Generative Modelle in Kürze

Generative Modelle sind solche, die Computer mit einem besseren Verständnis der von Menschen erlebten Welt ausstatten.
Gartner listete die generative KI als eine von fünf sich schnell entwickelnden Technologien auf, die eine Rolle bei der Produktivitätsrevolution spielen werden. Generative Modelle sind bereits wirksam in life Naturwissenschaften, Gesundheitswesen, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Materialwissenschaften, Medien, Unterhaltung sowie Verteidigung und Energie.
Generative KI-Algorithmen durchlaufen unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen, das es ihnen ermöglicht, neue Inhalte aus bestehenden Inhalten wie Text, Audio, Video und sogar Code zu erstellen. Das übergeordnete Ziel einer generativen Modell ist es, originelle Inhalte zu erstellen, die auch plausibel sind.

Aspekt	Beschreibung
Einleitung	Generative Modelle sind eine Klasse von Modellen für maschinelles Lernen, die darauf ausgelegt sind, neue Datenproben zu generieren, die einem bestimmten Datensatz ähneln. Sie haben in verschiedenen Bereichen große Aufmerksamkeit erlangt, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und kreative Inhaltsgenerierung. Das Verständnis generativer Modelle, ihrer Prinzipien, Typen, Anwendungen und Herausforderungen ist für Forscher, Entwickler und alle, die sich für Datengenerierung und KI-Kreativität interessieren, von entscheidender Bedeutung.
Key Concepts	- Datengenerierung: Generative Modelle konzentrieren sich auf die Generierung von Datenpunkten wie Bildern, Text oder Audio, die Beispielen aus einem Zieldatensatz ähneln.
	- Wahrscheinlichkeitsverteilung: Generative Modelle lernen die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten und können so neue Stichproben generieren, die ähnlichen statistischen Mustern folgen.
	- Latenter Raum: Viele generative Modelle arbeiten in einem latenten Raum, in dem eine niedrigerdimensionale Darstellung der Daten erlernt wird, was die Generierung neuartiger Proben erleichtert.
	- Gegnerisches Training: Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine beliebte Art generativer Modelle, bei denen ein Generatornetzwerk zur Erzeugung von Daten und ein Diskriminatornetzwerk zur Unterscheidung zwischen realen und generierten Stichproben trainiert werden.
	- Variationsinferenz: Variations-Autoencoder (VAEs) verwenden Variationsinferenz, um die Datenverteilung zu modellieren und neue Stichproben zu generieren.
Wie generative Modelle funktionieren	Generative Modelle durchlaufen mehrere Schlüsselschritte:
	- Datensammlung: Sammeln Sie einen Datensatz realer Stichproben, die das generative Modell nachahmen soll.
	- Modellarchitektur: Wählen Sie eine generative Modellarchitektur wie GANs, VAEs oder autoregressive Modelle.
	- Training: Trainieren Sie das generative Modell anhand des Datensatzes und optimieren Sie seine Parameter, um den Unterschied zwischen generierten und realen Stichproben zu minimieren.
	- Probennahme : Nach dem Training kann das generative Modell durch Stichproben aus der erlernten Wahrscheinlichkeitsverteilung oder dem latenten Raum neue Datenproben generieren.
	- Auswertung: Bewerten Sie die generierten Proben anhand von Metriken wie Wahrscheinlichkeit, Qualität oder Sichtprüfung.
Anwendungsbereich	Generative Modelle finden in verschiedenen Bereichen Anwendung:
	- Computer Vision: GANs werden zur Bilderzeugung, Stilübertragung und Superauflösung verwendet. VAEs können neuartige Bilder erzeugen oder eine Bild-zu-Bild-Übersetzung durchführen.
	- Verarbeitung natürlicher Sprache: Sprachmodelle wie GPT-3 generieren kohärenten Text und können Textvervollständigung, Sprachübersetzung und Inhaltszusammenfassung durchführen.
	- Kreativer Inhalt: Generative Modelle können Kunst, Musik und Literatur schaffen und dabei die Grenze zwischen KI und menschlicher Kreativität verwischen.
	- Datenerweiterung: Generative Modelle helfen dabei, Datensätze für das Training anderer Modelle für maschinelles Lernen zu erweitern.
	- Anomalieerkennung: Generative Modelle können Anomalien identifizieren, indem sie Abweichungen von normalen Datenmustern erkennen.
Herausforderungen und Überlegungen	Generative Modelle stehen vor Herausforderungen und Überlegungen:
	- Modus-Zusammenbruch: GANs können unter einem Moduskollaps leiden, bei dem sie wiederholt einen begrenzten Satz von Samples generieren.
	- Trainingsstabilität: Das Training generativer Modelle, insbesondere GANs, kann instabil sein und erfordert eine sorgfältige Abstimmung der Hyperparameter.
	- Bewertungsmetriken: Die Definition aussagekräftiger Bewertungsmetriken für die Qualität generierter Stichproben ist ein anspruchsvolles Problem.
	- Voreingenommenheit und Fairness: Generative Modelle können in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen übernehmen, was zu Bedenken hinsichtlich der Fairness führen kann.
Arten generativer Modelle	Zu den verschiedenen Arten generativer Modelle gehören:
	- Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus einem Generator- und Diskriminatornetzwerk, die in einer spielähnlichen Umgebung gegeneinander konkurrieren.
	- Variations-Autoencoder (VAEs): VAEs verwenden eine Encoder-Decoder-Architektur, um eine probabilistische Zuordnung zwischen Daten und einem latenten Raum zu erlernen.
	- Autoregressive Modelle: Autoregressive Modelle wie PixelCNN und PixelRNN generieren Daten Element für Element und richten sich dabei nach zuvor generierten Elementen.
	- Strömungsbasierte Modelle: Flussbasierte Modelle lernen bijektive Transformationen zwischen Daten und latentem Raum und ermöglichen so eine effiziente Stichprobenerhebung.
Future Trends	Die Zukunft generativer Modelle umfasst:
	- Verbesserte Qualität: Die Forschung konzentriert sich auf die Verbesserung der Qualität und Vielfalt der generierten Proben.
	- effizienz: Es werden effizientere Trainings- und Probenahmemethoden entwickelt, um den Rechenaufwand zu reduzieren.
	- Fairness und Voreingenommenheitsminderung: Der Umgang mit Voreingenommenheit und Fairness-Bedenken in generierten Daten wird zu einer Priorität.
	- Multimodale Generationen: Generative Modelle generieren Daten über mehrere Modalitäten hinweg, z. B. Text, Bilder und Audio.
Schlussfolgerung	Generative Modelle stellen einen faszinierenden Bereich des maschinellen Lernens dar, der die Erstellung neuer Datenproben ermöglicht. Ihre Anwendungen reichen von der Bild- und Texterstellung bis hin zur kreativen Inhaltserstellung und Datenerweiterung. Während Herausforderungen wie Modenkollaps und Trainingsinstabilität bestehen, treibt die laufende Forschung das Gebiet weiter voran und verbessert die Qualität und Vielfalt der erzeugten Proben. Generative Modelle schließen die Lücke zwischen KI und Kreativität und sind damit ein Thema von großem Interesse und Erforschung in der Welt der künstlichen Intelligenz.

Generative Modelle sind solche, die Computer mit einem besseren Verständnis der von Menschen erlebten Welt ausstatten.

Inhaltsverzeichnis

Generative Modelle verstehen

Die meisten von uns halten unser Verständnis der physischen Welt für selbstverständlich, während andere vielleicht nie damit aufgehört haben think darüber, wie viel sie wissen.

Die dreidimensionale Welt, in der wir leben, besteht aus Objekten, die sich bewegen und kollidieren. Tiere, die fliegen, schwimmen, bellen und quaken.

Menschen, die interagieren, diskutieren, think, und geh. Computermonitore, die Informationen darüber anzeigen, wie man einen Bonsai schneidet, wer ein Fußballspiel gewonnen hat oder was im Jahr 1975 passiert ist.

Die meisten Informationen, denen wir ausgesetzt sind, sind uns entweder in physischer oder physischer Form zugänglich digital bilden. Dies gilt jedoch nicht für Modelle des maschinellen Lernens und die ihnen zugrunde liegenden Algorithmen.

Um eine KI zu schaffen, die das kann analysieren und dann die vielfältigen menschlichen Erfahrungen verstehen, können generative Modelle die Antwort sein.

Die Entstehung der generativen KI

In seiner 2022 Aufkommende Technologien und Trends Impact Radar, listete Gartner die generative KI als eine von fünf sich schnell entwickelnden Technologien auf, die eine Rolle bei der Produktivitätsrevolution spielen werden.

Zu den wichtigsten Vorhersagen von Gartner gehören:

Bis 2025 – generative KI wird 10 % aller Daten und 20 % aller Testdaten im Zusammenhang mit verbraucherorientierten Anwendungsfällen produzieren. Es wird auch in 50 % aller Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsvorhaben einbezogen.
Bis 2027 – generative KI wird von 30 % aller Hersteller eingesetzt um die Wirksamkeit von zu erhöhen PRODUKTE Entwicklung.

Gartner stellte fest, dass sich generative KI-Methoden in einer Vielzahl von Branchen bewähren, wie z life Naturwissenschaften, Gesundheitswesen, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Materialwissenschaften, Medien, Unterhaltung, Verteidigung und Energie.

Wie werden generative Modelle trainiert?

Generative KI-Algorithmen durchlaufen unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen, das es ihnen ermöglicht, neue Inhalte aus bestehenden Inhalten wie Text, Audio, Video und sogar Code zu erstellen. Das übergeordnete Ziel einer generativen Modell ist es, originelle Inhalte zu erstellen, die auch plausibel sind.

Um diese Modelle zu trainieren, werden zunächst große Datenmengen aus einer bestimmten Domäne wie Tönen oder Bildern bezogen. Dann geht es ums Training Modell ähnliche Inhalte zu produzieren.

Die neuronalen Netze OpenAI Anwendungen als generative Modelle enthalten beispielsweise mehrere Parameter, die viel kleiner sind als die Datenmenge, mit der sie trainiert werden. Nach Angaben des Unternehmens erzwingt dies die Modell zu "die Essenz der Daten entdecken und effizient verinnerlichen, um sie zu generieren."

Der GAN-Ansatz

OpenAI verwendet das Beispiel von a Netzwerk dass es trainieren will, 200 realistische Bilder zu erzeugen. Um sicherzustellen, dass die Bilder echt aussehen, wendet das Unternehmen den sogenannten Generative Adversarial Network (GAN)-Ansatz an.

Der Ansatz beinhaltet die Einführung eines weiteren Standard-Neurals Netzwerk Das dient als Diskriminator und versucht zu klassifizieren, ob ein Eingabebild echt oder gefälscht ist. OpenAI gab zu, dass es könnte servieren die Modell mit 200 realen Bildern und 200 generierten Bildern und bitten Sie es, einen Standardklassifikator zu trainieren.

Aber ein besserer Strategie bestand darin, die Parameter der generativen KI zu ändern Modell um die 200 Proben für den Diskriminator verwirrender zu machen. Dies würde zu einem Kampf zwischen den beiden Netzwerken führen: Der Diskriminator möchte den Unterschied zwischen realen und generierten Bildern erkennen, während der Generator Bilder produzieren möchte, die den Diskriminator glauben machen, dass sie echt sind.

Letztlich der Generative Modell gewinnt, weil es aus der Sicht des Diskriminators Bilder erzeugt, die von der Realität nicht zu unterscheiden sind.

OpenAIs Modell wurde schließlich gezwungen zu komprimieren 200 GB Pixeldaten in nur 100 MB Gewicht was sie ermutigte, die wichtigsten Merkmale der Daten zu identifizieren. Im Rahmen der Modell's Training, um realistische Bilder von Grund auf neu zu erstellen, hat es Folgendes gelernt:

Pixel in unmittelbarer Nähe haben eher die gleiche Farbe.
Die Welt besteht aus horizontalen und vertikalen Kanten und einfarbigen Klecksen.
Bestimmte Objekte, Texturen und Hintergründe treten in bestimmten Anordnungen auf und verändern sich im Video im Laufe der Zeit auf bestimmte Weise.

Aktuelle und zukünftige Anwendungen generativer Modelle

Generative Modelle haben viele kurzfristige Anwendungen, wie z. B. strukturierte Vorhersage, Bildentrauschung, hochauflösende Bildgebung und auch im Vortraining, wo der Zugriff auf gekennzeichnete Daten unerschwinglich teuer ist.

Da generative Modelle jedoch langfristig trainiert werden, hofft man, dass die KI ein grundlegendes Verständnis der Welt und der Elemente, aus denen sie besteht, entwickelt. Da der Zugriff auf Daten einst für die Technologie tabu war, wird KI wahrscheinlich zu einer immer mächtigeren und vielseitigeren Kraft für Verbraucher und Unternehmen gleichermaßen.

Die zentralen Thesen

Definition und Zweck: Generative Modelle ermöglichen Computern ein tieferes Verständnis der menschlichen Erfahrung und zielen darauf ab, auf der Grundlage vorhandener Daten originelle Inhalte zu erstellen.
Menschliches Verständnis: Während Menschen die physische Welt und ihre Komplexität von Natur aus verstehen, zielen generative Modelle darauf ab, KI-Systemen ein ähnliches Verständnis zu vermitteln.
Entstehung von KI-Trends: Der 2022 Emerging Technologies and Trends Impact Radar von Gartner identifizierte generative KI als eine sich schnell entwickelnde Technologie, die zu einer Produktivitätsrevolution beiträgt.
Gartners Vorhersagen:
- Bis 2025 wird generative KI 10 % der Verbraucherdaten und 20 % der Testdaten ausmachen und 50 % der Arzneimittelforschung ausmachen.
- Bis 2027 werden 30 % der Hersteller generative KI zur Verbesserung nutzen PRODUKTE Entwicklung.
Vielfältige Branchenanwendungen: Generative KI erweist sich in Branchen wie z. B. als wertvoll life Naturwissenschaften, Gesundheitswesen, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Materialwissenschaften, Medien, Unterhaltung, Verteidigung und Energie.
Trainingsprozess: Generative KI-Algorithmen durchlaufen unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen, um neue Inhalte aus verschiedenen Formaten wie Text, Audio, Video und Code zu erstellen.
Modellparameter und Daten: Models mögen OpenAIDie neuronalen Netze nutzen weniger Parameter als die Trainingsdaten und sind daher gezwungen, wesentliche Datenessenzen für die Generierung von Inhalten zu erfassen.
Generative Adversarial Network (GAN)-Ansatz: GANs beinhalten einen Generator Netzwerk Erstellen von Inhalten und ein Diskriminator Netzwerk Unterscheidung zwischen echten und generierten Inhalten.
Lerndynamik: Der Generator zielt darauf ab, Inhalte zu erstellen, die den Diskriminator dazu verleiten, sie als real anzusehen, was zu einer realistischen Inhaltsgenerierung führt.
Wesentliche erlernte Funktionen: Mit der Zeit lernen generative Modelle wichtige Merkmale wie Farbmuster, Kanten, Texturen, Objektanordnungen und Transformationen in Videodaten.
Sondermaschinen: Generative Modelle finden kurzfristige Anwendungen in der Bildrauschunterdrückung, hochauflösenden Bildgebung, strukturierten Vorhersagen und im Vortraining, wenn beschriftete Daten knapp sind.
Langfristiges Potenzial: Wenn generative Modelle ausgereift sind, könnten sie ein grundlegendes Verständnis der Welt entwickeln, auf bisher nicht verfügbare Daten zugreifen und zu vielseitigen Werkzeugen für Verbraucher und Unternehmen werden.