Generativ AI? En introduksjonsguide

Hva er Generativ AI? En introduksjon

Generativ AI er en transformerende type kunstig intelligens-teknologi, som er i stand til å produsere ulike typer innhold som svar på naturlige språkoppfordringer. Med generative AI-modeller kan brukere produsere bilder, tekst, lyd og til og med syntetiske data på sekunder.

Hypen rundt generativ AI begynte å bygge seg på slutten av 2022, da Open AI lanserte ChatGPT, en state-of-the-art chatbot som er i stand til å lage utrolig innhold på et menneskelig språk. Imidlertid eksisterte generativ AI faktisk lenge før 2022.

Teknologien som ligger til grunn for generativ AI ble først introdusert på 1960-tallet, i noen av de tidligste chatbotene. Men potensialet til denne formen for AI ble ikke virkelig avslørt før i 2014, da generative adversarial networks (GAN) ble introdusert til verden av maskinlæring.

Den siste klassen av generative AI-applikasjoner har siden dukket opp fra grunnleggende modeller, som lar bedrifter bygge unike bilde- og språkgenererende modeller.

De fleste av grunnmodellene som brukes i dag er "store språkmodeller", eller LLM-er, trent på enorme mengder naturlig språk.

Effekten av disse systemene tilskrives ikke bare størrelsen på LLM-er, men transformatorene (maskinlæringsverktøy), som lar forskere trene modeller uten komplekse merkeoppgaver.

Zero-shot learning lar modeller bruke generelle forståelser av sammenhengene mellom konsepter for å lage spådommer, og generere nye svar på input.

Hvordan fungerer generativ AI?

Som nevnt ovenfor reagerer generative AI-modeller på "forespørsler", i form av bilder, lyd, video, tekst og mer. De lar brukere raskt generere nytt innhold, som svar på disse spørsmålene. Tidligere versjoner av generativ AI krevde at brukere sendte inn data til modellen ved hjelp av en API eller lignende prosess.

Imidlertid har pionerer innen generativ AI utviklet bedre brukergrensesnitt, som lar brukere beskrive forespørsler på et rent naturlig språk. Generative AI-modeller utnytter nevrale nettverk for å bestemme strukturer og mønstre i data, og generere nytt innhold.

Et av de største gjennombruddene i generative AI-modeller er muligheten for brukere til å utnytte ulike læringstilnærminger, inkludert semi-veiledet og uovervåket læring for trening. Dette betyr at selskaper og utviklere lettere kan utnytte store datamengder for å støtte Gen AI-modeller i å levere unike svar på forespørsler.

GAN-er og variasjonsautokodere sikrer at utviklere kan trene modeller med et spesifikt syn på verden, noe som fører til ulike brukstilfeller for generative AI-verktøy. Eksempler inkluderer alt fra GPT-3 og GPT-4, til stabil diffusjon.

Hvordan utvikles generative AI-systemer?

Selv om generative AI-systemer slik vi kjenner dem i dag fortsatt er relativt nye, finnes det flere forskjellige typer modeller der ute, hver trent på en unik måte.

Et av de vanligste alternativene for å utvikle generativ AI er å bruke "diffusjonsmodeller", eller denoising diffusjon sannsynlige modeller. Disse bestemmer vektorer i latent rom ved hjelp av to-trinns treningsprosesser. Systemene bruker både foroverdiffusjon for å legge til tilfeldig støy til treningsdata, og omvendt diffusjon for å reversere støyen og rekonstruere utvalg av data.

Selv om diffusjonsmodeller tar lengre tid å trene enn variasjonelle autoencoder-modeller, kan utviklere trene nesten et uendelig antall lag, noe som fører til en høyere kvalitet. Ved siden av diffusjonsmodeller, utnytter organisasjoner også både "VAE" og "GANs" for generativ AI.

VAE-er, eller Variational Autoencoders, består av to tilsvarende nevrale nettverk: kodere og dekodere. Koderen konverterer inndata til en mindre representasjon av data, mens dekoderen rekonstruerer den opprinnelige inngangen, og fjerner all unødvendig informasjon. De to nettverkene jobber sammen for å lære effektive måter å representere data på, noe som gir mulighet for kreativ produksjon.

GAN-er, eller Generative Adversarial Networks, tvinger to nevrale nettverk til å konkurrere mot hverandre. En generator lager nye eksempler på data, mens en diskriminator lærer å skille generert innhold som "ekte" eller "falsk".

De to modellene trenes samtidig, og blir gradvis smartere, og produserer bedre innhold over tid. GAN-er leverer prøver og utganger av høy kvalitet raskt, men lider ofte av begrenset prøvemangfold.

En annen viktig faktor i utviklingen av generative AI-modeller er bruken av en spesifikk arkitektur, for eksempel et transformatornettverk. Disse nettverkene fungerer på samme måte som nevrale nettverk, og behandler sekvensiell input i et ikke-sekvensielt format. Transformatorer drar nytte av både selvoppmerksomhet og posisjonell koding, slik at algoritmer kan fokusere på forholdet mellom ord.

Selvoppmerksomhetslag tildeler en vekt til hver komponent av input, korrelert til dens verdi eller viktighet. Posisjonskodingssystemet bestemmer rekkefølgen som inngangsord sendes i. Transformatorer består av forskjellige lag eller transformatorblokker, som jobber sammen for å dechiffrere og til og med forutsi strømmer av data, som bilder og tekst.

Applikasjoner av generativ AI

Som alle AI-teknologier er generative AI-systemer ment å støtte spesifikke brukstilfeller. Disse verktøyene kan strømlinjeforme arbeidsflytene til både ingeniører, forskere, forskere og kreative. Generative AI-modeller kan ta innspill i en rekke former, og generere nytt innhold i samme modaliteter.

Vanlige applikasjoner inkluderer:

• Visuals: En av de mest populære generative AI-applikasjonene er muligheten til å lage unike bilder, for eksempel avatarer, 3D-bilder, grafer og illustrasjoner. Brukere kan lage bilder i en rekke forskjellige stiler, og til og med endre eller redigere eksisterende innhold. Generative AI-modeller kan lage grafer for å vise frem kjemiske forbindelser for legemiddeloppdagelse, eller lage realistiske bilder for videospill, designverktøy, virtuell og utvidet virkelighet.
• Audio: Lyd, tale og musikk er alle nye felt i det generative AI-landskapet. Eksempler inkluderer modeller som kan utvikle utdrag av lydklipp og sanger ved hjelp av tekstinndata. Noen verktøy kan også gjenkjenne spesifikke objekter i videoer, og lage komplementære lyder eller musikk for videoopptak.
• Språk: Tekst er kjernen i mange generative AI-modeller, og blir ofte sett på som det mest avanserte domenet. Noen av de mest populære språkbaserte generative modellene er LLM-er, eller store språkmodeller, som kan brukes til å lage kode, essays, oversettelser og mer.
• Syntetiske data: Utviklere bruker syntetiske data for å trene AI-modeller, og når det er nødvendig, er data begrenset eller eksisterer ikke. Generative modeller kan lage syntetiske data for å dekke alle modaliteter, og bruke etiketteffektiv læring for å vokse. Generative AI-algoritmer kan redusere merkekostnadene ved automatisk å produsere utvidede treningsdata, eller lære representasjoner av data.

Brukstilfellene for generativ AI spenner også over ulike bransjer. Mange fagfolk beskriver generativ AI som en slags generell teknologi, som ligner på elektrisitet eller dampkraft. I hver bransje kan denne teknologien tjene forskjellige brukstilfeller, for eksempel:

• Bygge svindeldeteksjonssystemer og dataadministrasjonsverktøy for finans.
• Tolke kontrakter og analysere bevis i advokatbransjen.
• Kombinere data fra kameraer og beregninger for å identifisere defekte komponenter og potensielle problemer i produksjonsområdet.
• Produsere innhold og oversette det til andre språk i film- og medierommet.
• Identifisere lovende medikamentkandidater og muligheter i medisinsk industri.
• Design og redigering av prototyper i arkitektonisk sektor.
• Lage spillinnhold og nivåer i spillområdet.

Utfordringene med generativ AI

Mens utallige selskaper, fra Microsoft og Google, til MIT, nå investerer i generative AI-løsninger, er det fortsatt utfordringer å overvinne. En av de største utfordringene er knyttet til skalerbarhet for datastrukturer. Generative AI-modeller kan bruke milliarder av parametere, og trenger betydelige mengder data for trening.

Dette betyr at selv om en generativ AI-chatbot kan virke enkel på overflaten, krever det betydelig teknisk ekspertise, kapitalinvesteringer og unik teknologi for å utvikle seg. For å trene opp slike store datasett trenger bedrifter også enorme mengder datakraft for å finjustere modeller.

Andre vanlige utfordringer inkluderer:

• Samplingshastighet: Skalaen til generative modeller betyr at det noen ganger kan være ventetid i tiden som kreves for å generere en forekomst. For interaktive løsninger som tilbyr tekstgenerering, eller AI naturlig språkbehandling, må samtaler skje nøyaktig og umiddelbart. Lave prøvetakingshastigheter kan gjøre det vanskeligere å trene verktøy raskt.
• Datakvalitet: Som nevnt ovenfor, brukes noen generative AI-modeller for å lage syntetiske data for ulike brukstilfeller. Ikke alle data er egnet for bruk i AI-modeller og apper. Disse modellene krever objektive data av høy kvalitet for å utføre spesifikke oppgaver. Noen domener sliter med å finne nok effektive data til å lage modeller.
• Datalisenser: Ytterligere forverring av mangel på data er manglende evne til å få tilgang til data. Ikke alle data som er tilgjengelige for generativ AI-optimalisering er åpen kildekode. Noen selskaper sliter med å få tilgang til kommersielle lisenser for å bruke eksisterende data, eller lage nye skreddersydde datasett.

Mange innovative selskaper jobber nå med nye måter å støtte den fortsatte veksten og utviklingen av generative AI-modeller på. Disse plattformene og produktene begynner å redusere kompleksiteten som er involvert i å bygge innovative maskinlæringsmodeller i stor skala.

Fordelene med Generativ AI

Selv om det er ulike utfordringer å overvinne før alle får tilgang til generative AI-løsninger for å lage nye bilder, tekstbeskrivelser og mer, har teknologien fortsatt mange distinkte fordeler. Generative AI-algoritmer er kraftige verktøy som er i stand til å lage nytt, originalt innhold, som videoer, tekst og bilder (Dall-e 2).

Noen av disse stilmodellene for dyp læring er i stand til å lage innhold som nesten ikke kan skilles fra innhold laget av mennesker. Generative AI-algoritmer kan til og med brukes til å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til eksisterende AI-teknologier.

De kan hjelpe til med mange prosesseringsverktøy for naturlig språk og datasynssystemer mer effektivt, med opprettelsen av nye syntetiske data for trening. I tillegg kan generative AI-algoritmer tillate utviklere og organisasjoner å analysere og utforske komplekse data på nye måter.

Bedrifter og forskere kan bruke generativ AI til å oppsummere informasjon, oppdage skjulte mønstre og finne trender som kanskje ikke er tydelige i rådata alene. På en bred skala kan generative AI-algoritmer akselerere og automatisere et stort utvalg av prosesser og oppgaver, og spare organisasjoner og enkeltpersoner betydelig tid og ressurser.

Er det noen problemer med Generativ AI i dag?

Selv om fremveksten av generativ AI har ført til mye spenning i alt fra produksjons- til helseindustrien, er det også ulike bekymringer rundt teknologien. Mange av disse bekymringene dreier seg om potensialet for misbruk og misbruk av AI-modeller, problemer med resultater av dårlig kvalitet og potensialet for å forstyrre noen eksisterende forretningsmodeller.

Generativ AI er kraftig, men den kan gi unøyaktig og villedende informasjon. Det er også vanskelig å stole på når selskaper ikke er fullt klar over kilden til informasjonen som brukes av den generative forhåndstrente transformatoren og andre algoritmer.

I noen tilfeller kan generativ kunstig intelligens fremme nye former for plagiering som overser rettighetene til innholdsskapere og artister. Det kan også forstyrre eksisterende forretningsmodeller, spesielt i forhold til annonsering og søkemotoroptimalisering.

En spesiell bekymring knyttet til generativ AI er at tekstbaserte modeller og bildegenereringsmodeller kan gjøre det lettere å generere falske nyheter. Det er også potensialet for at noen modeller, som er i stand til å replikere mennesker, kan etterligne mennesker under sosiale ingeniørangrep.

Ser på fremtiden for generativ AI

Ettersom innovatører i den moderne verden fortsetter å optimalisere og forbedre generative AI-modeller, viser disse verktøyene utrolig lovende. Det pågår for tiden forskning på nye måter å bygge verktøy for å oppdage og overvinne potensielle problemer og utfordringer. Noen selskaper bygger til og med verktøy som er i stand til å oppdage AI-genererte bilder, video og tekst.

Forbedringer i AI-utviklingsplattformer vil også bidra til å forbedre utviklingen av generative AI-løsninger i fremtiden. Bedriftsledere og utviklere søker allerede etter måter å bygge inn generativ AI i verktøyene og systemene vi allerede bruker i massiv skala.

Designverktøy vil bli mer intuitivt, grammatikkkontrollere vil utvikle seg, og opplæringsverktøy kan snart automatisk identifisere beste praksis på vegne av bedriftsledere. Generativ AI har potensialet til å transformere praktisk talt alle aspekter av hvordan vi lever og jobber.