Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🧩 Фишка: 8 типов AI-моделей, которые стоит знать

Не весь искусственный интеллект — это ChatGPT.
Сегодня в ИИ-экосистеме используются разные архитектуры, и каждая заточена под конкретный тип задач.

Вот ключевые типы моделей и для чего они подходят:

🔎 «LLM» — Large Language Models
Большие языковые модели.
🟡 Что делают: генерируют текст, отвечают на вопросы, пишут статьи, резюмируют.
✅ Примеры: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.

🔎 «LCM» — Latent Concept Models
Модели скрытых концептов.
🟡 Что делают: находят глубокие зависимости и «смыслы» в данных, которые не видны напрямую.
✅ Применение: интерпретация решений моделей, выявление причин/паттернов в данных (например, в медицине или финансах).

🔎 «LAM» — Language Action Models
Модели языка и действий.
🟡 Что делают: понимают инструкции на естественном языке и сразу выполняют действия (например, бронируют, пересылают, настраивают).
✅ Применение: агенты, автоматизация процессов, управление интерфейсами.

🔎 «MoE» — Mixture of Experts
Модель со множеством «экспертов» внутри.
🟡 Что делают: на каждый запрос активируют только нужную часть модели — эффективнее и быстрее.
✅ Применение: масштабируемые модели без потери качества. Используется в Gemini и Switch Transformer.

🔎 «VLM» — Vision-Language Models
Мультимодальные модели (изображения + текст).
🟡 Что делают: интерпретируют визуальную информацию вместе с текстовой.
✅ Примеры: GPT-4V, Gemini, Kosmos, LLaVA.
✅ Задачи: подписи к изображениям, визуальный поиск, анализ UI, документация.

🔎 «SLM» — Small Language Models
Компактные языковые модели.
🟡 Что делают: быстрее, легче, дешевле. Жертвуют масштабом ради скорости и автономности.
✅ Примеры: Mistral 7B, Phi-2, TinyLLaMA.
✅ Используются в мобильных, edge- и офлайн-устройствах.

🔎 «MLM» — Masked Language Models
Обучение на «пропусках» (масках).
🟡 Что делают: предсказывают скрытые слова → улучшают понимание контекста.
✅ Примеры: BERT, RoBERTa.
✅ Идеальны для классификации, поиска, исправления текста.

🔎 «SAM» — Segment Anything Model
Модель «укажи — и вырежу».
🟡 Что делает: сегментирует любой объект на изображении по клику.
✅ Пример: SAM от Meta.
✅ Применение: дизайн, медицина, роботика, редактирование изображений.

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6503

1.8K viewsMay 30 at 06:53

🧩 Фишка: 8 типов AI-моделей, которые стоит знать

Не весь искусственный интеллект — это ChatGPT.
Сегодня в ИИ-экосистеме используются разные архитектуры, и каждая заточена под конкретный тип задач.

Вот ключевые типы моделей и для чего они подходят:

🔎 «LLM» — Large Language Models
Большие языковые модели.
🟡 Что делают: генерируют текст, отвечают на вопросы, пишут статьи, резюмируют.
✅ Примеры: GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA.

🔎 «LCM» — Latent Concept Models
Модели скрытых концептов.
🟡 Что делают: находят глубокие зависимости и «смыслы» в данных, которые не видны напрямую.
✅ Применение: интерпретация решений моделей, выявление причин/паттернов в данных (например, в медицине или финансах).

🔎 «LAM» — Language Action Models
Модели языка и действий.
🟡 Что делают: понимают инструкции на естественном языке и сразу выполняют действия (например, бронируют, пересылают, настраивают).
✅ Применение: агенты, автоматизация процессов, управление интерфейсами.

🔎 «MoE» — Mixture of Experts
Модель со множеством «экспертов» внутри.
🟡 Что делают: на каждый запрос активируют только нужную часть модели — эффективнее и быстрее.
✅ Применение: масштабируемые модели без потери качества. Используется в Gemini и Switch Transformer.

🔎 «VLM» — Vision-Language Models
Мультимодальные модели (изображения + текст).
🟡 Что делают: интерпретируют визуальную информацию вместе с текстовой.
✅ Примеры: GPT-4V, Gemini, Kosmos, LLaVA.
✅ Задачи: подписи к изображениям, визуальный поиск, анализ UI, документация.

🔎 «SLM» — Small Language Models
Компактные языковые модели.
🟡 Что делают: быстрее, легче, дешевле. Жертвуют масштабом ради скорости и автономности.
✅ Примеры: Mistral 7B, Phi-2, TinyLLaMA.
✅ Используются в мобильных, edge- и офлайн-устройствах.

🔎 «MLM» — Masked Language Models
Обучение на «пропусках» (масках).
🟡 Что делают: предсказывают скрытые слова → улучшают понимание контекста.
✅ Примеры: BERT, RoBERTa.
✅ Идеальны для классификации, поиска, исправления текста.

🔎 «SAM» — Segment Anything Model
Модель «укажи — и вырежу».
🟡 Что делает: сегментирует любой объект на изображении по клику.
✅ Пример: SAM от Meta.
✅ Применение: дизайн, медицина, роботика, редактирование изображений.

Библиотека дата-сайентиста #буст