Ай концепции лестницы

От общего до частного — от ИИ до Гео

• AI / AI (искусственный интеллект / искусственный интеллект). Общее название технологий, которые позволяют машинам имитировать «умное» поведение человека: изучать, анализировать, принимать решения, генерировать содержание.

• Мл (машина Обучение) / Обучение машины. AI -подраздел. Машина «изучение» на данные, затем принимает прогнозы или принимает решения без прямого программирования. Пример: система прогнозирования спроса или алгоритмы рекомендаций на YouTube.

• AI Generative / AI Generative. Направление AI, которое анализирует не только данные, но также создает новые тексты, изображения, видео, код. Пример: Chatgpt пишет текст, Midjourney рисует изображение, Сора создает видео.

• LLM (модели больших языков) / Модели больших языков. Самый мощный и современный тип языка (часть генеративной группы ИИ). Обучен огромным таблицам данных и способен «понимать» и генерировать текст как личность. Примеры: Chatgpt, Claude, Gemini, Llama, Yandexgpt.

• GEO (генеративная оптимизация двигателя). Новая маркетинговая зона. Оптимизация брендов и контента для генеративных поисковых систем (CHATGPT, недоумение, Bing AI), чтобы упомянуть в их ответах.

• AG (искусственный общий интеллект) / Общий искусственный интеллект. Будущая (до сих пор гипотетическая) этап развития развития ИИ, когда модель может решить любую интеллектуальную проблему как человека.

Расследование концепций

ИИ (искусственный интеллект) → ML (автоматическое обучение) → Generative AI (AI Generative) → LLM (Модели больших языков) → Гео (Оптимизация для генеративных исследований).

Модели ИИ (модели искусственного интеллекта)

Ai- / ai-modéaux и llm- это не одно и то же.

Есть много моделей искусственного интеллекта. Некоторые из них являются автоматическим обучением (ML), игра не так. Почти все автоматические модели обучения используют нейронные сети из различных архитектур.
Значительная семья, но не единственная семья моделей — это семья LLM.

Нейронные сети

Справедливо ли назвать нейронные сети моделей LLM?
Отчасти да. Все LLM — это нейронные сети, но не все нейронные сети LLM.
«Нейронная сеть» является общим термином для моделей, вдохновленных системой мозга (узлы «нейронов», соединение — «вес»). Сети нейронов — это универсальный инструмент ML, но LLM — это всего лишь ветвь, которая работает с текстами. Другие типы (CNN, RNN, GAN, диффузия) используются в изображениях, аудио, видео, науке и бизнесе.

Таким образом, когда дело доходит до коллективного термина, описывающего GPT, Deepseek, Gemini, более конкретно, скажут «большие языки».

Основные типы моделей ИИ

LLM-модели

Это просто для того, чтобы называть все модели чата LLM GPT?

Нет, не правильно. Не все слои — это памперс, и не все генеративные модели являются GPT.

GPT (предварительно сформированный генеративный трансформатор) — Это современная модель нейронной сети для создания текста, разработанная OpenAI.

Это означает условия в аббревиатуре ГП?

• Генеративный (генеративный). Модель знает, как создать новый текст, и не только анализировать существующий. Основное отличие от «обычных» моделей ML: они только классифицируют или предсказывают, а GPT генерирует содержание.

• Предварительно сформирован. Модель первые исследования на больших текстовых картинах (книги, статьи, сайты) для изучения языка, грамматики, логики и знаний. Затем он также преподается (уточнить) по специализированным задачам или с использованием отзывов людей (укрепление RLHF с обратной связью с человеком). Это позволяет быстро адаптировать GPT к конкретным целям без «обучения с нуля».

• Трансформатор (трансформатор). Это архитектура нейронной сети, для которой построена модель. Основное новшество: внимание, которое позволяет модели понимать контекст слова в предложении, учитывая ссылку с другими словами. Благодаря трансформаторам LLM, длинные тексты могут относиться и сохранять смысл, а не «заблудиться» после нескольких предложений, таких как старые модели.

Всего: GPT = генеративная модель на архитектуре трансформаторов, ранее сформированная на огромном диапазоне данных, которая была разбита для задач.

Но есть много других моделей LLM, кроме GPT.

Таблица модели LLM (август 2025 г.)

Карта моделей LLM в год творения, стран и предприятий

Примеры соответствующего использования генеративных терминов ИИ

• ИА / искусственный интеллектПолем «Мы используем решения искусственного интеллекта для автоматизации анализа и ускорения лечения этих рекламных кампаний».

• Мл / машинное обучение. «Основываясь на алгоритмах ML, мы создаем прогнозы поведения клиентов и рекомендуем скорректировать региональные рекламные бюджеты».

• Нейронные сетиПолем «Сети нейронов помогают нам проанализировать изображения товара и автоматически выбирать соответствующих креативщиков для рекламы».

• LLM (модели с большими языками)Полем «Благодаря LLM, таким как GPT-5 или Claude, мы можем генерировать текстовые описания и часто задаваемые вопросы, которые системы исследований и помощники искусственного интеллекта собирают быстрее».

• Генеративное / генеративное ИИПолем «Мы используем генеративный ИИ для подготовки различий в баннерах и текстах — это ускоряет A / B -тесты и снижает стоимость производства контента».

• Гео (Генеративный двигатель оптимизация)Полем «Теперь это важно не только SEO, но и геооптимизацию для генеративных поисковых систем (CHATGPT, Nearblexity, Gemini). Мы поможем вам сделать ваш бренд в их ответах».

• RLHF (тренировки с укреплением с обратной связью с человеком)Полем «Современные модели, такие как CHATGPT, сформированы RLHF. Это означает, что они дают ответы, как можно более похожие на« человеческий »и полезный для пользователей».

• НедоумениеПолем «Мы отслеживаем, как ваш бренд упоминается в недоумении — это новое исследование искусственного интеллекта, которое все чаще используется в коммерческом анализе и при поиске поставщиков».

• Co -pilotПолем «Microsoft Copilot ускоряет работу с кодом и документами. Мы используем его для повышения эффективности внутренних процессов в разработке стандартных продуктов».