Skip to content

Commit 48ba49d

Browse files
svfcodesvfcode
committed
add. page. basemin intro.
1 parent ae35b66 commit 48ba49d

File tree

12 files changed

+2179
-6
lines changed

12 files changed

+2179
-6
lines changed

‎blog/content/post/ai-basics-intro/index.md‎

Lines changed: 64 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -9,4 +9,67 @@ tags:
99
- База
1010
---
1111

12-
Введение в базовые понятия искусственного интеллекта. Текст можно дополнить.
12+
Это первая статья из цикла «Базовый минимум» — коротко про то, как устроен ИИ. Каждая статья будет освещать одно понятие или концепцию, постараюсь делать их короткими и последовательными.
13+
14+
Начнём с общепринятых терминов, далее поговорим про промпт-инжиниринг, RAG-системы и агентов, способных выполнять сложные многоступенчатые задачи.
15+
16+
## Что такое языковая модель
17+
18+
Языковая модель — это система, которая по уже сказанному предсказывает следующее слово. И так в цикле:
19+
20+
> шла → шла Саша → шла Саша по → шла Саша по шоссе → …
21+
22+
Наполняя свой контекст словами, которые сама же модель только что и сказала.
23+
24+
## Где мы с ними сталкиваемся
25+
26+
Любой чат-бот — будь то «помощник» из поддержки, который нас бесит, и мы добиваемся поговорить с менеджером, или «умные» чаты вроде DeepSeek или ChatGPT — везде языковая модель.
27+
28+
Отличаются «помощник» из поддержки от «умного» из DeepSeek только масштабом: масштабом набора данных (датасет) и серверов, способных эти данные переварить.
29+
30+
## Масштаб параметров
31+
32+
В итоге получаем масштаб параметров:
33+
34+
- **1–7 миллиардов** — модели, которые можно запустить на своём локальном ноутбуке
35+
- **Триллионы** — для которых необходимы кластеры серверов
36+
37+
Модели на триллионы параметров называют **фундаментальными**: они впитали в себя не просто статистику воспроизведения последовательности слов, но и усвоили знания, которые запечатаны в языке. Ведь язык — это не только инструмент общения, но и форма фиксации коллективного опыта.
38+
39+
## ИИ, МО и НС — в чём разница
40+
41+
**ИИ (искусственный интеллект)** — самое широкое понятие: системы и программы, которые ведут себя «умно» — решают задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта (понимание речи, игра в шахматы, распознавание образов, принятие решений и т.п.). ИИ может быть реализован и без машинного обучения (например, правила, экспертные системы).
42+
43+
**МО (машинное обучение)** — подмножество ИИ: способ строить ИИ так, чтобы система сама училась на данных, а не по заранее прописанным правилам. Задача — по примерам (данным) находить закономерности и использовать их для предсказаний или решений. МО включает не только нейросети, но и другие методы: деревья решений, линейные модели, кластеризацию и т.д.
44+
45+
**НС (нейронные сети)** — подмножество МО: модели, устроенные по аналогии с нейронами в мозге (слои, веса, активации). Один из самых мощных инструментов МО, особенно для изображений, текста, речи. Глубокое обучение (deep learning) — это МО с многослойными нейросетями.
46+
47+
Связь: **ИИ ⊃ МО ⊃ НС** — нейросети являются видом машинного обучения, а машинное обучение — одним из способов реализовать искусственный интеллект.
48+
49+
## Закрепляем материал
50+
51+
Небольшие игры помогут проверить, насколько хорошо ты усвоил материал.
52+
53+
Викторина:
54+
55+
<div style="margin: 1.5em 0;">
56+
<iframe
57+
src="/games/ai-basics-quiz.html"
58+
style="width: 100%; max-width: 672px; height: 540px; border: none; border-radius: 12px; display: block; margin: 0 auto; background: #0f1117;"
59+
title="Игра: проверь знания по ИИ"
60+
></iframe>
61+
</div>
62+
63+
Разложи по полочкам — перетащи тезисы на нужные полки (ИИ, МО, НС, Масштаб параметров):
64+
65+
<div style="margin: 1.5em 0;">
66+
<iframe
67+
src="/games/ai-basics-shelves.html"
68+
style="width: 100%; max-width: 840px; height: 720px; border: none; border-radius: 12px; display: block; margin: 0 auto; background: #0f1117;"
69+
title="Разложи по полочкам"
70+
></iframe>
71+
</div>
72+
73+
## Дальше в цикле
74+
75+
В следующих статьях разберём: как от простых моделей пришли к трансформерам, что такое токены и параметры, чем инструктивные и мультимодальные модели отличаются от «просто текстовых», и зачем это всё нужно.

‎blog/public/en/index.xml‎

Lines changed: 1 addition & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -43,6 +43,7 @@
4343
&lt;/div&gt;
4444
&lt;hr&gt;
4545
&lt;p&gt;&lt;em&gt;Contact:&lt;/em&gt; &lt;a href=&#34;mailto:svfcode@gmail.com&#34;&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;mailto:svfcode@gmail.com&#34; &gt;svfcode@gmail.com&lt;/a&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
46+
&lt;hr&gt;
4647
&lt;div class=&#34;about-timeline&#34; id=&#34;about-timeline-root&#34;&gt;
4748
&lt;div class=&#34;about-timeline-tabs&#34;&gt;
4849
&lt;button type=&#34;button&#34; class=&#34;about-tab active&#34; data-mode=&#34;timeline&#34;&gt;Таймлайн&lt;/button&gt;

‎blog/public/en/page/index.xml‎

Lines changed: 1 addition & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -34,6 +34,7 @@
3434
&lt;/div&gt;
3535
&lt;hr&gt;
3636
&lt;p&gt;&lt;em&gt;Contact:&lt;/em&gt; &lt;a href=&#34;mailto:svfcode@gmail.com&#34;&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;mailto:svfcode@gmail.com&#34; &gt;svfcode@gmail.com&lt;/a&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
37+
&lt;hr&gt;
3738
&lt;div class=&#34;about-timeline&#34; id=&#34;about-timeline-root&#34;&gt;
3839
&lt;div class=&#34;about-timeline-tabs&#34;&gt;
3940
&lt;button type=&#34;button&#34; class=&#34;about-tab active&#34; data-mode=&#34;timeline&#34;&gt;Таймлайн&lt;/button&gt;

0 commit comments

Comments
 (0)