# Типы ИИ-моделей

- atom_id: 1606
- atom_url: https://psiona.org/list1606
- atom_md: https://psiona.org/md/atom1606.md
- hub_url: https://psiona.org/aimba
- hub_md: https://psiona.org/md/hub1671.md
- hub_title: Аимба
- Тип: Список
- Создан: 2025-08-19 13:10:52
- Опубликован: 2025-08-19 13:10:52
- Спискер: да
- Элементы: Элемент
- Рейтинг: Отключен

[нет описания]


## Элементы спискера

---

# Языковые

- item_id: 1834
- URL: https://psiona.org/item1834
- Создан: 2025-08-19 13:19:27

Языковые модели (Language Models - LLM) фокусируются на понимании и генерации человеческого языка. Могут быть как генеративными, так и дискриминативными в зависимости от задачи.

Примеры задач:
✅ Перевод текста.
✅ Ответы на вопросы.
✅ Резюмирование текста.
✅ Написание кода.

Подтипы и технологии: Модели на основе архитектуры трансформер (Transformer).

---

# Мультимодальные

- item_id: 1833
- URL: https://psiona.org/item1833
- Создан: 2025-08-19 13:19:27

Мультимодальные модели (Multimodal Models) способные одновременно обрабатывать и понимать разные типы данных: текст, изображения, аудио и иногда видео.

Примеры задач:
✅ Описание изображения на естественном языке (image captioning).
✅ Поиск изображений по текстовому описанию и наоборот.
✅ Анализ видео с синхронизацией визуальной и звуковой дорожки.
✅ Ответ на вопрос, основываясь на тексте и диаграмме.

Подтипы и технологии: Гибридные архитектуры, которые объединяют компоненты для обработки разных типов данных (например, CNN для изображений и RNN/Transformer для текста).

---

# Анализ и прогнозирование

- item_id: 1832
- URL: https://psiona.org/item1832
- Создан: 2025-08-19 13:19:27

Модели анализа и прогнозирования (Analysis and Prediction Models) предназначены для анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий или значений.

Примеры задач:
✅ Прогнозирование временных рядов (цены на акции, погода).
✅ Анализ последовательных данных (текст, речь, временные метки с датчиков).
✅ Регрессия (предсказание числового значения, например, стоимости дома).

Подтипы и технологии: Рекуррентные нейронные сети (RNN), долгосрочная краткосрочная память (LSTM), модели на основе трансформеров для анализа последовательностей.

---

# Дискриминативные

- item_id: 1831
- URL: https://psiona.org/item1831
- Создан: 2025-08-19 13:19:27

Дискриминативные / Классификационные модели (Discriminative / Classification Models) анализируют входные данные и относят их к определенному классу или категории. Их цель — распознавание и различение.

Примеры задач:
✅ Распознавание образов (лиц, объектов на фото).
✅ Классификация текста (спам/не спам, положительный/отрицательный отзыв).
✅ Медицинская диагностика по снимкам.
✅ Определение жанра музыки.

Подтипы и технологии: Свёрточные нейронные сети (CNN) для изображений, однослойные и многослойные перцептроны (SLP, MLP) для задач классификации.

---

# Генеративные

- item_id: 1830
- URL: https://psiona.org/item1830
- Создан: 2025-08-19 13:18:30

Генеративные модели (Generative Models) предназначенные для создания нового контента: текста, изображений, аудио, видео, кода и т.д. Они учатся на существующих данных и генерируют похожие, но уникальные результаты.

Примеры задач:
✅ Генерация текста (статьи, рассказы, код).
✅ Генерация изображений по текстовому описанию (например, Stable Diffusion).
✅ Создание музыки или аудиозаписей.
✅ Генерация видео.

Подтипы и технологии: Генеративно-состязательные сети (GAN), диффузионные модели (Diffusion Models), крупные языковые модели (LLM) в режиме генерации.

---

Всего элементов: 5