (нестабильные, проблемы с коллапсом режима)
- Требуется тщательная настройка гиперпараметра
- Трудно контролировать определенные атрибуты в генерируемом контенте
Примеры инструментов реального мира с использованием GAN
- NVIDIA StyleGAN: Мощности реалистичного поколения лица
- Сверхрешения GAN: Используется в программном обеспечении для редактирования фотографий
- DeepArt: Создает художественные передачи стилей
- Этого человека не существует: Демонстрация фотореалистичного поколения лиц
- Функции Adobe на основе GAN: В Photoshop для заполнения контента
#2 Диффузионные модели
Диффузионные модели являются одним из видов Решение для глубокого обучения генерирует данные, такие как изображения, обучаясь обращать вспять процесс шумоподавления.
Эти модели построены на архитектуре нейронной сети U-Net, которая работает с:
- Вперед процесс: Постепенно добавляет шум к обучающим изображениям, пока они не станут чистым случайным шумом.
- Обратный процесс: Учимся поэтапно убирать шум, воссоздавая оригинальные изображения.
- Условие: Использует текстовые встраивания или другие входные данные для руководства процессом генерации.
Он начинается с чистого шума в серии шагов (процесса вперед) до тех пор, пока не останется только случайный шум. Используя обратный процесс, нейронная сеть учится удалять этот шум шаг за шагом. Затем она преобразует случайный шум обратно в реалистичный образец данных. Итеративно она удаляет шум, руководствуясь изученными шаблонами, и тест подсказывает создавать высококачественные изображения, которые соответствуют описанию ввода.
Общие приложения/Использование примеров моделей диффузии
- Генерация текстовых изображений
- Редактирование изображений
- Медицинская визуализация (деноизирующее сканирование, генерирование данных обучения)
- Видео и 3D генерация объектов
Сильные стороны диффузионных моделей
- Высокое качество изображения по сравнению с GAN
- Стабильный учебный процесс
- Отличная возможность преобразования текста в изображение
- Точный контроль над сгенерированным контентом
- Может обрабатывать сложные, подробные подсказки
Слабые стороны диффузионных моделей
- Медленное поколение (требует нескольких шагов по обезличиванию)
- Высокие вычислительные требования
- Большие размеры модели
- Может бороться с точным отображением текста на изображениях
Примеры инструментов реального мира с использованием моделей диффузии
- DALL-E 2/3: Генератор текстовых изображений OpenAI
- Стабильная диффузия: Платформа генерации изображений с открытым исходным кодом
- Мидджори: Популярный инструмент для создания искусств AI
- Adobe Firefly: Интегрировано в Adobe Creative Cloud (подробнее об этом читайте в руководстве по теме: AI в UI/UX дизайне)
- Canva AI: Интеграция удобных для потребителей инструментов дизайна
- Фото (Google): Высококачественная модель диффузии на уровне исследований.
#3 Трансформаторные модели
Трансформаторы — это мощная архитектура модели глубокого обучения, которая хорошо понимает последовательные данные (текст). Они делают это с помощью механизма под названием «Внимание», который определяет отношения и актуальность между различными частями ввода.
Это помогает им изучить контекст и значение в данных, чтобы превратить последовательность входа в выходную. Они являются основой современных моделей большого языка и мультимодальных систем.
Ключевые компоненты его архитектуры включают в себя:
- Структура кодера-декодера: Процессы ввода и генерации выходных последовательностей
- Многоглавое внимание: Одновременно фокусируется на различных типах отношений.
- Кодирование позиции: Понимает порядок слов и последовательность отношений
- Сети Feed-Forward: Обработка полученной информации
Работа трансформаторов начинается с обработки ввода, которая преобразует текст в числовые представления (токены).После этого производится вычисление внимания, которое определяет, какие части ввода наиболее релевантны друг другу.
Далее выполняется контекстостроительное исполнение, которое создает богатое понимание смысла и отношений. Пост все, он предсказывает наиболее вероятный следующий токен на основе контекста. Далее он переходит в итерации и продолжает генерировать токены токеном до завершения.
Общие приложения / примеры использования моделей на основе трансформеров
- Генерация текста (статьи, код, чат-боты)
- Мультимодальный ИИ (текст-изображение, текст-видео, текст-аудио)
- Машинный перевод
- Случаи использования предприятия: обобщение документов, управление знаниями, ИИ-копилоты
Сильные стороны моделей на основе трансформеров
- Исключительное понимание языка и поколение
- Эффективно обрабатывает контент в длинных формах
- Универсальность в нескольких доменах
- Может быть отточен для конкретных случаев использования
- Обработка целых последовательностей одновременно (параллельная обработка)
Слабые стороны трансформаторных моделей
- Массивные вычислительные требования
- Дорого тренироваться и бегать
- Может генерировать правдоподобную, но неправильную информацию (может произойти галлюцинация).
- Ограничено датами отсечения данных обучения
- Ограничения окна контекста для очень длинных документов
Примеры инструментов реального мира с использованием моделей на основе трансформеров
- GPT-4/ChatGPT: Флагманская языковая модель OpenAI
- Клод: Конституционный помощник Anthropic
- Близнецы: Мультимодальная система ИИ от Google
- GitHub Copilot: Завершение кода на основе ИИ
- Грамматически: AI письменная помощь
- Джаспер: Поколение маркетингового контента
- Copy.ai: Автоматизация бизнес-копирайтинга
Помимо этих трех основных, есть еще два типа моделей GenAI, которые стоит знать.
- Вариационный автокодер (VAE): Эта генеративная модель ИИ кодирует данные в компактную форму, такую как скрытое пространство, а затем реконструирует его с небольшими вариациями для создания новых, модифицированных выходов. Она может быть полезна при реконструкции изображений и открытии лекарств.
- Авторегрессивные модели: Они также известны как модели ИИ на основе последовательностей, которые генерируют контент, предсказывая один элемент за раз последовательности (аналогично предсказанию следующего слова на основе предыдущих слов). Он формирует основу современных моделей языка и зрения. Модели на основе трансформеров на самом деле являются его типом. Поэтому большинство современных моделей трансформаторов на самом деле авторегрессивны.
- Модели на основе потока: Эти типы моделей искусственного интеллекта используют обратимые математические преобразования для преобразования простых данных (например, шума) в сложные результаты. Хотя они обеспечивают точный контроль над генерацией, они требуют значительных вычислительных ресурсов. Следовательно, они могут использоваться в научных симуляциях и оценке плотности.
С этими, не забудьте узнать о Создание моделей ИИ Это может привести к вашим решениям Gen AI.
Читайте также: RAG как услуга.
Как выбрать правильный тип генеративной модели ИИ?
Процесс выбора правильного типа модели генеративного ИИ включает в себя определение конкретного варианта использования, оценку моделей, оценку требований к конфиденциальности и безопасности данных и тестирование модели для окончательного подтверждения.
Давайте узнаем, как выполняются эти шаги:
Шаг 1: Укажите основной вариант использования для вашего генеративного проекта ИИ, такого как создание контента, кодирование, дизайн или поддержка клиентов.
Шаг 2: Определите тип вывода, из текста, изображений, аудио кода или мультимодальных опций.
Шаг 3: Установите четкие цели производительности, такие как высокая точность, низкая задержка в реальном времени, последовательные результаты или подробные результаты. Оцените его производительность на основе бизнес-метрик, таких как стоимость за поколение против стоимости ручного создания, экономия времени и масштабируемость объема.
Шаг 4: Рассмотрим характеристики модели, которые должно иметь ваше генеративное решение ИИ, анализируя размер модели по сравнению с потребностями бизнеса, производительность и точность и задержку.
Шаг 5: Определите отраслевые требования к конфиденциальности и безопасности данных, а также соответствие конкретным отраслевым стандартам, таким как GDPR, HIPAA, SOX, PCI-DSS и т. Д.
Шаг 6: Open-source позволяет полностью контролировать и настраивать поддержку без текущих затрат на лицензию, в то время как проприетарная предлагает надежную поддержку, простоту интеграции и более быстрое время выхода на рынок.
Вы можете даже думать о ИИ как услуга ускорить процессы для запуска вашего решения Gen AI.
Шаг 7: Убедитесь, что модель позволяет настраивать и настраивать в соответствии с вашими знаниями и требованиями к выходу.
Шаг 8: Тестирование и оценка с использованием фактических данных и подсказывает, какой из них дает наиболее релевантные, подробные и точные результаты.
Шаг 9: Уточнить выбор на основе результатов тестирования, внедрить и интегрировать его с приложением, а также обеспечить постоянную поддержку.
| Быстрая рекомендация по выбору генеративной модели ИИ | |||
| Деловой пример использования | Критерии отбора | Лучшая модель | Реальные примеры / Инструменты |
| Маркетинг и креативный дизайн (реклама, визуальные эффекты продукта, брендинговые активы) | Нужны высококачественные визуальные эффекты, управляемые с помощью подсказок | Диффузионные модели | Стабильная диффузия, DALL-E 3, MidJourney |
| Поддержка клиентов и автоматизация (чат-боты, Q&A, помощники кода) | Требует понимания естественного языка и генерации | Трансформаторные модели | ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), GitHub Copilot |
| Синтетические данные для R&D (изображение состояния здоровья, финансовое моделирование, обнаружение аномалий) | Нужны реалистичные, но безопасные для конфиденциальности данные и высокоточные результаты | Генеративные состязательные сети (GAN) и модели диффузии | StyleGAN (NVIDIA), BigGAN, DeepFake фреймворки |
| Медиа и развлечения (визуальные эффекты, синтез видео, творческое искусство) | Спрос на ультрареалистичные визуальные эффекты и креативность | GAN/Diffusion (часто комбинированные) | StyleGAN для лиц, Stable Diffusion для концепт-арта |
| Управление знаниями предприятия (подведение итогов, понимание, поддержка принятия решений) | Большие неструктурированные текстовые данные, требующие контекстной точности | Трансформаторные модели | LLaMA (Meta), Claude, GPT-4, Domain-специфическая тонкой настройки LLM |
Создайте готовые к будущему генеративные приложения ИИ с помощью MindInventory
Ну, когда Создание генеративного приложения AIВаша задача не заканчивается выбором правильной модели. Вы также должны настроить, обучить и настроить ее для удовлетворения потребностей вашего бизнеса. Это также складывается в затраты и сопряжено с определенными рисками. Без правильной стратегии и правильной настройки. Инженеры ИИ нанимаютМногие компании сталкиваются с препятствиями. Вы можете избежать этого, выбрав MindInventory, потому что мы можем помочь:
- Оцените наиболее подходящую генеративную модель для вашего конкретного бизнес-кейса.
- Интегрируйте и настраивайте его с помощью данных, специфичных для домена, для более высокой точности и надежности.
- Развертывайте масштабируемые, совместимые и безопасные решения, интегрированные в вашу экосистему.
Если вы строите a чат-бот, как nAIСоздавая синтетические наборы данных или проектируя творческие конвейеры данных, мы гарантируем, что наши Решение AI Лучше всего работает для вашего бизнеса.
FAQ о генеративных моделях ИИ
Генеративный ИИ работает с использованием моделей глубокого обучения, таких как нейронные сети, для анализа массивных наборов данных, выявления сложных моделей и отношений в данных и определения распределения вероятности данных для создания нового, оригинального контента.
Генеративные состязательные сети (GAN) и модели на основе трансформеров являются двумя основными типами генеративных моделей ИИ. В то время как GAN используют две конкурирующие нейронные сети для создания реалистичного контента, модели на основе трансформеров преуспевают в таких задачах, как генерация текста, перевод и завершение кода.
Вы можете смягчить галлюцинации ИИ, используя Retrieval-Augmented Generation (RAG), высококачественные данные обучения, быструю инженерию и шаги проверки, такие как настройка параметров модели.
Популярные примеры использования генерирующего ИИ включают автоматизацию создания контента для маркетинга и продаж, улучшение обслуживания клиентов с помощью чат-ботов, ускорение разработки программного обеспечения посредством генерации кода и исправления ошибок и расширение обнаружения лекарств путем моделирования молекулярных структур в здравоохранении.
Правильный выбор модели GenAI может помочь обеспечить более высокую точность, более низкие затраты, более быстрое развертывание и лучшее согласование с вашими бизнес-целями. Это также помогает вам смягчить такие риски, как галлюцинации, предвзятость или проблемы соответствия.
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая концепция, в которой машины имитируют человеческий интеллект, в то время как генеративный ИИ — это особый тип ИИ, предназначенный для создания нового контента, такого как текст, изображения или музыка, путем обучения и эмуляции шаблонов в существующих данных.
Генеративный ИИ предлагает множество преимуществ, включая повышение производительности за счет автоматизации, повышение креативности и инноваций за счет генерации контента и исследования идей, персонализированный опыт, поскольку он учится на ваших моделях работы с ним и снижает затраты за счет оптимизации процессов и эффективности создания контента.
Лучшие практики для принятия генеративного ИИ включают определение четких целей и рентабельности инвестиций, оценку готовности, определение приоритетов качества и готовности данных, внедрение надежного управления данными, использование RAG, внедрение ответственных практик ИИ и инвестирование в обучение рабочей силы.
Ваша стратегия внедрения генеративной модели ИИ должна начинаться с случаев использования с низким риском и высокой стоимостью; встраивать процессы анализа в рабочие процессы; планировать переключение моделей, если производительность ухудшается; и устанавливать показатели успеха и регулярные циклы оценки.
