هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد مدل‌های هوش مصنوعی را توصیف می‌کند که وقتی بر روی مجموعه داده‌های عظیم آموزش داده می‌شوند، قادر به تولید خودکار محتوا در قالب متن، تصویر، صدا و ویدئو هستند – همه اینها با پیش‌بینی کلمه یا پیکسل بعدی انجام می شود.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد نوعی هوش مصنوعی است که در آن الگوریتم ها به صورت خودکار محتوا را در قالب متن، تصویر، صدا و ویدئو تولید می کنند. این سیستم بر روی حجم عظیمی از داده ها آموزش دیده است و با پیش بینی کلمه یا پیکسل بعدی کار می کند تا اثر را ایجاد کند.

به طور معمول، یکی با ساده ورود متن شروع می شود که به آن یک اعلان گفته می شود که در آن کاربر خروجی مورد نظر را توصیف می کند. سپس، الگوریتم های مختلف بر اساس درخواست، محتوای جدیدی تولید می کنند.
در اصل، این هوش مصنوعی است که می تواند چیزهایی را تولید کند. کیفیت خروجی دلیل هیجان مردم است.
چیزی که با انتشار ChatGPT توسط OpenAI در سال 2022 آغاز شد، اکنون به زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی تبدیل شده است که با سرعت سرسام آوری در حال رشد است، از جمله مایکروسافت، گوگل و غول های فناوری مانند آمازون. همه در حال رشد هستند.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

در هسته خود، فناوری‌های هوش مصنوعی مولد توسط سه بلوک ساختمانی خاص فعال می‌شوند: ژنراتورهای دشمن شبکه، ترانسفورماتورها و مدل های زبان بزرگ.

شبکه های مولد

هیچ‌کدام از اینها تا حدود سال 2014 با معرفی شبکه‌های متخاصم مولد یا GNs – مدل‌های یادگیری ماشین امکان‌پذیر نبود، جایی که دو شبکه عصبی برای دقیق‌تر بودن در پیش‌بینی‌هایشان با هم رقابت می‌کنند. یکی از شبکه‌های عصبی خروجی جعلی تولید می‌کند که به طور مصنوعی به داده‌های واقعی تبدیل می‌شود، در حالی که دیگری برای تمایز بین داده‌های مصنوعی و داده‌های واقعی کار می‌کند – در حالی که از روش‌های یادگیری عمیق برای بهبود تکنیک استفاده می‌کند. از تصاویر، ویدئو و صدای تولید شده توسط هوش مصنوعی خود استفاده می‌کند. بدون GAN امکان پذیر نیست.

مبدل ها

Transformer نوعی مدل یادگیری ماشینی است که پردازش و درک زبان طبیعی را برای مدل‌های هوش مصنوعی امکان‌پذیر می‌کند. ترانسفورماتورها به مدل‌ها اجازه می‌دهند تا ارتباطات دقیق‌تری بین میلیاردها صفحه متنی که روی آن‌ها آموزش داده شده‌اند برقرار کنند و در نتیجه خروجی دقیق‌تر و پیچیده‌تری داشته باشند. بدون ترانسفورماتورها، OpenAI، ویژگی چت جدید بینگ، یا هیچ یک از مدل‌های ترانسفورماتور پیش‌ترند یا GPT که توسط ربات چت جمینی گوگل توسعه یافته‌اند، نخواهیم داشت.

مدل های زبان بزرگ

عنصر نهایی هوش مصنوعی مولد، مدل زبان بزرگ یا LLM است که حاوی میلیاردها یا حتی تریلیون‌ها پارامتر است. LLM چیزی است که به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد متن روان و از نظر گرامری درست تولید کنند و آن را به یکی از موفق‌ترین کاربردهای مدل‌های ترانسفورماتور تبدیل می‌کند.
به طور کلی، شتاب اخیر در پیشرفت فناوری و استفاده از هوش مصنوعی انقلابی نبوده است. و به نظر نمی رسد به این زودی ها کند شود.

مدل های هوش مصنوعی مولد چگونه آموزش می بینند؟

مدل‌های هوش مصنوعی مولد با تغذیه شبکه‌های عصبی خود با مقادیر زیادی از داده‌های از پیش پردازش شده و برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شوند – اگرچه داده‌های بدون برچسب را می‌توان در طول آموزش استفاده کرد.
یک راه متداول برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد، استفاده از مدل‌های انتشار است. مدل‌های انتشار نویز را به داده‌های آموزشی اضافه می‌کنند، سپس نویز را حذف می‌کنند، زیرا یاد می‌گیرند که داده‌ها را مانند قبل بازسازی کنند. قبل از ظهور مدل‌های انتشار، شبکه‌های متخاصم مولد محبوب‌ترین روش آموزشی بودند.
صرف نظر از رویکرد، مدل‌های هوش مصنوعی مولد باید پس از هر بار تکرار ارزیابی شوند تا مشخص شود که داده‌های تولید شده آنها چقدر با داده‌های آموزشی مطابقت دارد. تیم‌ها می‌توانند پارامترها را تنظیم کنند، داده‌های آموزشی بیشتری اضافه کنند، و حتی مجموعه داده‌های جدیدی را معرفی کنند که می‌تواند توسعه مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی را تسریع کند.

هوش مصنوعی مولد چه نوع خروجی هایی می تواند تولید کند؟

هوش مصنوعی مولد به دلیل تولید زیر شناخته شده است:

چگونه از هوش مصنوعی مولد استفاده می شود؟

اجرای هوش مصنوعی مولد شیوه کار، زندگی و ساخت ما را متحول خواهد کرد. این منبع سرگرمی و الهام بخش و همچنین وسیله ای برای آرامش است. و اگر یک تجارت یا زمینه شامل کد، کلمات، تصاویر یا صدا باشد، احتمالاً مکانی برای هوش مصنوعی مولد وجود دارد. با نگاهی به آینده، برخی از کارشناسان بر این باورند که این فناوری می‌تواند به اندازه ابر، تلفن‌های هوشمند و خود اینترنت برای زندگی روزمره اساسی باشد.

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد

• کد اشکال زدایی
• سخنرانی ها را بنویسید
• متن آهنگ را بنویسید
• ایده پردازی
• ایمیل های شخصی سازی شده بنویسید
• پست های شبکه های اجتماعی را بنویسید
• ایجاد اشیاء سه بعدی در بازی ها
• سرعت توسعه بازی با تکمیل کد

مزایای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد قول می‌دهد فرآیندهای مختلف را ساده‌سازی کند و به کسب‌وکارها، کدنویس‌ها و سایر گروه‌ها دلایل زیادی برای پذیرش این فناوری می‌دهد.

آسان برای استفاده

نسخه‌های اولیه این فناوری معمولاً به ارسال داده‌ها از طریق API یا برخی فرآیندهای پیچیده دیگر نیاز داشتند. سپس توسعه دهندگان باید ابزارهای تخصصی را یاد می گرفتند و سپس با استفاده از زبان برنامه نویسی مانند پایتون برنامه می نوشتند. استفاده از سیستم های هوش مصنوعی این روزها معمولاً به چیزی بیش از دستور زبان ساده چند جمله ای نیاز ندارد. و هنگامی که یک خروجی تولید می شود، معمولاً کاربر می تواند آن را سفارشی و ویرایش کند.

بهبود تصمیم گیری

به‌عنوان مثال، Seek به شرکت‌ها اجازه می‌دهد اساساً داده‌های خود را پرس و جو کنند بدون اینکه بگوییم نیازی به لمس کردن داده‌ها توسط خودتان نیست. با افزودن Seek به پشته داده های خود به جای اینکه کارکنان یک شرکت تیم علم داده خود را با سؤالات یک به یک بمباران کنند، تایپ کردن یک پرس و جوی ساده از نیازهای آنها از داده های اختصاصی آنها هر گونه اطلاعاتی را می توان به دست آورد. آنها به سرعت و کارایی نیاز دارند.

افزایش بهره وری

البته، وعده هوش مصنوعی سازنده برای افزایش کارایی یکی دیگر از نکات فروش است. از این فناوری می توان برای خودکارسازی کارهایی استفاده کرد که در غیر این صورت به کار دستی نیاز دارند – روزهای نوشتن و ویرایش، ساعت ها طراحی و غیره.