3.4. Обучение модели. Модель обучается на предварительно обработанных данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных. В процессе обучения модель «видит» множество изображений лиц и учится распознавать их особенности, такие как форма, размер и расположение глаз, носа и рта. Во время обучения модель сравнивает изображения лиц с эталонными изображениями, хранящимися в базе данных. Если изображение лица соответствует одному из эталонных изображений, то модель присваивает ему соответствующий идентификатор.

Процесс обучения повторяется многократно, пока модель не достигнет требуемой точности распознавания. После обучения модель может распознавать лица на новых изображениях с высокой точностью.

3.5. Тестирование модели. После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы проверить её точность и эффективность. Если модель показывает хорошие результаты, она готова к использованию.

3.6. Развёртывание модели. Развёртывание модели – это заключительный этап работы искусственного интеллекта. На этом этапе модель внедряется в реальную систему распознавания лиц. Модель может быть интегрирована с другими системами, такими как системы контроля доступа, видеонаблюдения и т. п.

3.7. Распознавание лиц. Результатом распознавания является список вероятностей принадлежности изображения лица к каждому из лиц, известных модели. Чем выше вероятность, тем больше уверенность модели в том, что лицо принадлежит данному человеку.

4. Создание ИИ-модели на примере GPT.

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это языковая модель, которая используется для генерации текстов на основе заданного запроса.

4.1. Сбор данных. Для обучения модели GPT используются большие объёмы текстовых данных из различных источников, таких как книги, статьи, блоги и другие материалы. Эти данные используются для создания базы знаний, на которой будет основана работа модели.

4.2. Предварительная обработка данных. Собранные данные проходят предварительную обработку, которая включает в себя следующие шаги:

– удаление искажений из текстов;

– приведение всех текстов к единому формату и стилю;

– преобразование текстов в числовые векторы, которые могут быть использованы моделью ИИ.

4.3. Обучение модели. Модель GPT обучается на предварительно обработанных данных с использованием алгоритма обучения. Алгоритм обучения определяет, как модель обновляется на основе обратной связи от данных. В процессе обучения модель «видит» множество текстов и учится распознавать их структуру, стиль и тематику. После обучения модель GPT может использоваться для генерации текстов на заданные темы.

4.4. Получение запроса. Пользователь вводит запрос или тему, на которую он хочет получить текст. Это может быть что угодно: от простого вопроса до сложной задачи.

4.5. Преобразование запроса. Языковая модель преобразует запрос в формат, который она может использовать для генерации текста. Это может включать в себя токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или фразы), лемматизацию (приведение слов к их базовой форме) и другие операции.

4.6. Использование контекста. Языковая модель использует контекст, полученный из обучения, чтобы генерировать текст, соответствующий запросу. Она анализирует структуру и стиль запроса, а также учитывает тематику и цель текста.

4.7. Генерация ответа. На основе запроса и контекста языковая модель генерирует текст. Этот текст может быть представлен в виде одного или нескольких предложений, абзацев или даже целых статей.

4.8. Оценка качества. Сгенерированный текст оценивается на соответствие заданной теме, структуре, стилю и другим критериям. Если текст соответствует требованиям, он считается качественным. Если нет, то модель может внести изменения в текст, чтобы улучшить его качество.