لقد غيّرت النماذج الاصطناعية المتولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI) طريقة عمل تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل جذري، مما يتيح إنتاج مختلف النتائج مثل الصور والنصوص والصوت والفيديو والبيانات الاصطناعية. تتكون هذه النماذج من مجموعات تدريب ضخمة وخوارزميات معقدة وهندسات التعلم العميق ورموز المستخدم لتوليد هذه النتائج.
ما يميز النماذج الاصطناعية المتولدة هو قدرتها على التعرف على الأنماط والعلاقات ضمن مجموعات البيانات التدريبية. يمكن أن تتكون هذه المجموعات من معلومات متنوعة من مصادر مختلفة مثل الإنترنت والكتب والويكيبيديا ومكتبات الصور وغيرها. من خلال أساليب التعلم غير المشرف أو شبه المشرف، تتعلم النماذج الاصطناعية المتولدة هذه الأنماط وتقلدها عند توليد محتوى جديد، مما يؤدي إلى إنتاج محتوى يشبه إلى حد كبير المحتوى الذي ينشئه الإنسان.
لفهم كيفية عمل النماذج الاصطناعية المتولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، دعنا نستكشف مثالين: توليد النص المناسب للنص وتوليد الصورة المناسبة للنص. يعمل مُولّد النص المناسب للنص مثل ChatGPT على معالجة مدخل نصي يتم تزويده من قبل المستخدم ويولّد رداً نصياً متسقاً. من ناحية أخرى، يقوم مُولّد الصورة المناسبة للنص مثل Img2Go بتوليد صورة بناءً على وصف نصي.
تعتمد كلا الحالتين على الأنماط والعلاقات المكتسبة من البيانات التدريبية لإنشاء محتوى جديد. تستخدم هذه النماذج شبكات عصبية وخوارزميات لمعالجة المدخلات وتوليد النتائج التي تكون مقبولة ومشابهة للمحتوى الذي ينشئه الإنسان.
تتم تدريب النماذج الاصطناعية المتولدة بشكل مختلف اعتمادًا على نوع النموذج. تعتمد النماذج المعتمدة على التحويل، على سبيل المثال، على التعرف والتذكر للعلاقات والأنماط في البيانات التتابعية. يتم توصيف مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر متنوعة لتركيزها على المعلومات الهامة.
من ناحية أخرى، تتكون نماذج GAN من مولّد ومميز. يقوم المولّد بإنشاء محتوى جديد بناءً على مدخلات المستخدم والبيانات التدريبية، بينما يحدد المميز مدى صحة المخرجات المتولدة من خلال مقارنتها بالبيانات الحقيقية.
تتطلب نماذج الانتشار التدريب الأمامي والعكسي مع إضافة ضوضاء عشوائية إلى البيانات التدريبية لإدخال التنوع والاحتراجات. ثم تقوم النماذج بتوليد النتائج بناءً على هذه البيانات العشوائية.
لقد فتحت النماذج الاصطناعية المتولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة في تقنية الذكاء الاصطناعي ولديها القدرة على التحسين والتعلم مع مرور الوقت. من خلال الاستفادة من كميات هائلة من البيانات التدريبية والشبكات العصبية المعقدة، تسهم هذه النماذج في مجال إنتاج محتوى إبداعي وأصلي.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it