Generativ AI? En introduktionsvejledning

Hvad er Generativ AI? En introduktion

Generativ AI er en transformational type kunstig intelligens-teknologi, der er i stand til at producere forskellige slags indhold som svar på naturlige sprogprompter. Med generative AI-modeller kan brugere producere billeder, tekst, lyd og endda syntetiske data på få sekunder.

Hypen omkring generativ kunstig intelligens begyndte at opbygges i slutningen af ​​2022, da Open AI lancerede ChatGPT, en state-of-the-art chatbot, der er i stand til at skabe utroligt indhold på menneskelig sprog. Men generativ kunstig intelligens eksisterede faktisk længe før 2022.

Teknologien, der understøtter generativ AI, blev først introduceret i 1960'erne, i nogle af de tidligste chatbots. Men potentialet i denne form for kunstig intelligens blev først virkelig afsløret i 2014, da generative adversarial networks (GAN'er) blev introduceret til verden af ​​maskinlæring.

Den seneste klasse af generative AI-applikationer er siden opstået fra grundlæggende modeller, som giver virksomheder mulighed for at bygge unikke billed- og sproggenererende modeller.

De fleste af de grundlæggende modeller, der bruges i dag, er "store sprogmodeller", eller LLM'er, trænet i enorme mængder naturligt sprog.

Effekten af ​​disse systemer tilskrives ikke kun størrelsen af ​​LLM'er, men transformatorerne (maskinlæringsværktøjer), som giver forskere mulighed for at træne modeller uden komplekse mærkningsopgaver.

Zero-shot læring giver modeller mulighed for at bruge generelle forståelser af forholdet mellem begreber til at lave forudsigelser og generere nye svar på input.

Hvordan virker generativ AI?

Som nævnt ovenfor reagerer generative AI-modeller på "prompter" i form af billeder, lyd, video, tekst og mere. De giver brugerne mulighed for hurtigt at generere nyt indhold, som svar på disse prompter. Tidligere versioner af generativ AI krævede, at brugerne indsendte data til modellen ved hjælp af en API eller lignende proces.

Pionerer inden for generativ AI har dog udviklet bedre brugergrænseflader, som giver brugerne mulighed for at beskrive anmodninger i et almindeligt naturligt sprog. Generative AI-modeller udnytter neurale netværk til at bestemme strukturer og mønstre i data og generere nyt indhold.

Et af de største gennembrud inden for generative AI-modeller er muligheden for, at brugere kan udnytte forskellige læringstilgange, herunder semi-superviseret og uovervåget læring til træning. Dette betyder, at virksomheder og udviklere lettere kan udnytte store mængder data for at understøtte Gen AI-modeller i at levere unikke svar på forespørgsler.

GAN'er og variationsautoencodere sikrer, at udviklere kan træne modeller med et specifikt syn på verden, hvilket fører til forskellige use cases for generative AI-værktøjer. Eksempler inkluderer alt fra GPT-3 og GPT-4 til stabil diffusion.

Hvordan udvikles generative AI-systemer?

Selvom generative AI-systemer, som vi kender dem i dag, stadig er relativt nye, er der flere forskellige typer modeller derude, som hver er trænet på en unik måde.

En af de mest almindelige muligheder for at udvikle generativ AI er at bruge "diffusionsmodeller" eller denoising diffusion sandsynlige modeller. Disse bestemmer vektorer i latent rum ved hjælp af to-trins træningsprocesser. Systemerne bruger både fremadgående diffusion til at tilføje tilfældig støj til træningsdata og omvendt diffusion til at vende støjen og rekonstruere prøver af data.

Selvom diffusionsmodeller tager længere tid at træne end variationsautoencoder-modeller, kan udviklere træne næsten et uendeligt antal lag, hvilket fører til et output af højere kvalitet. Udover diffusionsmodeller udnytter organisationer også både "VAE'er" og "GAN'er" til generativ AI.

VAE'er, eller Variational Autoencoders, består af to tilsvarende neurale netværk: indkodere og dekodere. Indkoderen konverterer input til en mindre repræsentation af data, mens dekoderen rekonstruerer det originale input og fjerner unødvendigt iformation. De to netværk arbejder sammen for at lære effektive måder at repræsentere data på, hvilket giver mulighed for kreativt output.

GAN'er eller Generative Adversarial Networks tvinger to neurale netværk til at konkurrere mod hinanden. En generator skaber nye eksempler på data, mens en diskriminator lærer at skelne genereret indhold som "rigtigt" eller "falsk".

De to modeller trænes samtidigt og bliver gradvist klogere, hvilket med tiden producerer bedre indhold. GAN'er leverer prøver og output af høj kvalitet hurtigt, men lider ofte af begrænset prøvediversitet.

En anden vigtig faktor i udviklingen af ​​generative AI-modeller er brugen af ​​en specifik arkitektur, såsom et transformernetværk. Disse netværk fungerer på samme måde som neurale netværk, idet de behandler sekventielt input i en ikke-sekventiel format. Transformere drager fordel af både selvopmærksomhed og positionel kodning, hvilket gør det muligt for algoritmer at fokusere på forholdet mellem ord.

Selvopmærksomhedslag tildeler en vægt til hver komponent af inputtet, korreleret til dets værdi eller vigtighed. Positionsindkodningssystemet bestemmer rækkefølgen, hvori inputord sendes. Transformere er opbygget af forskellige lag eller transformerblokke, som arbejder sammen om at dechifrere og endda forudsige datastrømme, såsom billeder og tekst.

Anvendelser af Generativ AI

Som alle AI-teknologier er generative AI-systemer beregnet til at understøtte specifikke brugstilfælde. Disse værktøjer kan strømline arbejdsgangene for både ingeniører, videnskabsmænd, forskere og kreative. Generative AI-modeller kan tage input i en række forskellige former og generere nyt indhold i de samme modaliteter.

Almindelige applikationer inkluderer:

• visuals: En af de mest populære generative AI-applikationer er evnen til at skabe unikke billeder, såsom avatarer, 3D-billeder, grafer og illustrationer. Brugere kan oprette billeder i en række forskellige stilarter og endda ændre eller redigere eksisterende indhold. Generative AI-modeller kan skabe grafer for at fremvise kemiske forbindelser til lægemiddelopdagelse eller skabe realistiske billeder til videospil, designværktøjer, virtuel og augmented reality.
• Lyd: Lyd, tale og musik er alle nye felter i det generative AI-landskab. Eksempler omfatter modeller, der kan udvikle uddrag af lydklip og sange ved hjælp af tekstinput. Nogle værktøjer kan også genkende specifikke objekter i videoer og skabe komplementære lyde eller musik til videooptagelser.
• Sprog: Tekst er kernen i mange generative AI-modeller og betragtes ofte som det mest avancerede domæne. Nogle af de mest populære sprogbaserede generative modeller er LLM'er eller store sprogmodeller, som kan bruges til at skabe kode, essays, oversættelser og mere.
• Syntetiske data: Udviklere bruger syntetiske data til at træne AI-modeller, og når det er nødvendigt, er data begrænset eller eksisterer ikke. Generative modeller kan skabe syntetiske data til at dække alle modaliteter og bruge etiketeffektiv læring til at vokse. Generative AI-algoritmer kan reducere mærkningsomkostningerne ved automatisk at producere udvidede træningsdata eller lære repræsentationer af data.

Use cases for generativ AI spænder også over forskellige brancher. Mange fagfolk beskriver generativ AI som en slags generel teknologi, der ligner elektricitet eller dampkraft. I hver branche kan denne teknologi tjene forskellige anvendelsestilfælde, såsom:

• Opbygning af svindeldetekteringssystemer og datastyringsværktøjer til finansiering.
• Tolke kontrakter og analysere beviser i den juridiske branche.
• Kombination af data fra kameraer og målinger for at identificere defekte komponenter og potentielle problemer i produktionsområdet.
• Producere indhold og oversætte det til andre sprog i film- og medierummet.
• Identifikation af lovende lægemiddelkandidater og muligheder i den medicinske industri.
• Design og redigering af prototyper i den arkitektoniske sektor.
• Oprettelse af spilindhold og niveauer i spilområdet.

Udfordringerne ved Generativ AI

Mens utallige virksomheder, fra Microsoft og Google, til MIT, nu investerer i generative AI-løsninger, er der stadig udfordringer at overvinde. En af de største udfordringer er forbundet med skalerbarhed af computerstrukturer. Generative AI-modeller kan bruge milliarder af parametre og har brug for betydelige mængder data til træning.

Dette betyder, at selvom en generativ AI-chatbot kan virke simpel på overfladen, kræver det betydelig teknisk ekspertise, kapitalinvesteringer og unik teknologi at udvikle. For at træne så store datasæt har virksomheder også brug for enorme mængder computerkraft til at finjustere modeller.

Andre almindelige udfordringer omfatter:

• Sampling hastighed: Skalaen af ​​generative modeller betyder, at der nogle gange kan være latenstid til stede i den tid, der kræves for at generere en instans. For interaktive løsninger, der tilbyder tekstgenerering eller AI naturligt sprogbehandling, skal samtaler foregå præcist og øjeblikkeligt. Langsomme prøvetagningshastigheder kan gøre det sværere at træne værktøjer hurtigt.
• Datakvalitet: Som nævnt ovenfor bruges nogle generative AI-modeller til at skabe syntetiske data til forskellige anvendelsestilfælde. Ikke alle data er egnede til brug i AI-modeller og apps. Disse modeller kræver objektive data af høj kvalitet for at udføre specifikke opgaver. Nogle domæner kæmper for at finde nok effektive data til at skabe modeller.
• Datalicenser: Yderligere forværring af mangel på data er manglende evne til at få adgang til data. Ikke alle tilgængelige data til generativ AI-optimering er open source. Nogle virksomheder kæmper for at få adgang til kommercielle licenser til at bruge eksisterende data eller oprette nye skræddersyede datasæt.

Mange innovative virksomheder arbejder nu på nye måder at understøtte den fortsatte vækst og udvikling af generative AI-modeller. Disse platforme og produkter er begyndt at mindske kompleksiteten i at bygge innovative maskinlæringsmodeller i stor skala.

Fordelene ved Generativ AI

Selvom der er forskellige udfordringer at overvinde, før alle vil være i stand til at få adgang til generative AI-løsninger til at skabe nye billeder, tekstbeskrivelser og mere, har teknologien stadig mange forskellige fordele. Generative AI-algoritmer er kraftfulde værktøjer, der er i stand til at skabe nyt, originalt indhold, såsom videoer, tekst og billeder (Dall-e 2).

Nogle af disse dybe læringsstilmodeller er i stand til at skabe indhold, der næsten ikke kan skelnes fra indhold skabt af mennesker. Generative AI-algoritmer kan endda bruges til at forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af ​​eksisterende AI-teknologier.

De kan hjælpe med mange naturlige sprogbehandlingsværktøjer og computervisionssystemer mere effektivt med skabelsen af ​​nye syntetiske data til træning. Plus, generative AI-algoritmer kan give udviklere og organisationer mulighed for at analysere og udforske komplekse data på nye måder.

Virksomheder og forskere kan bruge generativ AI til at opsummereformation, opdag skjulte mønstre og find tendenser, der måske ikke er tydelige i rådata alene. På en bred skala kan generative AI-algoritmer accelerere og automatisere en lang række processer og opgaver, hvilket sparer organisationer og idividobbelt betydelig tid og ressourcer.

Er der nogen problemer med generativ AI i dag?

Selvom fremkomsten af ​​generativ AI har ført til en masse spænding i alt fra fremstillings- til sundhedsindustrien, er der også forskellige bekymringer omkring teknologien. Mange af disse bekymringer drejer sig om potentialet for misbrug og misbrug af AI-modeller, problemer med resultater af dårlig kvalitet og potentialet til at forstyrre nogle eksisterende forretningsmodeller.

Generativ AI er kraftfuld, men den kan give unøjagtig og vildledende indformation. Det er også svært at stole på, når virksomheder ikke er fuldt ud klar over kilden til indformation brugt af den generative fortrænede transformer og andre algoritmer.

I nogle tilfælde kunne generativ kunstig intelligens fremme nye former for plagiering, som overser indholdsskabernes og kunstneres rettigheder. Det kan også forstyrre eksisterende forretningsmodeller, især i forhold til annoncering og søgemaskineoptimering.

En særlig bekymring relateret til generativ AI er, at tekstbaserede modeller og billedgenereringsmodeller kan gøre det lettere at generere falske nyheder. Der er også potentialet for, at nogle modeller, der er i stand til at replikere mennesker, kan efterligne mennesker under social engineering-angreb.

Ser på fremtiden for generativ AI

Mens innovatorer i den moderne verden fortsætter med at optimere og forbedre generative AI-modeller, viser disse værktøjer et fantastisk løfte. Der forskes i øjeblikket i nye måder at bygge værktøjer til at opdage og overvinde potentielle problemer og udfordringer. Nogle virksomheder bygger endda værktøjer, der er i stand til at detektere AI-genererede billeder, video og tekst.

Forbedringer i AI-udviklingsplatforme vil også bidrage til at forbedre udviklingen af ​​generative AI-løsninger i fremtiden. Forretningsledere og udviklere søger allerede efter måder at integrere generativ AI i de værktøjer og systemer, vi allerede bruger i massiv skala.

Designværktøjer bliver mere intuitive, grammatikkontrol vil udvikle sig, og træningsværktøjer kan snart automatisk identificere bedste praksis på vegne af virksomhedsledere. Generativ AI har potentialet til at transformere stort set alle aspekter af, hvordan vi lever og arbejder.