Генеративные модели создают новый текст, изображения, звук и программный код по запросу пользователя. Они учатся на больших наборах примеров и продолжают найденные в них закономерности.

Как модель создаёт результат

Во время обучения модель настраивает параметры так, чтобы предсказывать недостающие элементы данных. Языковая модель предсказывает следующий токен, а модель изображений восстанавливает изображение из шума. После обучения пользователь задаёт описание, ограничения и примеры желаемого результата.

Модель не достаёт готовый объект из базы. Она каждый раз собирает новый вариант, поэтому результат может отличаться даже при одинаковом запросе.

Где это применяют

Текст

Модель готовит черновики писем, описаний, сценариев и инструкций. Она также сокращает документы и меняет стиль текста. Факты и ссылки нужно проверять отдельно.

Изображения

Генераторы изображений помогают искать визуальную концепцию, делать иллюстрации и создавать варианты макета. В коммерческом проекте нужно учитывать права на исходные материалы, правила сервиса и требования к изображению людей или брендов.

Код

Инструменты вроде GitHub Copilot предлагают продолжение кода, тесты и объяснения. Они ускоряют типовые изменения, но могут добавить устаревший API или уязвимость. Сгенерированный код проходит те же тесты и ревью, что и написанный вручную.

Аналитика и автоматизация

LLM может классифицировать обращения, извлекать поля из документов и писать краткие отчёты. Для числовых расчётов лучше использовать обычный код, а модели поручать работу с неструктурированным текстом.

Ограничения

Генеративный ИИ не проверяет истинность ответа автоматически. Он также может воспроизводить ошибки обучающих данных и плохо соблюдать редкие ограничения.

Рабочее внедрение начинается не с вопроса, что умеет ИИ вообще. Сначала выбирают конкретную операцию, определяют допустимую ошибку и строят проверку результата. Если ошибку нельзя быстро обнаружить, полная автоматизация может быть плохой идеей.