Какие новинки в сфере искусственного интеллекта вышли в 2024 году

Искусственный интеллект продолжает развиваться стремительными темпами, и 2024 год не стал исключением. В этой статье я расскажу о семи новинках в сфере ИИ, которые открывают перед нами новые горизонты и меняют подходы к решению сложных задач.

Sora от OpenAI

В феврале 2024 года компания выпустила модель Sora, способную преобразовывать текстовые запросы в видеоконтент. Она ориентирована на создание анимации, рекламных роликов, обучающих видео и другого мультимедийного контента за считанные минуты.

Пример: Запрос "Кошка сидит на траве под дождем" генерирует анимированное видео этой сцены.

Возможности и задачи

• Кастомизация контента: Пользователь может уточнять стиль (реализм, мультяшный), цветовую гамму и уровень детализации.
• Автоматизация маркетинга: Создание рекламных материалов без участия видеоредакторов.
• Образование и обучение: Создание обучающих роликов для школ, университетов или онлайн-курсов.
• Медиа: Подходит для создания новостных или развлекательных материалов.

Claude 3 от Anthropic

В марте Anthropic представила Claude 3 — мощную языковую модель, разработанную для работы с текстами, изображениями и мультимодальными данными.

Claude 3, доступна в трех версиях: Каждая из них предназначена для различных задач и рынков, обеспечивая улучшенные многоязычные возможности и расширенные функции машинного зрения.

• Haiku: Легкая версия для быстрой работы.
• Sonnet: Баланс скорости и точности.
• Opus: Мощная модель для сложных и ресурсоемких задач.

Возможности и задачи

Обработка текстов:

• Ответы на сложные вопросы.
• Написание статей, технической документации и креативных текстов.
• Перевод на разные языки с учетом культурных особенностей.

Анализ данных:

• Модель может структурировать текстовые данные, выделять ключевые моменты и составлять резюме.

Мультимодальная интеграция:

• Обработка текста и изображений.
• Генерация описаний к изображениям или их анализ.

Распознавание контекста:

• Отлично подходит для задач, требующих анализа длинных текстов или сложных аргументов.

Этическое использование:

• Фильтрация неэтичного или токсичного контента.
• Создание безопасной среды для пользователей.

DBRX от Databricks

DBRX — выпущенная в марте, открытая языковая модель общего назначения, которая демонстрирует высокие результаты в понимании языка, программировании и математике, превосходя многие аналогичные модели.

Возможности и задачи

Анализ данных:

• Прогнозирование на основе больших массивов данных.
• Выявление трендов и закономерностей в рыночных данных.

Программирование:

• Автоматическое написание кода.
• Исправление ошибок в программировании.
• Создание скриптов для автоматизации.

Математические задачи:

• Решение сложных уравнений и оптимизационных задач.

Интеграция в облачные системы:

• Подходит для работы с AWS, Azure, Google Cloud.
• Обработка данных в реальном времени.

Технические особенности

• Обучена на большом объёме текстовых и числовых данных.
• Интеграция с существующими платформами Databricks.

Gemini 1.5 от Google

Мультимодальная модель Gemini 1.5, способна анализировать большие объемы текстовых, видео- и аудиоданных.

Возможности и задачи

Обработка мультимодальных данных:

• Анализ текста, изображений, видео и аудио в единой системе.
• Пример: Распознавание объектов в видео с последующим текстовым описанием.

Распознавание речи:

• Точная транскрипция и перевод аудио в текст.

Генерация контента:

• Создание текстов, изображений и аудио на основе запросов.
• Автоматизация рекламных кампаний и креативных проектов.

Анализ больших текстов:

• Модель поддерживает до 1 миллиона токенов в одном запросе, что позволяет обрабатывать целые книги или большие документы.

Рекомендательные системы:

• Используется для персонализации контента в стриминговых платформах, интернет-магазинах и социальных сетях.

Технические особенности

• Оптимизация для облачных платформ Google.
• Высокая скорость обработки больших данных.

DGX Cloud от Nvidia

Облачная платформа, предоставляющая доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам для обучения и развертывания сложных ИИ-моделей. Платформа ориентирована на исследователей, разработчиков и предприятия, работающие с большими данными и глубоким обучением.

Возможности и задачи

Обучение ИИ-моделей:

• Обработка больших наборов данных для тренировки сложных нейронных сетей.
• Масштабируемая инфраструктура, подходящая для разработки языковых, визуальных и других моделей.
• Возможность обучения моделей с миллиардами параметров (например, языковые модели уровня GPT или визуальные трансформеры).

Развертывание ИИ-сервисов:

• Обеспечение вычислительной мощности для запуска и поддержки приложений на базе ИИ.
• Подходит для применения в реальном времени, например, в системах распознавания изображений или анализа текста.

Разработка в области ИИ:

• Платформа оптимизирована для экспериментов с архитектурами нейронных сетей.
• Поддерживает интеграцию с популярными фреймворками, такими как TensorFlow и PyTorch.

Исследования и анализ данных:

• Анализ больших наборов данных.
• Проведение симуляций, связанных с физикой, медициной, финансовыми рынками.

Особенности

• Интеграция с крупнейшими облачными провайдерами: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.
• Обеспечивает простую настройку среды для обучения и тестирования.
• Оптимизирована для работы с ускорителями Nvidia (GPU).

Smart Text Engine от Smart Engines

Smart Text Engine — это решение для распознавания текста (Optical Character Recognition), способное обрабатывать текстовые данные с высокой скоростью и точностью. Модель нацелена на автоматизацию обработки документов в бизнесе и государственных структурах.

Возможности и задачи

Распознавание текста:

• Извлечение текста из изображений, сканов документов, фотографий.
• Поддерживает множество форматов, включая многостраничные документы (PDF, TIFF).

Обработка больших объемов данных:

• Распознавание до 1,8 тыс. страниц в минуту на сервере без GPU.
• Автоматизация рутинных задач в документообороте, таких как ввод данных из анкет, договоров, счетов.

Цифровизация архивов:

• Конвертация бумажных документов в электронный вид.
• Ускорение работы архивных систем за счёт быстрого поиска и анализа данных.

Поддержка различных языков и шрифтов:

• Распознаёт тексты на многих языках, включая кириллицу и латиницу.
• Работает с рукописным текстом (в зависимости от качества изображения).

Особенности

• Минимальный размер модели (2,7 МБ), что делает её удобной для интеграции в локальные и облачные системы.
• Высокая производительность при низком энергопотреблении.

Llama 3.2 от Meta

Обновленная языковая модель, предназначенная для обработки и генерации текстовой и визуальной информации. Выпущенная в открытый доступ в 2024 году, модель доступна в различных конфигурациях с количеством параметров от 11 до 90 миллиардов, что делает её одной из самых мощных открытых моделей для широкого применения.

Возможности и задачи

Обработка текста:

• Ответы на вопросы.
• Составление текстов (статей, сценариев, писем).
• Переводы между различными языками.
• Редактирование и улучшение текстов.

Генерация контента:

• Создание креативных материалов, таких как истории, маркетинговые тексты, посты для социальных сетей.
• Автоматическое написание кодов и технической документации.

Работа с изображениями:

• Генерация текстовых описаний для изображений.
• Поиск и сопоставление изображений с текстовыми запросами.
• Помощь в создании мультимедийного контента.

Анализ данных:

• Обработка и структурирование больших объемов текстовой информации.
• Выделение ключевых тем или точек данных из сложных документов.

Обучение и разработка:

• Используется как инструмент для обучения студентов и профессионалов в областях обработки естественного языка.
• Встраивается в приложения, обеспечивая пользователей персонализированным опытом (например, интеллектуальные помощники).

Поддержка приложений:

• Интеграция в чат-боты, рекомендательные системы и приложения, основанные на машинном обучении.
• Разработка игр с динамическим сюжетом на основе ответов модели.

Технические преимущества

• Обработка больших контекстов: Способна учитывать длинные текстовые вводные, что полезно для сложных текстов, технической документации или анализа историй.
• Интеграция с разработческими платформами: Легко внедряется в приложения благодаря совместимости с популярными библиотеками, такими как PyTorch.
• Оптимизация для вычислительных ресурсов: Варианты модели позволяют использовать её на устройствах с разным уровнем производительности.