Каталог нейросетей: от буквы к слову

В нашем «зоопарке» можно познакомиться с различными нейросетевыми моделями, например, с языковыми (семейство GPT). Здесь есть и сверточные модели, вроде AlexNet, которые продемонстрировали эффективность нейронных сетей в работе с изображениями. Также есть обновленная DALL-E 2, в основе которой лежит нейронная сеть CLIP от OpenAI, позволяющая воплотить ваши мысли в пиксельную реальность.

Нейронные сети — это мощный инструмент, который может решать разнообразные задачи, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка. Они основаны на идеях, взятых из работы человеческого мозга, и подходят для задач, связанных с обработкой больших объемов данных со сложными закономерностями.

  • Kandinsky 2.1

    Мультиязычная модель для генерации изображений по текстовому описанию

  • GPT-4

    Четвёртое поколение генеративных языковых моделей GPТ. Модель решает задачи качественнее GPT-3, а также умеет работать с изображениями.

  • LLaMa

    Семейство эффективных языковых моделей от Meta, доступное для некоммерческого использования всем желающим

  • Midjourney

    Самая известная модель для генерации изображений по текстовому описанию

  • DALL-E 2

    Улучшение модели DALL-E, генерирующей изображения по текстовому описанию

  • ChatGPT

    GPT-3, обученная понимать и исполнять текстовые запросы и доступная всем желающим через веб сайт

  • InstructGPT

    GPT-3, которая обучена понимать и исполнять текстовые запросы

  • Stable Diffusion

    Одна из самых популярных открытых моделей для генерации изображений по текстовому описанию

  • DALL-E

    Одна из первых моделей, генерирующих качественные изображения по текстовому описанию

  • CLIP

    Мультимодальная модель, способная строить векторные представления текстов и изображений

  • GPT-3

    Третье поколение генеративных языковых моделей GPТ. Значительно больше GPT-2, умеет решать новые задачи без обучения

  • ViT

    Модель с архитектурой Transformer для работы с изображениями

  • GPT-2

    Второе поколение генеративных языковых моделей GPТ. Cпособна обучаться решать новые задачи на основе всего нескольких примеров

  • BERT

    Одна из первых больших языковых моделей, использующих архитектуру Transformer

  • ELMo

    Языковая модель, позволяющая получать векторные представления слова, учитывающие его контекст

  • GPT

    Одна из первых больших генеративных языковых моделей с архитектурой Transformer

  • FastText

    Модель учитывает семантику частей слов, за счёт чего лучше понимает слова с опечатками и слова не из словаря.

  • ResNet

    Архитектура нейросети, благодаря которой стало возможным обучать очень глубокие нейросети

  • GloVe

    Улучшение Word2Vec, которое учитывает не только локальные взаимосвязи слов, но и связи слов в рамках всего корпуса

  • VGG

    Модель, которая продемонстрировала, что глубина нейронной сети играет важную роль

  • Word2Vec

    Модель, которая преобразовывает слова в числовые векторы, отражающие семантические значения и взаимосвязи слов

  • AlexNet

    Первая глубокая свёрточная нейронная сеть, показавшая беспрецендентые результаты в задаче распознавания изображений

  • LeNet

    Первая свёрточная нейронная сеть, совершившая революцию в области компьютерного зрения и ИИ в целом