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

Как развивались нейросети

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.

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.

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.

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 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.

– 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;

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.

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.

Трудности при работе с нейросетями

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.

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.

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.

– 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;

После сбора данных нейросеть обучалась на GPU — сервере с графической картой для сложных операций. Обучение проходило по следующему принципу: система задействовала технологию CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) — генерацию готовой композиции в один этап. Для сравнения, обычно создание изображения происходит послойно: начинается с фона и заканчивается объектом. CLIP же позволяет строить ассоциативные ряды между словами и изображениями. Обучение Stable Diffusion продолжается — это помогает усовершенствовать нейросеть.

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.

Что такое Stable Diffusion

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.

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.

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

При этом промпты — текстовые запросы, на основе которых нейросеть будет формулировать ответ, — не должны содержать конфиденциальную или чувствительную информацию. Языковые модели используют часть пользовательских запросов для дообучения в процессе работы, и нет гарантии, что данные одного пользователя не попадут в выдачу другого.

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.

– 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.

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.