Sztuczna inteligencja (SI) zyskała ogromną popularność, wprowadzając rewolucyjne zmiany w wielu dziedzinach życia. Od rozpoznawania obrazów, poprzez przetwarzanie języka, aż po samoporwadzące się pojazdy – AI wpływa na sposób, w jaki funkcjonuje współczesny świat.
Modele Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP)
GPT-4
GPT-4, opracowany przez OpenAI, jest jednym z najnowocześniejszych modeli przetwarzania języka naturalnego. Model językowy GPT wykorzystywany jest do generowania tekstu, tłumaczeń, odpowiadania na pytania i wielu innych zadań związanych z językiem. Dzięki ogromnej liczbie parametrów (setki miliardów) potrafi generować teksty, które są trudne do odróżnienia od tych pisanych przez człowieka.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model stworzony przez Google. Jest wyjątkowy ze względu na dwukierunkowe przetwarzanie tekstu, co pozwala mu lepiej rozumieć kontekst i relacje między słowami w zdaniu. BERT jest często wykorzystywany w zadaniach takich jak klasyfikacja tekstu czy rozpoznawanie nazw własnych.
Modele Rozpoznawania Obrazów
ResNet
ResNet (Residual Network) to rodzina głębokich sieci neuronowych. Dzięki specjalnym blokom, ResNet radzi sobie z problemem znikającego gradientu, co umożliwia budowanie bardzo głębokich sieci. Modele te są wykorzystywane w systemach rozpoznawania twarzy oraz w medycynie do analizy obrazów radiologicznych.
EfficientNet
EfficientNet to model zaprojektowany z myślą o efektywności obliczeniowej i skalowalności. Dzięki zastosowaniu techniki skalowania współczynników (compound scaling), EfficientNet oferuje większą dokładność przy mniejszym zapotrzebowaniu na zasoby obliczeniowe. Jest powszechnie stosowany w aplikacjach mobilnych.
Modele Generatywne
GAN (Generative Adversarial Networks)
GAN to rodzina modeli generatywnych, które składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Generator tworzy nowe przykłady danych, natomiast dyskryminator ocenia, czy są one prawdziwe czy fałszywe. GANy znalazły zastosowanie w tworzeniu realistycznych obrazów, generowaniu muzyki, a nawet w tworzeniu deepfake’ów.
VAE (Variational Autoencoders)
VAE to model generatywny, który pozwala na tworzenie nowych danych poprzez uczenie się rozkładu probabilistycznego danych wejściowych. VAEs są wykorzystywane w kompresji danych, generowaniu nowych obrazów oraz w zrozumieniu struktury danych.
Zastosowania w praktyce
Modele AI, takie jak ResNet i EfficientNet, są używane do analizy obrazów medycznych, diagnozowania chorób oraz wspomagania decyzji lekarzy. Modele NLP, takie jak BERT, są wykorzystywane do analizy dokumentacji medycznej i wsparcia pacjentów. Autonomiczne pojazdy wykorzystują modele rozpoznawania obrazów i NLP do nawigacji, rozpoznawania znaków drogowych, a nawet do komunikacji z pasażerami. Modele takie jak ResNet i GPT-4 są napędzają rozwój tej technologii. Modele generatywne, takie jak GAN i VAE, są wykorzystywane do tworzenia realistycznych efektów specjalnych, generowania postaci w grach komputerowych oraz produkcji muzyki.
Sztuczna inteligencja wprowadza rewolucyjne zmiany w różnych dziedzinach życia dzięki zaawansowanym modelom. Ta technologia poprawia efektywność i dokładność w wielu Otwiera także nowe możliwości, które wcześniej były nieosiągalne. Rozwój AI kształtuje przyszłość, wprowadzając innowacje i ułatwiając codzienne życie.