เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร? การแนะนำ
เจเนอเรทีฟเอไอเป็นทรานส์formatเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ประเภท ional สามารถผลิตเนื้อหาประเภทต่างๆ เพื่อตอบสนองต่อคำสั่งภาษาธรรมชาติ ด้วยโมเดล AI เชิงกำเนิด ผู้ใช้สามารถสร้างภาพ ข้อความ เสียง และแม้แต่ข้อมูลสังเคราะห์ได้ในไม่กี่วินาที
โฆษณาเกี่ยวกับ AI กำเนิดเริ่มสร้างขึ้นเมื่อปลายปี 2022 เมื่อ Open AI เปิดตัว ChatGPTแชทบอทล้ำสมัยที่สามารถสร้างเนื้อหาที่น่าทึ่งด้วยภาษาแบบมนุษย์ อย่างไรก็ตาม generative AI มีอยู่จริงก่อนปี 2022
เทคโนโลยีที่สนับสนุน AI กำเนิดได้รับการแนะนำครั้งแรกในทศวรรษที่ 1960 ในแชทบอทรุ่นแรกๆ แต่ศักยภาพของ AI รูปแบบนี้ไม่ได้รับการเปิดเผยอย่างแท้จริงจนกระทั่งปี 2014 เมื่อเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามเชิงสร้างสรรค์ (GANs) ได้รับการแนะนำสู่โลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่อง
แอปพลิเคชัน Generative AI ระดับล่าสุดได้ถือกำเนิดขึ้นจากโมเดลพื้นฐาน ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างโมเดลการสร้างรูปภาพและภาษาที่เป็นเอกลักษณ์ได้
โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่ที่ใช้ในปัจจุบันคือ "โมเดลภาษาขนาดใหญ่" หรือ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาษาธรรมชาติในปริมาณมหาศาล
ผลกระทบของระบบเหล่านี้ไม่ได้เกิดจากขนาดของ LLM เท่านั้น แต่ยังรวมถึงหม้อแปลง (เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง) ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถฝึกอบรมแบบจำลองโดยไม่ต้องมีการติดฉลากที่ซับซ้อน
การเรียนรู้แบบ Zero-shot ช่วยให้แบบจำลองใช้ความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างแนวคิดในการทำนาย และสร้างการตอบสนองแบบใหม่ต่ออินพุต
สารบัญ:
AI กำเนิดทำงานอย่างไร
ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น โมเดล AI เชิงกำเนิดจะตอบสนองต่อ "ข้อความแจ้ง" ในรูปแบบของรูปภาพ เสียง วิดีโอ ข้อความ และอื่นๆ ช่วยให้ผู้ใช้สร้างเนื้อหาใหม่ได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อข้อความแจ้งเหล่านี้ AI กำเนิดเวอร์ชันก่อนหน้ากำหนดให้ผู้ใช้ส่งข้อมูลไปยังโมเดลโดยใช้ API หรือกระบวนการที่คล้ายคลึงกัน
อย่างไรก็ตาม ผู้บุกเบิกด้าน generative AI ได้พัฒนา UI ที่ดีขึ้น ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถอธิบายคำขอด้วยภาษาธรรมชาติธรรมดา โมเดล AI เชิงกำเนิดใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อกำหนดโครงสร้างและรูปแบบในข้อมูล และสร้างเนื้อหาใหม่
หนึ่งในความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในโมเดล AI เชิงกำเนิด คือตัวเลือกสำหรับผู้ใช้ในการใช้ประโยชน์จากแนวทางการเรียนรู้ต่างๆ รวมถึงการเรียนรู้แบบกึ่งควบคุมและแบบไม่มีผู้ดูแลสำหรับการฝึกอบรม ซึ่งหมายความว่าบริษัทและนักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากได้ง่ายขึ้น เพื่อสนับสนุนโมเดล Gen AI ในการให้คำตอบที่ไม่ซ้ำใครต่อการค้นหา
GAN และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝึกโมเดลด้วยมุมมองเฉพาะของโลก ซึ่งนำไปสู่กรณีการใช้งานที่หลากหลายสำหรับเครื่องมือ generative AI ตัวอย่างรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่ GPT-3 และ GPT-4 ไปจนถึงการแพร่กระจายที่เสถียร
ระบบ Generative AI ได้รับการพัฒนาอย่างไร?
แม้ว่าระบบ AI เชิงกำเนิดอย่างที่เรารู้จักในปัจจุบันจะยังค่อนข้างใหม่ แต่ก็มีโมเดลหลายประเภทที่แตกต่างกันไป ซึ่งแต่ละแบบได้รับการฝึกฝนด้วยวิธีที่ไม่เหมือนใคร
หนึ่งในตัวเลือกที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการพัฒนา AI เชิงกำเนิดคือการใช้ "แบบจำลองการแพร่กระจาย" หรือแบบจำลองความน่าจะเป็นการแพร่กระจายแบบ denoising สิ่งเหล่านี้กำหนดเวกเตอร์ในพื้นที่แฝงโดยใช้กระบวนการฝึกอบรมสองขั้นตอน ระบบใช้ทั้งการแพร่กระจายไปข้างหน้าเพื่อเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบสุ่มให้กับข้อมูลการฝึกอบรม และการแพร่กระจายย้อนกลับเพื่อย้อนกลับสัญญาณรบกวนและสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่
แม้ว่าโมเดลการแพร่กระจายจะใช้เวลาฝึกนานกว่าโมเดลตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน แต่นักพัฒนาสามารถฝึกเลเยอร์ได้เกือบไม่จำกัด ซึ่งนำไปสู่เอาต์พุตคุณภาพสูงกว่า นอกเหนือจากโมเดลการแพร่กระจายแล้ว องค์กรต่างๆ ยังใช้ประโยชน์จากทั้ง "VAE" และ "GAN" สำหรับ AI เชิงกำเนิด
VAE หรือ Variational Autoencoders ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายที่สอดคล้องกัน: ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสจะแปลงอินพุตให้เป็นตัวแทนข้อมูลที่เล็กลง ในขณะที่ตัวถอดรหัสจะสร้างอินพุตดั้งเดิมขึ้นใหม่ โดยลบสิ่งที่ไม่จำเป็นในformatไอออน. ทั้งสองเครือข่ายทำงานร่วมกันเพื่อเรียนรู้วิธีที่มีประสิทธิภาพในการแสดงข้อมูล เพื่อให้สามารถสร้างสรรค์ผลงานออกมา
GAN หรือ Generative Adversarial Networks บังคับให้โครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายแข่งขันกันเอง ตัวสร้างสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ ในขณะที่ผู้แยกแยะเรียนรู้ที่จะแยกแยะเนื้อหาที่สร้างขึ้นว่าเป็น "ของจริง" หรือ "ของปลอม"
โมเดลทั้งสองได้รับการฝึกฝนพร้อมกัน และค่อยๆ ฉลาดขึ้น สร้างเนื้อหาที่ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป GAN ส่งมอบตัวอย่างและเอาต์พุตคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว แต่มักจะประสบกับความหลากหลายของตัวอย่างที่จำกัด
ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งในการพัฒนาแบบจำลอง AI เชิงกำเนิดคือการใช้สถาปัตยกรรมเฉพาะ เช่น เครือข่ายหม้อแปลงไฟฟ้า เครือข่ายเหล่านี้ทำงานคล้ายกับโครงข่ายประสาทเทียม โดยประมวลผลอินพุตตามลำดับแบบไม่ต่อเนื่อง format. Transformers ได้รับประโยชน์จากทั้งความใส่ใจในตัวเองและการเข้ารหัสตำแหน่ง ทำให้อัลกอริทึมสามารถมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างคำได้
เลเยอร์การเอาใจใส่ตนเองกำหนดน้ำหนักให้กับทุกส่วนประกอบของอินพุต ซึ่งสัมพันธ์กับคุณค่าหรือความสำคัญของมัน ระบบการเข้ารหัสตำแหน่งจะกำหนดลำดับในการป้อนคำที่ป้อน Transformers ประกอบด้วยเลเยอร์หรือบล็อก Transformer ต่างๆ ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อถอดรหัส และแม้แต่ทำนายกระแสข้อมูล เช่น รูปภาพและข้อความ
การประยุกต์ใช้เจเนอเรทีฟเอไอ
เช่นเดียวกับเทคโนโลยี AI ทั้งหมด ระบบ AI กำเนิดมีวัตถุประสงค์เพื่อรองรับกรณีการใช้งานเฉพาะ เครื่องมือเหล่านี้สามารถปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของวิศวกร นักวิทยาศาสตร์ นักวิจัย และครีเอทีฟได้ โมเดล AI กำเนิดสามารถรับอินพุตได้หลายรูปแบบ และสร้างเนื้อหาใหม่ในรูปแบบเดียวกัน
โปรแกรมทั่วไป ได้แก่ :
- ภาพ: หนึ่งในแอปพลิเคชั่น AI กำเนิดที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือความสามารถในการสร้างภาพที่ไม่เหมือนใคร เช่น อวตาร ภาพ 3 มิติ กราฟ และภาพประกอบ ผู้ใช้สามารถสร้างรูปภาพในสไตล์ต่างๆ ที่หลากหลาย และแม้แต่แก้ไขหรือแก้ไขเนื้อหาที่มีอยู่ โมเดล AI เจนเนอเรชันสามารถสร้างกราฟเพื่อแสดงสารประกอบทางเคมีสำหรับการค้นพบยา หรือสร้างภาพที่เหมือนจริงสำหรับวิดีโอเกม เครื่องมือออกแบบ ความจริงเสมือนและความจริงเสริม
- เสียง: เสียง คำพูด และดนตรีล้วนเป็นสาขาที่เกิดขึ้นใหม่ในภูมิทัศน์ AI เชิงกำเนิด ตัวอย่าง ได้แก่ โมเดลที่สามารถพัฒนาตัวอย่างคลิปเสียงและเพลงโดยใช้การป้อนข้อความ เครื่องมือบางอย่างยังสามารถจดจำวัตถุเฉพาะในวิดีโอ และสร้างเสียงเสริมหรือเสียงดนตรีสำหรับฟุตเทจวิดีโอ
- ÀÒÉÒ: ข้อความเป็นหัวใจของโมเดล AI เชิงกำเนิดจำนวนมาก และมักถูกมองว่าเป็นโดเมนที่ล้ำหน้าที่สุด โมเดลกำเนิดตามภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดบางโมเดลคือ LLM หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถใช้สร้างโค้ด เรียงความ การแปล และอื่นๆ
- ข้อมูลสังเคราะห์: นักพัฒนาใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดล AI และเมื่อจำเป็น ข้อมูลจะถูกจำกัดหรือไม่มีอยู่จริง โมเดลเชิงกำเนิดสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อให้ครอบคลุมรูปแบบทั้งหมด และใช้การเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพของป้ายกำกับเพื่อเติบโต อัลกอริทึม AI เชิงสร้างสรรค์สามารถลดต้นทุนการติดฉลากด้วยการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือการเรียนรู้การแสดงข้อมูลโดยอัตโนมัติ
กรณีการใช้งานสำหรับ AI เชิงกำเนิดยังครอบคลุมในอุตสาหกรรมต่างๆ ผู้เชี่ยวชาญหลายคนอธิบายว่า AI กำเนิดเป็นเทคโนโลยีที่ใช้งานทั่วไปประเภทหนึ่ง คล้ายกับไฟฟ้าหรือพลังงานไอน้ำ ในแต่ละอุตสาหกรรม เทคโนโลยีนี้สามารถใช้ได้กับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน เช่น:
- สร้างระบบตรวจจับการฉ้อโกงและเครื่องมือจัดการข้อมูลสำหรับการเงิน
- การตีความสัญญาและการวิเคราะห์หลักฐานในวงการกฎหมาย
- การรวมข้อมูลจากกล้องและเมตริกเพื่อระบุส่วนประกอบที่มีข้อบกพร่องและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในพื้นที่การผลิต
- ผลิตเนื้อหาและแปลเป็นภาษาอื่นในพื้นที่ภาพยนตร์และสื่อ
- ระบุผู้สมัครยาที่มีแนวโน้มและโอกาสในอุตสาหกรรมการแพทย์
- การออกแบบและแก้ไขต้นแบบในภาคสถาปัตยกรรม
- สร้างเนื้อหาเกมและระดับในพื้นที่เกม
ความท้าทายของ AI กำเนิด
ในขณะที่บริษัทจำนวนนับไม่ถ้วนตั้งแต่ Microsoft และ Google ไปจนถึง MIT กำลังลงทุนในโซลูชัน AI เชิงกำเนิด แต่ก็ยังมีความท้าทายที่ต้องเอาชนะ หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการเชื่อมต่อกับความสามารถในการปรับขนาดโครงสร้างคอมพิวเตอร์ โมเดล AI เชิงกำเนิดสามารถใช้พารามิเตอร์หลายพันล้านตัว และต้องการข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม
ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าแชทบอท AI กำเนิดอาจดูเรียบง่าย แต่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค เงินลงทุน และเทคโนโลยีเฉพาะเพื่อพัฒนา ในการฝึกอบรมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทต่างๆ ยังต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมหาศาลเพื่อปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด
ความท้าทายทั่วไปอื่นๆ ได้แก่:
- ความเร็วในการสุ่มตัวอย่าง: ขนาดของแบบจำลองเชิงกำเนิดหมายความว่าบางครั้งอาจมีเวลาแฝงอยู่ในเวลาที่จำเป็นในการสร้างอินสแตนซ์ สำหรับโซลูชันเชิงโต้ตอบที่มีการสร้างข้อความหรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ AI การสนทนาจะต้องเกิดขึ้นอย่างถูกต้องและทันที ความเร็วในการสุ่มตัวอย่างที่ช้าอาจทำให้ฝึกเครื่องมือได้อย่างรวดเร็วได้ยากขึ้น
- คุณภาพของข้อมูล: ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น โมเดล AI กำเนิดบางรุ่นใช้เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ ข้อมูลบางอย่างไม่เหมาะสำหรับใช้ในโมเดลและแอป AI โมเดลเหล่านี้ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงที่เป็นกลางเพื่อทำงานเฉพาะด้าน บางโดเมนพยายามค้นหาข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพียงพอเพื่อสร้างแบบจำลอง
- ใบอนุญาตข้อมูล: การขาดข้อมูลประกอบเพิ่มเติมคือการไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ ไม่ใช่ข้อมูลทั้งหมดที่มีสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ AI เชิงกำเนิดที่เป็นโอเพ่นซอร์ส บางบริษัทประสบปัญหาในการเข้าถึงใบอนุญาตเชิงพาณิชย์เพื่อใช้ข้อมูลที่มีอยู่ หรือสร้างชุดข้อมูลใหม่ตามความต้องการ
บริษัทนวัตกรรมหลายแห่งกำลังหาวิธีใหม่ๆ ในการสนับสนุนการเติบโตอย่างต่อเนื่องและการพัฒนาโมเดล AI เชิงกำเนิด แพลตฟอร์มและผลิตภัณฑ์เหล่านี้กำลังเริ่มให้ความรู้แก่ความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในวงกว้าง
ประโยชน์ของ Generative AI
แม้ว่าจะมีความท้าทายมากมายที่ต้องเอาชนะก่อนที่ทุกคนจะสามารถเข้าถึงโซลูชัน AI เชิงกำเนิดเพื่อสร้างรูปภาพใหม่ คำอธิบายข้อความ และอื่นๆ อีกมากมาย เทคโนโลยีนี้ยังคงมีประโยชน์ที่แตกต่างกันมากมาย อัลกอริธึม AI เชิงสร้างสรรค์เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่เป็นต้นฉบับ เช่น วิดีโอ ข้อความ และรูปภาพ (Dall-e 2)
รูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกเหล่านี้บางส่วนสามารถสร้างเนื้อหาที่แทบจะแยกไม่ออกจากเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้น สามารถใช้อัลกอริธึม AI เจเนอเรทีฟเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของเทคโนโลยี AI ที่มีอยู่ได้
พวกเขาสามารถช่วยในเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติและระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ใหม่สำหรับการฝึกอบรม นอกจากนี้ อัลกอริทึม AI เชิงสร้างสรรค์ยังช่วยให้นักพัฒนาและองค์กรสามารถวิเคราะห์และสำรวจข้อมูลที่ซับซ้อนในรูปแบบใหม่ๆ ได้
ธุรกิจและนักวิจัยสามารถใช้ generative AI เพื่อสรุปformatค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ และค้นหาแนวโน้มที่อาจไม่ปรากฏชัดในข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียว ในระดับกว้าง อัลกอริทึม AI กำเนิดสามารถเร่งและทำให้กระบวนการและงานที่หลากหลายเป็นอัตโนมัติ ประหยัดองค์กรและในdiviเพิ่มเวลาและทรัพยากรที่สำคัญเป็นสองเท่า
วันนี้มีปัญหาใด ๆ กับ AI เจเนอเรทีฟหรือไม่?
แม้ว่าการเพิ่มขึ้นของ AI เชิงกำเนิดจะนำไปสู่ความตื่นเต้นมากมายในทุกสิ่งตั้งแต่อุตสาหกรรมการผลิตไปจนถึงอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ แต่ก็มีข้อกังวลหลายประการเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ ข้อกังวลหลายประการเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการใช้โมเดล AI ในทางที่ผิดและในทางที่ผิด ปัญหาเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่มีคุณภาพต่ำ และศักยภาพในการขัดขวางโมเดลธุรกิจที่มีอยู่บางโมเดล
AI เจเนอเรทีฟนั้นทรงพลัง แต่สามารถให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและทำให้เข้าใจผิดได้formatไอออน. นอกจากนี้ยังยากที่จะไว้วางใจเมื่อบริษัทต่างๆ ไม่ทราบแหล่งที่มาของข้อมูลที่ครบถ้วนformatไอออนที่ใช้โดยหม้อแปลงที่ได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าและอัลกอริทึมอื่น ๆ
ในบางกรณี AI กำเนิดสามารถส่งเสริมรูปแบบใหม่ของการลอกเลียนแบบซึ่งมองข้ามสิทธิ์ของผู้สร้างเนื้อหาและศิลปิน นอกจากนี้ยังอาจขัดขวางรูปแบบธุรกิจที่มีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการโฆษณาและการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา
ข้อกังวลหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการกำเนิด AI คือโมเดลการสร้างข้อความและรูปภาพอาจทำให้การสร้างข่าวปลอมง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังมีศักยภาพที่แบบจำลองบางรุ่นที่สามารถเลียนแบบมนุษย์ได้ สามารถปลอมแปลงเป็นบุคคลในระหว่างการโจมตีทางวิศวกรรมสังคม
มองไปยังอนาคตของ AI เจเนอเรทีฟ
ในขณะที่นักประดิษฐ์ในโลกสมัยใหม่ยังคงเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงแบบจำลอง AI เชิงกำเนิด เครื่องมือเหล่านี้กำลังแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาที่น่าอัศจรรย์ ขณะนี้การวิจัยกำลังดำเนินไปอย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างวิธีการใหม่ๆ ในการสร้างเครื่องมือเพื่อตรวจจับและเอาชนะปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น บางบริษัทกำลังสร้างเครื่องมือที่สามารถตรวจจับรูปภาพ วิดีโอ และข้อความที่สร้างโดย AI
การปรับปรุงในแพลตฟอร์มการพัฒนา AI จะช่วยปรับปรุงการพัฒนาโซลูชัน AI เชิงกำเนิดในอนาคต ผู้นำธุรกิจและนักพัฒนากำลังค้นหาวิธีการฝัง generative AI ไว้ในเครื่องมือและระบบที่เราใช้กันในวงกว้างอยู่แล้ว
เครื่องมือออกแบบจะใช้งานง่ายขึ้น เครื่องมือตรวจสอบไวยากรณ์จะพัฒนาขึ้น และเครื่องมือการฝึกอบรมอาจสามารถระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในนามของผู้นำธุรกิจได้โดยอัตโนมัติในไม่ช้า เจเนอเรทีฟเอไอมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแทบทุกด้านของการใช้ชีวิตและการทำงานของเรา
