Что такое Генеративный ИИ? Введение
Генеративный ИИ — это трансформационный тип технологии искусственного интеллекта, способный производить различные виды контента в ответ на подсказки естественного языка. С помощью моделей генеративного ИИ пользователи могут создавать изображения, текст, аудио и даже синтетические данные за считанные секунды.
Ажиотаж вокруг генеративного ИИ начал нарастать в конце 2022 года, когда Открытый ИИ запустил ChatGPT, современный чат-бот, способный создавать невероятный контент на человеческом языке. Однако на самом деле генеративный ИИ существовал задолго до 2022 года.
Технология, лежащая в основе генеративного ИИ, была впервые представлена в 1960-х годах в некоторых из первых чат-ботов. Но потенциал этой формы ИИ по-настоящему не раскрывался до 2014 года, когда в мир машинного обучения были представлены генеративно-состязательные сети (GAN).
С тех пор на основе фундаментальных моделей возник новейший класс генеративных приложений искусственного интеллекта, позволяющий компаниям создавать уникальные модели, генерирующие изображения и язык.
Большинство базовых моделей, используемых сегодня, представляют собой «большие языковые модели» или LLM, обученные на огромных объемах естественного языка.
Влияние этих систем объясняется не только размером LLM, но и преобразователями (инструментами машинного обучения), которые позволяют исследователям обучать модели без сложных задач по маркировке.
Обучение с нулевым выстрелом позволяет моделям использовать общее понимание взаимосвязей между концепциями для прогнозирования и генерации новых ответов на вводимые данные.
Содержание:
Как работает генеративный ИИ?
Как упоминалось выше, генеративные модели ИИ реагируют на «подсказки» в виде изображений, аудио, видео, текста и т. д. Они позволяют пользователям быстро создавать новый контент в ответ на эти запросы. Более ранние версии генеративного ИИ требовали от пользователей отправки данных в модель с использованием API или аналогичного процесса.
Однако пионеры в области генеративного ИИ разработали более совершенные пользовательские интерфейсы, которые позволяют пользователям описывать запросы на простом естественном языке. Генеративные модели искусственного интеллекта используют нейронные сети для определения структур и закономерностей в данных и создания нового контента.
Одним из самых больших прорывов в генеративных моделях искусственного интеллекта является возможность для пользователей использовать различные подходы к обучению, в том числе частично контролируемое и неконтролируемое обучение для обучения. Это означает, что компаниям и разработчикам будет проще использовать большие объемы данных для поддержки моделей Gen AI при предоставлении уникальных ответов на запросы.
Сети GAN и вариационные автоэнкодеры позволяют разработчикам обучать модели с определенным представлением о мире, что приводит к различным вариантам использования инструментов генеративного ИИ. Примеры включают все, от GPT-3 и GPT-4 до стабильной диффузии.
Как разрабатываются генеративные системы искусственного интеллекта?
Хотя системы генеративного ИИ в том виде, в каком мы их знаем сегодня, все еще относительно новы, существует множество различных типов моделей, каждая из которых обучается уникальным образом.
Одним из наиболее распространенных вариантов разработки генеративного ИИ является использование «диффузионных моделей» или вероятностных моделей диффузионного шумоподавления. Они определяют векторы в скрытом пространстве, используя двухэтапные процессы обучения. Системы используют как прямую диффузию для добавления случайного шума к обучающим данным, так и обратную диффузию для обращения шума и восстановления выборок данных.
Хотя для обучения диффузионных моделей требуется больше времени, чем для моделей вариационного автоэнкодера, разработчики могут обучать почти бесконечное количество слоев, что приводит к более качественному результату. Наряду с моделями распространения организации также используют как «VAE», так и «GAN» для генеративного ИИ.
VAE, или вариационные автокодировщики, состоят из двух соответствующих нейронных сетей: кодировщиков и декодеров. Кодер преобразует входные данные в меньшее представление данных, в то время как декодер реконструирует исходные входные данные, удаляя любую ненужную информацию. Две сети работают вместе, чтобы изучить эффективные способы представления данных, что позволяет создавать креативные выходные данные.
GAN, или генеративно-состязательные сети, заставляют две нейронные сети конкурировать друг с другом. Генератор создает новые примеры данных, а дискриминатор учится различать сгенерированный контент как «настоящий» или «поддельный».
Две модели обучаются одновременно и постепенно становятся умнее, со временем создавая более качественный контент. Сети GAN быстро доставляют высококачественные образцы и результаты, но часто страдают от ограниченного разнообразия образцов.
Другим важным фактором в разработке генеративных моделей ИИ является использование определенной архитектуры, такой как сеть трансформаторов. Эти сети работают аналогично нейронным сетям, обрабатывая последовательный ввод в непоследовательном формате. Трансформеры извлекают выгоду как из внутреннего внимания, так и из позиционного кодирования, позволяя алгоритмам фокусироваться на отношениях между словами.
Слои внутреннего внимания присваивают вес каждому компоненту входных данных, коррелируя с его значением или важностью. Система позиционного кодирования определяет порядок, в котором передаются входные слова. Преобразователи состоят из различных слоев или блоков преобразователей, которые работают вместе для расшифровки и даже прогнозирования потоков данных, таких как изображения и текст.
Приложения генеративного ИИ
Как и все технологии ИИ, генеративные системы ИИ предназначены для поддержки конкретных вариантов использования. Эти инструменты могут оптимизировать рабочие процессы инженеров, ученых, исследователей и творческих людей. Генеративные модели ИИ могут принимать входные данные в различных формах и генерировать новый контент теми же способами.
Общие приложения включают в себя:
- Видеоряд: Одно из самых популярных приложений для генеративного ИИ — это возможность создавать уникальные изображения, такие как аватары, 3D-изображения, графики и иллюстрации. Пользователи могут создавать изображения в различных стилях и даже изменять или редактировать существующий контент. Генеративные модели ИИ могут создавать графики для демонстрации химических соединений для открытия лекарств или создавать реалистичные изображения для видеоигр, инструментов дизайна, виртуальной и дополненной реальности.
- аудио: Аудио, речь и музыка — все это новые области в сфере генеративного ИИ. Примеры включают модели, которые могут создавать фрагменты аудиоклипов и песен, используя ввод текста. Некоторые инструменты также могут распознавать определенные объекты в видео и создавать дополнительные шумы или музыку для видеоматериалов.
- Язык: Текст лежит в основе многих моделей генеративного ИИ и часто считается наиболее продвинутой областью. Одними из самых популярных генеративных моделей на основе языка являются LLM или большие языковые модели, которые можно использовать для создания кода, эссе, переводов и многого другого.
- Синтетические данные: Разработчики используют синтетические данные для обучения моделей ИИ, и при необходимости данные ограничены или не существуют. Генеративные модели могут создавать синтетические данные для охвата всех модальностей и использовать эффективное обучение для роста. Алгоритмы генеративного ИИ могут снизить затраты на маркировку за счет автоматического создания дополненных обучающих данных или изучения представлений данных.
Варианты использования генеративного ИИ также охватывают различные отрасли. Многие профессионалы описывают генеративный ИИ как своего рода технологию общего назначения, подобную электричеству или силе пара. В каждой отрасли эта технология может служить различным вариантам использования, например:
- Создание систем обнаружения мошенничества и инструментов управления данными для финансов.
- Толкование контрактов и анализ доказательств в юридической отрасли.
- Объединение данных с камер и метрик для выявления дефектных компонентов и потенциальных проблем на производстве.
- Производство контента и его перевод на другие языки в кино- и медиа-пространстве.
- Выявление перспективных лекарств-кандидатов и возможностей в медицинской отрасли.
- Проектирование и редактирование прототипов в архитектурном секторе.
- Создание игрового контента и уровней в игровом пространстве.
Проблемы генеративного ИИ
Хотя бесчисленное количество компаний, от Microsoft и Google до Массачусетского технологического института, в настоящее время инвестируют в генеративные решения для искусственного интеллекта, все еще есть проблемы, которые необходимо преодолеть. Одна из самых больших проблем связана с масштабируемостью вычислительной структуры. Генеративные модели ИИ могут использовать миллиарды параметров и требуют значительных объемов данных для обучения.
Это означает, что, хотя генеративный чат-бот с искусственным интеллектом может показаться простым на первый взгляд, для его разработки требуются значительные технические знания, капиталовложения и уникальные технологии. Для обучения таких больших наборов данных компаниям также требуются огромные вычислительные мощности для точной настройки моделей.
Другие распространенные проблемы включают в себя:
- Скорость выборки: Масштаб генеративных моделей означает, что иногда может присутствовать задержка во времени, необходимом для создания экземпляра. Для интерактивных решений, которые предлагают генерацию текста или обработку естественного языка ИИ, разговоры должны происходить точно и немедленно. Низкая скорость выборки может затруднить быстрое обучение инструментов.
- Качество данных: Как упоминалось выше, некоторые генеративные модели ИИ используются для создания синтетических данных для различных вариантов использования. Не все данные подходят для использования в моделях и приложениях ИИ. Эти модели требуют беспристрастных высококачественных данных для выполнения конкретных задач. Некоторые домены изо всех сил пытаются найти достаточно эффективных данных для создания моделей.
- Лицензии на передачу данных: Еще больше усугубляет нехватку данных невозможность доступа к данным. Не все данные, доступные для генеративной оптимизации ИИ, являются открытым исходным кодом. Некоторые компании изо всех сил пытаются получить доступ к коммерческим лицензиям для использования существующих данных или создания новых наборов данных на заказ.
Многие инновационные компании сейчас работают над новыми способами поддержки постоянного роста и развития генеративных моделей ИИ. Эти платформы и продукты начинают снижать сложности, связанные с масштабным созданием инновационных моделей машинного обучения.
Преимущества генеративного ИИ
Несмотря на то, что необходимо преодолеть различные проблемы, прежде чем каждый сможет получить доступ к генеративным решениям ИИ для создания новых изображений, текстовых описаний и многого другого, эта технология по-прежнему имеет много явных преимуществ. Алгоритмы генеративного ИИ — это мощные инструменты, способные создавать новый оригинальный контент, такой как видео, текст и изображения (Dall-e 2).
Некоторые из этих моделей стиля глубокого обучения способны создавать контент, почти неотличимый от контента, созданного людьми. Алгоритмы генеративного ИИ можно даже использовать для повышения точности и эффективности существующих технологий ИИ.
Они могут более эффективно помогать во многих инструментах обработки естественного языка и системах компьютерного зрения, создавая новые синтетические данные для обучения. Кроме того, алгоритмы генеративного ИИ могут позволить разработчикам и организациям по-новому анализировать и исследовать сложные данные.
Компании и исследователи могут использовать генеративный ИИ для обобщения информации, обнаружения скрытых закономерностей и поиска тенденций, которые могут быть неочевидны только в необработанных данных. В широком масштабе алгоритмы генеративного ИИ могут ускорить и автоматизировать огромное количество процессов и задач, экономя организациям и отдельным лицам значительное время и ресурсы.
Есть ли проблемы с генеративным ИИ сегодня?
Хотя развитие генеративного ИИ вызвало большой ажиотаж во всем, от производства до отрасли здравоохранения, существуют также различные опасения, связанные с этой технологией. Многие из этих опасений связаны с потенциальным неправильным использованием и злоупотреблением моделями ИИ, проблемами с результатами низкого качества и потенциальным нарушением некоторых существующих бизнес-моделей.
Генеративный ИИ мощный, но он может предоставлять неточную и вводящую в заблуждение информацию. Также трудно доверять, когда компании не полностью осведомлены об источнике информации, используемой генеративным предварительно обученным трансформатором и другими алгоритмами.
В некоторых случаях генеративный ИИ может способствовать новым формам плагиата, игнорирующим права создателей контента и художников. Это также может нарушить существующие бизнес-модели, особенно в отношении рекламы и поисковой оптимизации.
Одна особая проблема, связанная с генеративным ИИ, заключается в том, что модели генерации текста и изображений могут упростить создание поддельных новостей. Существует также вероятность того, что некоторые модели, способные воспроизводить людей, могут выдавать себя за людей во время атак социальной инженерии.
Взгляд в будущее генеративного ИИ
Поскольку новаторы в современном мире продолжают оптимизировать и улучшать генеративные модели ИИ, эти инструменты демонстрируют удивительные перспективы. В настоящее время ведутся исследования новых способов создания инструментов для обнаружения и преодоления потенциальных проблем и проблем. Некоторые компании даже создают инструменты, способные обнаруживать изображения, видео и текст, созданные искусственным интеллектом.
Улучшения в платформах разработки ИИ также помогут улучшить разработку генеративных решений ИИ в будущем. Бизнес-лидеры и разработчики уже ищут способы внедрить генеративный ИИ в инструменты и системы, которые мы уже используем в массовом масштабе.
Инструменты проектирования станут более интуитивными, средства проверки грамматики будут развиваться, а обучающие инструменты скоро смогут автоматически определять передовой опыт от имени бизнес-лидеров. Генеративный ИИ может изменить практически каждый аспект нашей жизни и работы.
