Генеративный ИИ: комплексная разбивка стека технологий

GAN состоит из двух частей: генератора и дискриминатора.

Генеративная нейронная сеть создает выходные данные по запросу и обычно предоставляет необходимые данные для изучения закономерностей. Для дальнейшего улучшения требуется помощь дискриминационной нейронной сети. Нейронная сеть-дискриминатор, второй элемент модели, пытается отличить реальные данные от поддельных данных модели. Первая модель, которая обманывает вторую модель, каждый раз получает вознаграждение, поэтому алгоритм часто называют состязательной моделью. Это позволяет модели улучшаться без участия человека.

Трансформеры — еще один важный компонент генеративного ИИ, способный давать впечатляющие результаты. Преобразователи используют последовательность, а не отдельные точки данных при преобразовании ввода в вывод. Это делает их более эффективными в обработке данных, когда контекст имеет значение. Тексты содержат не только слова, и преобразователи часто переводят и генерируют их. Преобразователи также можно использовать для создания базовой модели, которая полезна, когда инженеры работают над алгоритмами, которые могут преобразовывать запросы на естественном языке в команды, такие как создание изображений или текста на основе пользовательского описания.

Преобразователь использует архитектуру кодер/декодер. Кодер извлекает функции из входного предложения, а декодер использует эти функции для создания выходного предложения (перевода). Несколько блоков энкодера составляют энкодер трансформатора. Входное предложение передается через блоки энкодера. Выход последнего блока является входной функцией декодера. Несколько блоков декодера составляют декодер, каждый из которых получает функции кодера.

На прикладном уровне стека технологий генеративного ИИ происходит волшебство, поскольку он позволяет людям и машинам взаимодействовать новыми и захватывающими способами. Эти мощные приложения служат важными инструментами рабочего процесса, делая модели ИИ доступными и простыми в использовании как для бизнеса, так и для потребителей, ищущих развлечений. С помощью прикладного уровня потенциал для создания действительно революционных результатов безграничен. Независимо от того, хотите ли вы повысить производительность своего бизнеса или ищете новые и инновационные формы развлечений, прикладной уровень стека технологий генеративного искусственного интеллекта является ключом к раскрытию всего потенциала этой передовой технологии.

Кроме того, мы можем разделить этот слой на два основных типа:

Сквозные приложения, использующие проприетарные модели генеративного ИИ, становятся все более популярными. Эти программные приложения включают модели генеративного ИИ в ориентированный на пользователя продукт и отвечают за все аспекты конвейера генеративного ИИ, включая сбор данных, обучение модели, вывод и развертывание в производстве. Запатентованные модели генеративного ИИ, используемые в этих приложениях, разрабатываются и принадлежат компании или организации, обычно защищены правами на интеллектуальную собственность и не являются общедоступными. Вместо этого они предоставляются клиентам как часть программного продукта или услуги.

Компании, разрабатывающие эти модели, обладают специализированным опытом в определенной области. Например, компания, специализирующаяся на компьютерном зрении, может разработать комплексное приложение, использующее запатентованную генеративную модель искусственного интеллекта для создания реалистичных изображений или видео, где модели являются узкоспециализированными и могут быть обучены для создания выходных данных, адаптированных к конкретному варианту использования. или промышленности. Некоторые популярные примеры таких приложений включают DALL-E OpenAI, Codex и ChatGPT.

Эти приложения имеют широкий спектр применения: от генерации текста и изображений до автоматизации обслуживания клиентов и создания персонализированных рекомендаций. Они могут произвести революцию во многих отраслях, предоставляя индивидуализированные результаты, адаптированные для удовлетворения конкретных потребностей предприятий и частных лиц. Поскольку область генеративного ИИ продолжает развиваться, мы, вероятно, увидим еще больше инновационных комплексных приложений, использующих проприетарные модели генеративного ИИ, которые раздвигают границы возможного.

Приложения, использующие генеративные модели ИИ, но не опирающиеся на проприетарные модели, обычно используются в приложениях B2B и B2C, ориентированных на конечных пользователей. Эти типы приложений обычно создаются с использованием фреймворков или библиотек генеративного ИИ с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras. Эти фреймворки предоставляют разработчикам инструменты, необходимые им для создания настраиваемых генеративных моделей ИИ для конкретных случаев использования. Некоторые популярные примеры таких приложений включают RunwayML, StyleGAN, NeuralStyler и другие. Используя платформы и библиотеки с открытым исходным кодом, разработчики могут получить доступ к широкому спектру ресурсов и поддерживать сообщества для создания собственных генеративных моделей ИИ, которые легко настраиваются и могут быть адаптированы для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса, что позволяет организациям создавать узкоспециализированные продукты, которые невозможно с проприетарными моделями.

Использование фреймворков и библиотек с открытым исходным кодом также помогает демократизировать доступ к технологии генеративного ИИ, делая ее доступной для более широкого круга людей и компаний. Позволяя разработчикам создавать свои собственные модели, эти инструменты способствуют инновациям и творчеству, открывая новые варианты использования и приложения для генеративной технологии искусственного интеллекта.

Вышеуказанные приложения основаны на моделях ИИ, которые работают на трех уровнях. Уникальная комбинация этих слоев обеспечивает максимальную гибкость в зависимости от конкретных потребностей и нюансов вашего рынка. Независимо от того, требуется ли вам широкий спектр функций или узкая специализация, три уровня механизмов искусственного интеллекта, представленные ниже, обеспечивают основу для создания замечательных генеративных технологических результатов.

В основе генеративной технологической революции лежит фундаментальный прорыв общих моделей ИИ. Общие модели ИИ — это тип искусственного интеллекта, целью которого является воспроизведение процессов мышления и принятия решений, подобных человеческим. В отличие от узких моделей ИИ, предназначенных для выполнения конкретных задач или решения конкретных проблем, общие модели ИИ должны быть более универсальными и адаптируемыми, они могут выполнять широкий спектр задач и учиться на собственном опыте. Эти универсальные модели, в том числе GPT-3 для текста, DALL-E-2 для изображений, Whisper для голоса и Stable Diffusion для различных приложений, могут обрабатывать широкий спектр выходных данных по категориям, таким как текст, изображения, видео, речь и игры. Эти модели с открытым исходным кодом, разработанные для удобства пользователя, представляют собой мощную отправную точку для генеративной технологической революции. Однако,

Разработка и внедрение общих моделей ИИ имеет множество потенциальных преимуществ. Одним из наиболее значительных преимуществ является возможность повышения эффективности и производительности в различных отраслях. Общие модели ИИ могут автоматизировать задачи и процессы, которые в настоящее время выполняются людьми, высвобождая драгоценное время и ресурсы для более сложной и стратегической работы. Это может помочь предприятиям работать более эффективно, снизить затраты и стать более конкурентоспособными на соответствующих рынках.

Более того, общие модели ИИ могут решать сложные проблемы и давать более точные прогнозы. Например, в сфере здравоохранения общие модели искусственного интеллекта можно использовать для тщательного изучения огромного количества данных о пациентах и ​​выявления закономерностей и корреляций, которые людям сложно или невозможно различить. Это может привести к более точной диагностике, улучшению вариантов лечения и улучшению результатов лечения пациентов.

Кроме того, общие модели ИИ со временем могут обучаться и адаптироваться. Поскольку эти модели получают больше данных и опыта, они могут продолжать повышать свою производительность и становиться более точными и эффективными. Это может привести к более надежным и последовательным результатам, что может быть очень ценным в отраслях, где точность и точность имеют решающее значение.

Специализированные модели ИИ, также известные как предметно-ориентированные модели, предназначены для выполнения определенных задач, таких как создание рекламных текстов, твитов, текстов песен и даже создание фотографий для электронной коммерции или 3D-изображений дизайна интерьера. Эти модели обучаются на очень конкретных и релевантных данных, что позволяет им работать с большей точностью и точностью, чем обычные модели ИИ. Например, модель ИИ, обученная работе с фотографиями для электронной коммерции, будет глубоко понимать особенности и атрибуты, которые делают фотографии для электронной коммерции эффективными, такие как освещение, композиция и размещение продукта. Обладая этими специальными знаниями, модель может создавать высокоэффективные фотографии для электронной коммерции, которые превосходят обычные модели в этой области. Точно так же специальные модели ИИ, обученные текстам песен, могут генерировать тексты с большими нюансами и тонкостью, чем обычные модели.

Поскольку генеративные технологии продолжают развиваться, ожидается, что более специализированные модели станут открытыми и доступными для более широкого круга пользователей. Это облегчит компаниям и частным лицам доступ к этим высокоэффективным моделям ИИ и их использование, что может привести к новым инновациям и прорывам в различных отраслях.

Модели гиперлокального ИИ являются вершиной генеративной технологии и превосходны в своих конкретных областях. Используя гиперлокальные и часто частные данные, эти модели могут достигать непревзойденного уровня точности и специфичности в своих выходных данных. Эти модели могут генерировать результаты с исключительной точностью, от написания научных статей, соответствующих стилю определенного журнала, до создания моделей дизайна интерьера, отвечающих эстетическим предпочтениям конкретного человека. Возможности гиперлокальных моделей искусственного интеллекта распространяются на создание фотографий для электронной коммерции, которые идеально освещены и затенены, чтобы соответствовать брендингу или маркетинговой стратегии конкретной компании. Эти модели предназначены для специалистов в своей области, что позволяет им производить индивидуальные и точные результаты.

Ожидается, что по мере развития генеративных технологий модели гиперлокального ИИ станут еще более сложными и точными, что может привести к новым инновациям и прорывам в различных отраслях. Эти модели потенциально могут изменить то, как работают предприятия, предоставляя индивидуализированные результаты, соответствующие их конкретным потребностям. Это приведет к повышению эффективности, производительности и прибыльности бизнеса.

Инфраструктурный уровень технологического стека генеративного ИИ является критическим компонентом, состоящим из аппаратных и программных компонентов, необходимых для создания и обучения моделей ИИ. Аппаратные компоненты на этом уровне могут включать в себя специализированные процессоры, такие как GPU или TPU, которые могут выполнять сложные вычисления, необходимые для обучения и вывода ИИ. Используя эти процессоры, разработчики могут быстрее и эффективнее обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, объединение этих процессоров с системами хранения может помочь эффективно хранить и извлекать большие объемы данных.

С другой стороны, программные компоненты на уровне инфраструктуры играют решающую роль в предоставлении разработчикам необходимых инструментов для создания и обучения моделей ИИ. Такие фреймворки, как TensorFlow или PyTorch, предлагают инструменты для разработки настраиваемых генеративных моделей ИИ для конкретных случаев использования. Кроме того, другие программные компоненты, такие как инструменты управления данными, инструменты визуализации данных, а также инструменты оптимизации и развертывания, также играют важную роль на уровне инфраструктуры. Эти инструменты помогают управлять данными и выполнять их предварительную обработку, отслеживать обучение и выводы, а также оптимизировать и развертывать обученные модели.

Услуги облачных вычислений также могут быть частью уровня инфраструктуры, предоставляя организациям мгновенный доступ к обширным вычислительным ресурсам и емкости хранения. Облачная инфраструктура может помочь организациям сэкономить деньги за счет снижения стоимости и сложности разработки и развертывания моделей ИИ, позволяя им быстро и эффективно масштабировать свои возможности ИИ.

При создании генеративного стека технологий ИИ важно учитывать размер и цель вашего проекта, поскольку они существенно влияют на выбор технологий. Чем важнее проект, тем сложнее и обширнее технологический стек. Для средних и крупных проектов требуются более сложные технологические стеки с несколькими уровнями языков программирования и сред для обеспечения целостности и производительности. В контексте генеративного ИИ необходимо учитывать следующие моменты как часть спецификаций и функций проекта при создании стека технологий генеративного ИИ:

• Тип данных, которые вы планируете генерировать, например изображения, текст или музыка, повлияет на ваш выбор метода генеративного ИИ. Например, GAN обычно используются для изображений и видеоданных, а RNN больше подходят для текстовых и музыкальных данных.
• Сложность проекта, такая как количество входных переменных, количество слоев в модели и размер набора данных, также повлияет на выбор технологического стека генеративного ИИ. Для сложных проектов может потребоваться более мощное оборудование, такое как графические процессоры, и передовые платформы, такие как TensorFlow или PyTorch.
• Если вашему проекту требуется масштабируемость, например создание большого количества вариантов или поддержка слишком большого количества пользователей, вам может потребоваться выбрать генеративный технологический стек ИИ, который можно легко масштабировать, например облачные решения, такие как AWS, Google Cloud Platform или Azure. .
• Точность генеративной модели ИИ имеет решающее значение для многих приложений, таких как поиск лекарств или автономное вождение. Если точность является первостепенной задачей, вам может потребоваться выбрать метод, известный своей высокой точностью, такой как VAE или RNN.
• Скорость генеративной модели ИИ может быть решающим фактором в некоторых приложениях, таких как создание видео в реальном времени или онлайн-чат-боты. В таких случаях вам может потребоваться выбрать стек технологий генеративного ИИ, в котором приоритет отдается скорости, например, использование облегченных моделей или оптимизация кода для повышения производительности.

Очень важно иметь глубокие технические и архитектурные знания, чтобы выбрать правильный технологический стек генеративного ИИ. Крайне важно уметь различать разные технологии и тщательно выбирать конкретные технологии при создании стеков, чтобы вы могли работать уверенно. Решение не должно заставлять разработчиков терять время на изучение технологии и быть не в состоянии эффективно двигаться вперед.

Вот несколько способов, которыми опыт и ресурсы влияют на выбор технологии:

• Опыт и знания команды разработчиков могут повлиять на выбор технологии. Если команда имеет большой опыт работы с определенным языком программирования или фреймворком, выбор стека технологий генеративного ИИ, который соответствует их опыту, может быть полезен для ускорения разработки.
• Наличие ресурсов, таких как аппаратное и программное обеспечение, также может повлиять на выбор технологии. Если у команды есть доступ к мощному оборудованию, такому как графические процессоры, они могут использовать более продвинутые фреймворки, такие как TensorFlow или PyTorch, для разработки системы.
• Наличие ресурсов для обучения и поддержки также является важным фактором. Если команде разработчиков требуется обучение или поддержка для эффективного использования определенной технологии, может потребоваться выбор генеративного стека технологий ИИ, который имеет надежное сообщество поддержки или учебные ресурсы.
• Бюджет проекта также может влиять на то, какой стек технологий используется. Более продвинутые фреймворки и аппаратное обеспечение могут быть дорогими, поэтому выбор более экономичного стека технологий, который соответствует требованиям проекта, может быть необходим, если проект имеет ограниченный бюджет.
• Требования к обслуживанию и поддержке системы также могут повлиять на выбор технологии. Если система требует регулярных обновлений и обслуживания, может оказаться полезным выбрать генеративный технологический стек ИИ, который прост в обслуживании и имеет надежное сообщество поддержки.

Масштабируемость — это важная особенность архитектуры вашего приложения, которая определяет, сможет ли ваше приложение справиться с возросшей нагрузкой. Следовательно, ваш технологический стек должен быть в состоянии справиться с таким ростом, если это необходимо. Существует два типа масштабирования: вертикальное и горизонтальное. Первый относится к способности обрабатывать растущее количество пользователей на нескольких устройствах, тогда как горизонтальное масштабирование относится к возможности добавления новых функций и элементов в приложение в будущем.

Вот некоторые факторы, которые имеют значение, когда речь идет о масштабируемости стека технологий генеративного ИИ:

• Когда дело доходит до выбора стека технологий генеративного ИИ, размер набора данных играет решающую роль. Поскольку для обработки больших наборов данных требуется более мощное аппаратное и программное обеспечение, для эффективной обработки данных может потребоваться распределенная вычислительная среда, такая как Apache Spark.
• Кроме того, число пользователей, взаимодействующих с системой, является еще одним важным фактором. Если ожидается большое количество пользователей, может потребоваться выбор технического стека, способного обрабатывать большой объем запросов. Это может включать в себя выбор облачного решения или архитектуры микросервисов.
• Обработка в режиме реального времени — еще одно соображение, при котором система должна обладать высокой масштабируемостью в таких приложениях, как генерация видео в реальном времени или онлайн-чат-боты, чтобы справляться с объемом запросов. В таких случаях может потребоваться оптимизация кода для повышения производительности или использование упрощенной модели, чтобы система могла быстро обрабатывать запросы.
• В сценариях, где требуется пакетная обработка, например создание нескольких вариантов набора данных, система должна быть способна обрабатывать крупномасштабные пакетные обработки. Опять же, для эффективной обработки данных может потребоваться распределенная вычислительная среда, такая как Apache Spark.
• Наконец, облачные решения, такие как AWS, Google Cloud Platform или Azure, могут обеспечить масштабируемость, предоставляя ресурсы по запросу. Их можно легко увеличивать или уменьшать в зависимости от требований системы, что делает их популярным выбором для масштабируемых генеративных систем искусственного интеллекта.

Каждый конечный пользователь хочет, чтобы его данные были в безопасности. При формировании технологических стеков важен выбор технологий с высоким уровнем безопасности, особенно когда речь идет об онлайн-платежах.

Вот как потребность в безопасности может повлиять на выбор технологии:

• Системы генеративного ИИ часто обучаются на больших наборах данных, некоторые из которых могут содержать конфиденциальную информацию. В результате безопасность данных является серьезной проблемой. Выбор технического стека со встроенными функциями безопасности, такими как шифрование, контроль доступа и маскировка данных, может помочь снизить риски, связанные с утечкой данных.
• Модели, используемые в генеративных системах искусственного интеллекта, часто являются ценной интеллектуальной собственностью, которую необходимо защищать от кражи или неправомерного использования. Поэтому выбор технического стека со встроенными функциями безопасности имеет важное значение для предотвращения несанкционированного доступа к моделям.
• Инфраструктура системы генеративного ИИ должна быть защищена от несанкционированного доступа или атак. Выбор технического стека с надежными функциями безопасности, такими как брандмауэры, системы обнаружения вторжений и инструменты мониторинга, может помочь обеспечить безопасность системы.
• В зависимости от характера генеративной системы ИИ могут существовать юридические или нормативные требования, которые необходимо соблюдать. Например, если система используется в здравоохранении или финансах, может потребоваться соответствие нормам HIPAA или PCI-DSS. Выбор стека технологий со встроенными функциями соответствия может помочь обеспечить соответствие системы необходимым нормативным требованиям.
• Системы генеративного ИИ могут требовать аутентификации и авторизации пользователя для управления доступом к системе или доступом к данным. Выбор технического стека с надежными функциями аутентификации и авторизации пользователей может помочь гарантировать, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к системе и ее данным.