Как работают ChatGPT и подобные модели: Детальное объяснение архитектуры Transformer Современные большие языковые модели, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и другие, основаны на архитектуре Transformer. Эта архитектура, представленная в 2017 году в статье «Attention Is All You Need», произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). В отличие от предшественников — рекуррентных (RNN) и сверточных […]

Мифы об ИИ: что может и чего не может искусственный интеллект на самом деле Обсуждения искусственного интеллекта (ИИ) насыщены преувеличениями, страхами и недопониманием. Между футуристическими прогнозами и текущими техническими реалиями лежит значительный разрыв. Данная статья призвана четко разграничить возможности и ограничения современных систем ИИ, отделяя научно обоснованные факты от распространенных мифов. Миф 1: ИИ — […]

Чем ИИ отличается от обычной компьютерной программы: фундаментальный анализ Различие между искусственным интеллектом (ИИ) и традиционной компьютерной программой лежит в основе понимания современной цифровой трансформации. Это различие не сводится к сложности кода, а коренится в фундаментально разных парадигмах проектирования, целях и механизмах работы. Традиционная программа — это детерминированный исполнитель заранее прописанных инструкций, в то время […]

История ИИ: от древних мифов до глубокого обучения Идея создания искусственного разума или существ, имитирующих человека, присутствует в человеческой культуре на протяжении тысячелетий. История искусственного интеллекта (ИИ) — это не только история компьютерных наук, но и философии, мифологии, механики и нейробиологии. Ее можно разделить на несколько ключевых эпох, каждая из которых вносила фундаментальный вклад в […]

Простой пример кода: ваша первая нейросеть за 15 минут (с помощью Python и библиотек) В этой статье мы создадим простейшую искусственную нейронную сеть (ИНС) для решения задачи классификации. Мы будем использовать язык программирования Python и библиотеки, которые значительно упрощают процесс. Цель — на практическом примере понять базовый принцип работы нейросетей: подготовка данных, проектирование архитектуры, процесс […]

Что такое данные для обучения искусственного интеллекта Данные для обучения (Training Data) — это структурированные или неструктурированные наборы информации, используемые для создания, обучения и валидации алгоритмов машинного обучения и моделей искусственного интеллекта. Эти данные служат фундаментальным источником, из которого система извлекает закономерности, корреляции и правила. Качество, релевантность, объем и разнообразие данных напрямую определяют эффективность, точность […]

Супервизированное и несупервизированное обучение: фундаментальные различия Машинное обучение как научная дисциплина разделяется на несколько парадигм, среди которых супервизированное (обучение с учителем) и несупервизированное (обучение без учителя) обучение являются двумя наиболее распространенными и фундаментальными подходами. Их основное различие заключается в характере используемых данных и в постановке задачи. Супервизированное обучение оперирует размеченными данными, где каждому объекту (примеру) […]

Как искусственный интеллект «учится»: принципы машинного обучения через аналогию с развитием ребенка Процесс обучения искусственного интеллекта (ИИ) фундаментально отличается от загрузки готовых данных, как в классическом программировании. В основе современных систем ИИ лежит машинное обучение — метод, при котором алгоритм самостоятельно выявляет закономерности и строит модели на основе примеров. Этот процесс имеет глубокие параллели с […]

Словарь терминов по искусственному интеллекту: от алгоритма до языковой модели Данный словарь представляет собой систематизированное описание ключевых понятий в области искусственного интеллекта (ИИ). Цель — создать исчерпывающий справочник, который охватывает фундаментальные концепции, методы и архитектуры, от базовых элементов до современных сложных систем, таких как языковые модели. Понимание этих терминов необходимо для навигации в быстро развивающейся […]

Нейросети для чайников: как одна математическая функция учится узнавать котиков Искусственная нейронная сеть — это вычислительная система, построенная по подобию биологических нейронных сетей. Её фундаментальная задача — найти сложную зависимость между входными данными (например, пикселями изображения) и выходными (например, меткой «котик»). В основе этого процесса лежит одна ключевая математическая функция и метод её настройки. Базовый […]