生成式 AI 教程

生成對抗網路 (GAN) 是一種人工智慧框架，由兩個神經網路組成 - 生成器和判別器。

生成器生成新的資料樣本，這些樣本旨在類似於資料集中的真實資料。

判別器評估輸入資料，並嘗試區分資料集中的真實資料樣本和生成器生成的偽造資料樣本。

在 GAN 的訓練過程中，生成器和判別器都同時進行訓練，但方式相反，即相互競爭。

Ian Goodfellow 等人在 2014 年的論文中展示瞭如何使用 GAN 為 MNIST 手寫數字資料集、CIFAR-10 小型物體照片資料集和多倫多面部資料庫生成新示例。

Alec Radford 等人在 2015 年題為“使用深度卷積生成對抗網路進行無監督表示學習”的論文中展示了 DCGAN 模型，用於生成新的臥室示例。

Tero Karras 等人在 2017 年的論文中展示瞭如何生成人類面部、物體和場景的逼真照片。

Yanghua Jin 等人在 2017 年題為的論文中展示瞭如何訓練和使用 GAN 生成動漫角色的面部。

變分自動編碼器 (VAE) 是一類生成模型，它生成潛在空間中機率分佈的引數，然後將其解碼回來。此功能使 VAE 能夠捕獲輸入資料樣本的潛在機率分佈並生成多樣化和逼真的樣本。

VAE 由兩個主要元件組成：編碼器和解碼器。編碼器將輸入資料樣本對映到潛在空間中機率分佈的引數。解碼器透過使用來自潛在空間的樣本重建資料樣本。

生成式 AI 中的一些倫理考慮包括建立有害內容和錯誤資訊、侵犯版權和違反資料隱私。它還涉及社會偏見和公平問題、對就業的影響、缺乏透明度以及監管合規方面的挑戰。解決這些問題對於確保負責任地開發和部署生成式 AI 技術至關重要。

訓練生成式 AI 模型的一些常見挑戰包括高計算成本、確保資料質量和多樣性、防止模式崩潰、平衡生成質量、可擴充套件性、調節資訊質量以及維持訓練穩定性。

由於這些挑戰，開發健壯可靠的生成模型變得複雜。因此，這些問題需要大量資源和專業知識才能有效解決。

使用生成式 AI 的一些流行工具和框架如下 -

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• OpenAI 的 GPT
• Hugging Face 的 Transformers
• GAN Lab
• DeepArt
• RunwayML
• NVIDIA StyleGAN
• Magenta

這些工具提供了庫和預訓練模型，用於在各個領域開發、訓練和部署生成式 AI 應用程式。

是的，生成式 AI 模型可以用於資料增強。生成模型型別（例如生成對抗網路 (GAN) 和變分自動編碼器 (VAE)）可以建立合成數據，透過建立資料集中的影像的修改版本來增加訓練資料集的大小。當原始資料有限或不平衡時，資料增強有助於減少過擬合併提高模型效能。

生成式 AI 可以透過建立生成連貫且上下文準確的文字的模型來應用於文字生成和自然語言處理 (NLP)。一些最常見的應用包括 -

• 聊天機器人和虛擬助手
• 文字補全和自動建議
• 機器翻譯
• 內容創作
• 文字摘要
• 情感分析
• 個性化內容
• 資訊檢索
• 問答和教育工具

要開始構建自己的生成式 AI 模型，請按照以下步驟操作：

• 學習基礎知識 - 首先，瞭解機器學習和深度學習的基礎知識。
• 選擇框架 - 選擇一個深度學習框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch。
• 生成模型知識 - 學習一些生成模型，例如生成對抗網路 (GAN) 和變分自動編碼器 (VAE)。
• 設定環境 - 您需要使用 Python 庫來設定您的環境。
• 收集和準備資料 - 現在，收集與您的任務相關的 dataset 並對其進行預處理以供訓練。
• 訓練模型 - 使用預處理後的資料來訓練您的模型。
• 評估效能 - 使用適合您任務的適當指標來評估模型的效能。您可以透過調整其引數來改進模型。
• 使用預訓練模型 - 您還可以使用一些預訓練模型來提高效率。

顧名思義，條件生成式 AI 模型根據某些特定條件資訊（例如類別標籤、屬性甚至其他資料樣本）生成輸出。例如，條件生成對抗網路 (CGAN)，其中輸出生成可以透過“貓”或“狗”之類的標籤來控制。

另一方面，無條件生成式 AI 模型在沒有任何特定條件或標籤的情況下生成輸出。這些型別的模型學習生成模擬訓練 dataset 總體分佈的資料。例如，標準 GAN 和 VAE 本質上是無條件的。

生成式 AI 模型透過一個稱為訓練的過程學習模仿輸入資料的風格，該過程涉及以下幾個步驟：

• 收集和準備資料 - 收集與您的任務相關的 dataset 並對其進行預處理以供訓練。
• 模型初始化：初始化一個生成模型。例如，GAN 或 VAE。
• 訓練 - 生成模型透過迭代調整其引數來學習，以最大程度地減少生成輸出資料與真實資料之間的差異。訓練包括損失函式，用於衡量生成資料與真實資料的接近程度，以及最佳化以最小化損失。
• 反饋迴圈 - 在訓練過程中，藉助反饋迴圈，生成式 AI 模型得到改進。例如，在 GAN 中，生成器和判別器網路之間存在反饋迴圈。
• 特徵學習 - 生成式 AI 模型捕獲資料中的底層模式和特徵，這使其能夠生成與輸入資料相同的新資料。

以下是控制生成式 AI 模型中生成輸出多樣性的一些技巧：

• 溫度取樣
• 潛在空間操作
• 條件生成
• 噪聲注入
• 資料增強
• 多次取樣傳遞
• 正則化技術

我們可以使用以下策略來防止生成式 AI 模型生成有偏見或冒犯性的內容：

• 清理訓練資料 - 使用多樣化且沒有偏見和冒犯性材料的訓練資料。
• 偏差檢測和緩解 - 我們可以使用公平約束和偏差校正演算法等技術來檢測和緩解訓練期間和訓練後的偏差。
• 內容過濾 - 在生成的輸出中，我們可以實現過濾器來檢測和刪除冒犯性內容。
• 道德準則 - 遵循模型開發和部署的道德準則。

訓練和部署生成式 AI 模型的計算需求取決於模型複雜度、dataset 大小和硬體資源等因素。例如，訓練過程需要高計算能力，例如 GPU 或 TPU，以及用於 dataset 的大量儲存空間。另一方面，將模型部署到即時應用程式可能需要最佳化的架構和高效的推理演算法。

生成式 AI 模型從示例中學習以生成新資料，而傳統的基於規則的系統遵循一些預定義的規則集。生成式 AI 模型需要在大型 dataset 上進行大量訓練才能適應不同的情況，而傳統的基於規則的系統更簡單，並使用固定規則。

生成模型可以根據其學習到的內容生成新的輸出資料，而基於規則的系統則遵循嚴格的指令。兩者都各有優缺點，例如生成式 AI 模型靈活但難以理解，而基於規則的系統易於理解但適應性較差。

當前的生成式 AI 模型存在一些侷限性：

• 資料依賴性 - 生成模型依賴於大型且多樣的 dataset 進行訓練。
• 模式崩潰 - GAN 等生成模型會遇到模式崩潰問題，即它們學會生成有限種類的樣本。
• 倫理問題 - 生成模型可能被濫用於建立深度偽造、傳播錯誤資訊、生成有偏見或冒犯性的內容。
• 訓練不穩定性 - GAN 等模型存在訓練不穩定性問題。為了避免這種情況，模型需要仔細設計架構和訓練方法。
• 計算資源 - 訓練和部署生成模型需要強大的計算能力，這使得它們無法用於某些應用程式。

將生成式 AI 模型擴充套件以處理大型 dataset 面臨著一些挑戰：

• 資料管理 - 處理大型 dataset 在儲存、訪問和預處理方面可能面臨挑戰。
• 模型複雜度 - 它可能會增加模型複雜度，即模型需要更長的訓練時間和更高的計算成本。
• 過擬合 - 擴充套件以處理大型 dataset 包括過擬合的風險，其中模型學習訓練資料而不是學習可泛化的模式。
• 資料分佈 - 透過擴充套件，模型有效地捕獲所有方面將變得具有挑戰性。
• 超引數調整 - 使用更大的 dataset，最佳化超引數變得更加複雜。