Modele generatywne, jak ChatGPT i Midjourney, przyciągają miliony użytkowników internetu. Pozwalają one generować na przykład, obrazy czy artykuły za pomocą jednej podpowiedzi. Wygenerowane obrazy mogą zastąpić kilkudniową pracę grafika. A artykuły są niemal nieodróżnialne od efektów pracy doświadczonego copywritera. Skąd jednak bierze się ta magia? Zbadajmy bliżej świat modeli generatywnych, aby poznać ich rodzaje i możliwości.

Modele generatywne ogólnie…

Model generatywny to algorytm uczenia maszynowego (machine learning). Generuje on nowe dane na podstawie posiadanego już wcześniej zestawu danych. Modele regresyjne i klasyfikacyjne uczą się rozróżniać różne klasy danych, natomiast modele generatywne działają inaczej. Modele te uczą się, jak dane są dystrybuowane, poszukują wzorców i schematów, a następnie generują nowe dane korzystając z tej wiedzy.

W praktyce, modele generatywne tworzą treść poprzez przewidywanie następnego elementu w sekwencji (np. słowa, piksela), mając na uwadze poprzednie elementy. Proces ten jest powtarzany iteracyjnie. Każdy nowo przewidziany element służy jako dane wejściowe dla kolejnej prognozy. Generowaniem prognoz można sterować za pomocą różnych technik tj. ustawienia temperatury. Techniki te kontrolują losowość i różnorodność generowanych treści.

GANs, VAEs, T-based czyli rodzaje modeli generatywnych

Istnieje wiele różnych rodzajów modeli generatywnych, ale trzy z najbardziej popularnych to:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs składają się z dwóch sieci neuronowych, które konkurują ze sobą. Pierwsza sieć, zwana generatorem, stara się tworzyć realistyczne dane na podstawie losowego szumu. Druga sieć, zwana dyskryminatorem, stara się odróżnić prawdziwe dane od tych wygenerowanych przez generator. W wyniku tej rywalizacji, generator uczy się tworzyć coraz bardziej realistyczne dane.
• Variational Autoencoders (VAEs): VAEs są innym typem modelu generatywnego, który używa technik statystycznych do generowania nowych danych. VAEs składają się z dwóch części: enkodera, który uczy się reprezentacji danych, i dekodera, który generuje nowe dane na podstawie tej reprezentacji. VAEs są często używane w zadaniach, które wymagają generowania danych w sposób kontrolowany. Na przykład, jeśli chcemy wygenerować nowe obrazy, które są podobne do obrazów wejściowych.
• Transformer-based models: Modele oparte na transformatorach (np. GPT-3 i GPT-4), są modelami specjalizującymi się w przetwarzaniu języka naturalnego. Używają one architektury transformatora, która pozwala na efektywne przetwarzanie długich sekwencji danych. Modele te są szczególnie skuteczne w generowaniu tekstu, który jest spójny i ma sens na poziomie zdania i paragrafu. O historii modelu GPT, który należy do tej klasy modeli, pisaliśmy na blogu: GPT: Rewolucja w przetwarzaniu języka naturalnego

Modele generatywne, takie jak GANs, VAEs czy modele oparte na transformatorach, wykorzystują zaawansowane techniki sieci neuronowych i deep learning do nauki, a następnie generowania nowych danych. Dzięki zastosowaniu deep learning, modele są w stanie tworzyć bardzo realistyczne i złożone dane, takie jak obrazy, muzyka czy tekst. Zazwyczaj, modele generatywne wykorzystują w procesie szkolenia technikę, zwaną nauką nienadzorowaną (unsupervised learning).

Nauka nienadzorowana to typ uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się z nieopisanych i nieoznakowanych danych. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, gdzie algorytm uczy się na podstawie par wejście-wyjście, w uczeniu nienadzorowanym algorytm musi samodzielnie znaleźć strukturę w danych.

Modele generatywne w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)

W przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), modele generatywne odgrywają kluczową rolę. Modele mogą wygenerować tekst, który jest spójny oraz utrzymuje sens na poziomie zdania, paragrafu, a nawet dłuższego artykułu. Szczególną skuteczność w generowaniu tekstu wykazują modele oparte na transformatorach.

Dzięki modelom, możemy tworzyć zaawansowane chatboty i asystentów wirtualnych, które generują odpowiedzi na pytania w naturalnym, ludzkim języku. Używane są również do tłumaczenia, parafrazy, generowania podsumowań, a nawet do tworzenia poezji i prozy. Dzięki zastosowaniu technik uczenia maszynowego i deep learning, modele generatywne są w stanie zrozumieć kontekst, ton i styl tekstu, co pozwala im generować odpowiedzi, które są nie tylko technicznie poprawne, ale także stylistycznie spójne.

Możemy oczekiwać, że wraz z dalszym rozwojem, modele generatywne będą odgrywać coraz większą rolę w przetwarzaniu języka naturalnego.

Inne zastosowania modeli generatywnych

Modele generatywne mają wiele zastosowań, od tworzenia sztucznej sztuki po generowanie realistycznych symulacji dla treningów i badań. Oto kilka przykładów:

1. Sztuka i muzyka: Modele generatywne są często używane do tworzenia nowych dzieł sztuki i muzyki. Na przykład, mogą one generować nowe obrazy w stylu danego artysty, lub tworzyć nowe utwory muzyczne na podstawie stylu danego kompozytora.
2. Symulacje: Modele mogą być używane do tworzenia realistycznych symulacji, które mogą być używane do treningów lub badań. Na przykład, mogą one generować symulacje ruchu drogowego dla treningu algorytmów sterowania dla samochodów autonomicznych.
3. Medycyna: Modele generatywne mogą być używane do generowania symulacji danych medycznych, które mogą pomóc w badaniach i diagnozowaniu.

Ograniczenia modeli generatywnych

Mimo że modele generatywne przyniosły znaczące postępy w wielu dziedzinach, nadal mają pewne ograniczenia.

Choć modele generatywne są w stanie tworzyć bardzo realistyczne dane, mogą mieć trudności z utrzymaniem spójności na dłuższych sekwencjach. Na przykład, model generujący tekst może zacząć pisać o jednym temacie, a następnie nagle przejść do innego, bez wyraźnego powodu.

Modele generatywne często wymagają dużych ilości danych do trenowania. To oznacza, że mogą być trudne do zastosowania w sytuacjach, gdzie dostępne są tylko ograniczone dane.

Proces trenowania modeli generatywnych może być czasochłonny i wymagać dużych zasobów obliczeniowych, co może stanowić barierę dla mniejszych organizacji lub indywidualnych badaczy.

Modele generatywne mogą mieć trudności z interpretowalnością. Często trudno jest zrozumieć, dlaczego model zdecydował się wygenerować określone dane, co może być problemem w kontekstach, gdzie transparentność decyzji jest ważna.

Modele generatywne mogą być wykorzystane do tworzenia fałszywych informacji lub dezinformacji, takich jak deepfakes. To stwarza wyzwania etyczne i prawne, które muszą być rozważone.

I choć modele generatywne są coraz lepsze w generowaniu realistycznych danych, nadal mogą mieć trudności z tworzeniem danych, które są zarówno nowe, jak i sensowne. Na przykład, model generujący muzykę może być w stanie tworzyć utwory, które brzmią jak prawdziwa muzyka, ale które nie przynoszą nic nowego do gatunku.

Mimo tych ograniczeń, modele generatywne nadal są przedmiotem intensywnych badań i ich możliwości są ciągle rozwijane.