Первые шаги в ИИ: от запроса до результата
© Оформление. ООО «Издательство Эксмо», 2026
Введение
Добро пожаловать в мир генеративного ИИ! Эта книга – одна из первых, созданных с активным использованием генеративных моделей и написанных в сотрудничестве с известным автором и профессиональным издательством. Я хочу сразу уточнить, что при написании использовались только модели GenAI только для исследований и черновиков. Несмотря на их впечатляющие возможности, они пока не способны создавать книги по профессиональным стандартам. Тем не менее, при правильном использовании они могут стать отличными помощниками.
Я не собираюсь углубляться в технические детали. Моя цель – помочь вам научиться не только справляться с синтетическими трудностями, но и создавать эффективный контент, отвечающий вашим требованиям. Надеюсь, эта книга вдохновит вас и станет полезным справочником для улучшения ваших навыков.
Если вы опасаетесь ИИ, в том числе генеративного, знайте: ваше недоверие вполне нормально. Эта технология изменит характер работы, но GenAI не отнимет рабочие места. Это сделает тот, кто умеет ею пользоваться. Будьте тем, кто пусть и скромно, но обладает знаниями и навыками! Вы можете освоить это. Это не так сложно, как кажется!
О книге
Хотя в сети много информации о различных моделях генеративного ИИ и их применении, эта книга уникальна. Здесь вы найдёте продвинутые приёмы генеративного ИИ для создания профессионального контента, независимо от используемой модели. Это всеобъемлющее руководство, которое поможет вам выйти за рамки базовых знаний и повысить свои навыки.
Для тех, кто уже имеет опыт работы с GenAI, в книге представлено множество советов и методик, которые помогут улучшить ваши результаты.
Как и в других книгах в духе «для чайников», цель состоит в том, чтобы быстро предоставлять нужную информацию, куда бы вы ни заглянули в книге. Основные правила, которые я использовал при написании:
1. Генеративный ИИ и GenAI используются как взаимозаменяемые понятия, однако я преимущественно использую сокращённый вариант – GenAI.
2. Упоминание моделей, подобных GPT, не всегда означает их техническое сходство с этими инструментами, поскольку книга охватывает широкий спектр генеративных опций.
3. При первом упоминании новых терминов я выделяю их курсивом и даю краткое определение.
Если вас интересуют адреса веб-сайтов, в книге они могут быть разделены на две строки. Если вы читаете в формате электронной книги, просто нажмите на ссылку.
Что следует учитывать
Эта книга предназначена для всех, кто хочет понять, использовать и улучшить своё взаимодействие с моделями и инструментами GenAI. Я предположил несколько вещей о вас, читатель:
• У вас есть базовые навыки работы с компьютером и веб-приложениями.
• Ваше понимание возможностей GenAI ограничено.
• Как и многие другие, вы, вероятно, испытываете разочарование из-за того, что результаты работы с GenAI не соответствуют вашим ожиданиям. Это может подтолкнуть вас к мысли о том, чтобы выбросить всё в окно или усомниться в своих силах.
• Вы умны и цените своё время, поэтому хотите, чтобы вся информация была содержательной и легко читаемой. Я надеюсь, что мне удалось этого добиться.
Подводя итоги
Эта книга – ваш проводник в мир генеративного ИИ. Она не только углубит ваши знания, но и поможет вам эффективно использовать новейшие технологии для вашего развития и достижения успеха. Присоединяйтесь, и давайте вместе откроем для себя возможности генеративного ИИ!
Глава 1. Ориентируемся в мире генеративного ИИ
Введение в генеративный ИИ
Добро пожаловать в захватывающий мир генеративного ИИ (GenAI)! Эта глава станет для вас отправной точкой для понимания обширного ландшафта GenAI и его преобразующих возможностей. Независимо от того, новичок вы или любитель, здесь вы найдете доступное руководство по основам GenAI. Вы сможете легко развивать свои навыки, регулярно практикуясь и используя ИИ-приложения или возвращаясь к этой книге, чтобы углубить свои знания.
Что такое генеративный ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) можно представить как крайне сложное программное обеспечение (ПО). Хотя он и не ведёт себя как любое другое программное обеспечение, это всё же программа. Иллюстрации ИИ в виде роботов лишь подчёркивают сложность визуализации ИИ-программного обеспечения так, чтобы это было мгновенно понятно всем. Реальность такова, что робот – это, по сути, бездумное железо, а ИИ – это «умное» программное обеспечение, которое заставляет его функционировать в желаемых умных форматах.
Технически говоря, GenAI – это подкатегория технологий искусственного интеллекта, которая использует сложные методы обработки естественного языка (NLP), нейронные сети и модели машинного обучения (ML) для создания уникального контента, похожего на человеческий. GenAI относится к классу больших языковых моделей (LLM), которые анализируют огромные объёмы данных на множестве языков, включая человеческие языки, программный код, математические уравнения и изображения.
LLM обычно имеют большое количество параметров, которые представляют собой числовые значения, используемые для назначения весов и определения связей между узлами в архитектуре нейронной сети. Параметры можно настраивать, изменяя веса различных значений, что, в свою очередь, меняет то, на что модель обращает внимание в запросе и данных, а также то, как она интерпретирует различные точки данных, слова и связи.
Представьте, что у вас есть рецепт торта, и этот рецепт – ваша модель GenAI. Ингредиенты, такие как: мука, сахар, яйца и масло – подобны точкам данных и словам в модели. Количество каждого ингредиента (сколько чашек муки, сколько сахара и так далее) похоже на вес различных значений в модели GenAI.
Точно так же, как вы можете изменить ингредиенты в своём торте, добавив больше сахара или ещё одно яйцо, чтобы сделать его слаще или пышнее, вы можете настраивать параметры модели GenAI, чтобы изменить то, на чём она фокусируется, и то, как она интерпретирует предоставленную информацию. Если вы хотите, чтобы ваш GenAI уделял больше внимания определённым словам или точкам данных, вы увеличиваете их вес, как добавляете шоколадную крошку в торт, если хотите, чтобы он был особенно шоколадным.
Итак, модели LLM используют параметры для предсказания следующего слова в последовательности. Они предсказывают слово, которое с наибольшей вероятностью следует за словами в вашем запросе, а затем то, что, скорее всего, следует за первым предсказанным словом, и так далее, пока модель не завершит наиболее вероятный шаблон. Они аналогичным образом генерируют изображения, предсказывая изображение, соответствующее вашему описанию. Модели способны выполнять этот процесс с невероятной скоростью. Например, такие LLM, как GPT–3 и GPT–4, разработанные компанией OpenAI, могут обрабатывать миллиарды слов в секунду. Именно скорость ответа, видимость тонкого понимания и плавное использование естественного языка придают взаимодействиям GenAI человеческий оттенок.
Однако GenAI и LLM не являются людьми и не думают – они предсказывают. Это очень сложный процесс предсказания. Тем не менее, это просто предсказание. И если произойдет что-то, нарушающее его предсказательные способности, это приведет к бессмысленной информации.
Раскрываем секрет успеха с GenAI
Если вы запомните только одно из прочитанного в этой книге, запомните этот раздел. Этот большой секрет – главный ключ к тому, чтобы модели GenAI работали на нужном вам уровне. Если вы этого не поймёте, GenAI, вероятно, покажется вам всего лишь интересной игрушкой или инструментом, который значительно отстаёт от ваших ожиданий.
