Generatieve AI? Een inleidende gids

Wat is generatieve AI? Een introductie

Generative AI is een transformationeel type kunstmatige intelligentietechnologie, die in staat is om verschillende soorten content te produceren als reactie op natuurlijke taalprompts. Met generatieve AI-modellen kunnen gebruikers in seconden beelden, tekst, audio en zelfs synthetische data produceren.

De hype rond generatieve AI begon eind 2022 op te bouwen Open AI lanceerde ChatGPT, een state-of-the-art chatbot die ongelooflijke inhoud kan creëren in menselijke taal. Generatieve AI bestond echter al lang vóór 2022.

De technologie die ten grondslag ligt aan generatieve AI werd voor het eerst geïntroduceerd in de jaren zestig, in enkele van de vroegste chatbots. Maar het potentieel van deze vorm van AI werd pas echt onthuld in 1960, toen generatieve vijandige netwerken (GAN's) werden geïntroduceerd in de wereld van machine learning.

De nieuwste generatie generatieve AI-toepassingen is sindsdien voortgekomen uit fundamentele modellen, waardoor bedrijven unieke beeld- en taalgenererende modellen kunnen bouwen.

De meeste basismodellen die tegenwoordig worden gebruikt, zijn ‘grote taalmodellen’ of LLM’s, getraind op grote hoeveelheden natuurlijke taal.

De impact van deze systemen wordt niet alleen toegeschreven aan de omvang van LLM's, maar ook aan de transformatoren (machine learning tools), waarmee onderzoekers modellen kunnen trainen zonder complexe labeltaken.

Dankzij zero-shot learning kunnen modellen algemene inzichten in de relaties tussen concepten gebruiken om voorspellingen te doen en nieuwe reacties op input te genereren.

Hoe werkt generatieve AI?

Zoals hierboven vermeld, reageren generatieve AI-modellen op "prompts", in de vorm van afbeeldingen, audio, video, tekst en meer. Hiermee kunnen gebruikers snel nieuwe inhoud genereren als reactie op deze prompts. Bij eerdere versies van generatieve AI moesten gebruikers gegevens indienen bij het model met behulp van een API of een vergelijkbaar proces.

Pioniers op het gebied van generatieve AI hebben echter betere gebruikersinterfaces ontwikkeld, waarmee gebruikers verzoeken in eenvoudige, natuurlijke taal kunnen beschrijven. Generatieve AI-modellen maken gebruik van neurale netwerken om structuren en patronen in gegevens te bepalen en nieuwe inhoud te genereren.

Een van de grootste doorbraken in generatieve AI-modellen is de mogelijkheid voor gebruikers om gebruik te maken van verschillende leerbenaderingen, waaronder semi-supervised en unsupervised leren voor training. Dit betekent dat bedrijven en ontwikkelaars gemakkelijker grote hoeveelheden gegevens kunnen benutten om Gen AI-modellen te ondersteunen bij het leveren van unieke antwoorden op vragen.

GAN's en variatie-auto-encoders zorgen ervoor dat ontwikkelaars modellen kunnen trainen met een specifieke kijk op de wereld, wat leidt tot verschillende use-cases voor generatieve AI-tools. Voorbeelden zijn alles van GPT-3 en GPT-4 tot Stable Diffusion.

Hoe worden generatieve AI-systemen ontwikkeld?

Hoewel generatieve AI-systemen zoals we die nu kennen nog relatief nieuw zijn, zijn er meerdere verschillende soorten modellen die elk op een unieke manier zijn getraind.

Een van de meest gebruikelijke opties voor het ontwikkelen van generatieve AI is het gebruik van 'diffusiemodellen', oftewel denoising diffusieprobabilistische modellen. Deze bepalen vectoren in de latente ruimte met behulp van trainingsprocessen in twee stappen. De systemen gebruiken zowel voorwaartse diffusie om willekeurige ruis toe te voegen aan trainingsgegevens, als omgekeerde diffusie om de ruis om te keren en gegevensmonsters te reconstrueren.

Hoewel diffusiemodellen meer tijd nodig hebben om te trainen dan variatiemodellen met automatische codering, kunnen ontwikkelaars bijna een oneindig aantal lagen trainen, wat leidt tot uitvoer van hogere kwaliteit. Naast verspreidingsmodellen maken organisaties ook gebruik van zowel "VAE's" als "GAN's" voor generatieve AI.

VAE's, of Variational Autoencoders, bestaan ​​uit twee corresponderende neurale netwerken: encoders en decoders. De encoder zet input om in een kleinere representatie van data, terwijl de decoder de originele input reconstrueert en alle onnodige informatie verwijdert. De twee netwerken werken samen om efficiënte manieren te leren om data te representeren, wat creatieve output mogelijk maakt.

GAN's of Generative Adversarial Networks dwingen twee neurale netwerken tegen elkaar te concurreren. Een generator creëert nieuwe voorbeelden van gegevens, terwijl een discriminator leert gegenereerde inhoud te onderscheiden als "echt" of "nep".

De twee modellen worden tegelijkertijd getraind en worden geleidelijk slimmer, waardoor ze na verloop van tijd betere inhoud produceren. GAN's leveren snel hoogwaardige samples en outputs, maar hebben vaak te kampen met een beperkte diversiteit aan samples.

Een andere belangrijke factor in de ontwikkeling van generatieve AI-modellen is het gebruik van een specifieke architectuur, zoals een transformernetwerk. Deze netwerken werken op een vergelijkbare manier als neurale netwerken, waarbij sequentiële invoer in een niet-sequentieel formaat wordt verwerkt. Transformatoren profiteren van zowel zelf-aandacht als positionele codering, waardoor algoritmen zich kunnen richten op de relatie tussen woorden.

Zelfaandachtslagen kennen een gewicht toe aan elk onderdeel van de input, gecorreleerd aan de waarde of het belang ervan. Het positionele coderingssysteem bepaalt de volgorde waarin invoerwoorden worden ingediend. Transformatoren zijn opgebouwd uit verschillende lagen of transformatorblokken, die samenwerken om gegevensstromen, zoals afbeeldingen en tekst, te ontcijferen en zelfs te voorspellen.

Toepassingen van generatieve AI

Net als alle AI-technologieën zijn generatieve AI-systemen bedoeld om specifieke use-cases te ondersteunen. Deze tools kunnen de workflows van ingenieurs, wetenschappers, onderzoekers en creatievelingen stroomlijnen. Generatieve AI-modellen kunnen verschillende vormen aannemen en nieuwe inhoud genereren in dezelfde modaliteiten.

Veel voorkomende toepassingen zijn:

• visuals: Een van de meest populaire generatieve AI-toepassingen is de mogelijkheid om unieke afbeeldingen te maken, zoals avatars, 3D-afbeeldingen, grafieken en illustraties. Gebruikers kunnen afbeeldingen in verschillende stijlen maken en zelfs bestaande inhoud wijzigen of bewerken. Generatieve AI-modellen kunnen grafieken maken om chemische verbindingen voor het ontdekken van geneesmiddelen te demonstreren, of realistische afbeeldingen maken voor videogames, ontwerptools, virtual en augmented reality.
• audio: Audio, spraak en muziek zijn allemaal opkomende gebieden in het generatieve AI-landschap. Voorbeelden hiervan zijn modellen die fragmenten van audioclips en liedjes kunnen ontwikkelen met behulp van tekstinvoer. Sommige tools kunnen ook specifieke objecten in video's herkennen en aanvullende geluiden of muziek voor videobeelden creëren.
• Taal: Tekst vormt de kern van veel generatieve AI-modellen en wordt vaak beschouwd als het meest geavanceerde domein. Enkele van de meest populaire op taal gebaseerde generatieve modellen zijn LLM's, of grote taalmodellen, die kunnen worden gebruikt om code, essays, vertalingen en meer te maken.
• Synthetische gegevens: Ontwikkelaars gebruiken synthetische gegevens om AI-modellen te trainen, en indien nodig zijn gegevens beperkt of bestaan ​​ze niet. Generatieve modellen kunnen synthetische gegevens creëren om alle modaliteiten te dekken, en labelefficiënt leren gebruiken om te groeien. Generatieve AI-algoritmen kunnen de labelkosten verlagen door automatisch verbeterde trainingsgegevens te produceren, of door representaties van gegevens te leren.

De use cases voor generatieve AI strekken zich ook uit over verschillende industrieën. Veel professionals beschrijven generatieve AI als een soort technologie voor algemeen gebruik, vergelijkbaar met elektriciteit of stoomkracht. In elke branche kan deze technologie verschillende gebruiksscenario's dienen, zoals:

• Het bouwen van fraudedetectiesystemen en tools voor gegevensbeheer voor financiën.
• Het interpreteren van contracten en het analyseren van bewijsmateriaal in de juridische sector.
• Combineren van gegevens van camera's en statistieken om defecte componenten en mogelijke problemen in de productieruimte te identificeren.
• Inhoud produceren en vertalen naar andere talen in de film- en mediaruimte.
• Identificatie van veelbelovende kandidaat-geneesmiddelen en kansen in de medische industrie.
• Ontwerpen en redigeren van prototypes in de bouwkundige sector.
• Spelinhoud en niveaus maken in de speelruimte.

De uitdagingen van generatieve AI

Terwijl talloze bedrijven, van Microsoft en Google tot MIT, nu investeren in generatieve AI-oplossingen, zijn er nog steeds uitdagingen die moeten worden overwonnen. Een van de grootste uitdagingen houdt verband met de schaalbaarheid van de computerstructuur. Generatieve AI-modellen kunnen miljarden parameters gebruiken en hebben aanzienlijke hoeveelheden gegevens nodig voor training.

Dit betekent dat hoewel een generatieve AI-chatbot op het eerste gezicht eenvoudig lijkt, er aanzienlijke technische expertise, kapitaalinvesteringen en unieke technologie nodig zijn om deze te ontwikkelen. Om zulke grote datasets te trainen, hebben bedrijven ook enorme hoeveelheden rekenkracht nodig om modellen te verfijnen.

Andere veelvoorkomende uitdagingen zijn:

• Bemonsteringssnelheid: Door de schaal van generatieve modellen kan er soms latentie aanwezig zijn in de tijd die nodig is om een ​​instantie te genereren. Voor interactieve oplossingen die tekstgeneratie of AI-verwerking van natuurlijke taal bieden, moeten gesprekken nauwkeurig en onmiddellijk plaatsvinden. Lage bemonsteringssnelheden kunnen het moeilijker maken om tools snel te trainen.
• Data kwaliteit: Zoals hierboven vermeld, worden sommige generatieve AI-modellen gebruikt om synthetische gegevens te creëren voor verschillende gebruiksscenario's. Niet alle data is geschikt voor gebruik in AI-modellen en apps. Deze modellen hebben onpartijdige gegevens van hoge kwaliteit nodig om specifieke taken uit te voeren. Sommige domeinen hebben moeite om voldoende effectieve gegevens te vinden om modellen te maken.
• Data licenties: Wat een gebrek aan gegevens nog verergert, is het onvermogen om toegang te krijgen tot gegevens. Niet alle gegevens die beschikbaar zijn voor generatieve AI-optimalisatie zijn open source. Sommige bedrijven hebben moeite om toegang te krijgen tot commerciële licenties om bestaande gegevens te gebruiken of om nieuwe op maat gemaakte datasets te maken.

Veel innovatieve bedrijven werken nu aan nieuwe manieren om de voortdurende groei en ontwikkeling van generatieve AI-modellen te ondersteunen. Deze platforms en producten beginnen de complexiteit te verminderen die gepaard gaat met het op schaal bouwen van innovatieve machine learning-modellen.

De voordelen van generatieve AI

Hoewel er verschillende uitdagingen moeten worden overwonnen voordat iedereen toegang heeft tot generatieve AI-oplossingen om nieuwe afbeeldingen, tekstbeschrijvingen en meer te maken, heeft de technologie nog steeds veel duidelijke voordelen. Generatieve AI-algoritmen zijn krachtige tools die nieuwe, originele inhoud kunnen creëren, zoals video's, tekst en afbeeldingen (Dall-e 2).

Sommige van deze deep learning-stijlmodellen zijn in staat inhoud te creëren die bijna niet te onderscheiden is van inhoud die door mensen is gemaakt. Generatieve AI-algoritmen kunnen zelfs worden gebruikt om de nauwkeurigheid en efficiëntie van bestaande AI-technologieën te verbeteren.

Ze kunnen effectiever helpen bij veel hulpmiddelen voor natuurlijke taalverwerking en computervisiesystemen, bij het creëren van nieuwe synthetische gegevens voor training. Bovendien kunnen ontwikkelaars en organisaties dankzij generatieve AI-algoritmen complexe gegevens op nieuwe manieren analyseren en verkennen.

Bedrijven en onderzoekers kunnen generatieve AI gebruiken om informatie samen te vatten, verborgen patronen te ontdekken en trends te vinden die mogelijk niet zichtbaar zijn in alleen ruwe data. Op grote schaal kunnen generatieve AI-algoritmen een grote verscheidenheid aan processen en taken versnellen en automatiseren, waardoor organisaties en individuen aanzienlijke tijd en middelen besparen.

Zijn er tegenwoordig problemen met generatieve AI?

Hoewel de opkomst van generatieve AI tot veel opwinding heeft geleid in alles, van de productie- tot de gezondheidszorg, zijn er ook verschillende zorgen over de technologie. Veel van deze zorgen gaan over het potentieel voor verkeerd gebruik en misbruik van AI-modellen, problemen met resultaten van slechte kwaliteit en het potentieel om sommige bestaande bedrijfsmodellen te verstoren.

Generatieve AI is krachtig, maar kan onjuiste en misleidende informatie leveren. Het is ook moeilijk te vertrouwen als bedrijven niet volledig op de hoogte zijn van de bron van de informatie die wordt gebruikt door de generatieve, vooraf getrainde transformator en andere algoritmen.

In sommige gevallen zou generatieve AI nieuwe vormen van plagiaat kunnen bevorderen waarbij de rechten van makers van inhoud en artiesten over het hoofd worden gezien. Het kan ook bestaande bedrijfsmodellen verstoren, met name met betrekking tot reclame en zoekmachineoptimalisatie.

Een specifieke zorg met betrekking tot generatieve AI is dat op tekst gebaseerde modellen en modellen voor het genereren van afbeeldingen het gemakkelijker kunnen maken om nepnieuws te genereren. Het is ook mogelijk dat sommige modellen, die in staat zijn om mensen te repliceren, mensen kunnen nabootsen tijdens social engineering-aanvallen.

Kijken naar de toekomst van generatieve AI

Terwijl innovators in de moderne wereld generatieve AI-modellen blijven optimaliseren en verbeteren, zijn deze tools veelbelovend. Er wordt momenteel onderzoek gedaan naar nieuwe manieren om tools te bouwen om potentiële problemen en uitdagingen op te sporen en te overwinnen. Sommige bedrijven bouwen zelfs tools die door AI gegenereerde afbeeldingen, video en tekst kunnen detecteren.

Verbeteringen in AI-ontwikkelplatforms zullen ook helpen om de ontwikkeling van generatieve AI-oplossingen in de toekomst te verbeteren. Bedrijfsleiders en ontwikkelaars zijn al op zoek naar manieren om generatieve AI in te bedden in de tools en systemen die we al op grote schaal gebruiken.

Ontwerptools zullen intuïtiever worden, grammaticacontroles zullen evolueren en trainingstools kunnen binnenkort mogelijk automatisch best practices identificeren namens bedrijfsleiders. Generatieve AI heeft het potentieel om vrijwel elk aspect van hoe we leven en werken te transformeren.