Некоторые отличия генеративных нейросетей от других типов нейронных сетей:

• Создание нового контента. 1 Генеративные модели способны производить уникальный контент, будь то изображения, музыкальные композиции или тексты. 1 Этому способствуют их обучение на больших данных и способность извлекать и использовать скрытые закономерности. 1
• Обработка неструктурированных данных. 1 Генеративный ИИ часто работает с неструктурированными данными, такими как картинки, аудио и видео, и умеет интерпретировать и модифицировать их разнообразные формы. 1
• Алгоритмы самообучения. 1 Генеративные модели обучаются без прямого указания правильного результата, что отличает их от дискриминативных моделей, предсказывающих метки для входных данных. 1
• Автономность. 1 Генеративные модели способны работать автономно после обучения, создавая контент без постоянного вмешательства человека, что открывает возможности для автоматизации творческих и дизайнерских процессов. 1
• Создание синтетических данных. 2 Генеративный ИИ способен создавать синтетические данные, на которых обучаются другие нейросети — это особенно актуально в ситуациях, когда сбор информации затруднён или требует больших затрат. 2