Вступ до генеративного штучного інтелекту — що це, як працює та чому це важливо.
Генеративний ШІ — це клас систем штучного інтелекту, що можуть створювати новий контент — текст, зображення, аудіо, відео та код — а не просто аналізувати чи класифікувати існуючі дані. На відміну від традиційних моделей машинного навчання, що передбачають мітки чи числа, генеративні моделі вивчають базові патерни та розподіл навчальних даних, а потім створюють абсолютно нові результати за тими ж патернами.
Ця галузь вибухнула у масову свідомість з випуском ChatGPT у листопаді 2022 року, але фундамент був закладений роками раніше з архітектурою Transformer (2017), GPT-1 (2018) та поступовим масштабуванням моделей, що виявило емерджентні здібності при більших розмірах. Сьогодні генеративний ШІ живить все — від асистентів кодування до генераторів зображень, і розуміння його роботи є основною стартовою точкою для будь-кого, хто працює з сучасними ШІ-інструментами.
Генеративний ШІ працює через множинні модальності. Великі мовні моделі (LLM) як GPT-4 та Claude генерують текст. Дифузійні моделі як Stable Diffusion та DALL-E створюють зображення. Моделі типу Sora генерують відео, а Whisper та подібні системи працюють з аудіо. Все частіше мультимодальні моделі поєднують кілька цих можливостей в одній системі.
Генеративний vs Традиційний ШІ/ML
Традиційний ШІ класифікує або передбачає з даних. Генеративний ШІ створює новий контент — текст, зображення, код — вивчаючи патерни з навчальних даних і створюючи нові результати.
Основні генеративні модальності
Текст (LLM як GPT, Claude), зображення (дифузійні моделі як DALL-E, Midjourney), аудіо (Whisper, TTS), відео (Sora, Runway) та код (Codex, StarCoder). Кожна модальність використовує різні архітектури.
Історія генеративного ШІ
GPT-1 (2018, 117M параметрів) → GPT-2 (2019, 1.5B) → GPT-3 (2020, 175B) → ChatGPT (листопад 2022, публічний запуск) → GPT-4 (2023, мультимодальний). Кожен крок приносив якісні стрибки у можливостях.
Генеративні vs Дискримінативні моделі
Дискримінативні моделі вивчають межі рішень (кіт vs собака). Генеративні моделі вивчають повний розподіл даних і можуть створювати нові приклади з нього. LLM є генеративними — вони моделюють імовірність тексту.
Архітектура Transformer
Стаття 2017 року "Attention Is All You Need" ввела самоувагу, що дозволяє паралельну обробку послідовностей. Практично весь сучасний генеративний ШІ — текст, зображення, відео — побудований на цій архітектурі.
Попереднє навчання у масштабі
Моделі навчаються на трильйонах токенів з інтернету — книги, веб-сайти, репозиторії коду, наукові статті. Ця фаза коштує мільйони доларів і створює "фундаментальну модель" із загальними можливостями.
Емерджентні здібності
При певних масштабах моделі раптово отримують можливості, відсутні у менших версіях: навчання в контексті, міркування ланцюгом думок, генерація коду. Вони виникають від масштабу, а не від явного програмування.
Реальні застосування
Розробка ПЗ (парне програмування з ШІ, код-ревю), створення контенту (написання, дизайн), охорона здоров'я (розробка ліків), освіта (репетиторство), фінанси (аналіз), юриспруденція (перевірка документів).
Відкрита vs Закрита екосистема
Закриті моделі (GPT-4, Claude) пропонують найкращу продуктивність через API. Моделі з відкритими вагами (Llama, Qwen, Mistral) можна запускати локально, файн-тюнити та досліджувати.
Поточні обмеження
Галюцинації (впевнені але хибні виходи), прогалини міркувань (збої на новій логіці), обмеження контексту (обмежена робоча пам'ять), відсутність знань у реальному часі та нездатність справді "розуміти."
Генеративний ШІСистеми ШІ, що створюють новий контент (текст, зображення, код), а не просто аналізують існуючі дані.
Фундаментальна модельВелика модель, попередньо навчена на широких даних, що слугує основою для багатьох задач.
TransformerАрхітектура нейромережі (2017), що живить практично весь сучасний генеративний ШІ.
Попереднє навчанняПочаткова фаза навчання моделі на масивних наборах даних перед задачно-специфічною адаптацією.
Емерджентні здібностіМожливості, що раптово з'являються у моделей лише при досягненні певного масштабу.