Генеративний ШІ

Визначення

Генеративний ШІ стосується систем штучного інтелекту, які створюють новий контент, такий як текст, зображення, відео чи музика, вивчаючи закономірності з існуючих даних. На відміну від традиційного ШІ, він створює нові результати, а не лише аналізує чи класифікує вхідні дані.

Мета

Мета полягає в тому, щоб допомогти у творчих завданнях, автоматизувати створення контенту та підвищити продуктивність людини. Він широко використовується в дизайні, письменництві, розвагах та наукових відкриттях.

Значення

• Забезпечує швидке створення прототипів та креативність у різних сферах.
• Зменшує ручні зусилля під час створення контенту.
• Викликає занепокоєння щодо дезінформації, авторських прав та неправильного використання.
• Тісно пов'язаний з такими моделями, як GAN, VAE та моделі великих мов.

Як це працює

1. Збирати та попередньо обробляти великі навчальні набори даних.
2. Навчати генеративні моделі (наприклад, GAN, трансформатори, дифузійні моделі).
3. Вивчіть розподіли ймовірностей навчальних даних.
4. Зробіть вибірку або підкажіть моделі для генерації нових вихідних даних.
5. Удосконалюйте результати за допомогою відгуків користувачів або постобробки.

Приклади (реальний світ)

• DALL·E (OpenAI): генерує зображення з текстових підказок.
• Стабільна дифузія: генерація тексту в зображення з відкритим кодом.
• ChatGPT: генерує текстові відповіді, схожі на людські.

Література / Додаткова література

• «Увага — це все, що вам потрібно» — Васвані та ін., NeurIPS 2017.
• Генеративний ландшафт штучного інтелекту — Стенфордський людиноцентричний штучний інтелект.
• Гудфеллоу та ін. Глибоке навчання. MIT Press.
• Генеративні навчальні дані ШІ