מודלים דיפוזיים ב-AI – הכל שצריך לדעת

בתוך האקוסיסטם של AI, מודלים דיפוזיים קובעים את הכיוון ואת הקצב של התקדמות טכנולוגית. הם מהפכים את הדרך בה אנו מתקרבים למשימות AI יוצרניות מורכבות. מודלים אלו מבוססים על המתמטיקה של עקרונות גאוס, וריאנס, משוואות דיפרנציאליות ורצפי יצירה. (נסביר את המונחים הטכניים למטה)

מוצרים ופתרונות מודרניים של AI, שפותחו על ידי Nvidia, Google, Adobe ו-OpenAI, הציבו את מודלי הדיפוזיה במרכז הזרקור. DALL.E 2, Stable Diffusion ו-Midjourney הם דוגמאות בולטות למודלים דיפוזיים שמקיפים את האינטרנט בזמן האחרון. משתמשים מספקים קלט פשוט של טקסט, ומודלים אלו יכולים להמיר אותם לתמונות ריאליסטיות, כפי שמוצג למטה.

תמונה שנוצרה עם Midjourney v5 באמצעות קלט טקסט: פרחי קליפורניה עזים. מקור: Midjourney

בואו נחקור את עקרונות הפעולה הבסיסיים של מודלים דיפוזיים ואיך הם משנים את הכיוונים והנורמות של העולם כפי שאנו רואים אותו היום.

מהו מודל דיפוזיה?

על פי פרסום המחקר “Denoising Diffusion Probabilistic Models“, מודלים דיפוזיים מוגדרים כ:

“מודל דיפוזיה או מודל דיפוזיה הסתברותי הוא שרשרת מרקוב פרמטרית המאומנת באמצעות הסקה וריאציונית כדי לייצר דוגמאות התואמות את הנתונים לאחר זמן סופי”

בפשטות, מודלים דיפוזיים יכולים לייצר נתונים דומים לאלו עליהם הם מתאמנים. אם המודל מתאמן על תמונות של חתולים, הוא יכול לייצר תמונות ריאליסטיות דומות של חתולים.

תרגום ההמשך…