Хочеш дізнатися, як отримати роботу? Бери участь у Career Bootcamp

час читання: 4 хв

Що таке генеративний AI і як його можна використовувати для створення контенту: поради експерта

Автор статті — EPAM Lead Systems Engineer Рахул Муралідхаран.

Lead Systems Engineer Rahul Muraleedharan


Вступ

Генеративний штучний інтелект (ШІ) змінює процес створення творчого контенту в різних галузях. Від мистецтва і музики до тексту і зображень — генеративні моделі трансформують нашу взаємодію зі штучним інтелектом.

У цій статті я розповім про основні інструменти та фреймворки генеративного AI, а також їхні особливості.

Що таке генеративний AI?

Генеративний ШІ — це штучний інтелект, орієнтований на творчий потенціал алгоритмів. На відміну від традиційних систем, які виконують завдання із заздалегідь визначеними правилами, генеративний ШІ дає машинам можливість створювати новий та неординарний контент.

В основі генеративного штучного інтелекту — генеративні моделі, розроблені для вивчення і відтворення патернів з наданого набору даних. Це дає їм змогу створювати абсолютно новий контент, що відповідає стилям, структурам і нюансам, які вони засвоїли в процесі навчання.

Як генеративні моделі навчаються?

Генеративні моделі занурюються у великі набори даних, що містять приклади контенту, який вони прагнуть створювати. Ці набори даних можуть містити великі колекції текстів, зображень, музики або будь-якої іншої форми творчого вираження.

Поглинаючи цю інформацію, генеративні моделі ретельно аналізують вкладені в неї патерни, взаємозв’язки та нюанси. Вони вчаться, як слова формують речення, як мазки створюють візуальні шедеври, і як музичні ноти з’єднуються в гармонійні композиції. Цей процес навчання забезпечується нейронними мережами, здатними імітувати складні механізми роботи людського мозку.

Коли генеративна модель завершує навчання, вона готова застосувати отримані навички на практиці. Модель не просто повторює те, що бачила в навчальних даних, а черпає натхнення з цих патернів, щоб створити щось абсолютно нове.

Уявіть собі генеративну текстову модель, навчену на величезних бібліотеках літератури. Коли їй дають початкове речення, вона не просто копіює і вставляє параграфи з книг. Замість цього вона з’єднує слова, фрази та ідеї, щоб створити послідовний і оригінальний текст, відповідний стилю навчальних даних.

Так само генеративні моделі зображень вивчають кольори, форми і фактури зображень, які вони бачили. Коли їх просять створити зображення, вони пропонують щось унікальне — витвір мистецтва, що відображає естетику навчальних даних, але не копіює жодного конкретного зображення.

Застосування генеративного AI у різних галузях

Універсальність генеративного штучного інтелекту не знає меж. Він знайшов застосування в широкому спектрі творчих діяльностей:

  • Створення тексту: генеративні моделі можуть складати вірші, вигадувати історії, генерувати код або навіть складати електронні листи, які виглядають так, ніби їх написали люди.
  • Генерація зображень: від реалістичних пейзажів до абстрактного мистецтва, генеративні моделі створюють візуальні дива.
  • Створення музики: за допомогою AI музиканти і композитори можуть складати мелодії, гармонії та ритми.
  • Переклад: генеративні моделі революціонізували процес перекладу, пропонуючи швидкі та контекстуальні переклади.
  • Персоналізація контенту: AI підтримує рекомендаційні системи, що пропонують книжки, фільми та музику, які відповідають індивідуальним уподобанням.

Генеративний штучний інтелект являє собою синтез мистецтва і науки — сферу, де машини вчаться на творчості людей і потім самі включаються у творчий процес.

Далі я розгляну моделі, фреймворки та інструменти, які зробили генеративний AI можливим.

Типи генеративних моделей

Генеративні моделі бувають різних типів, кожен з яких підходить для конкретних завдань.

  • Варіаційні автоенкодери

Варіаційні автоенкодери (англ. variational autoencoders, VAE) об’єднують елементи автоенкодерів і ймовірнісного моделювання. Їх використовують для генерації нових точок даних і вивчення базового розподілу даних.

  • Генеративно-змагальні мережі

Генеративно-змагальні мережі (англ. generative adversarial network, GAN) складаються з генератора і дискримінатора, які конкурують один з одним. GAN популярні для створення високореалістичних зображень, музики і тексту.

  • Рекурентні нейронні мережі

Рекурентні нейронні мережі (англ. recurrent neural network, RNN) використовуються для моделювання послідовних даних і чудово підходять для таких завдань, як генерація тексту, мовне моделювання і написання музики.

  • Трансформери

Моделі-трансформери, такі як GPT-4, затребувані завдяки здатності генерувати тексти. Їх застосовують для написання різних текстів і навіть коду.

Генеративні AI-фреймворки

Фреймворки генеративного штучного інтелекту надають компоненти та інфраструктуру для розроблення, навчання та розгортання генеративних моделей. Ось три популярні фреймворки:

  • TensorFlow

TensorFlow — один з найбільш широко використовуваних фреймворків глибокого навчання. Він пропонує кілька бібліотек та інструментів для створення генеративних моделей, зокрема VAE та GAN. Основні переваги TensorFlow — гнучкість і велика документація.

  • PyTorch

PyTorch відомий своїм динамічним обчислювальним графом, що чудово підходить для досліджень і експериментів. Він підтримує різні генеративні моделі, включно з GAN, а його простий інтерфейс завоював популярність серед дослідників.

  • Keras

Keras, часто використовуваний як високорівневий API поверх TensorFlow, спрощує розробку моделей. Він підтримує GAN та інші генеративні моделі — чудовий вибір для тих, хто шукає простоту використання без втрати продуктивності.

Інструменти генеративного штучного інтелекту

Інструменти для генерації тексту

Інструменти генерації тексту можуть виробляти текстовий контент, схожий на створений людиною. Давайте розглянемо кілька інструментів у цій категорії:

  • GPT-4

GPT-4, розроблений OpenAI, — це прорив у розумінні та генерації природної мови. Він здатний писати зв’язний і контекстуально релевантний текст, що робить його цінним інструментом для творців контенту, письменників і розробників.

  • GPT-3

GPT-3, попередник GPT-4, також вирізняється здібностями до генерації тексту. Він може писати есе та листи, відповідати на запитання, складати електронні листи і навіть генерувати фрагменти коду.

  • LSTM-мережа

LSTM-мережі — це тип рекурентних нейромереж для генерації послідовних даних. Їх зазвичай застосовують для таких завдань, як мовне моделювання та доповнення або завершення тексту.

Інструменти для генерації зображень

Створення реалістичних і креативних зображень — складне завдання. Ось кілька інструментів, які чудово справляються з ним:

  • DALL-E

DALL-E, розроблений OpenAI, генерує зображення за текстовими описами. Він здатний створювати уявні та сюрреалістичні візуальні образи на основі простих промптів.

  • StyleGAN

StyleGAN (розширення GAN) вміє генерувати реалістичні зображення високої роздільної здатності. Він може контролювати різні аспекти створення зображень, наприклад стиль та унікальні особливості.

Інструменти для генерації музики

Інструменти генерації музики дарують композиторам і художникам можливість створювати нові мелодії та музичні твори. Серед таких інструментів можна виділити:

  • MuseNet

MuseNet від OpenAI — це модель глибокого навчання, здатна генерувати високоякісну музику в різних стилях і жанрах.

  • Magenta

Magenta від Google — відкрита платформа для генерації музики та зображень. Сервіс надає інструменти для створення музичних композицій, написання мелодій і створення музики з використанням штучного інтелекту.

Проблеми використання генеративного AI

Генеративний штучний інтелект стрімко розвивається, і важливо не лише слідкувати за трендами, а й розуміти та визнавати певні проблеми:

  • Етичні міркування: контент, створений штучним інтелектом, стає дедалі поширенішим, тож виникають питання щодо авторства, права власності та можливого неправильного використання і зловживання.
  • Упередженість і об’єктивність: ще одна складність, що потребує постійної уваги, — забезпечити умови, щоб генеративні моделі продукували неспотворений і правдивий контент.
  • Актуальність інформації: генеративні моделі можуть складно адаптуватися до нової інформації та створення актуального контенту в умовах, що швидко змінюються.

Висновок

Генеративний штучний інтелект трансформує способи створення і взаємодії з контентом. За допомогою AI-інструментів творчі можливості розширюються ще більше: ви можете створювати оригінальні зображення, музику, тексти та багато іншого. З розвитком технологій творчий потенціал генеративного штучного інтелекту здається практично безмежним.

P.S. Ця стаття теж була написана за допомогою AI.

Думки, висловлені в статтях на сайті, належать виключно авторам і можуть не збігатися з думкою редакції або учасників Anywhere Club.