Generative AI: The Idea Behind CHATGPT, Dall-E, Midjourney και άλλα

Ο κόσμος της τέχνης, της επικοινωνίας και του τρόπου με τον οποίο αντιλαμβανόμαστε την πραγματικότητα μεταμορφώνεται γρήγορα. Αν κοιτάξουμε πίσω στην ιστορία της ανθρώπινης καινοτομίας, θα μπορούσαμε να θεωρήσουμε την εφεύρεση του τροχού ή την ανακάλυψη της ηλεκτρικής ενέργειας ως μνημειώδη άλματα. Σήμερα, μια νέα επανάσταση λαμβάνει χώρα — γεφυρώνοντας το χάσμα μεταξύ της ανθρώπινης δημιουργικότητας και του μηχανικού υπολογισμού. Αυτό είναι το Generative AI.

Τα μοντέλα παραγωγής έχουν θολώσει τη γραμμή μεταξύ ανθρώπων και μηχανών. Με την εμφάνιση μοντέλων όπως το GPT-4, το οποίο χρησιμοποιεί μονάδες μετασχηματιστή, πλησιάσαμε πιο κοντά στη δημιουργία γλωσσών με φυσικό και πλούσιο περιεχόμενο. Αυτές οι εξελίξεις έχουν τροφοδοτήσει εφαρμογές στη δημιουργία εγγράφων, στα συστήματα διαλόγου chatbot, ακόμη και στη σύνθεση συνθετικής μουσικής.

Πρόσφατες αποφάσεις Big-Tech υπογραμμίζουν τη σημασία του. Η Microsoft είναι ήδη διακοπή της εφαρμογής Cortana αυτόν τον μήνα για να δώσετε προτεραιότητα σε νεότερες καινοτομίες Generative AI, όπως το Bing Chat. Η Apple έχει επίσης αφιερώσει ένα σημαντικό μέρος της Προϋπολογισμός Ε&Α 22.6 δισεκατομμυρίων δολαρίων στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, όπως υποδείχθηκε από τον CEO Tim Cook.

Μια νέα εποχή μοντέλων: Generative Vs. Διακρίνων

Η ιστορία του Generative AI δεν αφορά μόνο τις εφαρμογές του αλλά ουσιαστικά τις εσωτερικές του λειτουργίες. Στο οικοσύστημα τεχνητής νοημοσύνης υπάρχουν δύο μοντέλα: το διακριτικό και το γενεσιουργό.

Τα μεροληπτικά μοντέλα είναι αυτό που συναντούν οι περισσότεροι άνθρωποι στην καθημερινή ζωή. Αυτοί οι αλγόριθμοι λαμβάνουν δεδομένα εισόδου, όπως ένα κείμενο ή μια εικόνα, και τα συνδυάζουν με μια έξοδο στόχο, όπως μετάφραση λέξης ή ιατρική διάγνωση. Αφορούν τη χαρτογράφηση και την πρόβλεψη.

Τα γενετικά μοντέλα, από την άλλη πλευρά, είναι δημιουργοί. Δεν ερμηνεύουν ή προβλέπουν απλώς. παράγουν νέα, πολύπλοκα αποτελέσματα από διανύσματα αριθμών που συχνά δεν σχετίζονται καν με τιμές του πραγματικού κόσμου.

Οι τεχνολογίες πίσω από τα γενετικά μοντέλα

Τα μοντέλα παραγωγής οφείλουν την ύπαρξή τους σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα, εξελιγμένες δομές σχεδιασμένες να μιμούνται τη λειτουργικότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου. Με τη λήψη και την επεξεργασία πολύπλευρων παραλλαγών στα δεδομένα, αυτά τα δίκτυα χρησιμεύουν ως η ραχοκοκαλιά πολλών μοντέλων παραγωγής.

Πώς ζωντανεύουν αυτά τα μοντέλα παραγωγής; Συνήθως, κατασκευάζονται με βαθιά νευρωνικά δίκτυα, βελτιστοποιημένα για να καταγράφουν τις πολύπλευρες παραλλαγές στα δεδομένα. Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι το Δημιουργικό αντιπολιτευτικό δίκτυο (GAN), όπου δύο νευρωνικά δίκτυα, η γεννήτρια και η διάκριση, ανταγωνίζονται και μαθαίνουν το ένα από το άλλο σε μια μοναδική σχέση δασκάλου-μαθητή. Από πίνακες στη μεταφορά στυλ, από μουσική σύνθεση μέχρι παιχνίδι, αυτά τα μοντέλα εξελίσσονται και επεκτείνονται με τρόπους που προηγουμένως αδιανόητο.

Αυτό δεν σταματά με τα GAN. Παραλλαγές αυτόματων κωδικοποιητών (VAEs), είναι ένας άλλος βασικός παράγοντας στον τομέα των μοντέλων παραγωγής. Τα VAE ξεχωρίζουν για την ικανότητά τους να δημιουργούν φωτορεαλιστικές εικόνες από φαινομενικά τυχαίους αριθμούς. Πως? Η επεξεργασία αυτών των αριθμών μέσω ενός λανθάνοντος φορέα γεννά τέχνη που αντικατοπτρίζει την πολυπλοκότητα της ανθρώπινης αισθητικής.

Generative AI Τύποι: Κείμενο σε κείμενο, Κείμενο σε εικόνα

Transformers & LLM

Το χαρτί "Η προσοχή είναι το μόνο που χρειάζεστε» από το Google Brain σηματοδότησε μια αλλαγή στον τρόπο που σκεφτόμαστε για τη μοντελοποίηση κειμένου. Αντί για πολύπλοκες και διαδοχικές αρχιτεκτονικές όπως τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) ή τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), το μοντέλο του Transformer εισήγαγε την έννοια της προσοχής, η οποία ουσιαστικά σήμαινε εστίαση σε διαφορετικά μέρη του κειμένου εισόδου ανάλογα με το περιβάλλον. Ένα από τα κύρια οφέλη αυτού ήταν η ευκολία παραλληλισμού. Σε αντίθεση με τα RNN που επεξεργάζονται κείμενο διαδοχικά, καθιστώντας το πιο δύσκολο στην κλίμακα, τα Transformers μπορούν να επεξεργάζονται τμήματα του κειμένου ταυτόχρονα, καθιστώντας την εκπαίδευση ταχύτερη και πιο αποτελεσματική σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Σε ένα μεγάλο κείμενο, δεν έχει κάθε λέξη ή πρόταση που διαβάζετε την ίδια σημασία. Ορισμένα μέρη απαιτούν περισσότερη προσοχή με βάση το πλαίσιο. Αυτή η ικανότητα να μετατοπίζουμε την εστίασή μας με βάση τη συνάφεια είναι αυτό που μιμείται ο μηχανισμός προσοχής.

Για να το καταλάβετε αυτό, σκεφτείτε μια φράση: «Ενώστε AI Δημοσίευση ειδήσεων AI και Robotics». Τώρα, η πρόβλεψη της επόμενης λέξης απαιτεί την κατανόηση του τι έχει μεγαλύτερη σημασία στο προηγούμενο πλαίσιο. Ο όρος «Ρομποτική» μπορεί να υποδηλώνει ότι η επόμενη λέξη θα μπορούσε να σχετίζεται με μια συγκεκριμένη πρόοδο ή γεγονός στον τομέα της ρομποτικής, ενώ η «Δημοσίευση» μπορεί να υποδηλώνει ότι το ακόλουθο πλαίσιο μπορεί να εμβαθύνει σε μια πρόσφατη δημοσίευση ή άρθρο.

Οι μηχανισμοί προσοχής στους Transformers έχουν σχεδιαστεί για να επιτυγχάνουν αυτήν την επιλεκτική εστίαση. Μετρούν τη σημασία διαφορετικών τμημάτων του κειμένου εισόδου και αποφασίζουν πού να «κοιτάξουν» όταν δημιουργούν μια απάντηση. Αυτή είναι μια απόκλιση από παλαιότερες αρχιτεκτονικές όπως τα RNN που προσπάθησαν να στριμώξουν την ουσία όλου του κειμένου εισόδου σε μια ενιαία «κατάσταση» ή «μνήμη».

Η λειτουργία της προσοχής μπορεί να παρομοιαστεί με ένα σύστημα ανάκτησης κλειδιού-τιμής. Στην προσπάθεια πρόβλεψης της επόμενης λέξης σε μια πρόταση, κάθε προηγούμενη λέξη προσφέρει ένα «κλειδί» που υποδηλώνει τη πιθανή συνάφειά της και με βάση το πόσο καλά αυτά τα κλειδιά ταιριάζουν με το τρέχον πλαίσιο (ή το ερώτημα), συνεισφέρουν μια «τιμή» ή βάρος στο προφητεία.

Αυτά τα προηγμένα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης τεχνητής νοημοσύνης έχουν ενσωματωθεί απρόσκοπτα σε διάφορες εφαρμογές, από τις βελτιώσεις της μηχανής αναζήτησης της Google με BERT έως το Copilot του GitHub, το οποίο αξιοποιεί την ικανότητα των Large Language Models (LLM) να μετατρέπουν απλά αποσπάσματα κώδικα σε πλήρως λειτουργικούς πηγαίους κώδικες.

Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) όπως τα GPT-4, Bard και LLaMA, είναι κολοσσιαίες κατασκευές σχεδιασμένες να αποκρυπτογραφούν και να δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα, κώδικα και άλλα. Το τεράστιο μέγεθός τους, που κυμαίνεται από δισεκατομμύρια έως τρισεκατομμύρια παραμέτρους, είναι ένα από τα καθοριστικά χαρακτηριστικά. Αυτά τα LLM τροφοδοτούνται με άφθονες ποσότητες δεδομένων κειμένου, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να κατανοήσουν τις περιπλοκές της ανθρώπινης γλώσσας. Ένα εντυπωσιακό χαρακτηριστικό αυτών των μοντέλων είναι η ικανότητά τους για "λίγες βολές” μάθηση. Σε αντίθεση με τα συμβατικά μοντέλα που χρειάζονται τεράστιες ποσότητες συγκεκριμένων δεδομένων εκπαίδευσης, τα LLM μπορούν να γενικεύσουν από έναν πολύ περιορισμένο αριθμό παραδειγμάτων (ή «πληροφοριών»)

State of Large Language Models (LLMs) από μετά τα μέσα του 2023

Πώς χρησιμοποιούνται τα LLM;

Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν με πολλούς τρόπους, όπως:

1. Άμεση χρήση: Απλά χρησιμοποιώντας ένα προεκπαιδευμένο LLM για δημιουργία ή επεξεργασία κειμένου. Για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας το GPT-4 για τη σύνταξη μιας ανάρτησης ιστολογίου χωρίς πρόσθετη ρύθμιση.
2. Fine-Tuning: Προσαρμογή ενός προεκπαιδευμένου LLM για μια συγκεκριμένη εργασία, μια μέθοδος γνωστή ως transfer learning. Ένα παράδειγμα θα ήταν η προσαρμογή του T5 για τη δημιουργία περιλήψεων για έγγραφα σε έναν συγκεκριμένο κλάδο.
3. Ανάκτηση πληροφοριών: Χρήση LLM, όπως BERT ή GPT, ως μέρος μεγαλύτερων αρχιτεκτονικών για την ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να ανακτήσουν και να κατηγοριοποιήσουν πληροφορίες.

Προσοχή πολλών κεφαλών: Γιατί ένα όταν μπορείς να έχεις πολλά;

Ωστόσο, το να βασίζεσαι σε έναν ενιαίο μηχανισμό προσοχής μπορεί να είναι περιοριστικό. Διαφορετικές λέξεις ή ακολουθίες σε ένα κείμενο μπορεί να έχουν διάφορους τύπους συνάφειας ή συσχετισμούς. Εδώ έρχεται η προσοχή πολλών κεφαλών. Αντί για ένα σύνολο βαρών προσοχής, η προσοχή πολλαπλών κεφαλών χρησιμοποιεί πολλαπλά σύνολα, επιτρέποντας στο μοντέλο να καταγράφει μια πλουσιότερη ποικιλία σχέσεων στο κείμενο εισαγωγής. Κάθε «κεφάλι» προσοχής μπορεί να εστιάσει σε διαφορετικά μέρη ή πτυχές της εισόδου και η συνδυασμένη γνώση τους χρησιμοποιείται για την τελική πρόβλεψη.

ChatGPT: Το πιο δημοφιλές Generative AI Tool

Ξεκινώντας με την έναρξη του GPT το 2018, το μοντέλο βασικά χτίστηκε στη βάση 12 στρωμάτων, 12 κεφαλών προσοχής και 120 εκατομμυρίων παραμέτρων, κυρίως εκπαιδευμένων σε ένα σύνολο δεδομένων που ονομάζεται BookCorpus. Αυτό ήταν ένα εντυπωσιακό ξεκίνημα, προσφέροντας μια ματιά στο μέλλον των γλωσσικών μοντέλων.

Το GPT-2, που αποκαλύφθηκε το 2019, σημείωσε τετραπλάσια αύξηση στα επίπεδα και τις κεφαλές προσοχής. Είναι σημαντικό ότι ο αριθμός των παραμέτρων του εκτοξεύτηκε στα 1.5 δισεκατομμύρια. Αυτή η βελτιωμένη έκδοση έλαβε την εκπαίδευσή της από το WebText, ένα σύνολο δεδομένων εμπλουτισμένο με 40 GB κειμένου από διάφορους συνδέσμους του Reddit.

Το GPT-3, που κυκλοφόρησε τον Μάιο του 2020, είχε 96 επίπεδα, 96 κεφαλές προσοχής και έναν τεράστιο αριθμό παραμέτρων 175 δισεκατομμυρίων. Αυτό που ξεχώρισε το GPT-3 ήταν τα ποικίλα εκπαιδευτικά του δεδομένα, που περιλαμβάνουν CommonCrawl, WebText, Αγγλική Wikipedia, σώματα βιβλίων και άλλες πηγές, συνδυάζοντας συνολικά 570 GB.

Οι περιπλοκές της λειτουργίας του ChatGPT παραμένουν ένα στενά φυλαγμένο μυστικό. Ωστόσο, μια διαδικασία που ονομάζεται «ενισχυτική μάθηση από την ανθρώπινη ανατροφοδότηση» (RLHF) είναι γνωστό ότι είναι καθοριστική. Προερχόμενη από ένα παλαιότερο έργο ChatGPT, αυτή η τεχνική συνέβαλε καθοριστικά στο να βελτιώσει το μοντέλο GPT-3.5 ώστε να είναι πιο ευθυγραμμισμένο με τις γραπτές οδηγίες.

Η εκπαίδευση του ChatGPT περιλαμβάνει μια προσέγγιση τριών επιπέδων:

1. Εποπτευόμενη λεπτομέρεια: Περιλαμβάνει την επιμέλεια εισόδων και εξόδων συνομιλίας που έχουν γραφτεί από άνθρωπο για να βελτιώσετε το υποκείμενο μοντέλο GPT-3.5.
2. Μοντελοποίηση ανταμοιβής: Οι άνθρωποι ταξινομούν διάφορα αποτελέσματα μοντέλων με βάση την ποιότητα, βοηθώντας στην εκπαίδευση ενός μοντέλου ανταμοιβής που βαθμολογεί κάθε έξοδο λαμβάνοντας υπόψη το πλαίσιο της συνομιλίας.
3. Ενισχυτική μάθηση: Το πλαίσιο συνομιλίας χρησιμεύει ως φόντο όπου το υποκείμενο μοντέλο προτείνει μια απάντηση. Αυτή η απόκριση αξιολογείται από το μοντέλο ανταμοιβής και η διαδικασία βελτιστοποιείται χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο που ονομάζεται εγγύς βελτιστοποίηση πολιτικής (PPO).

Για όσους απλώς βυθίζουν τα δάχτυλα των ποδιών τους στο ChatGPT, μπορεί να βρεθεί ένας ολοκληρωμένος οδηγός εκκίνησης εδώ. Αν θέλετε να εμβαθύνετε στην άμεση μηχανική με το ChatGPT, έχουμε επίσης έναν προηγμένο οδηγό που φωτίζει τις πιο πρόσφατες και τις πιο σύγχρονες τεχνικές προτροπής, διαθέσιμο στη διεύθυνση 'ChatGPT & Advanced Prompt Engineering: Driving the AI ​​Evolution'.

Diffusion & Multimodal Models

Ενώ μοντέλα όπως τα VAE και τα GAN παράγουν τις εξόδους τους μέσω ενός μόνο διελεύματος, επομένως κλειδώνονται σε οτιδήποτε παράγουν, τα μοντέλα διάχυσης έχουν εισαγάγει την έννοια του «επαναληπτική τελειοποίηση'. Μέσω αυτής της μεθόδου, κάνουν κύκλους πίσω, βελτιώνοντας τα λάθη από τα προηγούμενα βήματα και δίνοντας σταδιακά ένα πιο γυαλισμένο αποτέλεσμα.

Κεντρική θέση στα μοντέλα διάχυσης είναι η τέχνη του "διαφθορά» και «βελτίωση». Στη φάση της εκπαίδευσής τους, μια τυπική εικόνα αλλοιώνεται προοδευτικά με την προσθήκη διαφορετικών επιπέδων θορύβου. Αυτή η θορυβώδης έκδοση τροφοδοτείται στη συνέχεια στο μοντέλο, το οποίο επιχειρεί να το «αποθορβώσει» ή να «αποκαταστραφεί». Μέσα από πολλαπλούς κύκλους αυτού, το μοντέλο γίνεται έμπειρο στην αποκατάσταση, κατανοώντας τόσο λεπτές όσο και σημαντικές παρεκκλίσεις.

Η διαδικασία δημιουργίας νέων εικόνων μετά την εκπαίδευση είναι ενδιαφέρουσα. Ξεκινώντας με μια εντελώς τυχαία είσοδο, βελτιώνεται συνεχώς χρησιμοποιώντας τις προβλέψεις του μοντέλου. Ο στόχος είναι να αποκτήσετε μια παρθένα εικόνα με τον ελάχιστο αριθμό βημάτων. Ο έλεγχος του επιπέδου της διαφθοράς γίνεται μέσω ενός «χρονοδιαγράμματος θορύβου», ενός μηχανισμού που καθορίζει πόσος θόρυβος εφαρμόζεται σε διαφορετικά στάδια. Ένας προγραμματιστής, όπως φαίνεται σε βιβλιοθήκες όπως "διαχύτες», υπαγορεύει τη φύση αυτών των θορυβωδών αποδόσεων με βάση καθιερωμένους αλγόριθμους.

Μια ουσιαστική αρχιτεκτονική ραχοκοκαλιά για πολλά μοντέλα διάχυσης είναι η UNET—ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο προσαρμοσμένο για εργασίες που απαιτούν εξόδους που αντικατοπτρίζουν τη χωρική διάσταση των εισόδων. Είναι ένας συνδυασμός επιπέδων downsampling και upsampling, πολύπλοκα συνδεδεμένα για τη διατήρηση δεδομένων υψηλής ανάλυσης, καθοριστικής σημασίας για εξόδους που σχετίζονται με την εικόνα.

Εμβαθύνοντας βαθύτερα στη σφαίρα των μοντέλων παραγωγής, του OpenAI DALL-E2 αναδεικνύεται ως ένα φωτεινό παράδειγμα της συγχώνευσης των δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης κειμένου και οπτικής γραφής. Χρησιμοποιεί μια δομή τριών επιπέδων:

Το DALL-E 2 παρουσιάζει μια τριπλή αρχιτεκτονική:

1. Κωδικοποιητής κειμένου: Μετατρέπει το μήνυμα κειμένου σε μια εννοιολογική ενσωμάτωση σε έναν λανθάνοντα χώρο. Αυτό το μοντέλο δεν ξεκινά από το μηδέν. Βασίζεται στην Προεκπαίδευση για την Αντιθετική Γλώσσα – Εικόνα του OpenAI (CLIP) σύνολο δεδομένων ως βάση του. Το CLIP χρησιμεύει ως γέφυρα μεταξύ οπτικών και κειμενικών δεδομένων μαθαίνοντας οπτικές έννοιες χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα. Μέσω ενός μηχανισμού που είναι γνωστός ως αντιθετική μάθηση, αναγνωρίζει και αντιστοιχίζει εικόνες με τις αντίστοιχες περιγραφές κειμένου.
2. The Prior: Η ενσωμάτωση κειμένου που προέρχεται από τον κωδικοποιητή μετατρέπεται στη συνέχεια σε ενσωμάτωση εικόνας. Το DALL-E 2 δοκίμασε τόσο τις αυτοπαλινδρομικές μεθόδους όσο και τις μεθόδους διάχυσης για αυτήν την εργασία, με την τελευταία να παρουσιάζει ανώτερα αποτελέσματα. Τα αυτοπαλινδρομικά μοντέλα, όπως φαίνεται στα Transformers και PixelCNN, παράγουν εξόδους σε ακολουθίες. Από την άλλη πλευρά, τα μοντέλα διάχυσης, όπως αυτό που χρησιμοποιείται στο DALL-E 2, μετατρέπουν τον τυχαίο θόρυβο σε προβλεπόμενες ενσωματώσεις εικόνας με τη βοήθεια ενσωματώσεων κειμένου.
3. Ο αποκωδικοποιητής: Η κορύφωση της διαδικασίας, αυτό το τμήμα δημιουργεί την τελική οπτική έξοδο με βάση την προτροπή κειμένου και την ενσωμάτωση εικόνας από την προηγούμενη φάση. Ο αποκωδικοποιητής του DALL.E 2 οφείλει την αρχιτεκτονική του σε ένα άλλο μοντέλο, ΓΛΙΣΤΡΩ, το οποίο μπορεί επίσης να παράγει ρεαλιστικές εικόνες από κειμενικά στοιχεία.

Οι χρήστες Python που ενδιαφέρονται για Langchain θα πρέπει να δείτε το λεπτομερές μας σεμινάριο που καλύπτει τα πάντα, από τα βασικά έως τις προηγμένες τεχνικές.

Εφαρμογές Generative AI

Τομείς κειμένου

Ξεκινώντας με το κείμενο, το Generative AI έχει τροποποιηθεί θεμελιωδώς από chatbots όπως ChatGPT. Βασιζόμενες σε μεγάλο βαθμό στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) και στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM), αυτές οι οντότητες έχουν την εξουσία να εκτελούν εργασίες που κυμαίνονται από τη δημιουργία κώδικα και τη μετάφραση γλώσσας έως τη σύνοψη και την ανάλυση συναισθημάτων. Το ChatGPT, για παράδειγμα, έχει γνωρίσει ευρεία υιοθέτηση και έγινε βασικό στοιχείο για εκατομμύρια. Αυτό ενισχύεται περαιτέρω από πλατφόρμες συνομιλίας AI, βασισμένες σε LLMs όπως το GPT-4, Παλάμη, να BLOOM, που παράγουν αβίαστα κείμενο, βοηθούν στον προγραμματισμό και προσφέρουν ακόμη και μαθηματικό συλλογισμό.

Από εμπορική άποψη, αυτά τα μοντέλα γίνονται ανεκτίμητα. Οι επιχειρήσεις τα χρησιμοποιούν για μια μυριάδα λειτουργιών, συμπεριλαμβανομένης της διαχείρισης κινδύνου, της βελτιστοποίησης αποθέματος και της πρόβλεψης των απαιτήσεων. Μερικά αξιοσημείωτα παραδείγματα περιλαμβάνουν το Bing AI, το BARD της Google και το ChatGPT API.

Τέχνη

Ο κόσμος των εικόνων έχει δει δραματικές μεταμορφώσεις με το Generative AI, ιδιαίτερα από την εισαγωγή του DALL-E 2 το 2022. Αυτή η τεχνολογία, η οποία μπορεί να δημιουργήσει εικόνες από μηνύματα κειμένου, έχει τόσο καλλιτεχνικές όσο και επαγγελματικές επιπτώσεις. Για παράδειγμα, το midjourney έχει αξιοποιήσει αυτήν την τεχνολογία για να παράγει εντυπωσιακά ρεαλιστικές εικόνες. Αυτή η πρόσφατη ανάρτηση απομυθοποιεί το Midjourney σε έναν λεπτομερή οδηγό, που διευκρινίζει τόσο την πλατφόρμα όσο και τις άμεσες μηχανολογικές της περιπλοκές. Επιπλέον, πλατφόρμες όπως το Alpaca AI και το Photoroom AI χρησιμοποιούν το Generative AI για προηγμένες λειτουργίες επεξεργασίας εικόνας, όπως αφαίρεση φόντου, διαγραφή αντικειμένων, ακόμη και αποκατάσταση προσώπου.

Παραγωγή Video

Η παραγωγή βίντεο, ενώ βρίσκεται ακόμη στο αρχικό της στάδιο στη σφαίρα της Generative AI, παρουσιάζει πολλά υποσχόμενες εξελίξεις. Πλατφόρμες όπως το Imagen Video, το Meta Make A Video και το Runway Gen-2 ξεπερνούν τα όρια του δυνατού, ακόμα κι αν τα πραγματικά ρεαλιστικά αποτελέσματα είναι ακόμα στον ορίζοντα. Αυτά τα μοντέλα προσφέρουν ουσιαστική χρησιμότητα για τη δημιουργία ψηφιακών ανθρώπινων βίντεο, με εφαρμογές όπως το Synthesia και το SuperCreator να πρωτοστατούν. Συγκεκριμένα, το Tavus AI προσφέρει μια μοναδική πρόταση πώλησης εξατομικεύοντας βίντεο για μεμονωμένα μέλη του κοινού, ένα όφελος για τις επιχειρήσεις.

Δημιουργία Κώδικα

Η κωδικοποίηση, μια απαραίτητη πτυχή του ψηφιακού μας κόσμου, δεν έχει μείνει ανέγγιχτη από το Generative AI. Αν και το ChatGPT είναι ένα ευνοημένο εργαλείο, αρκετές άλλες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν αναπτυχθεί για σκοπούς κωδικοποίησης. Αυτές οι πλατφόρμες, όπως το GitHub Copilot, το Alphacode και το CodeComplete, χρησιμεύουν ως βοηθοί κωδικοποίησης και μπορούν ακόμη και να παράγουν κώδικα από προτροπές κειμένου. Αυτό που προκαλεί ενδιαφέρον είναι η προσαρμοστικότητα αυτών των εργαλείων. Το Codex, η κινητήρια δύναμη πίσω από το GitHub Copilot, μπορεί να προσαρμοστεί στο στυλ κωδικοποίησης ενός ατόμου, υπογραμμίζοντας τις δυνατότητες εξατομίκευσης του Generative AI.

Με εργαλεία όπως το ChatGPT να γίνονται πιο προσιτά, τώρα είναι η τέλεια στιγμή για να δοκιμάσετε τα νερά και να πειραματιστείτε. Είτε είστε καλλιτέχνης, προγραμματιστής ή λάτρης της τεχνολογίας, η σφαίρα της Generative AI είναι γεμάτη από δυνατότητες που περιμένουν να εξερευνηθούν. Η επανάσταση δεν είναι στον ορίζοντα. είναι εδώ και τώρα. Λοιπόν, βουτήξτε!