Knock Knock, Tương lai là đây: Gen AI!

Các loại mô hình GenAI

Mạng đối thủ sáng tạo (GAN)

Đặc điểm của GAN

• Hai mạng thần kinh: GAN bao gồm hai mạng thần kinh đối đầu với nhau: mạng tạo và mạng phân biệt đối xử. Mạng máy phát lấy nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra dữ liệu tổng hợp, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản. Mặt khác, mạng phân biệt đối xử cố gắng phân biệt giữa dữ liệu được tạo và dữ liệu thực tế từ tập huấn luyện.
• Đào tạo đối nghịch: Hai mạng tham gia vào một quá trình đào tạo tiêu cực mang tính cạnh tranh và lặp đi lặp lại. Trình tạo nhằm mục đích tạo ra dữ liệu tổng hợp không thể phân biệt được với dữ liệu thực, trong khi trình phân biệt tìm cách phân loại chính xác dữ liệu thực và dữ liệu được tạo. Khi quá trình đào tạo tiến triển, trình tạo sẽ học cách tạo các mẫu thực tế hơn và trình phân biệt đối xử sẽ cải thiện khả năng phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả.
• Cải thiện lẫn nhau: Bản chất đối nghịch của GAN dẫn đến sự cải thiện lẫn nhau giữa người tạo và người phân biệt đối xử. Khi trình tạo học cách tạo ra dữ liệu thực tế hơn, trình phân biệt sẽ khó phân biệt giữa mẫu thực và mẫu được tạo. Điều này khiến người phân biệt đối xử trở nên sáng suốt hơn, thúc đẩy người tạo ra các ví dụ thuyết phục hơn. GAN có thể tạo ra dữ liệu thực tế và phức tạp chất lượng cao thông qua vòng phản hồi này.

Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE)

• Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) là các mô hình tổng quát nhằm tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu đầu vào được nén và liên tục. VAE bao gồm một mạng mã hóa ánh xạ dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản, tới không gian tiềm ẩn có chiều thấp hơn. Không gian tiềm ẩn này nắm bắt cấu trúc và tính năng cơ bản của dữ liệu đầu vào một cách liên tục và có tính xác suất.
• VAE sử dụng cách tiếp cận xác suất để mã hóa và giải mã dữ liệu. Thay vì tạo ra một điểm duy nhất trong không gian tiềm ẩn, bộ mã hóa tạo ra phân bố xác suất trên các biến tiềm ẩn. Mạng giải mã sau đó lấy mẫu từ phân phối này và xây dựng lại dữ liệu đầu vào ban đầu. Bản chất xác suất này cho phép VAE nắm bắt được sự không chắc chắn và đa dạng có trong dữ liệu.
• VAE được huấn luyện bằng cách sử dụng sự kết hợp giữa tổn thất tái thiết và thuật ngữ chính quy hóa được gọi là phân kỳ Kullback-Leibler (KL). Việc mất mát tái tạo khuyến khích bộ giải mã tái tạo lại dữ liệu đầu vào ban đầu một cách chính xác. Đồng thời, số hạng phân kỳ KL điều chỉnh không gian tiềm ẩn bằng cách khuyến khích phân phối tiềm ẩn đã học để phù hợp với phân phối trước đó, thường là phân phối Gaussian tiêu chuẩn. Việc chính quy hóa này thúc đẩy sự trơn tru và liên tục của biểu diễn tiềm ẩn.

Mô hình dựa trên máy biến áp

• Tự chú ý: Thành phần cốt lõi của kiến ​​trúc Transformer là cơ chế tự chú ý. Nó cho phép mô hình nắm bắt được sự phụ thuộc và mối quan hệ giữa các từ hoặc mã thông báo trong chuỗi đầu vào. Tính năng tự chú ý tính toán trọng số chú ý cho từng mã thông báo bằng cách xem xét tương tác của nó với tất cả các vé khác trong chuỗi. Cơ chế này cho phép mô hình cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau dựa trên mức độ liên quan của chúng với nhau, cho phép hiểu ngữ cảnh toàn diện.
• Cấu trúc bộ mã hóa-giải mã : Các mô hình dựa trên máy biến áp thường bao gồm bộ mã hóa và bộ giải mã. Bộ mã hóa xử lý chuỗi đầu vào và mã hóa nó thành các biểu diễn nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh. Đến lượt mình, bộ giải mã tạo ra một chuỗi đầu ra bằng cách tuân theo các thuật ngữ của bộ mã hóa và sử dụng khả năng tự chú ý trong chính bộ giải mã. Cấu trúc bộ mã hóa-giải mã này đặc biệt hiệu quả đối với các tác vụ như dịch máy, trong đó mô hình cần hiểu trình tự nguồn và tạo ra trình tự đích.
• Mạng mã hóa vị trí và mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu: Máy biến áp kết hợp mã hóa vị trí để cung cấp thông tin về thứ tự của các mã thông báo trong chuỗi đầu vào. Vì khả năng tự chú ý không phụ thuộc vào thứ tự nên mã hóa vị trí giúp mô hình phân biệt vị trí của các yêu cầu. Điều này đạt được bằng cách thêm các hàm hình sin có tần số khác nhau vào phần nhúng đầu vào. Ngoài ra, Transformers sử dụng mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu để xử lý các biểu diễn được mã hóa. Các mạng này bao gồm nhiều lớp được kết nối đầy đủ với các hàm kích hoạt phi tuyến tính. Điều này cho phép mô hình nắm bắt được các mẫu và sự phụ thuộc phức tạp trong dữ liệu.

Một số sản phẩm AI thế hệ nổi bật 

Một số giao diện Gen AI nổi bật thu hút sự quan tâm bao gồm Dall-E, Chat GPT và BARD.

Dall-E

Dall-E là mô hình GenAI được phát triển bởi Open AI, cho phép bạn tạo ra những hình ảnh độc đáo và sáng tạo từ các mô tả văn bản. Dưới đây là ví dụ về hình ảnh do Dall-E tạo ra với lời nhắc “ một người phụ nữ tại lễ hội âm nhạc đang xoay chiếc váy của mình, trước đám đông với ánh sáng lấp lánh rơi từ trên xuống, mái tóc dài gợn sóng màu vàng rực, mặc váy, vẽ tranh kỹ thuật số .”

Trò chuyệnGPT

Mô hình AI đàm thoại của Open AI được gọi là ChatGPT. Nó tham gia vào các cuộc hội thoại có âm thanh tự nhiên và năng động, cung cấp phản hồi thông minh cho các truy vấn của người dùng về nhiều chủ đề khác nhau. Hình ảnh bên dưới minh họa cách ChatGPT được xây dựng để cung cấp giải pháp thông minh cho truy vấn của bạn.

THI NHÂN

BARD là mô hình ngôn ngữ được phát triển bởi Google. Nó được phát hành vội vàng như một phản ứng trước việc Microsoft tích hợp GPT vào tìm kiếm Bing. BARD (Xây dựng máy biến áp tự hồi quy để học tăng cường) nhằm mục đích nâng cao các mô hình ngôn ngữ bằng cách kết hợp các kỹ thuật Học tăng cường. Nó lý tưởng hóa việc phát triển các mô hình ngôn ngữ bằng cách tương tác với môi trường và thực hiện các nhiệm vụ đào tạo. Do đó cho phép các tác nhân đàm thoại tinh vi hơn và nhận thức được nội dung hơn. Thật không may, sự ra mắt của BARD đã có sai sót và trong Google I/O hiện tại, Google đã mở rộng khả năng tiếp cận của BARD tới 180 quốc gia và vùng lãnh thổ.

Ứng dụng của Gen AI

Kể từ khi xuất hiện, Gen AI chưa bao giờ mất đi sự liên quan. Mọi người ngày càng đón nhận khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực ngày càng mới hơn . Giờ đây nó đã đánh dấu sự hiện diện của nó trong hầu hết các hoạt động trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Hình ảnh bên dưới hiển thị các sản phẩm Gen AI có sẵn trong từng lĩnh vực, từ văn bản, giọng nói, âm thanh và video đến viết mã máy tính.

Gen AI có khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực bên dưới, nhưng danh sách này chưa đầy đủ.

• Tạo nội dung: Tự động tạo văn bản, hình ảnh và video trên nhiều miền khác nhau.
• Tăng cường dữ liệu: Sử dụng dữ liệu tổng hợp để nâng cao tập dữ liệu đào tạo cho các mô hình học máy.
• Thực tế ảo và chơi game: Tạo thế giới ảo sống động và môi trường trò chơi thực tế.
• Chỉnh sửa hình ảnh và video: Tự động chỉnh sửa và nâng cao hình ảnh và video.
• Thiết kế và Thời trang: Tạo ra các thiết kế quần áo, đồ nội thất hoặc kiến ​​trúc mới.
• Tạo âm nhạc và âm thanh: Tạo các tác phẩm âm nhạc và hiệu ứng âm thanh được cá nhân hóa.
• Trợ lý cá nhân và Chatbots: Phát triển trợ lý ảo và chatbot thông minh cho nhiều ứng dụng khác nhau.
• Mô phỏng và Đào tạo: Mô phỏng các tình huống thực tế hoặc tạo dữ liệu tổng hợp cho mục đích đào tạo.
• Phát hiện bất thường: Xác định và gắn cờ các điểm bất thường trong bộ dữ liệu hoặc hệ thống.
• Chẩn đoán và Hình ảnh Y tế: Hỗ trợ phân tích hình ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán.
• Dịch ngôn ngữ : Dịch văn bản hoặc lời nói giữa các ngôn ngữ khác nhau.
• Chuyển phong cách: Áp dụng phong cách nghệ thuật cho hình ảnh hoặc video.
• Tạo dữ liệu để thử nghiệm: Tạo dữ liệu đa dạng để thử nghiệm và đánh giá các thuật toán hoặc hệ thống.
• Kể chuyện và tạo câu chuyện: Tạo các câu chuyện tương tác và năng động.
• Khám phá thuốc: Hỗ trợ khám phá và thiết kế các loại thuốc mới.
• Lập mô hình tài chính: Tạo mô hình tài chính và thực hiện phân tích rủi ro.
• Phân tích tình cảm và khai thác ý kiến: Phân tích và phân loại tình cảm từ dữ liệu văn bản.
• Quảng cáo sáng tạo: Tạo quảng cáo được cá nhân hóa và hấp dẫn.
• Dự báo thời tiết: Cải thiện các mô hình dự báo thời tiết bằng cách tạo dữ liệu thời tiết mô phỏng.
• AI trò chơi: Phát triển các đối thủ AI thông minh và dễ thích nghi trong trò chơi.

Gen AI sẽ tác động đến công việc như thế nào?

Khi mức độ phổ biến của Gen AI ngày càng tăng cao, câu hỏi này vẫn tiếp tục xuất hiện. Mặc dù cá nhân tôi tin vào tuyên bố rằng AI sẽ không bao giờ thay thế con người, nhưng những người sử dụng AI một cách thông minh sẽ thay thế những người không sử dụng AI. Vì vậy, sẽ là khôn ngoan nếu không hoàn toàn ngây thơ trước sự phát triển của AI. Về vấn đề này, tôi xin nhắc lại việc so sánh Gen AI với email. Khi gửi email lần đầu tiên được giới thiệu, mọi người đều lo sợ rằng nó sẽ chiếm mất công việc của người đưa thư. Tuy nhiên, nhiều thập kỷ sau, chúng ta thấy rằng dịch vụ bưu chính vẫn tồn tại và tác động của email đã thấm sâu hơn rất nhiều. Gen AI cũng sẽ có ý nghĩa tương tự.

Liên quan đến Gen AI, một công việc thu hút nhiều sự chú ý là nghệ sĩ. Các nghệ sĩ còn lại được mong đợi sẽ nâng cao khả năng sáng tạo và năng suất của họ, trong khi điều này có thể làm giảm tổng số nghệ sĩ cần thiết.

Một số công ty Gen AI

Dưới đây là một số công ty tiên phong hoạt động trong lĩnh vực Gen AI.

tổng hợp

Đây là một công ty có trụ sở tại Vương quốc Anh và là một trong những công ty tiên phong sớm nhất về công nghệ tổng hợp video. Được thành lập vào năm 2017, công ty này đang tập trung triển khai công nghệ truyền thông tổng hợp mới để cách mạng hóa việc tạo nội dung trực quan đồng thời giảm chi phí và kỹ năng.

Chủ yếu là AI

Công ty này đang nỗ lực phát triển các cách mô phỏng và trình bày dữ liệu tổng hợp ở quy mô lớn một cách thực tế. Họ đã tạo ra công nghệ tiên tiến có khả năng tự động học các mẫu, cấu trúc và biến thể mới từ dữ liệu hiện có.

AI thần tài

Công ty có sự tham gia của các chuyên gia về máy học, những người chia sẻ và sắp xếp thông tin liên quan, đáng tin cậy trong một công ty pháp lý, nhóm hoặc cơ cấu giúp trao quyền cho các luật sư soạn thảo bằng trí tuệ tập thể của toàn bộ công ty.

Thống kê AI thế hệ

• Đến năm 2025, AI tổng quát sẽ chiếm 10% tổng số dữ liệu được tạo ra.
• Theo Gartner, 71% số người được hỏi cho biết ROI của tự động hóa thông minh rất cao trong tổ chức của họ.
• Dự kiến ​​AI sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm là 33,2% từ năm 2020 đến năm 2027.
• Người ta ước tính rằng AI sẽ tăng thêm 15,7 nghìn tỷ USD hoặc 26% vào GDP toàn cầu vào năm 2030.

Hạn chế của Gen AI

Đọc đến bây giờ, Gen AI có vẻ hoàn toàn tốt đẹp và huy hoàng, nhưng cũng giống như bất kỳ công nghệ nào khác, nó cũng có những hạn chế.

Phụ thuộc dữ liệu

Các mô hình AI sáng tạo phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo. Dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch có thể dẫn đến kết quả dưới mức tối ưu và có khả năng củng cố những sai lệch hiện có trong dữ liệu huấn luyện.

Thiếu khả năng giải thích

Các mô hình AI sáng tạo có thể phức tạp và khó diễn giải. Việc hiểu quá trình ra quyết định cơ bản hoặc lý do đằng sau kết quả đầu ra được tạo ra có thể là một thách thức, khiến việc xác định và khắc phục các sai sót hoặc sai lệch tiềm ẩn trở nên khó khăn hơn.

Thu gọn chế độ

Trong bối cảnh các mạng đối nghịch tổng quát (GAN), sự sụp đổ chế độ đề cập đến việc trình tạo tạo ra các đầu ra hạn chế hoặc lặp đi lặp lại, không nắm bắt được toàn bộ sự đa dạng của phân phối mục tiêu. Điều này có thể dẫn đến các mẫu được tạo ra thiếu sự đa dạng và sáng tạo.

Yêu cầu tính toán

Việc đào tạo và chạy các mô hình AI tổng quát có thể đòi hỏi cường độ tính toán cao và đòi hỏi nguồn lực đáng kể, bao gồm cả phần cứng mạnh mẽ và thời gian đáng kể. Điều này hạn chế khả năng tiếp cận của họ đối với các cá nhân hoặc tổ chức có khả năng tính toán hạn chế.

Những cân nhắc về đạo đức và pháp lý

Việc sử dụng AI tổng hợp làm tăng mối lo ngại về mặt đạo đức, đặc biệt là trong các lĩnh vực như giả mạo sâu sắc hoặc tạo nội dung tổng hợp. Việc sử dụng sai mục đích công nghệ AI tổng hợp có thể truyền bá thông tin sai lệch, vi phạm quyền riêng tư hoặc gây tổn hại tiềm tàng cho cá nhân hoặc xã hội.

Thiếu kiểm soát

Các mô hình AI sáng tạo, đặc biệt là trong các hệ thống tự trị, có thể thiếu quyền kiểm soát đối với các đầu ra được tạo ra. Điều này có thể dẫn đến kết quả đầu ra không mong muốn hoặc không mong muốn, hạn chế độ tin cậy và độ tin cậy của nội dung được tạo.

Hiểu bối cảnh hạn chế

Mặc dù các mô hình AI tổng quát đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc thu thập thông tin theo ngữ cảnh, nhưng chúng vẫn có thể gặp khó khăn trong việc hiểu các sắc thái, sự mạch lạc về ngữ nghĩa và khả năng nắm bắt các khái niệm phức tạp. Điều này có thể dẫn đến việc tạo ra các kết quả đầu ra hợp lý nhưng thiếu sự hiểu biết sâu sắc hơn.

Phần kết luận

Vì vậy, chúng tôi đã trình bày chi tiết về Trí tuệ nhân tạo sáng tạo . Bắt đầu với khái niệm cơ bản về Gen AI, chúng tôi đã đi sâu vào các mô hình khác nhau có tiềm năng tạo ra sản phẩm mới, những cơ hội và hạn chế của chúng.

Điểm mấu chốt:

• Cốt lõi của Gen AI là gì?
• Các mô hình Gen AI khác nhau – GAN, VAE và Mô hình dựa trên máy biến áp. Kiến trúc của các mô hình này được đặc biệt lưu ý.
• Biết một số sản phẩm Gen AI phổ biến như Dall-E, Chat GPT và BARD.
• Các ứng dụng của Gen AI
• Một số công ty hoạt động trong lĩnh vực này
• Hạn chế của Gen AI

Tôi hy vọng bạn tìm thấy blog này nhiều thông tin. Giờ đây, bạn cũng sẽ có điều gì đó để đóng góp cho các cuộc thảo luận tiếp theo với bạn bè hoặc đồng nghiệp của mình về Generative AI mà tôi chắc chắn rằng bạn sẽ thường gặp trong tình huống hiện tại. Hẹn gặp lại bạn trong blog tiếp theo; cho đến lúc đó, Chúc bạn học tập vui vẻ!

Các câu hỏi thường gặp