Экосистема генеративного ИИ

Разработано
При участии
Версия: v.1.1 от 11.03.2024 добавлены новые сервисы, добавлена категория отслеживания дипфейков
Генеративные 
ИИ-приложения и сервисы
Горизонтальные и вертикальные прикладные решения, доступные одновременно по модели on-premise и в облачном развертывании
Приложения, которые могут использоваться многими людьми в разных отраслях и для решения широкого спектра задач
Горизонтальные приложения
Финансы
  • Bloomberg
Обслуживание клиентов

Продажи
Продуктивность
Информационные технологии
Управление знаниями
Приложения, разработанные для конкретной отрасли или группы пользователей
Вертикальные/отраслевые приложения
Финтех
Юриспруденция
Естественные науки
Ритейл
Здравоохранение
Транспорт
PR/маркетинг
Робототехника
Инструменты для генеративного ИИ
Инструменты для эффективного и безопасного промышленного использования базовых моделей генеративного ИИ
Приложения, которые разработаны специально для определенной цели или задачи
Кейс-специфичные
Платформы для чат-ботов
Платформы для чат-ботов являются основой для создания и управления ботами в различных мессенджерах, социальных сетях и на других платформах, где есть возможность общения через чат-боты. Они облегчают процесс разработки и поддержки ботов, делая его доступным для широкого круга пользователей.
Генеративные презентеры

Приложения, которые позволяют создать видео презентацию на основе запроса пользователя
Чат-боты (сочетание классических подходов с LLM)
Классические подходы – это старые методы, которые используются уже давно. LLM – это новые методы, которые появились недавно. Сочетание этих подходов позволяет создать чат-бот, который будет использовать все преимущества старых и новых методов.
Транскрибация, суммаризация и перевод текста
Приложения для выделения текста из аудио или видео (транскрибация), выделения основного смысла текста (суммаризация) и перевода текста
Агенты
Это программы, которые могут действовать от имени пользователя или выполнять какие-то задачи в интернете. Например, агенты могут использоваться для поиска информации, выполнения заданий, общения с другими людьми и т.д.
Генерация видео
Генерация видео - это процесс создания видео из набора изображений или других видеофайлов.
Генерация музыки
Приложения, ориентированные на улучшение качества работы решения на базе ИИ через улучшение характеристик модели, которая лежит в его основе
Моделе-центричные
Разработка модели
Это процесс создания математической модели, которая может имитировать работу человеческого мозга.
Риск-ориентированное использование моделей
Подход к работе с моделями ИИ, при котором учитываются возможные негативные последствия и риски, а также механизмы их контроля
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation - метод, когда разработчик добавляет в контекст запроса к языковой модели дополнительную информацию, на основе которой языковая модель может дать пользователю более полный и точный ответ (например, подключение базы знаний)
Файн-тьюнинг
Приложения для улучшения алгоритмов машинного обучения для лучшего выполнения конкретной задачи
Приложения, ориентированные на улучшение качества работы решения на базе ИИ через работу с данными, на которых оно обучается
Дата-центричные
Промпт инжениринг
Приложения для создания текстовых запросов для моделей обработки естественного языка для получения необходимого результата
Векторные базы данных и эмбединги
Эмбединги - это процесс преобразования объектов в векторные значения. Векторные базы данных - специализированный тип базы данных, который хранит данные в виде многомерных векторов, каждый из которых представляет определенные характеристики или качества. В совокупности векторные базы данных и эмбединги позволяют использовать информацию из других систем и избегать рисков галлюцинации модели
Приложения, которые включают в себя весь спектр работы с данными - сбор данных, их обработку, анализ и передачу другим пользователям или приложениям
Подготовка и обмен данными
Федеративное обучение
Приложения, которые позволяют сохранить конфиденциальность данных, так как они не передаются в общую сеть, и ускорить процесс обучения, благодаря использованию распределенных вычислений
Обезличивание
Приложения для удаления или скрытия личной информации из данных, чтобы защитить конфиденциальность людей, участвующих в этих данных
Гомоморфное шифрование
Приложения, использующие метод шифрования, который позволяет выполнять определенные математические операции с зашифрованными данными, получая в результате зашифрованное значение, совпадающее с результатом операций над открытыми (незашифрованными) данными.
Инструментарий дли формирования датасетов
Инструменты и методов, которые позволяют создавать наборы данных для обучения и тестирования моделей машинного обучения
Синтетические данные
Это искусственно созданные данные, которые используются для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта.
Разметка данных
Это процесс маркировки данных с целью их дальнейшей обработки и анализа.
Приложения, которые позволяют обеспечить безопасность и достоверность работы решения на базе искусственного интеллекта и минимизировать риски
AI TRISM-инструменты
Мониторинг отравления и искажения промптов
Приложения для контроля за качеством промтов (исходных данных), используемых для обучения моделей машинного обучения. Цель мониторинга - предотвратить отравление и искажение промтов, которые могут привести к снижению качества обучения моделей или появлению уязвимостей в них
Контроль галлюцинаций
Приложения для предотвращения ошибок в моделях машинного обучения, вызванных случайными колебаниями в данных, общественных стериотипов и додумывания информации нейросетью
Отслеживание дипфейков
Приложения, которые позволяют распознать искусственно созданные видео с изображением человека (дип-фейки)
Модерация результатов (анти-байес)
Приложения для отсеивания заведомо ложных результатов, которые могут возникнуть в ходе работы модели машинного обучения.
Обеспечение безопасности ИИ-приложений
Приложения и комплекс мер, направленных на защиту приложений, использующих технологии искусственного интеллекта, от различных угроз - таких как взлом, утечка данных, несанкционированный доступ и т.д.
Объяснимость результатов ИИ
Приложения, направленные на повышение объяснимости работы искусственного интеллекта и обоснования причинно-следственных связей в результатах деятельности алгоритмов. Это важно в том числе для понимания, допущена ли где-то ошибка в суждениях
Предотвращение кибератак с ИИ
Приложения для обнаружения, анализа и блокировки вредоносных действий в компьютерной системе или сети с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.
Контроль анонимизации данных
Приложения, которые включают в себя разработку и применение методов и технологий, которые помогают сохранять анонимность данных и предотвращают их обратное преобразование в личную информацию.
Приложения, которые помогают разработчикам создавать модели ИИ, обучать их и обеспечивать инференс (исполнение)
Технологические инструменты
Инструменты MLOps
MLOps помогает создавать, оптимизировать и развертывать модели машинного обучения, а также управлять ими и собирать их в продукты, которые решают реальные бизнес-задачи
Фронтенд для нейросетей
Интерфейс, который позволяет пользователям создавать, обучать и использовать нейронные сети.
NoCode|LowCode платформы
Инструменты для создания приложений и сервисов без или с минимальным использованием программирования.
Оптимизация нейромоделей
Процесс настройки параметров нейронной сети для повышения ее эффективности и точности в решении конкретной задачи, а также снижения аппаратных требований к обучению и инференсу модели
Оркестрация моделей по API
Приложения для управления ансамблем моделей машинного обучения, который позволяет использовать несколько моделей для решения одной задачи
Модели генеративного ИИ
Модели и инструменты генеративного ИИ, реализующие базовые фукнции технологии
Базовые модели, на которых работают технологии генеративного искусственного интеллекта
Модели генеративного ИИ
Маркетплейсы генеративных моделей
Маркетплейсы, где можно приобрести или установить модели генеративного искусственного интеллекта
GPT-модели

Generative Pretrained Transformer - это тип предобученных больших языковых моделей, которые обучаются на больших наборах текстовых данных, чтобы генерировать текст, схожий с человеческим
Доменные модели
Тип моделей, которые работают для отдельных доменов (отраслей/направлений)
Дифузионные модели
Тип моделей, который использует процесс диффузии (распространения) данных, чтобы генерировать новые данные. В основном применяется для создания картинок, фото, видео и GIF-изображений
Инфраструктура
Техническая инфраструктура для обучения и применения (инференса) инструментов на основе генеративного ИИ
Аппаратная основа без которой невозможна разработка и инференс (исполнение) решений на базе искусственного интеллекта
Инфраструктура
Вычисления для обучения
Вычислительные ресурсы (чипы, видеокарты) для обучения моделей искусственного интеллекта
Вычисления для инференса
Вычислительные ресурсы (чипы, видеокарты) для исполнения задач ИИ, когда модель уже разработана и обучена
FPGA
Полупроводниковые устройства, которое могут быть сконфигурированы для выполнения различных специализированных логических операций
Сети связи
Системы передачи данных, которые используются для обмена информацией между различными компонентами систем искусственного интеллекта. Они включают в себя протоколы передачи данных, маршрутизацию и тд.
Интерконнект
Системы соединения различных компонентов системы искусственного интеллекта для обеспечения ее эффективной работы (зачастую используются в дата-центрах и супер компьютерах)
Облачные решения
Сервисы и платформы, которые предоставляют доступ к вычислительным ресурсам и другим услугам через интернет
Анклавные вычисления (изолированные)
Приложения и подход к обработке данных, при котором все данные остаются внутри определенной географической области или организации
Privacy enhanced computation
Программно-аппаратный комплекс, который обеспечивает защиту приватности личных данных.
Средства обеспечения безопасности
Приложения, оборудование и технологии, которые обеспечивают информационную безопасность цифрового контура предприятия
Производители готовых вычислительных узлов
Это компании, которые создают и продают готовые вычислительные узлы, то есть компьютеры, состоящие из основных компонентов, таких как процессор, материнская плата, оперативная память и другие
Авторы
  • Максим Григорьев
  • Алексей Сидорюк
  • Евгений Морозов
  • Валерия Митина
  • Варвара Ольшницкая
Контрибьютеры
  • Александр Долбнев (Яндекс)
  • Полина Гришина (Сбер Девайсы)
  • Феликс Скворцов (МТС)
  • Василий Кирсанов (CloudAmplifier)
  • Николай Бушков (Альфа Банк)
  • Сергей Колесников (Тинькофф)
  • Владислав Тушканов (Лаборатория Касперского)
  • Ильяс Киреев (Positive Technologies)
  • Артемий Сычев (Сколтех)
Нажимая кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных
Нажимая кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных