AI Generatif? Panduan Pengenalan

Apakah AI Generatif? Satu Pengenalan

AI Generatif ialah transformatjenis teknologi kecerdasan buatan, mampu menghasilkan pelbagai jenis kandungan sebagai tindak balas kepada gesaan bahasa semula jadi. Dengan model AI generatif, pengguna boleh menghasilkan imejan, teks, audio, dan juga data sintetik dalam beberapa saat.

Gembar-gembur sekitar AI generatif mula dibina pada penghujung tahun 2022, apabila Open AI melancarkan ChatGPT, chatbot tercanggih yang mampu mencipta kandungan yang luar biasa dalam bahasa gaya manusia. Walau bagaimanapun, AI generatif sebenarnya telah wujud lama sebelum 2022.

Teknologi yang menyokong AI generatif pertama kali diperkenalkan pada tahun 1960-an, dalam beberapa chatbot terawal. Tetapi potensi bentuk AI ini tidak benar-benar didedahkan sehingga 2014, apabila rangkaian musuh generatif (GAN) diperkenalkan kepada dunia pembelajaran mesin.

Kelas terbaharu aplikasi AI generatif telah muncul daripada model asas, membolehkan syarikat membina imej unik dan model penjanaan bahasa.

Kebanyakan model asas yang digunakan hari ini ialah "model bahasa besar", atau LLM, dilatih dalam jumlah besar bahasa semula jadi.

Kesan sistem ini dikaitkan bukan sahaja kepada saiz LLM, tetapi pengubah (alat pembelajaran mesin), yang membolehkan penyelidik melatih model tanpa tugas pelabelan yang kompleks.

Pembelajaran sifar pukulan membolehkan model menggunakan pemahaman umum tentang hubungan antara konsep untuk membuat ramalan, dan menjana respons baru terhadap input.

Bagaimanakah AI Generatif Berfungsi?

Seperti yang dinyatakan di atas, model AI generatif bertindak balas kepada "gesaan", dalam bentuk imej, audio, video, teks dan banyak lagi. Mereka membenarkan pengguna menjana kandungan baharu dengan pantas, sebagai tindak balas kepada gesaan ini. Versi AI generatif yang lebih awal memerlukan pengguna menyerahkan data kepada model menggunakan API atau proses yang serupa.

Walau bagaimanapun, perintis dalam AI generatif telah membangunkan UI yang lebih baik, yang membolehkan pengguna menerangkan permintaan dalam bahasa semula jadi yang jelas. Model AI Generatif memanfaatkan rangkaian saraf untuk menentukan struktur dan corak dalam data, dan menjana kandungan baharu.

Salah satu kejayaan terbesar dalam model AI generatif, ialah pilihan untuk pengguna memanfaatkan pelbagai pendekatan pembelajaran, termasuk pembelajaran separa penyeliaan dan tanpa penyeliaan untuk latihan. Ini bermakna syarikat dan pembangun boleh memanfaatkan sejumlah besar data dengan lebih mudah, untuk menyokong model Gen AI dalam menyampaikan respons unik kepada pertanyaan.

GAN dan pengekod auto variasi memastikan pembangun boleh melatih model dengan pandangan khusus tentang dunia, yang membawa kepada pelbagai kes penggunaan untuk alatan AI generatif. Contohnya termasuk segala-galanya daripada GPT-3 dan GPT-4, kepada Resapan Stabil.

Bagaimanakah Sistem AI Generatif Dibangunkan?

Walaupun sistem AI generatif seperti yang kita ketahui hari ini masih agak baharu, terdapat pelbagai jenis model di luar sana, masing-masing dilatih dengan cara yang unik.

Salah satu pilihan yang paling biasa untuk membangunkan AI generatif ialah menggunakan "model resapan", atau menafikan model probabilistik resapan. Ini menentukan vektor dalam ruang terpendam menggunakan proses latihan dua langkah. Sistem menggunakan kedua-dua resapan ke hadapan untuk menambah hingar rawak pada data latihan, dan resapan terbalik untuk membalikkan hingar dan membina semula sampel data.

Walaupun model resapan mengambil masa yang lebih lama untuk dilatih berbanding model pengekod auto variasi, pembangun boleh melatih hampir bilangan lapisan yang tidak terhingga, yang membawa kepada output yang lebih berkualiti. Di samping model penyebaran, organisasi juga memanfaatkan kedua-dua "VAE" dan "GAN" untuk AI generatif.

VAE, atau Autoenkoder Variasi, terdiri daripada dua rangkaian saraf yang sepadan: pengekod dan penyahkod. Pengekod menukar input kepada perwakilan data yang lebih kecil, manakala penyahkod membina semula input asal, membuang mana-mana yang tidak diperlukan dalamformation. Kedua-dua rangkaian bekerjasama untuk mempelajari cara yang cekap mewakili data, membolehkan output kreatif.

GAN, atau Generative Adversarial Networks memaksa dua rangkaian neural untuk bersaing antara satu sama lain. Penjana mencipta contoh data baharu, manakala pendiskriminasi belajar membezakan kandungan yang dijana sebagai "sebenar" atau "palsu".

Kedua-dua model dilatih secara serentak, dan secara beransur-ansur menjadi lebih pintar, menghasilkan kandungan yang lebih baik dari semasa ke semasa. GAN menyampaikan sampel dan output berkualiti tinggi dengan cepat, tetapi sering mengalami kepelbagaian sampel yang terhad.

Satu lagi faktor utama dalam pembangunan model AI generatif ialah penggunaan seni bina khusus, seperti rangkaian pengubah. Rangkaian ini berfungsi sama dengan rangkaian saraf, memproses input berjujukan dalam bukan berjujukan format. Transformer mendapat manfaat daripada kedua-dua perhatian kendiri dan pengekodan kedudukan, membolehkan algoritma menumpukan pada hubungan antara perkataan.

Lapisan perhatian kendiri memberikan pemberat kepada setiap komponen input, dikaitkan dengan nilai atau kepentingannya. Sistem pengekodan kedudukan menentukan susunan perkataan input diserahkan. Transformer terdiri daripada pelbagai lapisan atau blok transformer, yang berfungsi bersama untuk mentafsir, malah meramalkan aliran data, seperti imej dan teks.

Aplikasi AI Generatif

Seperti semua teknologi AI, sistem AI generatif bertujuan untuk menyokong kes penggunaan tertentu. Alat ini boleh menyelaraskan aliran kerja jurutera, saintis, penyelidik dan kreatif. Model AI Generatif boleh mengambil input dalam pelbagai bentuk dan menjana kandungan baharu dalam modaliti yang sama.

Aplikasi biasa termasuk:

• Visual: Salah satu aplikasi AI generatif yang paling popular ialah keupayaan untuk mencipta imej unik, seperti avatar, imej 3D, graf dan ilustrasi. Pengguna boleh mencipta imej dalam pelbagai gaya yang berbeza, malah mengubah suai atau mengedit kandungan sedia ada. Model AI Generatif boleh mencipta graf untuk mempamerkan sebatian kimia untuk penemuan dadah, atau mencipta imej realistik untuk permainan video, alatan reka bentuk, maya dan realiti tambahan.
• Audio: Audio, pertuturan dan muzik semuanya merupakan bidang yang baru muncul dalam landskap AI generatif. Contohnya termasuk model yang boleh membangunkan coretan klip audio dan lagu menggunakan input teks. Sesetengah alatan juga boleh mengecam objek tertentu dalam video dan mencipta bunyi pelengkap atau muzik untuk rakaman video.
• bahasa: Teks adalah nadi kepada banyak model AI generatif, dan sering dianggap sebagai domain yang paling maju. Beberapa model generatif berasaskan bahasa yang paling popular ialah LLM, atau model bahasa besar, yang boleh digunakan untuk membuat kod, esei, terjemahan dan banyak lagi.
• Data sintetik: Pembangun menggunakan data sintetik untuk melatih model AI, dan apabila perlu, data dihadkan atau tidak wujud. Model generatif boleh mencipta data sintetik untuk merangkumi semua modaliti, dan menggunakan pembelajaran cekap label untuk berkembang. Algoritma AI Generatif boleh mengurangkan kos pelabelan dengan secara automatik menghasilkan data latihan tambahan, atau mempelajari perwakilan data.

Kes penggunaan untuk AI generatif juga merangkumi pelbagai industri. Ramai profesional menggambarkan AI generatif sebagai sejenis teknologi tujuan umum, serupa dengan tenaga elektrik atau wap. Dalam setiap industri, teknologi ini boleh memberikan kes penggunaan yang berbeza, seperti:

• Membina sistem pengesanan penipuan dan alat pengurusan data untuk kewangan.
• Mentafsir kontrak dan menganalisis bukti dalam industri undang-undang.
• Menggabungkan data daripada kamera dan metrik untuk mengenal pasti komponen yang rosak dan masalah yang berpotensi dalam ruang pembuatan.
• Menghasilkan kandungan dan menterjemahkannya kepada bahasa lain dalam ruang filem dan media.
• Mengenal pasti calon ubat yang menjanjikan dan peluang dalam industri perubatan.
• Mereka bentuk dan menyunting prototaip dalam sektor seni bina.
• Mencipta kandungan dan tahap permainan dalam ruang permainan.

Cabaran Generatif AI

Walaupun banyak syarikat, daripada Microsoft dan Google, hingga MIT, kini melabur dalam penyelesaian AI generatif, masih terdapat cabaran untuk diatasi. Salah satu cabaran terbesar adalah berkaitan dengan kebolehskalaan struktur pengkomputeran. Model AI Generatif boleh menggunakan berbilion parameter, dan memerlukan volum data yang besar untuk latihan.

Ini bermakna walaupun chatbot AI generatif mungkin kelihatan mudah di permukaan, ia memerlukan kepakaran teknikal yang ketara, pelaburan modal dan teknologi unik untuk dibangunkan. Untuk melatih set data yang begitu besar, syarikat juga memerlukan sejumlah besar kuasa pengkomputeran untuk memperhalusi model.

Cabaran biasa lain termasuk:

• Kelajuan persampelan: Skala model generatif bermakna kadangkala mungkin terdapat kependaman dalam masa yang diperlukan untuk menjana tika. Untuk penyelesaian interaktif yang menawarkan penjanaan teks, atau pemprosesan bahasa semula jadi AI, perbualan perlu berlaku dengan tepat dan segera. Kelajuan pensampelan yang perlahan boleh menyukarkan untuk melatih alatan dengan cepat.
• Kualiti data: Seperti yang dinyatakan di atas, beberapa model AI generatif digunakan untuk mencipta data sintetik untuk pelbagai kes penggunaan. Tidak semua data sesuai untuk digunakan dalam model dan apl AI. Model ini memerlukan data berkualiti tinggi yang tidak berat sebelah untuk melaksanakan tugas tertentu. Sesetengah domain bergelut untuk mencari data yang cukup berkesan untuk mencipta model.
• Lesen data: Tambahan lagi kekurangan data adalah ketidakupayaan untuk mengakses data. Tidak semua data yang tersedia untuk pengoptimuman AI generatif adalah sumber terbuka, Sesetengah syarikat bergelut untuk mengakses lesen komersial untuk menggunakan data sedia ada, atau mencipta set data yang dipesan lebih dahulu.

Banyak syarikat inovatif kini sedang mengusahakan cara baharu untuk menyokong pertumbuhan dan pembangunan berterusan model AI generatif. Platform dan produk ini mula mengurangkan kerumitan yang terlibat dalam membina model pembelajaran mesin yang inovatif pada skala.

Faedah Generatif AI

Walaupun terdapat pelbagai cabaran untuk diatasi sebelum semua orang dapat mengakses penyelesaian AI generatif untuk mencipta imej baharu, penerangan teks dan banyak lagi, teknologi ini masih mempunyai banyak faedah yang berbeza. Algoritma AI Generatif ialah alat berkuasa, mampu mencipta kandungan baharu yang asli, seperti video, teks dan imej (Dall-e 2).

Beberapa model gaya pembelajaran mendalam ini mampu mencipta kandungan yang hampir tidak dapat dibezakan daripada kandungan yang dicipta oleh manusia. Algoritma AI Generatif malah boleh digunakan untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan teknologi AI sedia ada.

Mereka boleh membantu dalam banyak alat pemprosesan bahasa semula jadi dan sistem penglihatan komputer dengan lebih berkesan, dengan penciptaan data sintetik baharu untuk latihan. Selain itu, algoritma AI generatif boleh membenarkan pembangun dan organisasi menganalisis dan meneroka data yang kompleks dengan cara baharu.

Perniagaan dan penyelidik boleh menggunakan AI generatif untuk meringkaskanformation, temui corak tersembunyi dan cari arah aliran yang mungkin tidak nyata dalam data mentah sahaja. Pada skala yang luas, algoritma AI generatif boleh mempercepat dan mengautomasikan pelbagai jenis proses dan tugas, menyelamatkan organisasi dan dalamdivimenggandakan masa dan sumber yang penting.

Adakah Terdapat Sebarang Isu dengan Generatif AI Hari Ini?

Walaupun peningkatan AI generatif telah membawa kepada banyak keseronokan dalam segala-galanya daripada pembuatan kepada industri penjagaan kesihatan, terdapat juga pelbagai kebimbangan mengenai teknologi itu. Kebanyakan kebimbangan ini berkisar tentang potensi penyalahgunaan dan penyalahgunaan model AI, isu dengan hasil yang tidak berkualiti dan potensi untuk mengganggu beberapa model perniagaan sedia ada.

AI Generatif berkuasa, tetapi ia boleh memberikan maklumat yang tidak tepat dan mengelirukanformation. Sukar juga untuk dipercayai apabila syarikat tidak mengetahui sepenuhnya sumber masukformation yang digunakan oleh pengubah pra-latihan generatif dan algoritma lain.

Dalam sesetengah kes, AI generatif boleh mempromosikan bentuk plagiarisme baharu yang mengabaikan hak pencipta kandungan dan artis. Ia juga boleh mengganggu model perniagaan sedia ada, terutamanya berkaitan pengiklanan dan pengoptimuman enjin carian.

Satu kebimbangan khusus yang berkaitan dengan AI generatif, ialah model penjanaan teks dan imej boleh memudahkan untuk menjana berita palsu. Terdapat juga potensi bahawa sesetengah model, yang mampu mereplikasi manusia, boleh menyamar sebagai orang semasa serangan kejuruteraan sosial.

Melihat Masa Depan AI Generatif

Memandangkan inovator dalam dunia moden terus mengoptimumkan dan meningkatkan model AI generatif, alat ini menunjukkan janji yang menakjubkan. Penyelidikan sedang dijalankan ke arah cara baharu membina alatan untuk mengesan dan mengatasi isu dan cabaran yang berpotensi. Sesetengah syarikat juga sedang membina alat yang mampu mengesan imej, video dan teks yang dijana AI.

Penambahbaikan dalam platform pembangunan AI juga akan membantu meningkatkan pembangunan penyelesaian AI generatif pada masa hadapan. Pemimpin perniagaan dan pembangun sudah pun mencari cara untuk membenamkan AI generatif ke dalam alatan dan sistem yang telah kami gunakan secara besar-besaran.

Alat reka bentuk akan menjadi lebih intuitif, penyemak tatabahasa akan berkembang dan alat latihan mungkin tidak lama lagi dapat mengenal pasti amalan terbaik secara automatik bagi pihak pemimpin perniagaan. AI Generatif mempunyai potensi untuk mengubah hampir setiap aspek cara kita hidup dan bekerja.