Generatywna sztuczna inteligencja (AI) umożliwia użytkownikom szybkie generowanie nowych treści w oparciu o różnorodne dane wejściowe. Dane wejściowe i wyjściowe tych modeli mogą obejmować tekst, obrazy, dźwięki, animacje, modele 3D lub inne rodzaje danych.
Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Generowane modele AI wykorzystują sieci neuronowe do identyfikacji wzorców i struktur w istniejących danych, aby generować nowe i oryginalne treści.
Jednym z przełomów w generatywnych modelach AI jest możliwość wykorzystania różnych metod uczenia się, w tym uczenia nienadzorowanego lub półnadzorowanego, do celów szkoleniowych. Umożliwiło to organizacjom łatwiejsze i szybsze wykorzystanie dużej ilości nieoznakowanych danych do tworzenia modeli bazowych. Jak sama nazwa wskazuje, modele bazowe mogą być wykorzystywane jako baza dla systemów AI, które mogą wykonywać wiele zadań.
Przykładami modeli bazowych są GPT-3 i stabilna dyfuzja (Stable Diffusion), które pozwalają użytkownikom wykorzystać potencjał języka. Na przykład popularne aplikacje, takie jak ChatGPT, czerpiące z GPT-3, pozwalają użytkownikom na generowanie esejów na podstawie krótkiego tekstu. Z kolei Stable Diffusion pozwala użytkownikom na generowanie fotorealistycznych obrazów na podstawie tekstu.
Oto najpopularniejsze zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji (AI):
- Język: Tekst jest podstawą wielu generatywnych modeli AI i jest uważany za najbardziej zaawansowaną dziedzinę. Jednym z najpopularniejszych przykładów generatywnych modeli opartych na języku są tzw. duże modele językowe (LLM). Duże modele językowe są wykorzystywane do szerokiej gamy zadań, w tym do generowania esejów, tworzenia kodu, tłumaczeń, a nawet rozumienia sekwencji genetycznych.
- Dźwięk: Muzyka, dźwięk i mowa to również rozwijające się obszary w generatywnej sztucznej inteligencji. Przykładami są modele umożliwiające tworzenie piosenek i fragmentów klipów audio z tekstem, rozpoznawanie obiektów w filmach i tworzenie dźwięków towarzyszących różnym materiałom wideo, a nawet tworzenie własnej muzyki.
- Wizualizacja: Jednym z najpopularniejszych zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji jest obszar obrazów. Obejmuje to tworzenie obrazów 3D, awatarów, filmów, wykresów i innych ilustracji. Istnieje elastyczność w generowaniu obrazów o różnych stylach estetycznych, a także techniki edycji i modyfikacji wygenerowanych wizualizacji. Generatywne modele AI mogą tworzyć wykresy przedstawiające nowe związki chemiczne i cząsteczki, które wspomagają odkrywanie leków, tworzyć realistyczne obrazy do wirtualnej lub rozszerzonej rzeczywistości, tworzyć modele 3D do gier wideo, projektować logo, ulepszać lub edytować istniejące obrazy i wiele więcej.
- Dane syntetyczne: Dane syntetyczne są niezwykle przydatne do trenowania modeli AI, gdy dane nie istnieją, są ograniczone lub po prostu nie są w stanie obsłużyć skrajnych przypadków z najwyższą dokładnością. Rozwój danych syntetycznych za pomocą modeli generatywnych jest prawdopodobnie jednym z najbardziej skutecznych rozwiązań pozwalających pokonać wyzwania związane z danymi w wielu przedsiębiorstwach. Obejmuje on wszystkie modalności i przypadki użycia i jest możliwy dzięki procesowi zwanemu efektywnym uczeniem się etykiet. Generatywne modele AI mogą obniżyć koszty etykietowania poprzez automatyczne generowanie dodatkowych rozszerzonych danych treningowych lub poprzez naukę wewnętrznej reprezentacji danych, która ułatwia trenowanie modeli AI z mniejszą liczbą danych etykietowanych.