გენერაციული AI: იდეა CHATGPT, Dall-E, Midjourney და სხვა

ხელოვნების სამყარო, კომუნიკაცია და ის, თუ როგორ აღვიქვამთ რეალობას, სწრაფად იცვლება. თუ გადავხედავთ კაცობრიობის ინოვაციების ისტორიას, შესაძლოა ბორბლის გამოგონება ან ელექტროენერგიის აღმოჩენა მონუმენტურ ნახტომებად მივიჩნიოთ. დღეს ხდება ახალი რევოლუცია - ხიდი ადამიანის შემოქმედებითობასა და მანქანურ გამოთვლებს შორის. ეს არის გენერაციული AI.

გენერაციულმა მოდელებმა დაარღვია ზღვარი ადამიანებსა და მანქანებს შორის. ისეთი მოდელების გამოჩენით, როგორიცაა GPT-4, რომელიც იყენებს სატრანსფორმატორო მოდულებს, ჩვენ მივუახლოვდით ბუნებრივ და კონტექსტით მდიდარ ენებს. ამ მიღწევებმა ხელი შეუწყო აპლიკაციებს დოკუმენტების შექმნაში, ჩატბოტების დიალოგის სისტემებში და სინთეზურ მუსიკალურ კომპოზიციებშიც კი.

Big-Tech-ის ბოლო გადაწყვეტილებები ხაზს უსვამს მის მნიშვნელობას. მაიკროსოფტი უკვე არის მისი Cortana აპლიკაციის შეწყვეტა ამ თვეში უპირატესობა მიანიჭეთ უფრო ახალ გენერაციულ AI ინოვაციებს, როგორიცაა Bing Chat. Apple-მაც დაუთმო მისი მნიშვნელოვანი ნაწილი 22.6 მილიარდი დოლარის R&D ბიუჯეტი გენერაციულ AI-ს, როგორც აღმასრულებელი დირექტორი ტიმ კუკი მიუთითებს.

მოდელების ახალი ერა: Generative Vs. დისკრიმინაციული

Generative AI-ის ისტორია არა მხოლოდ მის აპლიკაციებს ეხება, არამედ ფუნდამენტურად მის შინაგან მუშაობას. ხელოვნური ინტელექტის ეკოსისტემაში ორი მოდელი არსებობს: დისკრიმინაციული და გენერაციული.

დისკრიმინაციული მოდელები არის ის, რასაც ადამიანების უმეტესობა ხვდება ყოველდღიურ ცხოვრებაში. ეს ალგორითმები იღებენ შეყვანის მონაცემებს, როგორიცაა ტექსტი ან სურათი, და აწყვილებენ მას სამიზნე გამომავალთან, როგორიცაა სიტყვის თარგმანი ან სამედიცინო დიაგნოზი. ისინი ეხება რუქას და პროგნოზირებას.

გენერაციული მოდელები, მეორე მხრივ, არიან შემქმნელები. ისინი არ აკეთებენ მხოლოდ ინტერპრეტაციას ან წინასწარმეტყველებას; ისინი ქმნიან ახალ, კომპლექსურ გამოსავალს რიცხვების ვექტორებიდან, რომლებიც ხშირად არც კი არიან დაკავშირებული რეალურ სამყაროსთან.

გენერაციული მოდელების მიღმა არსებული ტექნოლოგიები

გენერაციულ მოდელებს თავიანთი არსებობა ევალებათ ღრმა ნერვულ ქსელებს, დახვეწილ სტრუქტურებს, რომლებიც შექმნილია ადამიანის ტვინის ფუნქციონირების მიბაძვისთვის. მონაცემთა მრავალმხრივი ვარიაციების აღებითა და დამუშავებით, ეს ქსელები მრავალი გენერაციული მოდელის საყრდენს წარმოადგენს.

როგორ ცოცხლდება ეს გენერაციული მოდელები? ჩვეულებრივ, ისინი აგებულია ღრმა ნერვული ქსელებით, ოპტიმიზირებულია მონაცემების მრავალმხრივი ვარიაციების დასაფიქსირებლად. მთავარი მაგალითია გენერალური მოწინააღმდეგე ქსელი (GAN), სადაც ორი ნერვული ქსელი, გენერატორი და დისკრიმინატორი, ეჯიბრებიან და სწავლობენ ერთმანეთისგან მასწავლებელ-მოსწავლეს უნიკალურ ურთიერთობაში. ნახატებიდან სტილის გადაცემამდე, მუსიკალური კომპოზიციიდან თამაშამდე, ეს მოდელები ვითარდებიან და ფართოვდებიან ადრე წარმოუდგენელი გზებით.

ეს არ მთავრდება GAN-ებით. ვარიაციური ავტოკოდერები (VAEs), არის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი მოთამაშე გენერაციული მოდელის სფეროში. VAE-ები გამოირჩევიან ერთი შეხედვით შემთხვევითი რიცხვებიდან ფოტორეალისტური სურათების შექმნის უნარით. Როგორ? ამ რიცხვების დამუშავება ლატენტური ვექტორის მეშვეობით წარმოშობს ხელოვნებას, რომელიც ასახავს ადამიანის ესთეტიკის სირთულეებს.

გენერაციული AI ტიპები: ტექსტი ტექსტში, ტექსტი სურათზე

ტრანსფორმატორები და LLM

Ქაღალდი "ყურადღება არის ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ” Google Brain-მა აღნიშნა ცვლა ჩვენს აზროვნებაში ტექსტის მოდელირებაზე. რთული და თანმიმდევრული არქიტექტურების ნაცვლად, როგორიცაა მორეციდივე ნერვული ქსელები (RNN) ან კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN), ტრანსფორმატორმა მოდელმა შემოიღო ყურადღების კონცეფცია, რაც არსებითად ნიშნავდა კონტექსტის მიხედვით შეყვანის ტექსტის სხვადასხვა ნაწილზე ფოკუსირებას. ამის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა იყო პარალელიზაციის სიმარტივე. RNN-ებისგან განსხვავებით, რომლებიც ამუშავებენ ტექსტს თანმიმდევრულად, რაც ართულებს მათ მასშტაბირებას, ტრანსფორმერებს შეუძლიათ ტექსტის ნაწილების ერთდროულად დამუშავება, რაც აჩქარებს და ეფექტურს გახდის ვარჯიშს დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე.

გრძელ ტექსტში, თქვენს მიერ წაკითხულ ყველა სიტყვას ან წინადადებას ერთნაირი მნიშვნელობა არ აქვს. ზოგიერთი ნაწილი მოითხოვს მეტ ყურადღებას კონტექსტიდან გამომდინარე. ჩვენი ყურადღების გადატანის უნარი შესაბამისობაზე დაყრდნობით არის ის, რასაც ყურადღების მექანიზმი ბაძავს.

ამის გასაგებად, მოიფიქრეთ წინადადება: „Unit AI Publish AI and Robotics news“. ახლა, შემდეგი სიტყვის პროგნოზირება მოითხოვს იმის გაგებას, თუ რა არის ყველაზე მნიშვნელოვანი წინა კონტექსტში. ტერმინი „რობოტიკა“ შეიძლება მიუთითებდეს, რომ შემდეგი სიტყვა შეიძლება დაკავშირებული იყოს რობოტიკის სფეროში კონკრეტულ წინსვლასთან ან მოვლენასთან, ხოლო „გამოქვეყნება“ შეიძლება მიუთითებდეს, რომ შემდეგი კონტექსტი შეიძლება ჩაითვალოს ბოლო პუბლიკაციაში ან სტატიაში.

ყურადღების მექანიზმები ტრანსფორმერებში შექმნილია ამ შერჩევითი ფოკუსის მისაღწევად. ისინი აფასებენ შეყვანის ტექსტის სხვადასხვა ნაწილის მნიშვნელობას და წყვეტენ, სად „მოიხედონ“ პასუხის წარმოქმნისას. ეს არის გადახვევა ძველი არქიტექტურებისგან, როგორიცაა RNN-ები, რომლებიც ცდილობდნენ ყველა შეყვანილი ტექსტის არსი ერთ „მდგომარეობაში“ ან „მეხსიერებაში“ გადაეტანათ.

ყურადღების მოქმედებები შეიძლება შევადაროთ გასაღების ღირებულების მოპოვების სისტემას. წინადადებაში შემდეგი სიტყვის წინასწარმეტყველების მცდელობისას, ყოველი წინა სიტყვა გვთავაზობს „გასაღებს“, რომელიც მიუთითებს მის პოტენციურ შესაბამისობაზე და იმის მიხედვით, თუ რამდენად შეესაბამება ეს კლავიშები მიმდინარე კონტექსტს (ან შეკითხვას), ისინი ხელს უწყობენ „მნიშვნელობას“ ან წონას. წინასწარმეტყველება.

ეს მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ღრმა სწავლის მოდელები შეუფერხებლად ინტეგრირებულია სხვადასხვა აპლიკაციებში, Google-ის საძიებო სისტემის გაუმჯობესებებიდან BERT-ით დაწყებული GitHub-ის Copilot-ით დამთავრებული, რომელიც იყენებს Large Language Models (LLMs) შესაძლებლობას, გადაიყვანოს მარტივი კოდის ფრაგმენტები სრულად ფუნქციონალურ კოდებად.

დიდი ენის მოდელები (LLMs), როგორიცაა GPT-4, Bard და LLaMA, არის კოლოსალური კონსტრუქტები, რომლებიც შექმნილია ადამიანის ენის, კოდის და სხვათა გაშიფვრისა და გენერირებისთვის. მათი უზარმაზარი ზომა, რომელიც მერყეობს მილიარდიდან ტრილიონ პარამეტრამდე, ერთ-ერთი განმსაზღვრელი მახასიათებელია. ეს LLM-ები იკვებება უამრავი ტექსტური მონაცემებით, რაც მათ საშუალებას აძლევს გაითავისონ ადამიანის ენის სირთულეები. ამ მოდელების თვალსაჩინო მახასიათებელია მათი მიდრეკილება "რამდენიმე გასროლით”სწავლა. ჩვეულებრივი მოდელებისგან განსხვავებით, რომლებსაც სჭირდებათ დიდი რაოდენობით სპეციფიური ტრენინგის მონაცემები, LLM-ებს შეუძლიათ განზოგადონ ძალიან შეზღუდული რაოდენობის მაგალითებიდან (ან „კადრები“).

დიდი ენის მოდელების მდგომარეობა (LLMs) 2023 წლის შემდგომი შუა პერიოდისთვის

როგორ გამოიყენება LLM-ები?

LLM შეიძლება გამოყენებულ იქნას მრავალი გზით, მათ შორის:

1. პირდაპირი გამოყენება: უბრალოდ გამოიყენეთ წინასწარ გაწვრთნილი LLM ტექსტის გენერირებისთვის ან დამუშავებისთვის. მაგალითად, GPT-4-ის გამოყენება ბლოგის პოსტის დასაწერად დამატებითი დაზუსტების გარეშე.
2. Fine-Tuning: წინასწარ მომზადებული LLM-ის ადაპტაცია კონკრეტული ამოცანისთვის, მეთოდი, რომელიც ცნობილია როგორც ტრანსფერული სწავლება. მაგალითი იქნება T5-ის მორგება კონკრეტული ინდუსტრიის დოკუმენტების შეჯამების შესაქმნელად.
3. ინფორმაციის მოძიება: LLM-ების გამოყენება, როგორიცაა BERT ან GPT, როგორც უფრო დიდი არქიტექტურის ნაწილი, სისტემების შესაქმნელად, რომლებსაც შეუძლიათ ინფორმაციის მიღება და კატეგორიზაცია.

მრავალთავიანი ყურადღება: რატომ ერთი, როცა შეიძლება ბევრი გქონდეს?

თუმცა, ერთი ყურადღების მექანიზმზე დაყრდნობა შეიძლება შემზღუდველი იყოს. ტექსტში სხვადასხვა სიტყვებს ან თანმიმდევრობას შეიძლება ჰქონდეს სხვადასხვა სახის შესაბამისობა ან ასოციაცია. ეს არის ადგილი, სადაც ჩნდება მრავალთავიანი ყურადღება. ყურადღების წონების ერთი ნაკრების ნაცვლად, მრავალთავიანი ყურადღება იყენებს რამდენიმე კომპლექტს, რაც საშუალებას აძლევს მოდელს აღბეჭდოს უფრო მრავალფეროვანი ურთიერთობები შეყვანის ტექსტში. თითოეულ ყურადღების „ხელმძღვანელს“ შეუძლია ფოკუსირება მოახდინოს შეყვანის სხვადასხვა ნაწილზე ან ასპექტზე და მათი კომბინირებული ცოდნა გამოიყენება საბოლოო პროგნოზირებისთვის.

ChatGPT: ყველაზე პოპულარული გენერაციული AI ინსტრუმენტი

2018 წელს GPT-ის დაარსებიდან დაწყებული, მოდელი არსებითად აშენდა 12 ფენის, 12 ყურადღების თავისა და 120 მილიონი პარამეტრის საფუძველზე, ძირითადად მომზადებული მონაცემთა ბაზაზე სახელწოდებით BookCorpus. ეს იყო შთამბეჭდავი დასაწყისი, რომელიც გვთავაზობდა თვალსაზრისს ენობრივი მოდელების მომავალზე.

GPT-2, რომელიც გამოქვეყნდა 2019 წელს, ამაყობდა ფენებისა და ყურადღების თავების ოთხჯერ გაზრდით. აღსანიშნავია, რომ მისი პარამეტრების რაოდენობა 1.5 მილიარდამდე გაიზარდა. ამ გაუმჯობესებულმა ვერსიამ მიიღო ტრენინგი WebText-დან, მონაცემთა ნაკრებიდან, რომელიც გამდიდრებულია 40 გბ ტექსტით სხვადასხვა Reddit ბმულებიდან.

3 წლის მაისში გაშვებულ GPT-2020-ს ჰქონდა 96 ფენა, 96 ყურადღების თავი და 175 მილიარდი პარამეტრის მასიური რაოდენობა. GPT-3 გამორჩეული იყო მისი მრავალფეროვანი სასწავლო მონაცემები, რომელიც მოიცავს CommonCrawl-ს, WebText-ს, ინგლისურ ვიკიპედიას, წიგნების კორპუსებს და სხვა წყაროებს, საერთო ჯამში 570 გბ.

ChatGPT-ის მუშაობის სირთულეები მჭიდროდ დაცული საიდუმლოდ რჩება. თუმცა, პროცესი სახელწოდებით "გაძლიერებული სწავლა ადამიანის უკუკავშირიდან" (RLHF) ცნობილია, რომ გადამწყვეტია. ადრინდელი ChatGPT პროექტიდან გამომდინარე, ამ ტექნიკამ მნიშვნელოვანი როლი ითამაშა GPT-3.5 მოდელის დახვეწაში, რათა უფრო მეტად დაემთხვა წერილობით ინსტრუქციებს.

ChatGPT-ის ტრენინგი მოიცავს სამ დონის მიდგომას:

1. ზედამხედველობითი დახვეწა: გულისხმობს ადამიანის მიერ დაწერილი სასაუბრო შენატანებისა და შედეგების კურირებას ძირითადი GPT-3.5 მოდელის დახვეწისთვის.
2. ჯილდოს მოდელირება: ადამიანები აფასებენ სხვადასხვა მოდელის შედეგებს ხარისხზე დაყრდნობით, რაც ეხმარება ჯილდოს მოდელის მომზადებას, რომელიც აფასებს თითოეულ გამომუშავებას საუბრის კონტექსტის გათვალისწინებით.
3. განმტკიცების სწავლა: სასაუბრო კონტექსტი ემსახურება როგორც ფონს, სადაც ძირითადი მოდელი გვთავაზობს პასუხს. ეს პასუხი ფასდება ჯილდოს მოდელით და პროცესი ოპტიმიზებულია ალგორითმის გამოყენებით, სახელწოდებით პროქსიმალური პოლიტიკის ოპტიმიზაცია (PPO).

მათთვის, ვინც ახლა თითებს აწვება ChatGPT-ში, შეგიძლიათ იპოვოთ ყოვლისმომცველი საწყისი სახელმძღვანელო აქ დაწკაპუნებით. თუ თქვენ ცდილობთ ჩაუღრმავდეთ სწრაფ ინჟინერიას ChatGPT-ით, ჩვენ ასევე გვაქვს მოწინავე გზამკვლევი, რომელიც აშუქებს უახლეს და უახლესი ტექნიკის შესახებ, ხელმისაწვდომია მისამართზე 'ChatGPT და მოწინავე სწრაფი ინჟინერია: AI ევოლუციის მართვა".

დიფუზიური და მულტიმოდალური მოდელები

მიუხედავად იმისა, რომ მოდელები, როგორიცაა VAEs და GANs წარმოქმნიან თავიანთ გამომავალს ერთი უღელტეხილის საშუალებით, შესაბამისად ჩაკეტილი არიან ყველაფერში, რასაც აწარმოებენ, დიფუზიურმა მოდელებმა შემოიღეს კონცეფცია "განმეორებითი დახვეწა'. ამ მეთოდის საშუალებით ისინი აბრუნებენ უკან, ასწორებენ შეცდომებს წინა ნაბიჯებიდან და თანდათან აწარმოებენ უფრო გაპრიალებულ შედეგს.

დიფუზიური მოდელების ცენტრალური ნაწილია "ხელოვნება"კორუფციის"და "დახვეწა". მათი მომზადების ფაზაში ტიპიური სურათი თანდათან ზიანდება სხვადასხვა დონის ხმაურის დამატებით. ეს ხმაურიანი ვერსია შემდეგ მიეწოდება მოდელს, რომელიც ცდილობს მის "გაფუჭებას" ან "დეკორუფციას". ამის მრავალი რაუნდის მეშვეობით მოდელი ხდება რესტავრაციის კომპეტენტური, ესმის როგორც დახვეწილი, ასევე მნიშვნელოვანი აბერაციები.

ტრენინგის შემდგომ ახალი სურათების გენერირების პროცესი დამაინტრიგებელია. დაწყებული სრულიად რანდომიზებული შეყვანით, ის მუდმივად იხვეწება მოდელის პროგნოზების გამოყენებით. მიზანია მიაღწიოთ ხელუხლებელი იმიჯი ნაბიჯების მინიმალური რაოდენობით. კორუფციის დონის კონტროლი ხდება „ხმაურის განრიგის“ მეშვეობით, მექანიზმით, რომელიც არეგულირებს რა ხმაური გამოიყენება სხვადასხვა ეტაპზე. გრაფიკი, როგორც ჩანს ბიბლიოთეკებში, როგორიცაა "დიფუზორები“, კარნახობს ამ ხმაურიანი გადმოცემის ბუნებას დადგენილ ალგორითმებზე დაყრდნობით.

არსებითი არქიტექტურული ხერხემალი მრავალი დიფუზიური მოდელისთვის არის UNET— კონვოლუციური ნერვული ქსელი, რომელიც მორგებულია ამოცანებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ გამომავალს, რომელიც ასახავს შეყვანის სივრცითი განზომილებას. ეს არის შერჩევისა და ამოღების ფენების ნაზავი, რომელიც რთულად არის დაკავშირებული მაღალი გარჩევადობის მონაცემების შესანარჩუნებლად, რაც გადამწყვეტია გამოსახულებასთან დაკავშირებული შედეგებისთვის.

ღრმად ჩაღრმავება გენერაციული მოდელების სფეროში, OpenAI DALL-E2 ჩნდება, როგორც ტექსტური და ვიზუალური AI შესაძლებლობების შერწყმის ნათელი მაგალითი. იგი იყენებს სამსაფეხურიან სტრუქტურას:

DALL-E 2 აჩვენებს სამჯერადი არქიტექტურას:

1. ტექსტის შიფრატორი: ის გარდაქმნის ტექსტის მოთხოვნას კონცეპტუალურ ჩადგმად ლატენტურ სივრცეში. ეს მოდელი არ იწყება ნულიდან. ის ეყრდნობა OpenAI-ის კონტრასტული ენის – გამოსახულების წინასწარ ტრენინგს (CLIP) მონაცემთა ბაზა, როგორც მისი საფუძველი. CLIP ემსახურება როგორც ხიდს ვიზუალურ და ტექსტურ მონაცემებს შორის ვიზუალური კონცეფციების შესწავლით ბუნებრივი ენის გამოყენებით. კონტრასტული სწავლის სახელით ცნობილი მექანიზმის მეშვეობით, ის ამოიცნობს და შეესაბამება სურათებს მათ შესაბამის ტექსტურ აღწერილობებთან.
2. წინა: კოდირებიდან მიღებული ტექსტის ჩაშენება შემდეგ გარდაიქმნება გამოსახულების ჩაშენებად. DALL-E 2-მა გამოსცადა როგორც ავტორეგრესიული, ასევე დიფუზიური მეთოდები ამ ამოცანისთვის, ამ უკანასკნელმა აჩვენა უმაღლესი შედეგები. ავტორეგრესიული მოდელები, როგორც ჩანს ტრანსფორმერებსა და PixelCNN-ში, ქმნიან გამოსავალს თანმიმდევრობით. მეორეს მხრივ, დიფუზიური მოდელები, როგორიცაა DALL-E 2-ში გამოყენებული, შემთხვევითი ხმაური გარდაქმნის გამოსახულების პროგნოზირებულ ჩაშენებებად ტექსტის ჩაშენების დახმარებით.
3. დეკოდერი: პროცესის კულმინაცია, ეს ნაწილი წარმოქმნის საბოლოო ვიზუალურ გამომავალს ტექსტის მოთხოვნისა და წინა ფაზის ჩაშენებული სურათის საფუძველზე. DALL.E 2-ის დეკოდერი თავის არქიტექტურას სხვა მოდელს ევალება. ᲡᲠᲘᲐᲚᲘ, რომელსაც ასევე შეუძლია რეალისტური სურათების შექმნა ტექსტური ნიშნებიდან.

პითონის მომხმარებლები დაინტერესებულნი არიან ლანგჩეინი უნდა გაეცნოთ ჩვენს დეტალურ სახელმძღვანელოს, რომელიც მოიცავს ყველაფერს საფუძვლებიდან მოწინავე ტექნიკამდე.

Generative AI-ს აპლიკაციები

ტექსტური დომენები

ტექსტიდან დაწყებული, Generative AI ფუნდამენტურად შეიცვალა ჩეთბოტების მიერ, როგორიცაა ჩატი GPT. ბუნებრივი ენის დამუშავებაზე (NLP) და მსხვილ ენობრივ მოდელებზე (LLMs), ამ ერთეულებს უფლება აქვთ შეასრულონ ამოცანები, დაწყებული კოდის გენერირებიდან და ენის თარგმნიდან შეჯამებამდე და განწყობის ანალიზამდე. ChatGPT, მაგალითად, ფართოდ გავრცელდა და გახდა მილიონებისთვის მთავარი. ეს კიდევ უფრო გაძლიერებულია სასაუბრო AI პლატფორმებით, რომლებიც დაფუძნებულია LLM-ებზე, როგორიცაა GPT-4, პალმდა ბლუმი, რომელიც უპრობლემოდ აწარმოებს ტექსტს, ეხმარება პროგრამირებაში და მათემატიკურ მსჯელობასაც კი სთავაზობს.

კომერციული თვალსაზრისით, ეს მოდელები ფასდაუდებელი ხდება. ბიზნესი მათ იყენებს უამრავ ოპერაციებში, მათ შორის რისკების მართვის, მარაგის ოპტიმიზაციისა და მოთხოვნების პროგნოზირების ჩათვლით. ზოგიერთი თვალსაჩინო მაგალითია Bing AI, Google-ის BARD და ChatGPT API.

არტი სამკაულის დიზაინში

სურათების სამყარომ განიცადა დრამატული ტრანსფორმაციები Generative AI-ით, განსაკუთრებით DALL-E 2-ის 2022 წელს დანერგვის შემდეგ. ამ ტექნოლოგიას, რომელსაც შეუძლია გამოსახულებების გენერირება ტექსტური მოთხოვნიდან, აქვს როგორც მხატვრული, ასევე პროფესიული მნიშვნელობა. მაგალითად, midjourney-მ გამოიყენა ეს ტექნოლოგია შთამბეჭდავად რეალისტური სურათების შესაქმნელად. ეს ბოლო პოსტი დემისტიფიცირებას ახდენს Midjourney დეტალურ სახელმძღვანელოში, რომელიც განმარტავს როგორც პლატფორმას, ასევე მის სწრაფ საინჟინრო სირთულეებს. გარდა ამისა, პლატფორმები, როგორიცაა Alpaca AI და Photoroom AI, იყენებენ Generative AI-ს გამოსახულების რედაქტირების გაფართოებული ფუნქციებისთვის, როგორიცაა ფონის ამოღება, ობიექტების წაშლა და სახის აღდგენაც კი.

ვიდეო წარმოება

ვიდეო წარმოება, მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ ახალ ეტაპზეა Generative AI-ის სფეროში, აჩვენებს პერსპექტიულ წინსვლას. ისეთი პლატფორმები, როგორიცაა Imagen Video, Meta Make A Video და Runway Gen-2, სცილდებიან შესაძლებლობის საზღვრებს, მაშინაც კი, თუ მართლაც რეალისტური შედეგები ჯერ კიდევ ჰორიზონტზეა. ეს მოდელები გვთავაზობენ მნიშვნელოვან სარგებლობას ციფრული ადამიანის ვიდეოების შესაქმნელად, აპლიკაციებით, როგორიცაა Synthesia და SuperCreator, რომლებიც წამყვანია. აღსანიშნავია, რომ Tavus AI გთავაზობთ უნიკალურ გაყიდვის წინადადებას ინდივიდუალური აუდიტორიის წევრებისთვის ვიდეოების პერსონალიზებით, ბიზნესისთვის.

კოდის შექმნა

კოდირება, ჩვენი ციფრული სამყაროს შეუცვლელი ასპექტი, ხელუხლებელი არ დარჩენილა Generative AI-ს. მიუხედავად იმისა, რომ ChatGPT არის ხელსაყრელი ინსტრუმენტი, რამდენიმე სხვა AI პროგრამა შეიქმნა კოდირების მიზნებისთვის. ეს პლატფორმები, როგორიცაა GitHub Copilot, Alphacode და CodeComplete, ემსახურებიან როგორც კოდირების ასისტენტს და შეუძლიათ კოდის წარმოება ტექსტური მოთხოვნიდანაც კი. რაც დამაინტრიგებელია არის ამ ხელსაწყოების ადაპტირება. Codex, GitHub Copilot-ის მამოძრავებელი ძალა, შეიძლება მორგებული იყოს ინდივიდის კოდირების სტილზე, რაც ხაზს უსვამს Generative AI-ს პერსონალიზაციის პოტენციალს.

იმის გამო, რომ ინსტრუმენტები, როგორიცაა ChatGPT, უფრო ხელმისაწვდომი ხდება, ახლა საუკეთესო დროა წყლის შესამოწმებლად და ექსპერიმენტებისთვის. ხართ თუ არა მხატვარი, კოდის ავტორი ან ტექნიკური ენთუზიასტი, Generative AI-ის სფერო სავსეა შესაძლებლობებით, რომლებიც ელოდება შესწავლას. რევოლუცია არ არის ჰორიზონტზე; აქ არის და ახლა. ასე რომ, ჩაყვინთეთ!