← все презентацииоткрыть презентацию →
Карта презентации

Как работает ИИ. Часть 2: что у игрушек внутри

Первая часть была про молоток: модель предсказывает следующий токен, остальное - практика. За год вокруг молотка вырос ящик игрушек: картинки из текста, «убери очки», чтение зеркальных вывесок, расшифровка речи, голос по образцу, модель из фотографии. Эта часть про то, что у каждой внутри. Спойлер: внутри у всех тот же молоток, только токеном оказывается не слово, а кусочек шума, спектра или картинки.
31 слайдов · 10 глав

Вступление

  1. Первое продолжение в коллекции, и одна нитка на все игрушки02
  2. Семь игрушек, один приём03
01 · Диффузия

Картинка из шума

Генератор картинок не рисует. Он учился на одном странном задании: ему показывали фотографию, испорченную шумом, и просили угадать, какой именно шум добавили. Миллиард раз. Потом ему дали чистый телевизионный снег и сказали: убери шум. Он убрал, и на месте снега оказалась картинка, которой никогда не было.

  1. Учим не рисовать, а угадывать, какой шум добавили05
  2. Берём снег, тысячу раз вычитаем угаданный шум, и проявляется то, чего не было06
  3. Промпт не команда, а магнит: шум убирают «в сторону» вектора07
02 · Убери очки

Три разных механизма под одной кнопкой

Даёшь фото человека в очках и просишь «то же самое, но без очков». Что делает модель: рисует всё заново или трогает только кусок? Ответ: смотря какая кнопка. Их три, они устроены по-разному, и по результату можно определить, какая была нажата. Опыт в этой главе настоящий, одно лицо, три кнопки.

  1. Маска, частичный шум или картинка как токены09
  2. Одно лицо, одна просьба, четыре кнопки10
  3. Удаление фона - не генерация, а раскраска: каждый пиксель «объект» или «фон»11
03 · Зрение

Как сеть видит

Сеть не видит кошку. Она видит числа: яркость каждого пикселя. Чтобы из чисел получилась «кошка», нужно пройти десяток слоёв, и на каждом картинка становится чуть менее картинкой и чуть более смыслом. Эта глава про то, что происходит на каждом слое и почему кошке можно быть любого размера, повёрнутой и в зеркале.

  1. Маленькое окошко ищет один признак, слой за слоем: штрих, угол, глаз, лицо13
  2. Почему размер и поворот не мешают: сеть видела каждую кошку тысячей способов14
  3. Картинку порезали на квадратики и назвали их словами. Дальше часть 115
04 · Чтение

OCR и его смерть

Тридцать лет чтение текста с картинок было отдельной наукой: найти строки, нарезать на буквы, сравнить с шаблонами. Потом нарезку убрали. Потом убрали и сам модуль: современная модель читает скриншот тем же вниманием, которым читает промпт. Поэтому она читает зеркальные вывески, и поэтому же врёт, когда не уверена: читает не глаз, а словарь.

  1. Шаблоны, потом полоса целиком, потом никакого OCR17
  2. Зеркальный текст: читает не глаз, а словарь. Проверено на шести картинках18
  3. «djn cvjnhb»: модель не решает применить шифр. У неё нет шага «решить»19
05 · Звук туда

Речь в текст: Whisper слушает глазами

Распознавание речи - это не про звук. Первым шагом звук превращают в картинку, спектрограмму, и дальше работает глава про зрение плюс часть 1: кодировщик смотрит на картинку, декодер пишет слова, предсказывая следующий токен. Отсюда всё хорошее и всё странное в Whisper: он знает языки, переводит и уверенно галлюцинирует в тишине.

  1. Звук в картинку: время вправо, высота вверх, громкость яркостью21
  2. Тишина, повторы и «спасибо за просмотр»: декодер дописывает то, чего не слышал22
06 · Звук обратно

Голос по образцу и музыка из описания

Синтез речи - это распознавание, запущенное задом наперёд: текст в спектрограмму, спектрограмму в волну. Клонирование голоса - референс-картинка из первой главы, только референс звуковой. Музыка - диффузия из первой главы, только снег на спектрограмме целой песни. Новых механизмов в этой главе нет, и это её главный результат.

  1. Текст → фонемы → спектрограмма → волна, и вектор «кто говорит» между ними24
  2. Песня из описания: диффузия по спектрограмме, и вокал - самое узкое место25
07 · Объём

Модель из картинки

Последняя игрушка и единственная, где данных по-настоящему мало: фотографий в интернете миллиарды, трёхмерных моделей - миллионы, и то в основном кресла. Поэтому 3D-генерация делает крюк через картинки: сначала диффузия рисует объект с нескольких сторон, потом другая сеть сшивает виды в объём. И поэтому снаряды выходят, а лица нет.

  1. Нарисовать с шести сторон, потом сшить: крюк через картинки из-за нехватки данных27
Итог

Что общее и где граница

Семь игрушек разобраны до вала. Осталось положить детали в один ряд и посмотреть, сколько их на самом деле. Меньше, чем кажется: три механизма и один магнит. И одна общая слабость, которая на каждом этаже называлась по-своему, а оказалась одним и тем же.

  1. Вся лекция одной таблицей: вход, во что превращён, что предсказывает, где врёт29
  2. Если внутри везде одно и то же, что тогда «понимает» модель30
Итог · Ex umbra in solem

Внутри у всех игрушек один молоток. Он просто бьёт по разному шуму

Снег, в котором проявляется картинка. Маска, остаточный шум или внимание, которые держат остальное. Окошко, ищущее штрих, и квадраты, ставшие словами. Словарь, который читает зеркало за глаз. Спектрограмма, которую слушают глазами. Голос как вектор. Шесть видов, сшитых в объём. Вопросы → давайте обсудим.