Генеративные нейросети: как они работают, какие ресурсы им нужны и почему они так популярны
Генеративные нейросети: как они работают, какие ресурсы им нужны и зачем они так популярны
Сегодня мы все чаще слышим о нейросетях, которые сами пишут тексты, создают уникальные изображения и даже помогают изобретать новые формулы лекарств. За этой технологией стоит целая отрасль — от гигантов вроде Google и OpenAI до стартапов и небольших команд, которые разрабатывают собственные продукты на базе генеративных нейросетей. В этой статье мы, компания EasyByte, расскажем о том, как разрабатываются такие модели, какие вычислительные ресурсы для этого нужны, и почему они так впечатляют. Также вы узнаете, как заказать разработку нейросети любой сложности у нас и как воспользоваться удобным калькулятором для предварительной оценки стоимости проекта.
Что такое генеративные нейросети
Генеративные нейросети (Generative Neural Networks) — это алгоритмы, способные создавать (генерировать) новые данные, основываясь на обучающем наборе. Например, генеративная текстовая нейросеть обучается на больших объемах текстов, после чего способна сама писать осмысленные предложения, статьи и даже стихи. А генеративная модель для изображений умеет по короткому описанию «рисовать» картинки, которые не существуют в реальности, но выглядят как настоящие фотографии или художественные полотна.
Почему генеративные нейросети так популярны
- Новые возможности. Раньше компьютерные программы могли только повторять заложенные в них действия. Генеративные нейросети же создают принципиально новые решения, тексты, изображения.
- Высокий уровень творчества. Они подражают человеческому воображению, позволяя автоматизировать часть креативных задач.
- Удобство для бизнеса. Компании по всему миру используют генеративные модели для контент-маркетинга, рекламных кампаний, дизайна, анализа данных — список растет каждый день.
- Прогресс в аппаратном обеспечении. Современные вычислительные мощности позволяют обучать крупные модели, которые еще 5-10 лет назад были бы невозможны из-за ограничений «железа».
Как создаются генеративные нейросети: шаг за шагом
-
Сбор данных. На этом этапе мы подбираем и структурируем набор данных, необходимый для обучения модели. Для текстовых нейросетей это могут быть миллионы статей, книг, твитов, комментариев. Для нейросетей, генерирующих изображения, — огромные базы картинок с подписями (например, «кошка на подоконнике», «пейзаж в осеннем лесу»).
-
Предобработка данных. Данные, будь то тексты или изображения, необходимо привести к единому формату. Тексты очищают от лишних символов, приводят к единой кодировке, делят на токены (слова/фразы). Изображения уменьшают до заданного разрешения, нормализуют цвета и т. д.
-
Выбор архитектуры. Существуют различные типы генеративных нейросетей:
- Генеративно-состязательные сети (GAN) — две модели (генератор и дискриминатор), обучающиеся во взаимодействии друг с другом.
- Автоэнкодеры (VAE, Variational Autoencoders) — кодируют входные данные в сжатое представление, а затем восстанавливают их обратно.
- Трансформеры (Transformer-based models) — архитектуры, которые доказали свою эффективность прежде всего в обработке текста (GPT, BERT и их модификации), а потом их начали применять и в задачах генерации изображений.
-
Обучение модели. Самый ресурсозатратный и продолжительный этап. В процессе обучения модель многократно «прогоняет» данные, подбирая внутренние параметры (веса нейронов). Например, крупные языковые модели могут обучаться неделями или даже месяцами на суперкомпьютерах с сотнями графических процессоров.
-
Тестирование и оптимизация. Когда модель обучена, ее проверяют на новых данных, не использовавшихся при обучении. По результатам тестов проводится оптимизация: настройка гиперпараметров, уменьшение или увеличение глубины модели, дополнительное обучение на специфических данных и т. д.
-
Запуск и интеграция. Модель подключается к приложению, сайту, сервису или любому другому продукту. На этом этапе важно обеспечить масштабирование, в том числе грамотную настройку серверов, баз данных, распределение нагрузки.
Какие мощности нужны для генеративных нейросетей
Генеративные нейросети требуют больших объемов вычислительных ресурсов. Чем крупнее модель и чем больше у нее параметров, тем выше требования к «железу» — это и GPU (графические процессоры), и TPU (тензорные процессоры), и большое количество оперативной памяти. Для некоторых современных моделей требуется масштабирование на несколько серверов (так называемый кластер).
-
Текстовые нейросети.
- Нуждаются в больших объемах текстовых данных и значительной мощности во время обучения.
- Для готовой, уже обученной модели (в режиме inference) требования могут быть ниже, но при высоких нагрузках (большое количество пользователей) нужны производительные сервера.
-
Нейросети для генерации изображений.
- Обучение таких моделей требует значительных ресурсов — почти всегда используется «тяжелое» GPU-оборудование.
- При генерации изображений на готовой модели тоже задействуются вычислительные мощности, но можно добиться оптимизации, например, с помощью квантования весов модели, сжатия данных, тонкой оптимизации кода.
В любом случае, если ваша компания планирует внедрять генеративные нейросети, стоит заранее продумать бюджет, требуемую инфраструктуру и схему масштабирования.
Применение генеративных нейросетей в бизнесе
- Контент-маркетинг и копирайтинг. Автоматическая генерация статей, описаний товаров, маркетинговых текстов, слоганов.
- Дизайн и реклама. Быстрые прототипы рекламных баннеров, уникальные изображения для презентаций и коммерческих предложений.
- Обучение и поддержка пользователей. Чат-боты, которые общаются на естественном языке и могут подстраиваться под стиль конкретной аудитории.
- Анализ данных. Модели, которые генерируют различные варианты развития сценариев, создают фейковые, но правдоподобные данные, что полезно для тестирования систем или обучения других алгоритмов.
EasyByte: разработка нейросетей любой сложности
EasyByte уже много лет занимается разработкой нейросетей под ключ, создавая решения для самых разных отраслей. Наш опыт позволяет брать в работу проекты любых масштабов — от небольших прототипов до полномасштабных корпоративных платформ:
- Генеративные модели текста. Мы можем разработать чат-бота или сервис, генерирующий уникальный контент с учетом специфики вашей аудитории и корпоративного стиля.
- Модели для генерации изображений. Подойдут для рекламных агентств, дизайнеров, game-разработчиков — везде, где требуется быстро получать оригинальные картинки.
- Пользовательские интерфейсы и интеграция. Наша команда не только пишет код и обучает модели, но и внедряет их в бизнес-процессы, настраивает серверную инфраструктуру.
Почему стоит обратиться к нам
- Профессионализм. Команда разработчиков, data-scientists и специалистов по компьютерному зрению с многолетним опытом.
- Индивидуальный подход. Мы учитываем специфику вашего проекта, рабочие процессы и бизнес-цели.
- Гибкие условия сотрудничества. Можно заказать полный цикл разработки или обратиться за консультацией, аудитом, доработкой готового решения.
- Калькулятор стоимости. На нашем сайте вы найдете удобный калькулятор, позволяющий предварительно прикинуть бюджет на создание вашей нейросети.
Итоги
Генеративные нейросети сегодня становятся мощным инструментом для бизнеса, позволяя автоматизировать креативные задачи, улучшать пользовательский опыт и формировать конкурентные преимущества. Чтобы создать эффективную модель, нужно продумать архитектуру, собрать качественные данные, выделить достаточные ресурсы для обучения и грамотно внедрить решение в рабочие процессы.
Если ваша компания задумывается о разработке генеративной нейросети, обращайтесь в EasyByte — мы готовы создать для вас продукт любой сложности. Попробуйте наш калькулятор стоимости, чтобы оценить, сколько будет стоить разработка, и свяжитесь с нами для получения персонального коммерческого предложения.
EasyByte — ваш надежный партнер в мире нейросетей и искусственного интеллекта!