Generatív AI? Bevezető útmutató

Mi az a Generatív AI? Bevezetés

A generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia technológia átalakító típusa, amely a természetes nyelvi felszólításokra reagálva képes különféle tartalom előállítására. A generatív mesterséges intelligencia modellekkel a felhasználók másodpercek alatt készíthetnek képeket, szöveget, hangot és akár szintetikus adatokat is.

A generatív mesterséges intelligencia körüli felhajtás 2022 végén kezdett felerősödni, amikor is Az Open AI elindította a ChatGPT-t, egy korszerű chatbot, amely hihetetlen tartalmat képes létrehozni emberi nyelven. A generatív mesterséges intelligencia azonban már jóval 2022 előtt létezett.

A generatív mesterséges intelligencia alapjául szolgáló technológiát először az 1960-as években vezették be, néhány legkorábbi chatbotban. A mesterséges intelligencia ezen formájában rejlő lehetőségek azonban csak 2014-ben derültek ki igazán, amikor a generatív ellenséges hálózatokat (GAN) bevezették a gépi tanulás világába.

A generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások legújabb osztálya azóta az alapmodellekből alakult ki, lehetővé téve a vállalatok számára egyedi kép- és nyelvgeneráló modellek felépítését.

A manapság használt alapmodellek többsége „nagy nyelvi modell” vagy LLM, amelyet hatalmas mennyiségű természetes nyelvre képeztek ki.

Ezeknek a rendszereknek a hatása nem csak az LLM-ek méretének tulajdonítható, hanem a transzformátoroknak (gépi tanulási eszközöknek), amelyek lehetővé teszik a kutatók számára, hogy bonyolult címkézési feladatok nélkül képezzenek modelleket.

A nullapontos tanulás lehetővé teszi a modellek számára, hogy a fogalmak közötti kapcsolatok általános megértését használják előrejelzések készítéséhez, és új válaszokat generáljanak a bemenetre.

Hogyan működik a generatív AI?

Ahogy fentebb említettük, a generatív mesterséges intelligencia modellek reagálnak a „kérésekre” képek, hang, videó, szöveg és egyebek formájában. Lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy ezekre a felszólításokra reagálva gyorsan új tartalmat generáljanak. A generatív mesterséges intelligencia korábbi verziói megkövetelték a felhasználóktól, hogy API-val vagy hasonló eljárással adatokat küldjenek be a modellbe.

A generatív mesterséges intelligencia úttörői azonban jobb felhasználói felületeket fejlesztettek ki, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy egyszerű, természetes nyelven írják le a kéréseket. A generatív mesterséges intelligencia modellek a neurális hálózatokat használják fel az adatok struktúráinak és mintáinak meghatározására, valamint új tartalom létrehozására.

A generatív mesterséges intelligencia modellek egyik legnagyobb áttörése az a lehetőség, hogy a felhasználók különböző tanulási megközelítéseket alkalmazzanak, beleértve a félig felügyelt és felügyelet nélküli tanulást is. Ez azt jelenti, hogy a vállalatok és a fejlesztők könnyebben kihasználhatják a nagy mennyiségű adatot, hogy támogassák a Gen AI modelleket a lekérdezésekre adott egyedi válaszok továbbításában.

A GAN-ok és a variációs automatikus kódolók biztosítják, hogy a fejlesztők a modelleket sajátos világszemlélettel képezzék ki, ami a generatív AI-eszközök különféle használati eseteihez vezet. A példák közé tartozik minden, a GPT-3-tól és a GPT-4-től a stabil diffúzióig.

Hogyan fejlesztik a generatív AI-rendszereket?

Bár a generatív AI-rendszerek, ahogyan ma ismerjük őket, még viszonylag újak, többféle modell létezik, amelyek mindegyike egyedi módon van kiképezve.

A generatív mesterséges intelligencia fejlesztésének egyik leggyakoribb lehetősége a „diffúziós modellek” vagy a zajtalanító diffúziós valószínűségi modellek alkalmazása. Ezek kétlépéses betanítási folyamatok segítségével határozzák meg a vektorokat a látens térben. A rendszerek mind az előre irányuló diffúziót alkalmazzák, hogy véletlenszerű zajt adjanak a betanítási adatokhoz, és fordított diffúziót a zaj megfordításához és az adatminták rekonstruálásához.

Bár a diffúziós modellek betanítása hosszabb időt vesz igénybe, mint a variációs autoencoder modellek, a fejlesztők szinte végtelen számú réteget taníthatnak, ami jobb minőségű kimenetet eredményez. A diffúziós modellek mellett a szervezetek a „VAE-t” és a „GAN-t” is felhasználják a generatív mesterséges intelligencia számára.

A VAE vagy Variational Autoencoder két megfelelő neurális hálózatból áll: kódolókból és dekóderekből. A kódoló a bemenetet az adatok kisebb reprezentációjává alakítja, míg a dekódoló rekonstruálja az eredeti bemenetet, eltávolítva a szükségtelen információkat. A két hálózat együtt dolgozik, hogy megtanulják az adatok hatékony ábrázolásának módjait, lehetővé téve a kreatív kimenetet.

A GAN-ok vagy a Generatív Adversariális Hálózatok két neurális hálózatot kényszerítenek, hogy versengjenek egymással. A generátor új példákat hoz létre az adatokra, míg a diszkriminátor megtanulja megkülönböztetni a generált tartalmat „valódi” vagy „hamis” között.

A két modellt egyszerre képezik ki, és fokozatosan intelligensebbé válnak, és idővel jobb tartalmat állítanak elő. A GAN-ok gyorsan szállítanak kiváló minőségű mintákat és kimeneteket, de gyakran a minták korlátozott sokszínűségétől szenvednek.

A generatív mesterséges intelligencia modellek fejlesztésének másik fontos tényezője egy adott architektúra, például egy transzformátorhálózat használata. Ezek a hálózatok a neurális hálózatokhoz hasonlóan működnek, a szekvenciális bemeneteket nem szekvenciális formátumban dolgozzák fel. A transzformátorok számára előnyös az önfigyelem és a pozíciókódolás, ami lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy a szavak közötti kapcsolatra összpontosítsanak.

Az önfigyelő rétegek súlyt rendelnek a bemenet minden összetevőjéhez, annak értékével vagy fontosságával összefüggésben. A pozíciókódoló rendszer határozza meg a bemeneti szavak beküldésének sorrendjét. A transzformátorok különböző rétegekből vagy transzformátorblokkokból állnak, amelyek együtt fejtik ki, sőt előrejelzik az adatfolyamokat, például képeket és szöveget.

A generatív AI alkalmazásai

Mint minden mesterséges intelligencia technológia, a generatív mesterséges intelligencia rendszerek célja, hogy támogassanak bizonyos használati eseteket. Ezek az eszközök leegyszerűsíthetik a mérnökök, tudósok, kutatók és kreatívok munkafolyamatait. A generatív AI-modellek sokféle formában juthatnak hozzá, és ugyanazokkal a módozatokkal hozhatnak létre új tartalmat.

Gyakori alkalmazások:

• látvány: Az egyik legnépszerűbb generatív AI-alkalmazás az egyedi képek, például avatarok, 3D-s képek, grafikonok és illusztrációk létrehozásának lehetősége. A felhasználók különféle stílusú képeket hozhatnak létre, sőt a meglévő tartalmakat is módosíthatják vagy szerkeszthetik. A generatív mesterséges intelligencia modellek grafikonokat hozhatnak létre, amelyek bemutatják a kémiai vegyületeket a gyógyszerek felfedezéséhez, vagy valósághű képeket készíthetnek videojátékokhoz, tervezőeszközökhöz, virtuális és kiterjesztett valósághoz.
• Audio: A hang, a beszéd és a zene mind feltörekvő területei a generatív mesterséges intelligencia világának. A példák közé tartoznak olyan modellek, amelyek szövegbevitellel hangrészleteket és dalokat fejleszthetnek ki. Egyes eszközök bizonyos objektumokat is felismerhetnek a videókban, és kiegészítő zajokat vagy zenét hozhatnak létre a videófelvételekhez.
• Nyelv: A szöveg sok generatív AI-modell középpontjában áll, és gyakran a legfejlettebb tartománynak tekintik. A legnépszerűbb nyelvi alapú generatív modellek az LLM-ek vagy nagy nyelvi modellek, amelyek segítségével kódokat, esszéket, fordításokat és egyebeket lehet létrehozni.
• Szintetikus adatok: A fejlesztők szintetikus adatokat használnak az AI-modellek betanításához, és ha szükséges, az adatok korlátozottak vagy nem léteznek. A generatív modellek szintetikus adatokat hozhatnak létre, amelyek lefedik az összes módozatot, és címkézési hatékony tanulást használhatnak a növekedéshez. A generatív mesterséges intelligencia algoritmusok csökkenthetik a címkézési költségeket azáltal, hogy automatikusan kibővített képzési adatokat vagy tanulási reprezentációkat állítanak elő.

A generatív mesterséges intelligencia felhasználási esetei különböző iparágakra is kiterjednek. Sok szakember úgy írja le a generatív MI-t, mint egyfajta általános célú technológiát, hasonlóan az elektromos áramhoz vagy a gőzenergiához. Minden iparágban ez a technológia különböző felhasználási eseteket szolgálhat ki, például:

• Csalásfelderítő rendszerek és adatkezelő eszközök építése a pénzügyekhez.
• Szerződések értelmezése és bizonyítékok elemzése a jogi szakmában.
• A kamerákból származó adatok és a mérőszámok kombinálása a hibás alkatrészek és a gyártási területen felmerülő lehetséges problémák azonosítására.
• Tartalom készítése és más nyelvekre való lefordítása a film- és médiatérben.
• Ígéretes gyógyszerjelöltek és lehetőségek azonosítása az orvosi iparban.
• Prototípusok tervezése és szerkesztése az építészeti szektorban.
• Játéktartalom és szintek létrehozása a játéktérben.

A generatív AI kihívásai

Miközben a Microsofttól a Google-tól az MIT-ig számtalan vállalat fektet be generatív mesterségesintelligencia-megoldásokba, még mindig vannak leküzdendő kihívások. Az egyik legnagyobb kihívás a számítási struktúra skálázhatóságával kapcsolatos. A generatív AI modellek több milliárd paramétert használhatnak, és jelentős mennyiségű adatra van szükségük a képzéshez.

Ez azt jelenti, hogy bár egy generatív mesterséges intelligencia chatbot látszólag egyszerűnek tűnhet, jelentős technikai szakértelmet, tőkebefektetést és egyedi technológiát igényel a fejlesztése. Az ilyen nagy adatkészletek betanításához a vállalatoknak hatalmas számítási teljesítményre van szükségük a modellek finomhangolásához.

További gyakori kihívások a következők:

• Mintavételi sebesség: A generatív modellek léptéke azt jelenti, hogy néha előfordulhat késleltetés a példány generálásához szükséges idő alatt. A szöveggenerálást vagy mesterséges mesterséges intelligencia természetes nyelvi feldolgozását kínáló interaktív megoldások esetében a beszélgetéseknek pontosan és azonnal meg kell történniük. A lassú mintavételi sebesség megnehezítheti a szerszámok gyors betanítását.
• Adat minőség: Amint fentebb említettük, néhány generatív AI-modellt szintetikus adatok létrehozására használnak különféle felhasználási esetekre. Nem minden adat alkalmas AI modellekben és alkalmazásokban való használatra. Ezek a modellek elfogulatlan, jó minőségű adatokat igényelnek meghatározott feladatok elvégzéséhez. Egyes tartományok nehezen találnak elegendő hatékony adatot a modellek létrehozásához.
• Adatengedélyek: Az adatok hiányát tovább súlyosbítja az adatokhoz való hozzáférés képtelensége. A generatív mesterségesintelligencia-optimalizáláshoz nem minden rendelkezésre álló adat nyílt forráskódú. Egyes vállalatok nehezen jutnak hozzá kereskedelmi licencekhez a meglévő adatok felhasználásához vagy új, egyedi adatkészletek létrehozásához.

Sok innovatív vállalat most új módszereken dolgozik a generatív mesterséges intelligencia modellek folyamatos növekedésének és fejlesztésének támogatására. Ezek a platformok és termékek elkezdik bemutatni az innovatív gépi tanulási modellek nagyszabású felépítésének bonyolultságát.

A generatív AI előnyei

Bár számos kihívást le kell küzdeni, mielőtt mindenki hozzáférhetne a generatív AI-megoldásokhoz új képek, szöveges leírások és egyebek létrehozásához, a technológiának még mindig számos előnye van. A generatív mesterséges intelligencia algoritmusok hatékony eszközök, amelyek új, eredeti tartalmat, például videókat, szöveget és képeket hozhatnak létre (Dall-e 2).

Ezen mély tanulási stílusmodellek némelyike ​​képes olyan tartalmat létrehozni, amely szinte megkülönböztethetetlen az emberek által létrehozott tartalomtól. A generatív AI-algoritmusok akár a meglévő AI-technológiák pontosságának és hatékonyságának javítására is használhatók.

Hatékonyabban segíthetnek számos természetes nyelvi feldolgozó eszközben és számítógépes látórendszerben, új szintetikus adatok létrehozásával a képzéshez. Ráadásul a generatív mesterségesintelligencia-algoritmusok lehetővé teszik a fejlesztők és szervezetek számára, hogy új módokon elemezzék és fedezzék fel az összetett adatokat.

A vállalkozások és a kutatók a generatív mesterséges intelligencia segítségével összegezhetik az információkat, felfedezhetik a rejtett mintákat, és megtalálhatják azokat a trendeket, amelyek esetleg nem nyilvánvalóak a nyers adatokból. A generatív AI-algoritmusok széles körben számos folyamatot és feladatot felgyorsíthatnak és automatizálhatnak, jelentős időt és erőforrást takarítva meg a szervezeteknek és az egyéneknek.

Vannak-e problémák ma a generatív AI-val?

Bár a generatív mesterséges intelligencia térnyerése sok izgalmat keltett a gyártástól az egészségügyi iparig minden területen, számos aggály is felmerül a technológiával kapcsolatban. Ezen aggodalmak közül sok a mesterséges intelligencia modellekkel való visszaélés lehetősége, a rossz minőségű eredményekkel kapcsolatos problémák és egyes meglévő üzleti modellek megzavarásának lehetősége körül forog.

A generatív mesterséges intelligencia erőteljes, de pontatlan és félrevezető információkat szolgáltathat. Akkor is nehéz megbízni, ha a vállalatok nincsenek teljesen tisztában a generatív előre betanított transzformátor és más algoritmusok által felhasznált információk forrásával.

Egyes esetekben a generatív mesterséges intelligencia elősegítheti a plágium olyan új formáit, amelyek figyelmen kívül hagyják a tartalomkészítők és művészek jogait. A meglévő üzleti modelleket is megzavarhatja, különösen a reklámozás és a keresőoptimalizálás terén.

A generatív mesterséges intelligencia kapcsán az egyik különös aggodalomra ad okot, hogy a szövegalapú és képgeneráló modellek megkönnyíthetik az álhírek generálását. Fennáll az a lehetőség is, hogy egyes modellek, amelyek képesek az embereket reprodukálni, mások személyi adatait adják meg a social engineering támadások során.

A generatív AI jövője felé tekintve

Ahogy a modern világ újítói továbbra is optimalizálják és továbbfejlesztik a generatív AI-modelleket, ezek az eszközök elképesztő ígéretet mutatnak. Jelenleg folynak a kutatások a lehetséges problémák és kihívások felderítésére és leküzdésére szolgáló eszközök létrehozásának új módjaira vonatkozóan. Egyes cégek még olyan eszközöket is fejlesztenek, amelyek képesek az AI által generált képek, videók és szövegek észlelésére.

A mesterséges intelligencia fejlesztői platformjainak fejlesztései a jövőben a generatív AI-megoldások fejlesztését is elősegítik. A vállalatvezetők és a fejlesztők már keresik a módját, hogyan ágyazzák be a generatív AI-t az általunk már nagy mennyiségben használt eszközökbe és rendszerekbe.

A tervezőeszközök intuitívabbá válnak, a nyelvtani ellenőrzők fejlődni fognak, és a képzési eszközök hamarosan képesek lehetnek automatikusan azonosítani a legjobb gyakorlatokat az üzleti vezetők nevében. A generatív mesterséges intelligencia képes átalakítani életünk és munkavégzésünk szinte minden aspektusát.