Контроль качества на производстве остаётся одной из ключевых задач современной промышленности. Даже незначительные дефекты в металле, пластике, электронике или композитных материалах могут привести к серьёзным последствиям: от брака продукции до аварий и дорогостоящих отзывов партий товаров. Традиционные методы дефектоскопии долгое время основывались на ручной проверке или классических алгоритмах компьютерного зрения. Однако рост производственных скоростей и усложнение продукции требуют более точных и автоматизированных решений. В последние годы особое внимание привлекли модели Vision Transformers — архитектура искусственного интеллекта, которая постепенно меняет подход к анализу изображений в промышленности. Читать далее «Vision Transformers в промышленной дефектоскопии: как нейросети нового поколения выявляют производственные дефекты»

Компьютерное зрение за последние годы стало одним из самых динамично развивающихся направлений искусственного интеллекта. Алгоритмы научились распознавать лица, определять объекты на фотографиях и анализировать сложные сцены на видео. Однако одна из задач долгое время оставалась технически сложной — точное выделение границ объектов на изображении. Эта задача называется сегментацией. В 2023 году исследователи представили систему Segment Anything Model, часто сокращаемую до SAM, которая стала значительным шагом вперёд в этой области. Модель показала, что универсальная сегментация объектов может быть выполнена одной нейросетью, обученной на огромном наборе данных. Читать далее «Segment Anything Model: универсальная сегментация объектов на изображениях»

За последние годы большие языковые модели стали основой множества интеллектуальных сервисов — от чат-ботов и систем автоматического перевода до инструментов программирования и анализа данных. Однако вместе с ростом возможностей нейросетей резко увеличились и требования к вычислительным ресурсам. Современные модели могут содержать десятки миллиардов параметров, а иногда и значительно больше. Это приводит к огромному объёму памяти, необходимому для хранения весов нейросети, и делает запуск таких систем сложной задачей даже для мощных серверов. Чтобы решить эту проблему, инженеры активно применяют методы оптимизации, одним из самых эффективных среди которых стало квантование нейросетей. Особый интерес представляет квантование до 4 бит — технология, позволяющая уменьшить размер больших языковых моделей в несколько раз без существенной потери качества. Читать далее «Квантование нейросетей до 4-бит: как уменьшают размер LLM»

Современные системы искусственного интеллекта становятся всё более масштабными. Если несколько лет назад крупной считалась нейросеть с сотнями миллионов параметров, то сегодня ведущие языковые модели оперируют десятками и даже сотнями миллиардов параметров. Однако с ростом размера моделей возникает серьёзная проблема: вычислительная стоимость обучения и запуска таких систем растёт экспоненциально. Инженеры и исследователи ищут способы увеличивать мощность нейросетей, не увеличивая пропорционально вычислительные затраты. Одним из наиболее интересных решений стала архитектура Mixture-of-Experts — подход, позволяющий создавать чрезвычайно большие модели, которые при этом используют лишь небольшую часть своих параметров во время обработки каждого запроса. Читать далее «Mixture-of-Experts архитектуры: как работают модели с динамическими экспертами»

Искусственный интеллект всё активнее выходит за пределы дата-центров и облачных сервисов. Если несколько лет назад большинство нейросетевых моделей запускались исключительно на мощных серверах, то сегодня всё больше задач выполняется непосредственно на устройствах пользователя. Камеры видеонаблюдения, смартфоны, промышленные датчики, автомобильные системы помощи водителю и умные бытовые приборы требуют мгновенной обработки данных без постоянного подключения к интернету. В таких условиях особую роль играют технологии edge-вычислений. Одним из ключевых инструментов для запуска нейросетей на локальных устройствах стал ONNX Runtime — высокопроизводительная среда выполнения моделей машинного обучения. Читать далее «ONNX Runtime: запуск нейросетей на edge-устройствах без облака»

Технологии распознавания речи за последние десять лет совершили огромный скачок. Если раньше голосовые интерфейсы часто ошибались и требовали четкой дикции, то современные нейросети способны понимать речь с акцентами, фоновым шумом и даже несколькими говорящими. Одной из наиболее известных систем в этой области стала серия моделей Whisper — нейросетевой алгоритм распознавания речи, разработанный компанией OpenAI. Эти модели способны автоматически преобразовывать аудио в текст, переводить речь между языками и выполнять транскрипцию практически в реальном времени. Особый интерес вызывает технология потоковой транскрипции, которая позволяет системе распознавать речь прямо во время разговора, без необходимости ожидать завершения аудиозаписи. Читать далее «Whisper-модели распознавания речи: как работает потоковая транскрипция»

За последние годы архитектура трансформеров стала фундаментом большинства современных систем искусственного интеллекта. Именно на ней построены крупные языковые модели, системы генерации изображений и многие инструменты анализа данных. Однако вместе с ростом размеров моделей появилась и новая проблема: огромные вычислительные требования. Даже самые мощные графические процессоры сталкиваются с ограничениями пропускной способности памяти при обработке длинных последовательностей текста. В 2022 году исследователи предложили технологию FlashAttention — алгоритм, который радикально ускоряет вычисления механизма внимания благодаря более эффективному использованию памяти GPU. Сегодня эта технология стала важной частью инфраструктуры современных нейросетей. Читать далее «FlashAttention: ускорение трансформеров за счёт оптимизации памяти GPU»

Большие языковые модели (LLM) стали одним из главных технологических прорывов последних лет. Системы вроде современных генеративных нейросетей умеют писать тексты, переводить, программировать и анализировать данные. Однако за их впечатляющими возможностями скрывается серьезная проблема: такие модели содержат миллиарды параметров и требуют огромных вычислительных ресурсов. Полное дообучение подобных систем может стоить сотни тысяч долларов и требовать кластеры из мощных графических процессоров. Именно поэтому в индустрии искусственного интеллекта появился метод LoRA — технология, позволяющая адаптировать крупные модели даже на одной обычной видеокарте. Читать далее «LoRA-адаптация: как дообучают большие языковые модели на обычной видеокарте»

Искусственный интеллект традиционно ассоциируется с мощными серверами, графическими ускорителями и крупными дата-центрами. Однако за последние годы появилась новая технологическая тенденция, которая меняет представление о возможностях машинного обучения. Речь идет о направлении TinyML — подходе, позволяющем запускать нейронные сети на крайне маломощных устройствах, таких как микроконтроллеры. Эти чипы используются в бытовой электронике, датчиках, носимых устройствах и промышленных системах автоматизации. Несмотря на ограниченные ресурсы, современные алгоритмы позволяют выполнять на них задачи распознавания звуков, изображений и даже жестов. Читать далее «TinyML — запуск нейросетей на микроконтроллерах»

В последние годы генеративные нейросети стали одним из самых быстро развивающихся направлений в области искусственного интеллекта. Технологии, способные создавать реалистичные изображения, иллюстрации и даже произведения цифрового искусства, постепенно переходят из лабораторий в повседневные инструменты дизайнеров, разработчиков и художников. Если в середине 2010-х годов основой генеративной графики считались сети GAN, то сегодня на первый план выходят диффузионные модели. Именно они лежат в основе большинства современных систем генерации изображений и обеспечивают высокое качество визуального контента. Читать далее «Алгоритмы диффузии: почему они лучше GAN для генерации изображений»