생성 AI 이해 : 작동 방식 및 주요 예

생성 AI 이해 : 작동 방식 및 주요 예

생성 AI는 이미지와 텍스트에서 음악, 심지어 합성 데이터에 이르기까지 새로운 컨텐츠 제작에 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합을 나타냅니다. 기존 데이터 세트 내의 패턴과 구조를 배우고 해당 지식을 사용하여 교육 데이터의 스타일과 특성을 모방하는 새로운 원래 출력을 생성합니다.

생성 AI의 핵심에는 GANS (Generative Adversarial Networks), VAES (Variational Autoencoders) 및보다 최근에는 대형 언어 모델에 사용 된 변압기 기반 아키텍처와 같은 모델이 있습니다. 예를 들어, GAN은 두 개의 신경망, 발전기 및 판별 자로 구성되어 있으며, 이는 탠덤에서 작동합니다. 생성기는 새로운 컨텐츠를 생성하는 반면, 판별자는 실제 데이터에 대해이를 평가하여 시간이 지남에 따라 생성기의 출력을 수정하여 현실주의를 개선합니다.

생성 AI의 주요 예는 다음과 같습니다.

• Dall-e 및 Midjourney :이 도구는 텍스트 설명에서 고품질 이미지를 생성하여 특정 사용자 프롬프트와 일치하는 시각적 컨텐츠를 생성 할 수있는 생성 AI의 능력을 보여줍니다.
• Openai의 Jukebox :이 시스템은 다양한 장르와 스타일에서 음악을 생성하여 음악 산업에서 생성 AI의 잠재력을 보여줍니다.
• GPT-3 및 후속 모델 :이 언어 모델은 인간과 같은 텍스트를 생성하여 콘텐츠 제작, 챗봇 등의 응용 프로그램을 가능하게합니다.

다양한 산업에서 생성 AI의 실제 적용은 무엇입니까?

Generative AI는 수많은 산업 분야에서 실제 응용 프로그램을 발견하여 비즈니스가 어떻게 운영되고 가치를 창출하는지 혁명을 일으켰습니다.

• 건강 관리 : 생성 AI는 훈련 목적으로 합성 의료 데이터를 만들고, 잠재적 인 분자 구조를 생성하여 약물 발견을 지원하며, 환자 데이터에 기초하여 개인화 된 치료 계획을 생성 할 수 있습니다.
• 엔터테인먼트 및 미디어 : 영화 및 게임 산업에서 생성 AI는 현실적인 캐릭터, 장면 및 사운드 트랙을 만들어 생산 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 스크립트 나 대화를 생성하여 콘텐츠 생성에 새로운 차원을 추가 할 수 있습니다.
• 패션 및 디자인 : 생성 모델은 기존 스타일과 트렌드로부터 학습하여 새로운 의류 및 액세서리를 설계하여 빠른 프로토 타이핑 및 사용자 정의를 가능하게합니다.
• 광고 및 마케팅 : AI 생성 컨텐츠는 개인화 된 광고 캠페인 및 마케팅 자료를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 또한 소셜 미디어가 다양한 인구 통계를 참여시키기 위해 다양한 이미지 세트를 생성 할 수 있습니다.
• 자동차 및 제조 : 생성 설계 도구는 부품 및 구성 요소를 최적화하여 가볍고 강력하며 효율적인 설계로 이어질 수 있습니다. 이것은 체중과 성능이 중요한 산업에서 특히 유용합니다.
• 금융 : 금융 부문에서 생성 AI는 교육 사기 탐지 모델을위한 합성 데이터 생성을 통해 사기를 감지하는 데 사용될 수 있으며 개인화 된 재무 조언 또는 투자 전략을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

생성 AI를 강화하는 기본 기술을 설명 할 수 있습니까?

생성 AI의 기본 기술에는 주로 고급 기계 학습 기술이 포함되며 몇 가지 주요 방법이 나타납니다.

• 생성 적대적 네트워크 (GANS) : 앞에서 언급했듯이 GAN은 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 발전기는 새로운 데이터 샘플을 생성하는 반면, 판별자는 진위를 평가합니다. 반복 경쟁을 통해 발전기는 판별자를 속이기 위해 출력을 향상시켜 점점 더 현실적인 데이터를 제공합니다.
• VAES (variational autoencoders) : VAES는 입력 데이터를 잠재적 인 공간으로 인코딩 한 다음 새 샘플을 생성하기 위해 디코딩하여 작동합니다. 이들은 데이터 분포를 학습하는 데 특히 유용하여 통제 된 새로운 인스턴스의 생성을 허용합니다.
• 변압기 모델 : 특히 자연어 처리에서 GPT-3과 같은 모델에 사용 된 변압기와 같은 변압기는주의 메커니즘을 활용하여 텍스트를 이해하고 생성합니다. 이러한 모델은 데이터의 장거리 종속성을 캡처 할 수 있으므로 언어 ​​번역 및 콘텐츠 생성과 같은 작업에 매우 효과적입니다.
• 확산 모델 :보다 최근의 접근 방식 인 확산 모델은 데이터에 노이즈를 추가하는 프로세스를 되돌려 데이터를 생성합니다. 그들은 고품질 이미지 및 기타 유형의 데이터를 생성하는 유망한 결과를 보여주었습니다.

생성 AI는 기능 및 출력 측면에서 기존 AI와 어떻게 다릅니 까?

생성 AI와 전통적인 AI는 기능과 출력 모두에서 크게 다르며, 뚜렷한 접근 방식과 응용 프로그램을 반영합니다.

• 기능 :

  • 생성 AI : 새로운 데이터 또는 컨텐츠 생성에 중점을 둡니다. 기존 데이터 세트의 패턴과 구조를 배우고이 지식을 사용하여 독창적이지만 학습 된 패턴과 일치하는 새로운 샘플을 생성합니다.
  • 기존 AI : 일반적으로 기존 데이터를 기반으로 분류, 예측 및 의사 결정이 포함됩니다. 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 또는 신경망과 같은 기존 모델은 종종 스팸 탐지, 권장 시스템 및 자율 주행과 같은 작업에 사용됩니다.

• 출력 :

  • 생성 AI : 교육 데이터에 새롭고 직접적으로 존재하지 않는 출력을 생성합니다. 예를 들어 추가 교육 또는 시뮬레이션에 사용할 수있는 새로운 이미지, 텍스트, 음악 및 합성 데이터가 포함됩니다.
  • 전통적인 AI : 훈련 된 데이터에서 식별 한 패턴에 기초한 예측, 분류 또는 결정을 출력합니다. 출력은 모델이 배운 것에 기초한 응답 또는 조치입니다.

본질적으로, 전통적인 AI는 결정이나 예측을하기 위해 기존 데이터를 이해하고 해석하는 데 탁월하지만, 생성 AI는 새롭고 독창적 인 콘텐츠를 만들어 한 단계 더 나아갑니다. 이 기능은 다양한 영역에서 혁신과 창의성을위한 새로운 길을 열어줍니다.

위 내용은 생성 AI 이해 : 작동 방식 및 주요 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!