Generatiewe KI? 'n Inleidende gids

Wat is Generatiewe AI? 'n Inleiding

Generatiewe KI is 'n transformerende tipe kunsmatige intelligensie-tegnologie, wat in staat is om verskeie soorte inhoud te produseer in reaksie op natuurlike taal-opdragte. Met generatiewe KI-modelle kan gebruikers binne sekondes beelde, teks, oudio en selfs sintetiese data produseer.

Die hype rondom generatiewe KI het begin toeneem aan die einde van 2022, toe Open AI het ChatGPT bekendgestel, 'n moderne kletsbot wat in staat is om ongelooflike inhoud in menslike styltaal te skep. Generatiewe KI het egter eintlik lank voor 2022 bestaan.

Die tegnologie wat generatiewe KI onderlê, is die eerste keer in die 1960's bekendgestel, in sommige van die vroegste chatbots. Maar die potensiaal van hierdie vorm van KI is nie werklik onthul tot 2014 nie, toe generatiewe teenstandersnetwerke (GAN's) aan die wêreld van masjienleer bekendgestel is.

Die nuutste klas generatiewe KI-toepassings het sedertdien ontstaan ​​uit grondliggende modelle, wat maatskappye in staat stel om unieke beeld- en taalgenererende modelle te bou.

Die meeste van die grondslagmodelle wat vandag gebruik word, is "groot taalmodelle", of LLM's, opgelei op groot volumes natuurlike taal.

Die impak van hierdie stelsels word nie net toegeskryf aan die grootte van LLM's nie, maar die transformators (masjienleergereedskap), wat navorsers in staat stel om modelle op te lei sonder ingewikkelde etiketteringstake.

Zero-shot-leer laat modelle toe om algemene begrip van die verwantskappe tussen konsepte te gebruik om voorspellings te maak, en om nuwe reaksies op insette te genereer.

Hoe werk generatiewe AI?

Soos hierbo genoem, reageer generatiewe KI-modelle op "opdragte", in die vorm van beelde, oudio, video, teks, en meer. Dit laat gebruikers toe om vinnig nuwe inhoud te genereer in reaksie op hierdie versoeke. Vroeëre weergawes van generatiewe KI het vereis dat gebruikers data by die model indien met behulp van 'n API of soortgelyke proses.

Pioniers in generatiewe KI het egter beter UI's ontwikkel, wat gebruikers in staat stel om versoeke in gewone natuurlike taal te beskryf. Generatiewe KI-modelle maak gebruik van neurale netwerke om strukture en patrone in data te bepaal en nuwe inhoud te genereer.

Een van die grootste deurbrake in generatiewe KI-modelle is die opsie vir gebruikers om verskeie leerbenaderings te benut, insluitend semi-toesig en nie-toesig leer vir opleiding. Dit beteken dat maatskappye en ontwikkelaars makliker groot hoeveelhede data kan benut om Gen AI-modelle te ondersteun om unieke antwoorde op navrae te lewer.

GAN's en variasie-outo-enkodeerders verseker dat ontwikkelaars modelle kan oplei met 'n spesifieke siening van die wêreld, wat lei tot verskeie gebruiksgevalle vir generatiewe KI-gereedskap. Voorbeelde sluit alles in van GPT-3 en GPT-4 tot stabiele verspreiding.

Hoe word generatiewe KI-stelsels ontwikkel?

Alhoewel generatiewe KI-stelsels soos ons dit vandag ken nog relatief nuut is, is daar verskeie verskillende tipes modelle daar buite, elkeen op 'n unieke manier opgelei.

Een van die mees algemene opsies vir die ontwikkeling van generatiewe KI is om "diffusiemodelle" te gebruik, of om diffusie waarskynlikheidsmodelle te ontken. Dit bepaal vektore in latente ruimte deur gebruik te maak van twee-stap opleidingsprosesse. Die stelsels gebruik beide voorwaartse diffusie om ewekansige geraas by opleidingsdata te voeg, en omgekeerde diffusie om die geraas om te keer en monsters van data te rekonstrueer.

Alhoewel diffusiemodelle langer neem om op te lei as variasie-outo-enkodeerdermodelle, kan ontwikkelaars byna 'n oneindige aantal lae oplei, wat lei tot 'n hoër kwaliteit uitset. Benewens verspreidingsmodelle, gebruik organisasies ook beide "VAE's" en "GANs" vir generatiewe KI.

VAE's, of Variational Autoencoders, bestaan ​​uit twee ooreenstemmende neurale netwerke: enkodeerders en dekodeerders. Die enkodeerder omskep insette in 'n kleiner voorstelling van data, terwyl die dekodeerder die oorspronklike invoer rekonstrueer en enige onnodige inligting verwyder. Die twee netwerke werk saam om doeltreffende maniere te leer om data voor te stel, wat kreatiewe uitset moontlik maak.

GAN's, of Generative Adversarial Networks, dwing twee neurale netwerke om teen mekaar te kompeteer. 'n Genereerder skep nuwe voorbeelde van data, terwyl 'n diskrimineerder leer om gegenereerde inhoud as "werklik" of "vals" te onderskei.

Die twee modelle word gelyktydig opgelei, en word geleidelik slimmer, wat mettertyd beter inhoud produseer. GAN's lewer vinnige monsters en uitsette van hoë gehalte, maar ly dikwels aan beperkte monsterdiversiteit.

Nog 'n belangrike faktor in die ontwikkeling van generatiewe KI-modelle is die gebruik van 'n spesifieke argitektuur, soos 'n transformatornetwerk. Hierdie netwerke werk soortgelyk aan neurale netwerke, en verwerk opeenvolgende insette in 'n nie-opeenvolgende formaat. Transformators baat by beide self-aandag en posisionele enkodering, wat algoritmes toelaat om op die verhouding tussen woorde te fokus.

Selfaandaglae ken 'n gewig toe aan elke komponent van die inset, gekorreleer met die waarde of belangrikheid daarvan. Die posisionele enkoderingstelsel bepaal die volgorde waarin invoerwoorde ingedien word. Transformators bestaan ​​uit verskeie lae of transformatorblokke, wat saamwerk om strome data, soos beelde en teks, te ontsyfer en selfs te voorspel.

Toepassings van Generatiewe KI

Soos alle KI-tegnologieë, is generatiewe KI-stelsels bedoel om spesifieke gebruiksgevalle te ondersteun. Hierdie instrumente kan die werkvloeie van ingenieurs, wetenskaplikes, navorsers en kreatiewe mense stroomlyn. Generatiewe KI-modelle kan insette in 'n verskeidenheid vorme neem en nuwe inhoud in dieselfde modaliteite genereer.

Algemene toepassings sluit in:

• Beeldmateriaal: Een van die gewildste generatiewe KI-toepassings is die vermoë om unieke beelde te skep, soos avatars, 3D-beelde, grafieke en illustrasies. Gebruikers kan beelde in 'n verskeidenheid verskillende style skep, en selfs bestaande inhoud wysig of wysig. Generatiewe KI-modelle kan grafieke skep om chemiese verbindings vir dwelmontdekking uit te beeld, of skep realistiese beelde vir videospeletjies, ontwerpgereedskap, virtuele en uitgebreide werklikheid.
• Audio: Oudio, spraak en musiek is almal opkomende velde in die generatiewe KI-landskap. Voorbeelde sluit in modelle wat brokkies oudiosnitte en liedjies kan ontwikkel deur teksinvoere te gebruik. Sommige gereedskap kan ook spesifieke voorwerpe in video's herken en komplementêre geluide of musiek vir videomateriaal skep.
• Taal: Teks is die kern van baie generatiewe KI-modelle, en word dikwels as die mees gevorderde domein beskou. Sommige van die gewildste taalgebaseerde generatiewe modelle is LLM's, of groot taalmodelle, wat gebruik kan word om kode, opstelle, vertalings en meer te skep.
• Sintetiese data: Ontwikkelaars gebruik sintetiese data om KI-modelle op te lei, en wanneer nodig, is data beperk of bestaan ​​dit nie. Generatiewe modelle kan sintetiese data skep om alle modaliteite te dek, en etiketdoeltreffende leer gebruik om te groei. Generatiewe KI-algoritmes kan etiketteringskoste verminder deur outomatiese vergrote opleidingsdata te produseer, of voorstellings van data te leer.

Die gebruiksgevalle vir generatiewe KI strek ook oor verskeie industrieë. Baie professionele mense beskryf generatiewe KI as 'n soort algemene-doel tegnologie, soortgelyk aan elektrisiteit of stoom krag. In elke bedryf kan hierdie tegnologie verskillende gebruiksgevalle dien, soos:

• Bou van bedrogopsporingstelsels en databestuurnutsmiddels vir finansies.
• Interpreteer kontrakte en ontleding van bewyse in die regsbedryf.
• Die kombinasie van data van kameras en metrieke om defekte komponente en potensiële probleme in die vervaardigingsruimte te identifiseer.
• Produseer inhoud en vertaal dit na ander tale in die film- en mediaruimte.
• Identifisering van belowende geneesmiddelkandidate en geleenthede in die mediese industrie.
• Ontwerp en redigeer prototipes in die argitektoniese sektor.
• Skep speletjie-inhoud en -vlakke in die speletjie-ruimte.

Die uitdagings van generatiewe KI

Terwyl talle maatskappye, van Microsoft en Google, tot MIT, nou in generatiewe KI-oplossings belê, is daar steeds uitdagings om te oorkom. Een van die grootste uitdagings is gekoppel aan skaalbaarheid van rekenaarstruktuur. Generatiewe KI-modelle kan miljarde parameters gebruik en benodig aansienlike volumes data vir opleiding.

Dit beteken hoewel 'n generatiewe KI-kletsbot op die oog af eenvoudig kan lyk, vereis dit aansienlike tegniese kundigheid, kapitaalinvestering en unieke tegnologie om te ontwikkel. Om sulke groot datastelle op te lei, benodig maatskappye ook groot hoeveelhede rekenaarkrag om modelle te verfyn.

Ander algemene uitdagings sluit in:

• Steekproef spoed: Die skaal van generatiewe modelle beteken dat daar soms latensie teenwoordig kan wees in die tyd wat nodig is om 'n instansie te genereer. Vir interaktiewe oplossings wat teksgenerering, of KI natuurlike taalverwerking bied, moet gesprekke akkuraat en onmiddellik plaasvind. Stadige monsternemingsnelhede kan dit moeiliker maak om gereedskap vinnig op te lei.
• Datakwaliteit: Soos hierbo genoem, word sommige generatiewe KI-modelle gebruik om sintetiese data vir verskillende gebruiksgevalle te skep. Nie alle data is geskik vir gebruik in KI-modelle en toepassings nie. Hierdie modelle vereis onbevooroordeelde data van hoë gehalte om spesifieke take uit te voer. Sommige domeine sukkel om genoeg effektiewe data te vind om modelle te skep.
• Datalisensies: Verdere verergering van 'n gebrek aan data is 'n onvermoë om toegang tot data te verkry. Nie alle data wat beskikbaar is vir generatiewe KI-optimalisering is oopbron nie. Sommige maatskappye sukkel om toegang tot kommersiële lisensies te kry om bestaande data te gebruik, of om nuwe pasgemaakte datastelle te skep.

Baie innoverende maatskappye werk nou aan nuwe maniere om die voortgesette groei en ontwikkeling van generatiewe KI-modelle te ondersteun. Hierdie platforms en produkte begin die kompleksiteite wat betrokke is by die bou van innoverende masjienleermodelle op skaal verminder.

Die voordele van generatiewe KI

Alhoewel daar verskeie uitdagings is om te oorkom voordat almal toegang tot generatiewe KI-oplossings sal hê om nuwe beelde, teksbeskrywings en meer te skep, het die tegnologie steeds baie duidelike voordele. Generatiewe AI-algoritmes is kragtige instrumente wat in staat is om nuwe, oorspronklike inhoud te skep, soos video's, teks en beelde (Dall-e 2).

Sommige van hierdie diepleerstylmodelle is in staat om inhoud te skep wat amper nie onderskei kan word van inhoud wat deur mense geskep is nie. Generatiewe KI-algoritmes kan selfs gebruik word om die akkuraatheid en doeltreffendheid van bestaande KI-tegnologieë te verbeter.

Hulle kan meer effektief help met baie natuurlike taalverwerkingsinstrumente en rekenaarvisiestelsels, met die skepping van nuwe sintetiese data vir opleiding. Boonop kan generatiewe KI-algoritmes ontwikkelaars en organisasies toelaat om komplekse data op nuwe maniere te ontleed en te verken.

Besighede en navorsers kan generatiewe KI gebruik om inligting op te som, verborge patrone te ontdek en neigings te vind wat dalk nie in rou data alleen sigbaar is nie. Op 'n breë skaal kan generatiewe KI-algoritmes 'n groot verskeidenheid prosesse en take versnel en outomatiseer, wat organisasies en individue aansienlike tyd en hulpbronne bespaar.

Is daar vandag enige probleme met generatiewe KI?

Alhoewel die opkoms van generatiewe KI tot baie opwinding in alles van die vervaardigings- tot gesondheidsorgbedryf gelei het, is daar ook verskeie kommer rondom die tegnologie. Baie van hierdie bekommernisse draai om die potensiaal vir misbruik en misbruik van KI-modelle, kwessies met swak kwaliteit resultate en die potensiaal om sommige bestaande sakemodelle te ontwrig.

Generatiewe KI is kragtig, maar dit kan onakkurate en misleidende inligting verskaf. Dit is ook moeilik om te vertrou wanneer maatskappye nie ten volle bewus is van die bron van die inligting wat deur die generatiewe vooraf-opgeleide transformator en ander algoritmes gebruik word nie.

In sommige gevalle kan generatiewe KI nuwe vorme van plagiaat bevorder wat die regte van inhoudskeppers en kunstenaars miskyk. Dit kan ook bestaande sakemodelle ontwrig, veral met betrekking tot advertensies en soekenjinoptimalisering.

Een besondere bekommernis wat verband hou met generatiewe KI, is dat teksgebaseerde en beeldgenereringsmodelle dit makliker kan maak om vals nuus te genereer. Daar is ook die potensiaal dat sommige modelle, wat in staat is om mense te repliseer, mense kan naboots tydens sosiale ingenieursaanvalle.

Op soek na die toekoms van generatiewe KI

Aangesien innoveerders in die moderne wêreld voortgaan om generatiewe KI-modelle te optimaliseer en te verbeter, toon hierdie instrumente ongelooflike belofte. Navorsing is tans aan die gang na nuwe maniere om gereedskap te bou om potensiële kwessies en uitdagings op te spoor en te oorkom. Sommige maatskappye bou selfs gereedskap wat AI-gegenereerde beelde, video en teks kan opspoor.

Verbeterings in KI-ontwikkelingsplatforms sal ook help om die ontwikkeling van generatiewe KI-oplossings in die toekoms te verbeter. Sakeleiers en ontwikkelaars is reeds op soek na maniere om generatiewe KI in te sluit in die gereedskap en stelsels wat ons reeds op groot skaal gebruik.

Ontwerpinstrumente sal meer intuïtief word, grammatikatoetsers sal ontwikkel, en opleidingsinstrumente sal moontlik binnekort outomaties beste praktyke namens sakeleiers kan identifiseer. Generatiewe KI het die potensiaal om feitlik elke aspek van hoe ons leef en werk te transformeer.