Ce este AI generativ? O introducere
AI generativ este un transformattip ional de tehnologie de inteligență artificială, capabilă să producă diferite tipuri de conținut ca răspuns la solicitările limbajului natural. Cu modelele AI generative, utilizatorii pot produce imagini, text, audio și chiar date sintetice în câteva secunde.
Exagerarea în jurul AI generativă a început să se dezvolte la sfârșitul anului 2022, când Open AI a lansat ChatGPT, un chatbot de ultimă generație capabil să creeze conținut incredibil într-un limbaj în stil uman. Cu toate acestea, IA generativă a existat de fapt cu mult înainte de 2022.
Tehnologia care stă la baza AI generativă a fost introdusă pentru prima dată în anii 1960, în unele dintre cele mai vechi chatbot. Dar potențialul acestei forme de IA nu a fost dezvăluit cu adevărat până în 2014, când rețelele generative adversarial (GAN) au fost introduse în lumea învățării automate.
Cea mai recentă clasă de aplicații AI generative au apărut de atunci din modele fundamentale, permițând companiilor să construiască modele unice de generare a imaginii și a limbajului.
Cele mai multe dintre modelele de bază folosite astăzi sunt „modele mari de limbaj”, sau LLM-uri, instruite pe volume uriașe de limbaj natural.
Impactul acestor sisteme este atribuit nu doar dimensiunii LLM-urilor, ci și transformatoarelor (instrumente de învățare automată), care permit cercetătorilor să antreneze modele fără sarcini complexe de etichetare.
Învățarea zero-shot permite modelelor să folosească înțelegeri generale ale relațiilor dintre concepte pentru a face predicții și să genereze răspunsuri noi la intrare.
Cuprins:
Cum funcționează AI generativ?
După cum am menționat mai sus, modelele AI generative răspund la „indemnizații”, sub formă de imagini, audio, video, text și multe altele. Ele permit utilizatorilor să genereze rapid conținut nou, ca răspuns la aceste solicitări. Versiunile anterioare ale AI generative au cerut utilizatorilor să trimită date modelului folosind un API sau un proces similar.
Cu toate acestea, pionierii în inteligența artificială generativă au dezvoltat interfețe de utilizare mai bune, care permit utilizatorilor să descrie cererile într-un limbaj natural simplu. Modelele AI generative folosesc rețelele neuronale pentru a determina structuri și modele în date și pentru a genera conținut nou.
Una dintre cele mai mari descoperiri în modelele AI generative este opțiunea pentru utilizatori de a utiliza diverse abordări de învățare, inclusiv învățarea semi-supravegheată și nesupravegheată pentru formare. Aceasta înseamnă că companiile și dezvoltatorii pot folosi mai ușor cantități mari de date, pentru a sprijini modelele Gen AI în furnizarea de răspunsuri unice la întrebări.
GAN-urile și autoencoderele variaționale asigură dezvoltatorilor posibilitatea de a antrena modele cu o viziune specifică asupra lumii, ceea ce duce la diverse cazuri de utilizare pentru instrumentele AI generative. Exemplele includ totul, de la GPT-3 și GPT-4 până la Stable Diffusion.
Cum sunt dezvoltate sistemele AI generative?
Deși sistemele AI generative așa cum le cunoaștem astăzi sunt încă relativ noi, există mai multe tipuri diferite de modele, fiecare antrenat într-un mod unic.
Una dintre cele mai comune opțiuni pentru dezvoltarea IA generativă este utilizarea „modelelor de difuzie” sau modelelor probabilistice de difuzie de dezgomot. Acestea determină vectorii în spațiul latent folosind procese de antrenament în doi pași. Sistemele folosesc atât difuzia directă pentru a adăuga zgomot aleatoriu datelor de antrenament, cât și difuzia inversă pentru a inversa zgomotul și a reconstrui mostre de date.
Deși modelele de difuzie durează mai mult pentru a se antrena decât modelele variaționale de autoencoder, dezvoltatorii pot antrena aproape un număr infinit de straturi, ceea ce duce la o ieșire de calitate superioară. Pe lângă modelele de difuzie, organizațiile folosesc, de asemenea, atât „VAE” cât și „GAN” pentru IA generativă.
VAE-urile sau autocodificatoarele variaționale constau din două rețele neuronale corespunzătoare: codificatoare și decodificatoare. Codificatorul convertește intrarea într-o reprezentare mai mică a datelor, în timp ce decodorul reconstruiește intrarea originală, eliminând orice inutil înformation. Cele două rețele lucrează împreună pentru a învăța modalități eficiente de reprezentare a datelor, permițând rezultate creative.
GAN-urile sau rețelele generative adversare forțează două rețele neuronale să concureze una împotriva celeilalte. Un generator creează noi exemple de date, în timp ce un discriminator învață să distingă conținutul generat ca „real” sau „fals”.
Cele două modele sunt antrenate simultan și treptat devin mai inteligente, producând conținut mai bun în timp. GAN-urile oferă rapid eșantioane și rezultate de înaltă calitate, dar adesea suferă de o diversitate limitată a eșantioanelor.
Un alt factor major în dezvoltarea modelelor AI generative este utilizarea unei arhitecturi specifice, cum ar fi o rețea de transformatoare. Aceste rețele funcționează în mod similar cu rețelele neuronale, procesând intrările secvențiale într-un mod non-secvențial format. Transformers beneficiază atât de autoatenție, cât și de codificare pozițională, permițând algoritmilor să se concentreze asupra relației dintre cuvinte.
Straturile de auto-atenție atribuie o pondere fiecărei componente a intrării, corelată cu valoarea sau importanța acesteia. Sistemul de codificare pozițională determină ordinea în care sunt trimise cuvintele de intrare. Transformatoarele sunt formate din diferite straturi sau blocuri de transformatoare, care lucrează împreună pentru a descifra și chiar pentru a prezice fluxuri de date, cum ar fi imagini și text.
Aplicații ale IA generativă
Ca toate tehnologiile AI, sistemele AI generative sunt destinate să sprijine cazuri de utilizare specifice. Aceste instrumente pot eficientiza fluxurile de lucru ale inginerilor, oamenilor de știință, cercetătorilor și creatorilor deopotrivă. Modelele generative de IA pot primi intrări într-o varietate de forme și pot genera conținut nou în aceleași modalități.
Aplicațiile obișnuite includ:
- visuals: Una dintre cele mai populare aplicații AI generative este capacitatea de a crea imagini unice, cum ar fi avatare, imagini 3D, grafice și ilustrații. Utilizatorii pot crea imagini într-o varietate de stiluri diferite și chiar pot modifica sau edita conținutul existent. Modelele AI generative pot crea grafice pentru a prezenta compuși chimici pentru descoperirea medicamentelor sau pot crea imagini realiste pentru jocuri video, instrumente de proiectare, realitate virtuală și augmentată.
- Audio: Audio, vorbirea și muzica sunt toate domenii în curs de dezvoltare în peisajul AI generativ. Exemplele includ modele care pot dezvolta fragmente de clipuri audio și melodii folosind intrări de text. Unele instrumente pot recunoaște, de asemenea, anumite obiecte din videoclipuri și pot crea zgomote sau muzică complementare pentru filmările video.
- Limba: Textul se află în centrul multor modele AI generative și este adesea privit drept cel mai avansat domeniu. Unele dintre cele mai populare modele generative bazate pe limbaje sunt LLM-urile sau modelele de limbaj mari, care pot fi folosite pentru a crea cod, eseuri, traduceri și multe altele.
- Date sintetice: Dezvoltatorii folosesc date sintetice pentru a antrena modele AI și, atunci când este necesar, datele sunt restricționate sau nu există. Modelele generative pot crea date sintetice pentru a acoperi toate modalitățile și pot folosi învățarea eficientă a etichetei pentru a crește. Algoritmii generativi de inteligență artificială pot reduce costurile de etichetare producând automat date de antrenament augmentate sau învățând reprezentări ale datelor.
Cazurile de utilizare pentru IA generativă se întind și în diverse industrii. Mulți profesioniști descriu inteligența artificială generativă ca un fel de tehnologie de uz general, similar cu electricitatea sau cu aburul. În fiecare industrie, această tehnologie poate servi diferite cazuri de utilizare, cum ar fi:
- Construirea de sisteme de detectare a fraudelor și instrumente de gestionare a datelor pentru finanțe.
- Interpretarea contractelor și analiza probelor în industria juridică.
- Combinarea datelor de la camere și metrici pentru a identifica componentele defecte și potențialele probleme în spațiul de producție.
- Producerea de conținut și traducerea acestuia în alte limbi în spațiul cinematografic și media.
- Identificarea candidaților de medicamente promițători și a oportunităților în industria medicală.
- Proiectarea si editarea prototipurilor in sectorul arhitectural.
- Crearea de conținut și niveluri de joc în spațiul de joc.
Provocările AI generative
În timp ce nenumărate companii, de la Microsoft și Google, până la MIT, investesc acum în soluții generative de inteligență artificială, există încă provocări de depășit. Una dintre cele mai mari provocări este legată de scalabilitatea structurii de calcul. Modelele AI generative pot folosi miliarde de parametri și au nevoie de volume semnificative de date pentru antrenament.
Aceasta înseamnă că, deși un chatbot AI generativ poate părea simplu la suprafață, este nevoie de expertiză tehnică semnificativă, investiții de capital și tehnologie unică pentru a se dezvolta. Pentru a antrena astfel de seturi de date mari, companiile au nevoie și de cantități masive de putere de calcul pentru a ajusta modelele.
Alte provocări comune includ:
- Viteza de eșantionare: Amploarea modelelor generative înseamnă că uneori poate exista o latență în timpul necesar pentru a genera o instanță. Pentru soluțiile interactive care oferă generarea de text sau procesarea limbajului natural AI, conversațiile trebuie să aibă loc cu acuratețe și imediat. Vitezele mici de eșantionare pot face mai dificilă antrenarea rapidă a sculelor.
- Calitatea datelor: După cum sa menționat mai sus, unele modele AI generative sunt folosite pentru a crea date sintetice pentru diferite cazuri de utilizare. Nu toate datele sunt potrivite pentru utilizare în modele și aplicații AI. Aceste modele necesită date impartiale, de înaltă calitate, pentru a îndeplini sarcini specifice. Unele domenii se luptă să găsească suficiente date eficiente pentru a crea modele.
- Licențe de date: Agravarea în continuare a lipsei de date este incapacitatea de a accesa date. Nu toate datele disponibile pentru optimizarea AI generativă sunt open source. Unele companii se luptă să acceseze licențe comerciale pentru a utiliza datele existente sau să creeze noi seturi de date personalizate.
Multe companii inovatoare lucrează acum la noi modalități de susținere a creșterii și dezvoltării continue a modelelor AI generative. Aceste platforme și produse încep să reducă complexitățile implicate în construirea modelelor inovatoare de învățare automată la scară.
Beneficiile AI generative
Deși există diverse provocări de depășit înainte ca toată lumea să poată accesa soluții AI generative pentru a crea imagini noi, descrieri de text și multe altele, tehnologia are încă multe beneficii distincte. Algoritmii AI generativi sunt instrumente puternice, capabile să creeze conținut nou, original, cum ar fi videoclipuri, text și imagini (Dall-e 2).
Unele dintre aceste modele de stil de învățare profundă sunt capabile să creeze conținut care este aproape imposibil de distins de conținutul creat de oameni. Algoritmii AI generativi pot fi folosiți chiar și pentru a îmbunătăți acuratețea și eficiența tehnologiilor AI existente.
Aceștia pot ajuta mai eficient în multe instrumente de procesare a limbajului natural și sisteme de viziune computerizată, prin crearea de noi date sintetice pentru antrenament. În plus, algoritmii AI generativi pot permite dezvoltatorilor și organizațiilor să analizeze și să exploreze date complexe în moduri noi.
Companiile și cercetătorii pot folosi AI generativă pentru a rezumaformatdescoperă tipare ascunse și găsește tendințe care ar putea să nu fie evidente doar în datele brute. La scară largă, algoritmii AI generativi pot accelera și automatiza o mare varietate de procese și sarcini, salvând organizațiile și îndividublează timp și resurse semnificative.
Există probleme cu IA generativă astăzi?
Deși creșterea IA generativă a condus la o mulțime de entuziasm în orice, de la producție până la industria de asistență medicală, există și diverse preocupări în jurul tehnologiei. Multe dintre aceste preocupări se învârt în jurul potențialului de utilizare greșită și abuzului modelelor AI, probleme cu rezultate de proastă calitate și potențialul de a perturba unele modele de afaceri existente.
Inteligența artificială generativă este puternică, dar poate oferi informații inexacte și înșelătoareformation. De asemenea, este dificil să ai încredere atunci când companiile nu sunt pe deplin conștiente de sursa intrăriiformation utilizat de transformatorul generativ pre-antrenat și de alți algoritmi.
În unele cazuri, IA generativă ar putea promova noi forme de plagiat care trece cu vederea drepturile creatorilor de conținut și ale artiștilor. De asemenea, ar putea perturba modelele de afaceri existente, în special în ceea ce privește publicitatea și optimizarea motoarelor de căutare.
O preocupare specială legată de IA generativă este că modelele bazate pe text și generarea de imagini ar putea facilita generarea de știri false. Există, de asemenea, potențialul ca unele modele, capabile să reproducă oamenii, să poată uzurpa identitatea oamenilor în timpul atacurilor de inginerie socială.
Privind spre viitorul AI generativ
Pe măsură ce inovatorii din lumea modernă continuă să optimizeze și să îmbunătățească modelele AI generative, aceste instrumente sunt promițătoare. Cercetările sunt în curs de desfășurare pentru noi modalități de a construi instrumente pentru a detecta și depăși problemele și provocările potențiale. Unele companii chiar construiesc instrumente capabile să detecteze imagini, videoclipuri și text generate de AI.
Îmbunătățirile aduse platformelor de dezvoltare AI vor contribui, de asemenea, la îmbunătățirea dezvoltării soluțiilor AI generative în viitor. Liderii de afaceri și dezvoltatorii caută deja modalități de a încorpora AI generativă în instrumentele și sistemele pe care le folosim deja la scară masivă.
Instrumentele de proiectare vor deveni mai intuitive, verificatorii gramaticali vor evolua, iar instrumentele de instruire pot fi în curând capabile să identifice automat cele mai bune practici în numele liderilor de afaceri. Inteligența artificială generativă are potențialul de a transforma practic fiecare aspect al modului în care trăim și lucrăm.
