Які текстові дані встановлюють приклади генеративного штучного інтелекту
Генеративний штучний інтелект або генеративний AI - це тип системи штучного інтелекту, здатний генерувати текст, зображення або інші засоби масової інформації у відповідь на запрошення. Генеративні системи AI використовують генеративні моделі, такі як великі мовні моделі, щоб статистично вибирати нові дані на основі набору даних навчання, який був використаний для їх створення.

Відомі генеративні системи AI включають ChatGPT, чат-бот, побудований OpenAI, використовуючи великі мовні моделі GPT-3 і GPT-4, і Bard, чат-бот, побудований Google, використовуючи модель LaMDA. Інші генеративні моделі AI включають системи штучного інтелекту, такі як Stable Diffusion, Midjourney і DALL-E.

Генеративний AI має потенційні додатки в широкому діапазоні галузей, включаючи розробку програмного забезпечення, маркетинг та моду. Інвестиції в генеративний AI зросли на початку 2020-х років, з великими компаніями, такими як Microsoft, Google і Baidu, а також численними меншими фірмами, що розробляють генеративні моделі AI.

Модулі
Детальна олійна картина фігур у футуристичній оперній сцені
Théâtre d'Opéra Spatial, зображення, створене Midjourney
Генеративна система AI побудована шляхом застосування непідконтрольного або самоконтрольованого машинного навчання до набору даних. Можливості генеративної системи AI залежать від модальності або типу використовуваного набору даних.

Текст: Генеративні системи AI, які навчаються на словах або словесних токенах, включають GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, та інші (див. Вони здатні до обробки природної мови, машинного перекладу та створення природної мови і можуть бути використані як фундаментальні моделі для інших завдань. Набори даних включають BookCorpus, Wikipedia та інші (див.
Код: На додаток до тексту на природній мові, великі мовні моделі можуть бути навчені тексту мови програмування, що дозволяє їм генерувати вихідний код для нових комп'ютерних програм. Прикладом цього є OpenAI Codex.
Зображення: генеративні системи AI, підготовлені на наборах зображень з текстом, включають такі, як Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion та інші (див. Вони зазвичай використовуються для генерації тексту до зображення та передачі нейронного стилю. Набори даних включають LAION-5B та інші (Див. набори даних в комп'ютерному баченні).
Молекули: генеративні системи AI можуть бути навчені на послідовності амінокислот або молекулярних представлень, таких як SMILES, що представляють ДНК або білки. Ці системи, такі як AlphaFold, використовуються для прогнозування структури білка та виявлення препаратів. Набори даних включають різні біологічні набори даних.
Музика: генеративні системи AI, такі як MusicLM, можуть бути навчені на аудіо-хвильових формах записаної музики разом з текстовими анотаціями, щоб генерувати нові музичні зразки на основі текстових описів, таких як "заспокійлива мелодія скрипки, підтримувана спотвореним гітарним рифом".
Відео: генеративний AI, навчений на анотованому відео, може генерувати тимчасово узгоджені відеокліпи. Приклади включають Gen1 by RunwayML і Make-A-Video by Meta Platforms.
Мультимодальна: генеративна система AI може бути побудована з декількох генеративних моделей, або одна модель, підготовлена на декількох типах даних. Наприклад, одна версія GPT-4 OpenAI приймає текст і зображення.
текстові набори даних приклади генеративних наборів даних штучного інтелекту включають BookCorpus, Wikipedia