Mô hình AI tạo sinh là gì? Các loại mô hình Generative AI

Mô hình AI tạo sinh (Generative AI Models) là gì?

Ai mà ngờ rằng máy móc có thể sáng tạo đến vậy? Mô hình AI tạo sinh đang biến điều đó thành hiện thực, bằng cách bắt chước khả năng sáng tạo của con người để tạo ra văn bản, nghệ thuật, âm nhạc và video.

Mô hình AI tạo sinh là một loại hệ thống AI học hỏi từ các tập dữ liệu lớn bằng cách nhận dạng các mẫu và xu hướng. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu, chúng sử dụng các thuật toán Machine Learning và Deep Learning để tạo ra nội dung mới.

Các loại mô hình AI tạo sinh

Thiết kế của mô hình AI tạo sinh thay đổi tùy thuộc vào mục đích và cách sử dụng của nó. Một số loại mô hình AI tạo sinh phổ biến là:

• Variational Autoencoders (VAEs): Hoạt động bằng cách biến đổi dữ liệu đầu vào thông qua mã hóa và giải mã. Chúng có ba phần chính: mạng mã hóa (encoder),không gian tiềm ẩn (latent space) và mạng giải mã (decoder). Ứng dụng của mô hình VAE bao gồm tạo hình ảnh, phát hiện bất thường,...
  • Ví dụ: Mô hình Fashion MNIST VAE được sử dụng để tạo và tái tạo hình ảnh từ tập dữ liệu Fashion MNIST, bao gồm các mặt hàng quần áo khác nhau như áo sơ mi, giày dép và túi xách.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Bao gồm hai mạng nơ-ron: bộ tạo (generator) và bộ phân biệt (discriminator). Bộ tạo tạo ra các mẫu dữ liệu mới và bộ phân biệt kiểm tra xem dữ liệu là thật hay giả. GANs có thể được sử dụng để tổng hợp hình ảnh, chuyển đổi phong cách, tăng cường dữ liệu,...
  • Ví dụ: GANs có thể được sử dụng trong ngành thời trang. Một ví dụ nổi tiếng là StyleGAN của Nvidia có thể tạo ra những hình ảnh chất lượng cao và chân thực về khuôn mặt, động vật, phong cảnh,...
• Mô hình tự hồi quy (Autoregressive models): Tạo dữ liệu tuần tự, xem xét ngữ cảnh của các phần tử được tạo trước đó. Các mô hình này có thể tạo ra chuỗi dữ liệu như văn bản hoặc âm nhạc.
  • Ví dụ: Một công cụ sáng tác nhạc được hỗ trợ bởi mô hình tự hồi quy có thể tạo ra các giai điệu mới. WaveNet là một trong những ví dụ về mô hình tự hồi quy tạo ra các dạng sóng âm thanh thô, tạo ra giọng nói chất lượng cao, nghe tự nhiên.
• Transformers: Thường được sử dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Chúng bao gồm các lớp mã hóa và giải mã, cho phép mô hình tạo hiệu quả các chuỗi văn bản hoặc thực hiện dịch thuật đa ngôn ngữ.
  • Ví dụ: Một chatbot đa ngôn ngữ sử dụng Transformers để hiểu và trả lời các truy vấn bằng nhiều ngôn ngữ. Các mô hình ngôn ngữ lớn như họ mô hình GPT của OpenAI và mô hình Google Gemini là những ví dụ về Transformers có thể tạo ra các văn bản sáng tạo khác nhau.

Phân loại mô hình AI tạo sinh

Mô hình AI tạo sinh thường có thể được phân loại thành:

• Mô hình đơn phương thức (Unimodal models): Xử lý đầu vào và tạo đầu ra trong cùng một phương thức.
  • Ví dụ: GPT-3 là một mô hình đơn phương thức nhận đầu vào văn bản và tạo đầu ra văn bản.
• Mô hình đa phương thức (Multimodal models): Xử lý đầu vào từ một phương thức và tạo đầu ra ở một phương thức khác.
  • Ví dụ: DALL-E là một mô hình đa phương thức tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản. ImageBind của Meta là một mô hình AI đa phương thức mã nguồn mở khác, xử lý các loại dữ liệu đa dạng như văn bản, âm thanh, hình ảnh và chuyển động.

Mô hình AI tạo sinh là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán để tạo ra nội dung mới. Các kiến trúc mô hình AI tạo sinh bao gồm VAEs, GANs, mô hình tự hồi quy và Transformers. Khi chúng ta tiến lên phía trước, các mô hình này sẽ tiếp tục thúc đẩy ranh giới của sự sáng tạo, cách mạng hóa các ngành công nghiệp và nâng cao trải nghiệm của con người.