În domeniul inteligenței artificiale, pe lângă Large Language Models (LLMs), există o varietate de alte tipuri de modele și arhitecturi care sunt utilizate pentru diferite scopuri. Iată câteva exemple:
- Rețele Neurale Convoluționale (CNNs): Aceste modele sunt specializate în prelucrarea imaginilor și sunt adesea folosite în aplicații de viziune artificială. CNNs au fost eficiente în recunoașterea obiectelor în imagini, segmentare semantică și alte sarcini legate de prelucrarea vizuală.
- Rețele Recurente (RNNs): RNNs sunt folosite pentru a trata date secvențiale, cum ar fi limbajul natural. Ele sunt utile în sarcini precum recunoașterea vorbirii, traducerea automată și generarea de texte.
- Rețele Adversariale Generative (GANs): Acestea sunt utilizate pentru generarea de conținut nou, cum ar fi imagini sau texte. GANs implică două rețele neurale care lucrează împreună – una pentru a genera conținut și alta pentru a evalua autenticitatea acestuia. Acestea sunt folosite în arta generativă, prelucrarea imaginilor și alte domenii creative.
- Rețele Neurale cu Memorie a Sarcinilor (NTM): Aceste modele au arhitecturi care le permit să gestioneze informații într-un mod asemănător cu memoria umană. NTMs sunt utile în sarcini complexe care implică păstrarea și recuperarea informațiilor pe termen lung.
- Rețele Transformer: Pe lângă LLMs, arhitectura Transformer este folosită într-o varietate de aplicații, inclusiv procesarea limbajului natural, traducerea automată și prelucrarea secvențială.
- Învățare Hibridă: Unele abordări integrate combină modele simbolice cu metode de învățare profundă, oferind un echilibru între învățarea bazată pe date și raționamentul simbolic.
- Reinforcement Learning: Acestea implică modele care învață să ia decizii prin interacțiune cu un mediu și primirea de recompense sau pedepse. Sunt utilizate în jocuri, robotică și optimizare.