Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

Как сгенерировать изображение в Stable Diffusion онлайн

На начальном этапе обучения сети сотрудники Stability AI отобрали изображения с метаданными — дополнительной информацией (например, подписью под картинкой на сайте) — и сформировали пул графических данных. Они использовали подмножество из крупного сета LAION-5B, в который входит около 5 000 000 000 изображений из интернета. Большая часть картинок взята с сайтов Getty Images, DeviantArt и Pinterest — благодаря этому Stable Diffusion может применять стили современных художников.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Языковые модели запрограммированы так, чтобы генерировать естественные ответы, а не достоверные, поэтому выдачу чат-ботов обязательно нужно проверять. Она может быть неправильной или предвзятой из-за того, что данные, на которых обучали алгоритм, содержали неточности или не имели нужной информации.

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

К примеру, нейросеть может создать рисунок в стиле известного иллюстратора. Использование такого контента в коммерческих целях может привести к претензиям со стороны правообладателей. Прецеденты уже есть — несколько художников подали в суд на создателей нейросети Stable Diffusion за использование своих рисунков для обучения алгоритмов.

Нейросети умеют писать стихи и рассказы, генерировать идеи, рисовать картины и сочинять музыку. Но авторское право на результаты их творчества пока остается предметом споров. Во-первых, для обучения алгоритмов часто используют объекты чужого авторского права, а значит, их элементы могут попадать в выдачу.

Чат-боты прекрасно научились имитировать живое общение — им можно задавать любые вопросы, попросить что-то рассказать или дать совет. Некоторые даже умудряются использовать ChatGPT как психолога, который может посочувствовать и помочь распутать эмоционально сложную ситуацию.

Даже нашумевшая история Александра Жадана, который успешно защитил диплом, созданный ChatGPT, при ближайшем рассмотрении оказывается не такой простой. Студенту пришлось разделить работу на части, для каждой прописать промпт, проанализировать ответы и несколько раз скорректировать запрос, чтобы нейросеть выдала нужный результат. При этом дипломная комиссия заметила в готовой работе бессвязность и нарушение логики.

Что такое Stable Diffusion

В апреле 2022 года компания OpenAI выпустила DALL-E 2. Главная особенность этой нейросети — возможность экспериментировать со стилями. Можно сгенерировать картинку в формате реализма, футуризма, а также «примерить» стиль известных художников: например, Винсента ван Гога или Василия Васильевича Кандинского.

Например, если дать алгоритму список продуктов и спросить, что из них приготовить, нейросеть предложит несколько рецептов, и какой-то из них наверняка окажется удачным. А если ограничить выдачу только рецептами тортов, нейросеть может выдать что-то заведомо невкусное и обмануть ожидания.

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

– конкуренция с людьми за рабочие места. В тех случаях, когда квалификация специалиста не особенно важна, сети могут заменить человека. Под удар попадают копирайтеры, иллюстраторы, дизайнеры, программисты. Это не значит, что у людей есть повод для паники, скорее это причина для профессионального роста и развития. Но повод, чтобы задуматься, серьёзный;

Кроме того, существует такое явление, как галлюцинации нейросетей, когда языковая модель просто-напросто придумывает ответ. Например, американский адвокат Стивен Шварц попросил ChatGPT найти прецеденты по одному из своих дел и представил их суду. Оказалось, что все они были придуманы алгоритмом, причем так убедительно, что адвокат не стал их проверять.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

В 2024 году тот, кто приручил нейросеть — уже как минимум на шаг опередил конкурентов. Ведь нейронные сети существенно упрощают работу и ускоряют бизнес-процессы. Что же такое нейросети, какую пользу они могут принести бизнесу, в чём отличие нейросети от искусственного интеллекта — это и многое другое вы найдёте в нашей статье. В конце материала вас ждёт список нейросетей, которые упростят работу на маркетплейсах.

Как работает нейросеть?

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;

Чат-боты могут выдавать разные варианты ответа на один и тот же запрос — их даже можно попросить ответить иначе или переформулировать мысль. Иногда это хорошо. Например, когда ответ непонятен, другая формулировка может помочь разобраться. Но если требуется высокая точность ответа, чат-боты могут ошибаться.

Нейросети хорошо справляются с рутинными задачами, которые выполняются по определенному алгоритму или правилу: создают фрагменты программного кода, переводят с одного языка на другой, пишут письма по шаблонам, проверяют грамматику, сокращают и структурируют тексты, составляют планы поездок. А вот сложные многокомпонентные задачи им пока не под силу. Допустим, самостоятельно написать диссертацию они не могут.

После DALL-E 2 компания Сбер выпустила нейросеть ruDALL-E. Она обладает схожим функционалом, однако ее отличительная особенность — это разнообразие стилей российских и советских художников: например, можно сгенерировать изображение в стиле Казимира Севериновича Малевича и Василия Ивановича Сурикова.

Если внимательно изучить возможности нейросетей, чтобы учитывать их слабые места, ими можно и нужно пользоваться. Кроме того, это научит пользователей быть внимательными, больше анализировать и четко формулировать свои мысли, а эти навыки никогда не будут лишними.

В основе Stable Diffusion лежит техника латентной диффузии — когда в процессе генерации система находит знакомые формы среди большого пула изображений, а затем фокусируется на них при совпадении с запросом. Как нейросеть узнает формы? Этот «навык» она получает в процессе обучения и тренировки.