رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) نمایش فشرده ای از داده ها هوش مصنوعی اسکرچ به نام فضای پنهان را یاد می گیرند. فضای پنهان یک نمایش ریاضی از داده ها است. شما می توانید آن را به عنوان یک کد واحد در نظر بگیرید که داده ها را بر اساس تمام ویژگی های آن نشان می دهد. به عنوان مثال، اگر در حال مطالعه چهره ها هستید، فضای پنهان حاوی اعدادی است که شکل چشم ها، بینی، استخوان گونه و گوش را نشان می دهد.

VAE ها از دو شبکه عصبی استفاده می کنند: رمزگذار هوش مصنوعی اسکرچ و رمزگشا. رمزگذار داده های ورودی را به یک میانگین و واریانس برای هر بعد از فضای پنهان نگاشت می کند. این یک نمونه تصادفی از توزیع گاوسی (عادی) تولید می کند. این نمونه یک نقطه در فضای پنهان است و یک نسخه فشرده و ساده شده از داده های ورودی را نشان می دهد.

رمزگشا این نقطه نمونه برداری شده را از فضای پنهان استخراج می کند و آن را به داده هایی شبیه به ورودی اصلی بازسازی می کند. از توابع ریاضی برای اندازه گیری میزان مطابقت دا هوش مصنوعی اسکرچ ه های بازسازی شده با داده های اصلی استفاده می شود.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور

مدل‌های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ترانسفورماتور از مفاهیم رمزگذار و رمزگشای VAE استفاده می‌کنند. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور لایه‌های اضافی را به رمزگذار اضافه می‌کنند تا عملکرد کارهای مبتنی بر متن مانند درک مطلب، ترجمه و نوشتن خلاقانه را بهبود بخشند.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور از مکانیزم خود توجهی هوش مصنوعی اسکرچ استفاده می کنند. آنها اهمیت بخش های مختلف یک دنباله ورودی را هنگام پردازش هر عنصر دنباله ارزیابی می کنند.

یکی دیگر از ویژگی های کلیدی این است که این مدل های هوش مصنوعی ادغام های متنی را پیاده سازی می کنند. کدگذاری یک عنصر دنباله نه تنها به خود عنصر، بلکه به زمینه آن در دنباله نیز بستگی دارد.

نحوه کار مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور

برای درک نحوه عملکرد مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور، هوش مصنوعی اسکرچ آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان یک جمله را به عنوان دنباله ای از کلمات تصور کنید.

توجه به خود به مدل کمک می کند تا هنگام پردازش هر کلمه روی کلمات مرتبط تمرکز کند. برای ثبت انواع مختلف روابط بین کلمات، مدل‌های مولد مبتنی بر ترانسفورماتور از لایه‌های رمزگذار متعددی به نام سرهای توجه استفاده می‌کنند. هر هد یاد می گیرد که قسمت های مختلف توالی ورودی را پردازش کند. این به مدل اجازه می دهد تا جنبه های مختلف داده ها را به طور همزمان در نظر بگیرد.

هر لایه همچنین ادغام های متنی را اصلاح می ک هوش مصنوعی اسکرچ ند. لایه‌ها تعبیه‌ها را آموزنده‌تر می‌کنند و همه چیز را از نحو دستوری گرفته تا معانی معنایی پیچیده را در بر می‌گیرند.

فناوری هوش مصنوعی مولد چگونه تکامل یافته است؟

مدل‌های مولد اولیه برای چندین دهه در آمار برای تسهیل تجزیه و تحلیل داده‌های عددی استفاده شده‌اند. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق، پیشروهای اخیر هوش مصنوعی مولد مدرن هستند. رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) که در سال 2013 توسعه یافتند، اولین مدل‌های یادگیری عمیق مولد بودند که قادر به تولید تصاویر و گفتار واقعی بودند.

VAE ها اولین کسانی بودند که تغییرات جدیدی از هوش مصنوعی اسکرچ چندین نوع داده ایجاد کردند. این امر منجر به ظهور سریع سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند شبکه‌های متخاصم مولد و مدل‌های انتشار شده است. هدف این نوآوری‌ها تولید داده‌هایی بود که به طور فزاینده‌ای شبیه به داده‌های واقعی بود، اگرچه به‌طور مصنوعی ایجاد شده بود.

در سال 2017، با معرفی ترانسفورماتورها، نقطه عطف جدیدی در تحقیقات هوش مصنوعی رخ داد. ترانسفورماتورها به لطف مکانیزم توجه، معماری رمزگذار-رمزگشا را کاملاً یکپارچه کرده اند. آنها روند آموزش مدل های زبان را با کارایی و تطبیق پذیری استثنایی ساده کرده اند. مدل‌های قابل‌توجهی مانند GPT خود را به‌عنوان مدل‌هایی معرفی کرده‌اند که قادر به آموزش پیش‌آموز روی مجموعه‌های بزرگ متن خام و تنظیم دقیق آن‌ها برای کارهای مختلف هستند.

ترانسفورماتورها مرزهای پردازش زبان طبیعی ر هوش مصنوعی اسکرچ ا جابجا کرده اند. آنها مهارت‌های مولد را برای کارهای مختلف از ترجمه و خلاصه‌نویسی گرفته تا پاسخ دادن به سؤالات تقویت کردند.

بسیاری از مدل‌های مولد هوش مصنوعی به پیشرفت چشمگیری ادامه می‌دهند و اکنون کاربردهای بین‌صنعتی دارند. هدف نوآوری های اخیر اصلاح مدل ها به گونه ای است که آنها بتوانند هوش مصنوعی اسکرچ از داده های اختصاصی استفاده کنند. محققان همچنین می‌خواهند متن، تصاویر، ویدئوها و گفتارهایی شبیه انسان بسازند.

بهترین شیوه ها برای پذیرش هوش مصنوعی مولد چیست؟

اگر شرکت شما علاقه مند به پیاده سازی راه حل Scratch artificial intelligence های هوش مصنوعی مولد است، بهترین روش های زیر را برای حمایت از تلاش های خود در نظر بگیرید.