Генеративні моделі штучного інтелекту створені для генерування нового контенту шляхом вивчення закономірностей у наявних даних. Такі моделі здатні створювати 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 використовують заздалегідь визначені правила та логіку для створення контенту. Вони зазвичай простіші та менш гнучкі, але можуть бути ефективними для конкретних 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);
• Дифузійні моделі;
• Нейронні поля 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 чи 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.

Типові застосування:

• Зображення, створені ШІ, та deepfake
• 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 їх варіації.

Архітектура VAE

1. Вхідний шар:
   • Приймає необроблені 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:
   • Видає реконструйовані дані (наприклад, модифіковану версію вхідних даних).

Типові застосування:

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

3. Моделі на основі трансформерів

Трансформери є основою 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 векторизування:
   • Перетворює слова або токени у векторні представлення;
   • Використовує позиційне кодування для збереження порядку слів;
2. Модуль самоуваги:
   • Визначає, які слова у реченні є важливими залежно від контексту;
   • Використовує шари багатоголової уваги для глибшого розуміння контексту;
3. Прямий поширювальний шар:
   • Обробляє результати самоуваги за допомогою повнозв'язних шарів;
   • Нормалізує дані за допомогою нормалізації шару;
4. Вихідний шар:
   • Генерує прогнози наступного слова або перекладає текст на основі вивчених шаблонів.

Типові застосування:

• Чат-боти на основі ШІ та генерація тексту
• Машинний переклад
• Програмування з підтримкою ШІ

4. Дифузійні моделі

Дифузійні моделі — це нова категорія генеративних моделей ШІ, які створюють якісні, деталізовані зображення шляхом поступового перетворення випадкового шуму у структуровані результати. Ці моделі особливо ефективні для створення фотографій та цифрового мистецтва за допомогою ШІ.

На відміну від GAN, які використовують змагальне навчання, дифузійні моделі навчаються шляхом зворотного процесу шуму — тобто вони починають з чистого шуму та поступово відновлюють зображення.

Архітектура дифузійних моделей

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

Основні модулі дифузійних 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.

Типові застосування:

• Створення мистецтва та фотографій за допомогою ШІ;
• Відновлення зображень (видалення розмиття та шуму);
• Інтерполяція кадрів відео з високою роздільною здатністю.

Як дифузійні моделі покращують результати порівняно з GAN

Дифузійні моделі забезпечують більшу стабільність, вищу якість результатів та 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 на деталізовані зображення, гарантуючи сталу якість. Вони також створюють різноманітніші 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 більш надійними для синтезу зображень високої якості.

Висновок

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

• GAN спеціалізуються на deepfake та генерації AI-арту;
• VAE 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 і продовжує розвиватися, формуючи майбутнє творчості та автоматизації на основі ШІ.