Типи Генеративних Моделей ШІ

Генеративні моделі штучного інтелекту призначені для створення нового контенту шляхом вивчення закономірностей у наявних даних. Такі моделі здатні генерувати широкий спектр результатів, включаючи текст, зображення, музику, відео та навіть 3D-об'єкти.

Генеративні моделі ШІ можна умовно поділити на дві категорії:

1. Моделі на основі правил: ці моделі покладаються на заздалегідь визначені правила та логіку для створення контенту. Вони зазвичай простіші та менш гнучкі, але можуть бути ефективними для окремих завдань;
2. Моделі на основі глибокого навчання: ці моделі використовують нейронні мережі для навчання на великих обсягах даних, що дозволяє їм створювати дуже реалістичний і складний контент. Вони більш адаптивні та здатні виконувати різноманітні творчі завдання;

Сучасний генеративний ШІ базується на моделях глибокого навчання, серед яких:

• Генеративні змагальні мережі (GANs);
• Варіаційні автокодери (VAEs);
• Рекурентні нейронні мережі (RNNs) та довготривала короткочасна пам'ять (LSTMs);
• Диффузійні моделі;
• Поля нейронної радіації (NeRFs).

Кожен тип моделі має унікальну архітектуру, яка впливає на спосіб генерації контенту, що робить їх придатними для різних застосувань у сфері ШІ.

1. Генеративні змагальні мережі (GANs)

GAN складаються з двох конкуруючих нейронних мереж, які навчаються разом:

• Генератор: створює синтетичні дані;
• Дискримінатор: розрізняє справжні та штучні дані.

Архітектура GAN

1. Вхідні дані:

   • Генератор починає з випадкового вектора шуму (прихований простір);

2. Модуль генератора:

   • Використовує повнозв'язні шари для перетворення шуму у структуровані ознаки;
   • Застосовує згорткові шари для уточнення результату (наприклад, створення зображення);

3. Згенерований результат:

   • Генератор створює синтетичні дані (наприклад, зображення);

4. Модуль дискримінатора:

   • Використовує згорткові шари для аналізу зображення;
   • Застосовує шар класифікації для визначення, чи є зображення справжнім або штучним.

5. Змагальне навчання

   • Якщо дискримінатор правильно класифікує штучне зображення, генератор коригує свої параметри для покращення;
   • Цей процес повторюється, доки генератор не почне створювати дуже реалістичні результати.

Поширені застосування:

• Зображення, створені ШІ, та дипфейки
• Генерація синтетичних даних
• Передача художнього стилю за допомогою ШІ

2. Варіаційні автокодери (VAE)

VAE — це ймовірнісні моделі, які навчаються стисненому представленню даних і потім реконструюють варіації з нього.

Архітектура VAE

1. Вхідний шар:
   • Приймає сирі дані (наприклад, зображення);
2. Модуль кодувальника:
   • Стискає вхідні дані у латентне просторове представлення (простір ознак меншої розмірності);
   • Використовує згорткові або повнозв'язні шари;
3. Латентний простір:
   • Визначає ймовірнісний розподіл ознак за допомогою шарів середнього значення та дисперсії;
   • Додає випадковий шум для забезпечення варіативності згенерованих результатів;
4. Модуль декодувальника:
   • Відновлює дані з латентного представлення;
   • Використовує деконволюційні шари (апсемплінг) для генерації нових даних;
5. Вихідний шар:
   • Створює реконструйовані дані (наприклад, модифіковану версію вхідних даних).

Поширені застосування:

• Аугментація даних та генерація синтетичних даних
• Генерація зображень з контрольованими варіаціями
• Виявлення аномалій

3. Моделі на основі трансформерів

Трансформери — основа сучасних AI-моделей для роботи з текстом. Замість послідовної обробки даних вони аналізують увесь вхідний рядок одночасно за допомогою механізмів самоуваги.

Архітектура трансформерів

1. Вхідне кодування (Embedding):
   • Перетворення слів або токенів у векторні представлення;
   • Використання позиційного кодування для збереження порядку слів;
2. Модуль самоуваги:
   • Визначення, які слова у реченні є важливими з урахуванням контексту;
   • Використання багатоголових шарів уваги для глибшого розуміння контексту;
3. Feedforward-мережа:
   • Обробка результатів самоуваги за допомогою повнозв'язних шарів;
   • Нормалізація даних через нормалізацію шару;
4. Вихідний шар:
   • Генерація прогнозів наступного слова або переклад тексту на основі вивчених шаблонів.

Типові застосування:

• Чат-боти з підтримкою AI та генерація тексту
• Машинний переклад
• AI-асистоване програмування

4. Диффузійні моделі

Диффузійні моделі — це нова категорія генеративних AI-моделей, які створюють якісні, деталізовані зображення шляхом поступового перетворення випадкового шуму у структуровані результати. Ці моделі особливо ефективні для AI-фотографії та цифрового мистецтва.

На відміну від GAN, які базуються на змагальному навчанні, диффузійні моделі навчаються шляхом зворотного шумового процесу — тобто вони починають з чистого шуму та поступово відновлюють зображення.

Архітектура диффузійних моделей

1. Прямий процес (додавання шуму):
   • Реальне зображення поступово спотворюється шляхом додавання випадкового шуму протягом декількох кроків;
   • Після достатньої кількості кроків зображення стає чистим шумом;
2. Зворотний процес (покрокове видалення шуму):
   • Нейронна мережа навчається видаляти шум крок за кроком;
   • Кожен крок відновлює деталі зображення;
   • Кінцевий результат — це згенероване зображення високої роздільної здатності.

Основні модулі диффузійних моделей

• Планувальник шуму – визначає, скільки шуму додається на кожному кроці;
• U-Net ядро – згорткова нейронна мережа, яка навчається очищати зображення від шуму;
• Модуль кодування часу – допомагає моделі розуміти, на якому етапі процесу видалення шуму вона знаходиться.

Поширені застосування:

• AI-генеровані твори мистецтва та фотографії;
• Відновлення зображень (видалення розмиття та шуму);
• Інтерполяція кадрів відео у високій роздільній здатності.

Як дифузійні моделі покращують результати порівняно з GAN

Дифузійні моделі забезпечують більшу стабільність, вищу якість результатів і більше різноманіття у порівнянні з GAN. У той час як GAN використовують змагальне навчання, що може призводити до нестабільних результатів і колапсу моди, дифузійні моделі поступово перетворюють шум у деталізовані зображення, забезпечуючи сталу якість. Вони також створюють більш різноманітні результати, тоді як GAN можуть генерувати повторюваний контент. Однак дифузійні моделі потребують більше часу на обчислення через покроковий процес денойзингу, що робить їх повільнішими, але надійнішими для синтезу зображень високої якості.

Висновок

Генеративний ШІ включає чотири основні моделі глибокого навчання, кожна з яких оптимізована для різних завдань:

• GANs спеціалізуються на deepfakes, генерації AI-арту;
• VAEs зазвичай використовуються для аугментації даних та виявлення аномалій;
• Трансформери найкраще підходять для генерації тексту.
• Дифузійні моделі забезпечують найвищу якість зображень зі стабільним навчанням.

Кожна модель має унікальні переваги та продовжує розвиватися, формуючи майбутнє творчості та автоматизації на основі ШІ.