మేము బహుశా కొత్త ఉత్పాదక AI విప్లవం ప్రారంభంలోనే ఉన్నాము.
ఉత్పాదక కృత్రిమ మేధస్సు అనేది కంటెంట్ను సృష్టించగల సామర్థ్యం ఉన్న అల్గారిథమ్లు మరియు నమూనాలను సూచిస్తుంది. అటువంటి నమూనాల అవుట్పుట్లో టెక్స్ట్, ఆడియో మరియు ఇమేజ్లు ఉంటాయి, వీటిని తరచుగా నిజమైన హ్యూమన్ అవుట్పుట్గా తప్పుగా భావించవచ్చు.
వంటి అనువర్తనాలు చాట్ GPT ఉత్పాదక AI కేవలం కొత్తదనం కాదని చూపించాయి. AI ఇప్పుడు వివరణాత్మక సూచనలను అనుసరించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది మరియు ప్రపంచం ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిపై లోతైన అవగాహన ఉన్నట్లు కనిపిస్తోంది.
కానీ మనం ఈ స్థితికి ఎలా వచ్చాము? ఈ గైడ్లో, ఈ కొత్త మరియు ఉత్తేజకరమైన ఉత్పాదక AI విప్లవానికి మార్గం సుగమం చేసిన AI పరిశోధనలో కొన్ని కీలక పురోగతుల ద్వారా మేము వెళ్తాము.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పెరుగుదల
మీరు ఆధునిక AI యొక్క మూలాలను పరిశోధనలో కనుగొనవచ్చు లోతైన అభ్యాసం మరియు నాడీ నెట్వర్క్లు లో 2012.
ఆ సంవత్సరంలో, టొరంటో విశ్వవిద్యాలయానికి చెందిన అలెక్స్ క్రిజెవ్స్కీ మరియు అతని బృందం వస్తువులను వర్గీకరించగల అత్యంత ఖచ్చితమైన అల్గారిథమ్ను సాధించగలిగారు.
మా స్టేట్ ఆఫ్ ది ఆర్ట్ న్యూరల్ నెట్వర్క్, ఇప్పుడు అలెక్స్నెట్గా పిలవబడేది, ఇమేజ్నెట్ విజువల్ డేటాబేస్లోని వస్తువులను రన్నర్-అప్ కంటే చాలా తక్కువ ఎర్రర్ రేట్తో వర్గీకరించగలిగింది.
న్యూరల్ నెట్వర్క్లు కొన్ని శిక్షణ డేటా ఆధారంగా నిర్దిష్ట ప్రవర్తనను తెలుసుకోవడానికి గణిత ఫంక్షన్ల నెట్వర్క్ను ఉపయోగించే అల్గారిథమ్లు. ఉదాహరణకు, క్యాన్సర్ వంటి వ్యాధిని నిర్ధారించడానికి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మీరు న్యూరల్ నెట్వర్క్ మెడికల్ డేటాను అందించవచ్చు.
న్యూరల్ నెట్వర్క్ నెమ్మదిగా డేటాలోని నమూనాలను కనుగొంటుంది మరియు నవల డేటాను అందించినప్పుడు మరింత ఖచ్చితమైనదిగా మారుతుందని ఆశ.
AlexNet ఒక పురోగతి అప్లికేషన్ కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ లేదా CNNలు. "కన్వల్యూషనల్" కీవర్డ్ కన్వల్యూషనల్ లేయర్ల జోడింపును సూచిస్తుంది, ఇది దగ్గరగా ఉన్న డేటాపై ఎక్కువ ప్రాధాన్యతనిస్తుంది.
1980లలో CNNలు ఇప్పటికే ఒక ఆలోచనగా ఉన్నప్పటికీ, 2010ల ప్రారంభంలో తాజా GPU సాంకేతికత సాంకేతికతను కొత్త ఎత్తులకు చేర్చినప్పుడు మాత్రమే అవి ప్రజాదరణ పొందడం ప్రారంభించాయి.
రంగంలో CNNల విజయం కంప్యూటర్ దృష్టి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పరిశోధనపై మరింత ఆసక్తికి దారితీసింది.
గూగుల్ మరియు ఫేస్బుక్ వంటి టెక్ దిగ్గజాలు తమ స్వంత AI ఫ్రేమ్వర్క్లను ప్రజలకు విడుదల చేయాలని నిర్ణయించుకున్నాయి. వంటి ఉన్నత-స్థాయి APIలు Keras లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లతో ప్రయోగాలు చేయడానికి వినియోగదారులకు అనుకూలమైన ఇంటర్ఫేస్ను అందించింది.
CNNలు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు వీడియో విశ్లేషణలో గొప్పగా ఉన్నాయి, అయితే భాషా ఆధారిత సమస్యలను పరిష్కరించే విషయంలో ఇబ్బందులు ఎదురవుతున్నాయి. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో ఈ పరిమితి ఉండవచ్చు, ఎందుకంటే చిత్రాలు మరియు వచనం వాస్తవానికి ప్రాథమికంగా భిన్నమైన సమస్యలు.
ఉదాహరణకు, మీరు ఇమేజ్లో ట్రాఫిక్ లైట్ ఉందో లేదో వర్గీకరించే మోడల్ని కలిగి ఉంటే, సందేహాస్పద ట్రాఫిక్ లైట్ చిత్రంలో ఎక్కడైనా కనిపిస్తుంది. అయితే, ఈ విధమైన సౌమ్యత భాషలో సరిగ్గా పనిచేయదు. "బాబ్ ఈట్ ఫిష్" మరియు "ఫిష్ ఈట్ బాబ్" అనే వాక్యం ఒకే పదాలను ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ చాలా భిన్నమైన అర్థాలను కలిగి ఉన్నాయి.
మానవ భాషతో కూడిన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి పరిశోధకులు కొత్త విధానాన్ని కనుగొనాల్సిన అవసరం ఉందని స్పష్టమైంది.
ట్రాన్స్ఫార్మర్లు అన్నీ మార్చేస్తాయి
2017 లో, a పరిశోధనా పత్రము "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యు నీడ్" పేరుతో కొత్త రకమైన నెట్వర్క్ను ప్రతిపాదించింది: ట్రాన్స్ఫార్మర్.
చిత్రం యొక్క చిన్న భాగాలను పదేపదే ఫిల్టర్ చేయడం ద్వారా CNNలు పని చేస్తున్నప్పుడు, ట్రాన్స్ఫార్మర్లు డేటాలోని ప్రతి మూలకాన్ని ప్రతి ఇతర మూలకంతో కలుపుతాయి. పరిశోధకులు ఈ ప్రక్రియను "స్వీయ-శ్రద్ధ" అని పిలుస్తారు.
వాక్యాలను అన్వయించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, CNNలు మరియు ట్రాన్స్ఫార్మర్లు చాలా భిన్నంగా పని చేస్తాయి. ఒక CNN ఒకదానికొకటి సమీపంలో ఉన్న పదాలతో కనెక్షన్లను ఏర్పరచడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ట్రాన్స్ఫార్మర్ వాక్యంలోని ప్రతి పదం మధ్య కనెక్షన్లను సృష్టిస్తుంది.
స్వీయ-శ్రద్ధ ప్రక్రియ మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడంలో అంతర్భాగం. జూమ్ అవుట్ చేయడం ద్వారా మరియు మొత్తం వాక్యం ఒకదానితో ఒకటి ఎలా సరిపోతుందో చూడటం ద్వారా, యంత్రాలు వాక్య నిర్మాణంపై స్పష్టమైన అవగాహనను కలిగి ఉంటాయి.
మొదటి ట్రాన్స్ఫార్మర్ మోడల్లు విడుదలైన తర్వాత, ఇంటర్నెట్లో కనిపించే అద్భుతమైన టెక్స్ట్ డేటాను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి పరిశోధకులు త్వరలో కొత్త నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించారు.
GPT-3 మరియు ఇంటర్నెట్
2020లో, OpenAI లు GPT-3 ట్రాన్స్ఫార్మర్లు ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉంటాయో మోడల్ చూపించింది. GPT-3 మానవుని నుండి దాదాపుగా వేరు చేయలేనిదిగా అనిపించే వచనాన్ని అవుట్పుట్ చేయగలిగింది. GPT-3ని శక్తివంతం చేసిన దానిలో కొంత భాగం శిక్షణ డేటా మొత్తం ఉపయోగించబడింది. మోడల్ యొక్క చాలా ప్రీ-ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ కామన్ క్రాల్ అని పిలువబడే డేటాసెట్ నుండి వచ్చింది, ఇది 400 బిలియన్లకు పైగా టోకెన్లతో వస్తుంది.
వాస్తవిక మానవ వచనాన్ని రూపొందించే GPT-3 యొక్క సామర్థ్యం దాని స్వంతంగా సంచలనాత్మకంగా ఉన్నప్పటికీ, అదే మోడల్ ఇతర పనులను ఎలా పరిష్కరించగలదో పరిశోధకులు కనుగొన్నారు.
ఉదాహరణకు, మీరు ట్వీట్ను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే అదే GPT-3 మోడల్ వచనాన్ని సంగ్రహించడం, పేరాను తిరిగి వ్రాయడం మరియు కథనాన్ని పూర్తి చేయడంలో కూడా మీకు సహాయపడుతుంది. భాషా నమూనాలు అవి చాలా శక్తివంతంగా మారాయి, అవి ఇప్పుడు ఏ రకమైన ఆదేశాన్ని అనుసరించే సాధారణ-ప్రయోజన సాధనాలు.
GPT-3 యొక్క సాధారణ ప్రయోజన స్వభావం అటువంటి అప్లికేషన్లను అనుమతించింది GitHub కోపైలట్, ఇది ప్రోగ్రామర్లు సాధారణ ఆంగ్లం నుండి వర్కింగ్ కోడ్ను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
వ్యాప్తి నమూనాలు: వచనం నుండి చిత్రాల వరకు
ట్రాన్స్ఫార్మర్లు మరియు ఎన్ఎల్పితో సాధించిన పురోగతి ఇతర రంగాలలో ఉత్పాదక AIకి మార్గం సుగమం చేసింది.
కంప్యూటర్ విజన్ రంగంలో, చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి యంత్రాలు ఎంత లోతైన అభ్యాసాన్ని అనుమతించాయో మేము ఇప్పటికే వివరించాము. అయినప్పటికీ, చిత్రాలను వర్గీకరించడం కంటే వాటిని స్వయంగా రూపొందించడానికి AI కోసం మేము ఇంకా ఒక మార్గాన్ని కనుగొనవలసి ఉంది.
DALL-E 2, స్టేబుల్ డిఫ్యూజన్ మరియు మిడ్జర్నీ వంటి జెనరేటివ్ ఇమేజ్ మోడల్లు టెక్స్ట్ ఇన్పుట్ను ఇమేజ్లుగా ఎలా మార్చగలవు అనే దాని కారణంగా ప్రజాదరణ పొందాయి.
ఈ ఇమేజ్ మోడల్లు రెండు కీలక అంశాలపై ఆధారపడతాయి: ఇమేజ్లు మరియు టెక్స్ట్ మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకునే మోడల్ మరియు ఇన్పుట్కి సరిపోయే హై-డెఫినిషన్ ఇమేజ్ని రూపొందించగల మోడల్.
OpenAI లు క్లిప్ (కాంట్రాస్టివ్ లాంగ్వేజ్-ఇమేజ్ ప్రీ-ట్రైనింగ్) అనేది ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్, ఇది మొదటి అంశాన్ని పరిష్కరించే లక్ష్యంతో ఉంటుంది. ఒక చిత్రాన్ని అందించినట్లయితే, CLIP మోడల్ నిర్దిష్ట చిత్రానికి సంబంధించిన అత్యంత సంబంధిత టెక్స్ట్ వివరణను అంచనా వేయగలదు.
CLIP మోడల్ ముఖ్యమైన ఇమేజ్ ఫీచర్లను ఎలా సంగ్రహించాలో మరియు చిత్రం యొక్క సరళమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని ఎలా సృష్టించాలో నేర్చుకోవడం ద్వారా పని చేస్తుంది.
వినియోగదారులు DALL-E 2కి నమూనా టెక్స్ట్ ఇన్పుట్ను అందించినప్పుడు, CLIP మోడల్ని ఉపయోగించి ఇన్పుట్ “ఇమేజ్ ఎంబెడ్డింగ్”గా మార్చబడుతుంది. రూపొందించబడిన ఇమేజ్ ఎంబెడ్డింగ్కు సరిపోలే చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనడం ఇప్పుడు లక్ష్యం.
తాజా ఉత్పాదక చిత్రం AIలు ఉపయోగిస్తాయి a వ్యాప్తి నమూనా వాస్తవానికి చిత్రాన్ని రూపొందించే పనిని పరిష్కరించడానికి. చిత్రాల నుండి అదనపు నాయిస్ను ఎలా తొలగించాలో తెలుసుకోవడానికి ముందుగా శిక్షణ పొందిన న్యూరల్ నెట్వర్క్లపై డిఫ్యూజన్ మోడల్లు ఆధారపడతాయి.
ఈ శిక్షణ ప్రక్రియలో, న్యూరల్ నెట్వర్క్ చివరికి యాదృచ్ఛిక నాయిస్ ఇమేజ్ నుండి హై-రిజల్యూషన్ ఇమేజ్ని ఎలా సృష్టించాలో తెలుసుకోవచ్చు. CLIP ద్వారా అందించబడిన వచనం మరియు చిత్రాల మ్యాపింగ్ను మేము ఇప్పటికే కలిగి ఉన్నందున, మనం చేయగలము ఒక వ్యాప్తి నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వండి ఏదైనా చిత్రాన్ని రూపొందించడానికి ఒక ప్రక్రియను రూపొందించడానికి CLIP ఇమేజ్ ఎంబెడ్డింగ్లలో.
ఉత్పాదక AI విప్లవం: తర్వాత ఏమి వస్తుంది?
మేము ఇప్పుడు ప్రతి రెండు రోజులకు ఉత్పాదక AIలో పురోగతులు జరుగుతున్న దశలో ఉన్నాము. AIని ఉపయోగించి వివిధ రకాల మీడియాలను రూపొందించడం సులభం మరియు సులభంగా మారడంతో, ఇది మన సమాజాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందనే దాని గురించి మనం ఆందోళన చెందాలా?
స్టీమ్ ఇంజన్ కనిపెట్టినప్పటి నుండి కార్మికులను భర్తీ చేసే యంత్రాల ఆందోళన ఎప్పుడూ చర్చలో ఉండగా, ఈసారి కొంచెం భిన్నంగా ఉన్నట్లు అనిపిస్తుంది.
ఉత్పాదక AI బహుళార్ధసాధక సాధనంగా మారుతోంది, ఇది AI టేకోవర్ నుండి సురక్షితంగా భావించే పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగించవచ్చు.
AI కొన్ని ప్రాథమిక సూచనల నుండి దోషరహిత కోడ్ని వ్రాయగలిగితే మనకు ప్రోగ్రామర్లు అవసరమా? ప్రజలు తమకు కావలసిన అవుట్పుట్ను చౌకగా ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉత్పాదక నమూనాను ఉపయోగించగలిగితే సృజనాత్మకతలను నియమించుకుంటారా?
ఉత్పాదక AI విప్లవం యొక్క భవిష్యత్తును అంచనా వేయడం కష్టం. కానీ ఇప్పుడు అలంకారిక పండోర పెట్టె తెరవబడింది, ప్రపంచంపై సానుకూల ప్రభావాన్ని చూపే మరింత ఉత్తేజకరమైన ఆవిష్కరణలను సాంకేతికత అనుమతిస్తుంది అని నేను ఆశిస్తున్నాను.
సమాధానం ఇవ్వూ