ジェネレーティブ AI とは何ですか? はじめに
生成 AI はトランスですformat自然言語のプロンプトに応じてさまざまな種類のコンテンツを生成できる、イオン型の人工知能テクノロジー。 生成 AI モデルを使用すると、ユーザーは画像、テキスト、音声、さらには合成データを数秒で作成できます。
生成 AI に関する誇大宣伝は 2022 年末に高まり始めました。 Open AI が ChatGPT を開始、人間風の言語で素晴らしいコンテンツを作成できる最先端のチャットボットです。 しかし、生成 AI は実際には 2022 年よりずっと前から存在していました。
生成 AI を支えるテクノロジーは、1960 年代に初期のチャットボットの一部に初めて導入されました。 しかし、この形式の AI の可能性は、敵対的生成ネットワーク (GAN) が機械学習の世界に導入された 2014 年まで真に明らかにされませんでした。
それ以来、最新クラスの生成 AI アプリケーションが基礎モデルから出現し、企業が独自の画像および言語生成モデルを構築できるようになりました。
現在使用されている基盤モデルのほとんどは、膨大な量の自然言語でトレーニングされた「大規模言語モデル」または LLM です。
これらのシステムの影響は、LLM のサイズだけでなく、研究者が複雑なラベル付けタスクなしでモデルをトレーニングできるようにするトランスフォーマー (機械学習ツール) にも起因しています。
ゼロショット学習により、モデルは概念間の関係についての一般的な理解を使用して予測を行い、入力に対する新しい応答を生成できます。
目次：
生成 AI はどのように機能するのでしょうか?
前述したように、生成 AI モデルは、画像、音声、ビデオ、テキストなどの形式の「プロンプト」に応答します。 これらにより、ユーザーはこれらのプロンプトに応じて新しいコンテンツを迅速に生成できます。 生成 AI の以前のバージョンでは、ユーザーは API または同様のプロセスを使用してデータをモデルに送信する必要がありました。
ただし、生成 AI の先駆者は、ユーザーがわかりやすい自然言語でリクエストを記述できる、より優れた UI を開発しました。 生成 AI モデルは、ニューラル ネットワークを活用してデータの構造とパターンを判断し、新しいコンテンツを生成します。
生成 AI モデルにおける最大のブレークスルーの XNUMX つは、ユーザーがトレーニングのための半教師あり学習や教師なし学習など、さまざまな学習アプローチを活用できるオプションであることです。 これは、企業や開発者が大量のデータをより簡単に活用して、クエリに対する独自の応答を提供する Gen AI モデルをサポートできることを意味します。
GAN と変分オートエンコーダーにより、開発者は特定の世界観でモデルをトレーニングできるようになり、生成 AI ツールのさまざまなユースケースにつながります。 例には、GPT-3 および GPT-4 から安定拡散までのすべてが含まれます。
生成AIシステムはどのように開発されるのでしょうか?
今日私たちが知っている生成 AI システムはまだ比較的新しいものですが、世の中には複数の異なるタイプのモデルがあり、それぞれが独自の方法でトレーニングされています。
生成 AI を開発するための最も一般的なオプションの XNUMX つは、「拡散モデル」、つまりノイズ除去拡散確率モデルを使用することです。 これらは、XNUMX 段階のトレーニング プロセスを使用して潜在空間内のベクトルを決定します。 このシステムは、トレーニング データにランダム ノイズを追加する前方拡散と、ノイズを反転してデータのサンプルを再構築する逆拡散の両方を使用します。
拡散モデルは変分オートエンコーダー モデルよりもトレーニングに時間がかかりますが、開発者はほぼ無限の数のレイヤーをトレーニングできるため、より高品質の出力が得られます。 普及モデルに加えて、組織は生成 AI に「VAE」と「GAN」の両方も活用しています。
VAE (変分オートエンコーダ) は、エンコーダとデコーダという XNUMX つの対応するニューラル ネットワークで構成されます。 エンコーダは入力をより小さいデータ表現に変換し、デコーダは元の入力を再構築して、入力された不要なデータを削除します。formatイオン。 XNUMX つのネットワークが連携してデータを表現する効率的な方法を学習し、創造的な出力を可能にします。
GAN (敵対的生成ネットワーク) は、XNUMX つのニューラル ネットワークを強制的に相互に競合させます。 ジェネレーターはデータの新しい例を作成し、ディスクリミネーターは生成されたコンテンツを「本物」または「偽物」として区別することを学習します。
XNUMX つのモデルは同時にトレーニングされ、徐々に賢くなり、時間の経過とともにより良いコンテンツを生成します。 GAN は高品質のサンプルと出力を迅速に提供しますが、サンプルの多様性が限られていることがよくあります。
生成 AI モデルの開発におけるもう XNUMX つの主要な要素は、変圧器ネットワークなどの特定のアーキテクチャの使用です。 これらのネットワークはニューラル ネットワークと同様に機能し、順次入力を非順次で処理します。 format。 トランスフォーマーはセルフアテンションと位置エンコーディングの両方から恩恵を受け、アルゴリズムが単語間の関係に焦点を当てることができます。
セルフアテンション層は、入力のすべてのコンポーネントに重みを割り当て、その値または重要性に関連付けます。 位置エンコーディング システムは、入力単語が送信される順序を決定します。 トランスフォーマーはさまざまなレイヤーまたはトランスフォーマー ブロックで構成されており、これらが連携して画像やテキストなどのデータ ストリームを解読したり、予測したりすることもできます。
生成AIの応用
すべての AI テクノロジーと同様、生成 AI システムは特定のユースケースをサポートすることを目的としています。 これらのツールは、エンジニア、科学者、研究者、クリエイターなどのワークフローを合理化できます。 生成 AI モデルは、さまざまな形式で入力を受け取り、同じモダリティで新しいコンテンツを生成できます。
一般的なアプリケーションは次のとおりです。
- ビジュアル： 最も人気のある生成 AI アプリケーションの 3 つは、アバター、XNUMXD 画像、グラフ、イラストなどのユニークな画像を作成する機能です。 ユーザーはさまざまなスタイルで画像を作成したり、既存のコンテンツを変更または編集したりできます。 生成 AI モデルは、創薬用の化合物を紹介するグラフを作成したり、ビデオ ゲーム、デザイン ツール、仮想現実、拡張現実用のリアルな画像を作成したりできます。
- 録音： オーディオ、音声、音楽はすべて、生成 AI の分野における新興分野です。 例には、テキスト入力を使用してオーディオ クリップや曲のスニペットを開発できるモデルが含まれます。 一部のツールは、ビデオ内の特定のオブジェクトを認識し、ビデオ映像に補完的なノイズや音楽を作成することもできます。
- 言語： テキストは多くの生成 AI モデルの中心であり、最も先進的な領域とみなされます。 最も人気のある言語ベースの生成モデルには、コード、エッセイ、翻訳などの作成に使用できる LLM (大規模言語モデル) があります。
- 合成データ: 開発者は合成データを使用して AI モデルをトレーニングしますが、必要に応じてデータが制限されているか、データが存在しません。 生成モデルは、すべてのモダリティをカバーする合成データを作成し、ラベルの効率的な学習を使用して成長できます。 生成 AI アルゴリズムは、拡張トレーニング データを自動的に生成したり、データの表現を学習したりすることで、ラベル付けのコストを削減できます。
生成 AI の使用例もさまざまな業界に及びます。 多くの専門家は、生成 AI を電気や蒸気力に似た一種の汎用テクノロジーであると説明しています。 各業界で、このテクノロジーは次のようなさまざまなユースケースに対応できます。
- 金融向けの不正検出システムとデータ管理ツールを構築します。
- 法律業界における契約書の解釈と証拠の分析。
- カメラからのデータと測定基準を組み合わせて、欠陥のあるコンポーネントや製造スペースの潜在的な問題を特定します。
- 映画やメディアの分野でコンテンツを制作し、他の言語に翻訳します。
- 医療業界における有望な薬剤候補と機会を特定します。
- 建築分野におけるプロトタイプのデザインと編集。
- ゲーム空間でのゲームコンテンツとレベルの作成。
生成 AI の課題
Microsoft や Google から MIT まで、数え切れないほどの企業が現在生成 AI ソリューションに投資していますが、克服すべき課題はまだあります。 最大の課題の XNUMX つは、コンピューティング構造のスケーラビリティに関連しています。 生成 AI モデルは数十億のパラメーターを使用することがあり、トレーニングには大量のデータが必要です。
つまり、生成型 AI チャットボットは一見シンプルに見えますが、開発には多大な技術的専門知識、設備投資、独自のテクノロジーが必要です。 このような大規模なデータセットをトレーニングするには、企業はモデルを微調整するために大量のコンピューティング能力も必要とします。
その他の一般的な課題には次のようなものがあります。
- サンプリング速度: 生成モデルの規模は、インスタンスの生成に必要な時間に遅延が発生する場合があることを意味します。 テキスト生成や AI 自然言語処理を提供する対話型ソリューションの場合、会話は正確かつ即座に行われる必要があります。 サンプリング速度が遅いと、ツールを迅速にトレーニングすることが難しくなる可能性があります。
- データ品質： 前述したように、いくつかの生成 AI モデルは、さまざまなユースケースの合成データを作成するために使用されます。 すべてのデータが AI モデルやアプリでの使用に適しているわけではありません。 これらのモデルは、特定のタスクを実行するために、偏りのない高品質のデータを必要とします。 一部のドメインでは、モデルを作成するのに十分な有効なデータを見つけるのに苦労しています。
- データライセンス: データの欠如をさらに悪化させるのは、データにアクセスできないことです。 生成 AI の最適化に利用できるすべてのデータがオープンソースであるわけではありません。一部の企業は、既存のデータを使用したり、新しいオーダーメイドのデータセットを作成したりするために商用ライセンスにアクセスするのに苦労しています。
現在、多くの革新的な企業が、生成 AI モデルの継続的な成長と開発をサポートする新しい方法に取り組んでいます。 これらのプラットフォームと製品は、革新的な機械学習モデルを大規模に構築する際の複雑さを軽減し始めています。
生成 AI の利点
誰もが生成 AI ソリューションにアクセスして新しい画像やテキスト説明などを作成できるようになるまでには、さまざまな課題を克服する必要がありますが、このテクノロジーには依然として多くの明確な利点があります。 生成 AI アルゴリズムは、ビデオ、テキスト、画像などの新しいオリジナル コンテンツを作成できる強力なツールです (Dall-e 2)。
これらの深層学習スタイルのモデルの中には、人間が作成したコンテンツとほとんど区別がつかないコンテンツを作成できるものもあります。 生成 AI アルゴリズムは、既存の AI テクノロジーの精度と効率を向上させるために使用することもできます。
これらは、トレーニング用の新しい合成データを作成することで、多くの自然言語処理ツールやコンピューター ビジョン システムをより効果的に支援できます。 さらに、生成 AI アルゴリズムにより、開発者や組織は新しい方法で複雑なデータを分析および探索できるようになります。
企業や研究者は生成 AI を使用して次のように要約できます。format隠れたパターンを発見し、生データだけでは明らかではない傾向を見つけます。 大規模な生成 AI アルゴリズムは、多種多様なプロセスとタスクを高速化および自動化し、組織と社会を節約します。divi重要な時間とリソースを二重にします。
現在の生成 AI には問題がありますか?
生成 AI の台頭は、製造業から医療業界に至るあらゆる分野で大きな興奮をもたらしていますが、このテクノロジーを取り巻くさまざまな懸念もあります。 こうした懸念の多くは、AI モデルの誤用や乱用の可能性、低品質の結果の問題、既存のビジネス モデルの一部を混乱させる可能性を中心に展開しています。
生成 AI は強力ですが、不正確で誤解を招く情報を提供する可能性があります。formatイオン。 また、企業がその原因を完全に認識していない場合、信頼することは困難です。format生成の事前トレーニング済みトランスフォーマーおよびその他のアルゴリズムによって使用されるイオン。
場合によっては、生成 AI がコンテンツ作成者やアーティストの権利を無視する新たな形態の盗作を促進する可能性があります。 また、特に広告や検索エンジンの最適化に関連して、既存のビジネスモデルを破壊する可能性もあります。
生成 AI に関連する特別な懸念の XNUMX つは、テキストベースおよび画像生成モデルによりフェイク ニュースの生成が容易になる可能性があることです。 また、人間を複製できる一部のモデルが、ソーシャル エンジニアリング攻撃中に人間になりすます可能性もあります。
生成 AI の未来に目を向ける
現代世界のイノベーターが生成 AI モデルの最適化と強化を続ける中、これらのツールは驚くべき可能性を示しています。 潜在的な問題や課題を検出して克服するためのツールを構築する新しい方法の研究が現在進行中です。 一部の企業は、AI によって生成された画像、ビデオ、テキストを検出できるツールを構築しています。
AI 開発プラットフォームの改善は、将来の生成 AI ソリューションの開発の改善にも役立ちます。 ビジネス リーダーや開発者は、すでに大規模に使用されているツールやシステムに生成 AI を組み込む方法をすでに模索しています。
デザイン ツールはより直観的になり、文法チェッカーは進化し、トレーニング ツールは近いうちにビジネス リーダーに代わってベスト プラクティスを自動的に特定できるようになるかもしれません。 生成 AI は、私たちの生活や働き方のほぼすべての側面を変革する可能性を秘めています。
