IAG основан на алгоритмах машинного обучения , которые учатся улавливать основную структуру и характеристики обучающих данных. После обучения эти модели могут генерировать новый контент, напоминающий исходные данные, но с уникальными вариациями и комбинациями. Как объяснил Антонио Родригес в эпизоде « AWS Technical Talks », AGI «это искусственный интеллект, который помогает нам создавать контент, и этот контент может быть текстом, изображениями, видео, музыкой, разговорами – практически всем, что вы захотите».
Как работает генеративный ИИ?
IAG использует модели машинного обучения, обученные на больших наборах данных. Эти модели обучаются с помощью методов глубокого и неконтролируемого обучения , что позволяет им обнаруживать сложные закономерности и взаимосвязи в данных без необходимости явного контроля.
Фундаментальные модели (ФМ) составляют основу IAG и шведский номер телефона пример способны выполнять общие задачи. Эти модели обучаются на огромных объемах разнообразных данных и могут быть адаптированы к различным задачам и областям. С другой стороны, большие языковые модели (LLM) , такие как GPT, ориентированы конкретно на языковые задачи, такие как генерация текста и общение.
Генеративные нейронные сети и генеративно- состязательные сети (GAN) являются ключевыми технологиями в IAG. GAN состоят из двух конкурирующих нейронных сетей: генератора, создающего новый контент, и дискриминатора, который оценивает подлинность сгенерированного контента. Этот конкурсный процесс позволяет моделям постоянно улучшать качество и согласованность создаваемого контента.
Компоненты генеративного искусственного интеллекта
IAG можно разделить на унимодальные и мультимодальные системы , в зависимости от типа контента, который они генерируют. Унимодальные системы специализируются на одной модальности, например, тексте или изображениях, тогда как мультимодальные системы могут генерировать и комбинировать несколько модальностей.
В области языка выделяются такие модели, как GPT-3 , GPT-4 и LaMDA , разработанные OpenAI и Google соответственно. Эти модели способны генерировать связный и контекстуально релевантный текст, а также поддерживать плавный диалог и выполнять задачи по пониманию языка.
Что касается генерации изображений , такие модели, как DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney, продемонстрировали впечатляющую способность создавать реалистичные и художественные изображения из текстовых описаний. Эти модели используют методы глубокого обучения и GAN для создания высококачественных изображений с высоким разрешением.
