Ландшафт продвинутого генеративного ИИ эволюционировал от изолированных монолитных моделей к многоуровневой экосистеме, определяемой составными ИИ-системами. Этот сдвиг уводит от простого вероятностного предсказания токенов к системам, которые оркестрируют фундаментальные модели (ФМ), модульные плагины и кросс-модальный синтез.
Таксономия генеративного стека
- Инфраструктурный уровень: аппаратная основа (GPU/TPU) и облачные сервисы, обеспечивающие огромные вычислительные ресурсы, необходимые для обучения и высокоскоростного инференса.
- Уровень моделей: фундаментальные модели (ФМ), такие как GPT-4, Llama 3 и Stable Diffusion, которые служат специализированными движками для различных модальностей.
- Уровень оркестрации: фреймворки, управляющие логикой, потоком данных и извлечением информации, переводящие модели от «замороженных» весов к системам с контекстной осведомлённостью в реальном времени.
Конвергенция модальностей
Технический тренд направлен на унификацию архитектур — прежде всего трансформеров и диффузионных моделей — что позволяет использовать общее латентное пространство. Это обеспечивает единый унифицированный интерфейс, в котором текст, изображение и видео обрабатываются как непрерывный поток информации, математически представляемый как отображение между различными латентными многообразиями $M_{text} \leftrightarrow M_{visual}$.