هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد به مدل‌هایی اشاره دارد که محتوای جدید - متن، تصاویر، صدا، ویدیو، کد، ساختارهای داده - را بر اساس الگوهای آموخته شده از مجموعه داده‌های بزرگ ایجاد می‌کنند. این سیستم‌ها به جای برچسب‌گذاری یا رتبه‌بندی صرف چیزها، خروجی‌های جدیدی تولید می‌کنند که شبیه به آنچه دیده‌اند هستند، بدون اینکه کپی دقیقی باشند. فکر کنید: یک پاراگراف بنویسید، یک لوگو رندر کنید، SQL را پیش‌نویس کنید، یک ملودی بسازید. این ایده اصلی است. [1]

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 هوش مصنوعی عامل‌گرا چیست و چگونه توضیح داده می‌شود؟
کشف کنید که چگونه هوش مصنوعی عامل‌گرا به طور مستقل برنامه‌ریزی می‌کند، عمل می‌کند و در طول زمان یاد می‌گیرد.

🔗 مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی در عمل امروز چیست؟
بیاموزید که چرا سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر برای رشد و قابلیت اطمینان اهمیت دارند.

🔗 چارچوب نرم‌افزاری برای هوش مصنوعی چیست؟
چارچوب‌های هوش مصنوعی قابل استفاده مجدد را که سرعت توسعه را افزایش داده و ثبات را بهبود می‌بخشند، درک کنید.

🔗 یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی: تفاوت‌های کلیدی توضیح داده شده است
مفاهیم، ​​قابلیت‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در دنیای واقعی مقایسه کنید.

چرا مردم مدام می‌پرسند «هوش مصنوعی مولد چیست؟» 🙃

چون مثل جادو به نظر می‌رسد. شما یک دستور تایپ می‌کنید و چیزی مفید از آن بیرون می‌آید - گاهی اوقات عالی، گاهی اوقات به طرز عجیبی بی‌ربط. این اولین باری است که نرم‌افزار در مقیاس بزرگ، محاوره‌ای و خلاقانه به نظر می‌رسد. به علاوه، با ابزارهای جستجو، دستیاران، تجزیه و تحلیل، طراحی و توسعه همپوشانی دارد که دسته‌بندی‌ها را محو می‌کند و صادقانه بگویم، بودجه‌ها را به هم می‌ریزد.

چه چیزی هوش مصنوعی مولد را مفید می‌کند؟ ✅

• سرعت در درفت - این به طرز عجیبی سریع به شما یک پاس اول مناسب می‌دهد.

• ترکیب الگوها - ایده‌هایی را از منابعی که ممکن است صبح دوشنبه به آنها دسترسی نداشته باشید، با هم ترکیب می‌کند.

• رابط‌های کاربری انعطاف‌پذیر - چت، صدا، تصاویر، فراخوانی‌های API، افزونه‌ها؛ مسیر خود را انتخاب کنید.

• سفارشی‌سازی - از الگوهای سریع سبک گرفته تا تنظیم دقیق کامل بر اساس داده‌های خودتان.

• گردش‌های کاری مرکب - مراحل زنجیره‌ای برای وظایف چند مرحله‌ای مانند تحقیق → طرح کلی → پیش‌نویس → تضمین کیفیت.

• استفاده از ابزار - بسیاری از مدل‌ها می‌توانند در حین مکالمه، ابزارها یا پایگاه‌های داده خارجی را فراخوانی کنند، بنابراین فقط حدس نمی‌زنند.

• تکنیک‌های هم‌ترازی - رویکردهایی مانند RLHF به مدل‌ها کمک می‌کنند تا در استفاده روزمره مفیدتر و ایمن‌تر رفتار کنند. [2]

بیایید صادق باشیم: هیچ‌کدام از این‌ها آن را به یک گوی بلورین تبدیل نمی‌کند. بیشتر شبیه یک کارآموز بااستعداد است که هرگز نمی‌خوابد و گهگاه دچار توهم کتابشناسی می‌شود.

خلاصه‌ای از نحوه‌ی کارکرد آن 🧩

اکثر مدل‌های متنی محبوب از ترانسفورماتورها - یک معماری شبکه عصبی که در تشخیص روابط بین توالی‌ها عالی عمل می‌کند، بنابراین می‌تواند نشانه بعدی را به روشی که منسجم به نظر می‌رسد، پیش‌بینی کند. برای تصاویر و ویدیو، مدل‌های انتشار رایج هستند - آنها یاد می‌گیرند که از نویز شروع کنند و به طور تکراری آن را حذف کنند تا یک تصویر یا کلیپ قابل قبول را آشکار کنند. این یک ساده‌سازی است، اما مفید است. [3][4]

• تبدیل‌شوندگان : در زبان، الگوهای استدلال و وظایف چندوجهی، وقتی به این روش آموزش ببینند، عالی هستند. [3]

• انتشار : قوی در تصاویر واقع‌گرایانه، سبک‌های سازگار و ویرایش‌های قابل کنترل از طریق دستورات یا ماسک‌ها. [4]

همچنین هیبریدها، تنظیمات بازیابی-افزوده و معماری‌های تخصصی وجود دارند - خورش هنوز در حال جوشیدن است.

جدول مقایسه: گزینه‌های محبوب هوش مصنوعی مولد 🗂️

عمداً ناقص است - بعضی از سلول‌ها کمی عجیب هستند که بتوانند نظرات خریداران در دنیای واقعی را منعکس کنند. قیمت‌ها تغییر می‌کنند، بنابراین این‌ها را به عنوان سبک‌های قیمت‌گذاری ، نه اعداد ثابت.

نکته‌ی کوچک: فروشندگان مختلف، سیستم‌های ایمنی، محدودیت‌های نرخ و سیاست‌های متفاوتی منتشر می‌کنند. همیشه به اسناد آنها نگاهی بیندازید - به‌خصوص اگر برای مشتریان ارسال می‌کنید.

زیر کاپوت: ترانسفورماتورها در یک نفس 🌀

ترانسفورماتورها از توجه برای سنجش اینکه کدام بخش‌های ورودی در هر مرحله بیشترین اهمیت را دارند، استفاده می‌کنند. آن‌ها به جای اینکه مانند یک ماهی قرمز با چراغ قوه از چپ به راست بخوانند، کل دنباله را به صورت موازی بررسی می‌کنند و الگوهایی مانند موضوعات، موجودیت‌ها و نحو را یاد می‌گیرند. این موازی‌سازی - و محاسبات زیاد - به مقیاس‌پذیری مدل‌ها کمک می‌کند. اگر در مورد توکن‌ها و پنجره‌های زمینه شنیده باشید، این همان جایی است که در آن قرار دارد. [3]

زیر کاپوت: انتشار در یک نفس 🎨

مدل‌های انتشار دو ترفند را یاد می‌گیرند: اضافه کردن نویز به تصاویر آموزشی، سپس معکوس کردن نویز در گام‌های کوچک برای بازیابی تصاویر واقع‌گرایانه. در زمان تولید، آنها از نویز خالص شروع می‌کنند و با استفاده از فرآیند حذف نویز آموخته شده، آن را به یک تصویر منسجم تبدیل می‌کنند. این به طرز عجیبی مانند مجسمه‌سازی از حالت ایستا است - استعاره کاملی نیست، اما متوجه می‌شوید. [4]

هماهنگی، ایمنی، و «لطفاً سرکشی نکنید» 🛡️

چرا برخی از مدل‌های چت درخواست‌های خاصی را رد می‌کنند یا سوالات روشن‌کننده می‌پرسند؟ بخش بزرگی از این موضوع، یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) : انسان‌ها خروجی‌های نمونه را ارزیابی می‌کنند، یک مدل پاداش آن ترجیحات را یاد می‌گیرد و مدل پایه ترغیب می‌شود تا مفیدتر عمل کند. این کنترل ذهن نیست - این هدایت رفتاری با قضاوت‌های انسانی در حلقه است. [2]

برای ریسک سازمانی، چارچوب‌هایی مانند چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST - و پروفایل هوش مصنوعی مولد - راهنمایی‌هایی برای ارزیابی ایمنی، امنیت، حاکمیت، منشأ و نظارت ارائه می‌دهند. اگر این را در محل کار خود اجرا می‌کنید، این اسناد به طرز شگفت‌آوری چک لیست‌های عملی هستند، نه فقط تئوری. [5]

حکایت کوتاه: در یک کارگاه آزمایشی، یک تیم پشتیبانی، خلاصه‌سازی → استخراج فیلدهای کلیدی → پیش‌نویس پاسخ → بررسی انسانی را انجام داد. این زنجیره، نیروی انسانی را حذف نکرد؛ بلکه باعث شد تصمیمات آنها در شیفت‌های مختلف سریع‌تر و منسجم‌تر شود.

جایی که هوش مصنوعی مولد می‌درخشد در مقابل جایی که دچار لغزش می‌شود 🌤️↔️⛈️

می‌درخشد در:

• پیش‌نویس‌های اولیه محتوا، اسناد، ایمیل‌ها، مشخصات، اسلایدها

• خلاصه مطالب طولانی که ترجیح می‌دهید نخوانید

• کمک در کدنویسی و کاهش حجم کدهای تکراری

• طوفان فکری در مورد نام‌ها، ساختارها، موارد آزمایشی و سوالات

• مفاهیم تصویری، تصاویر اجتماعی، ماکت‌های محصول

• کار با داده‌های سبک یا چارچوب SQL

تلو تلو می‌خورد در:

• دقت واقعی بدون بازیابی یا ابزار

• محاسبات چند مرحله‌ای وقتی که به صراحت تأیید نشده‌اند

• محدودیت‌های ظریف دامنه در حقوق، پزشکی یا امور مالی

• موارد حاشیه‌ای، کنایه و دانش دم‌دراز

• مدیریت داده‌های خصوصی در صورت عدم پیکربندی صحیح

گاردریل‌ها کمک می‌کنند، اما حرکت درست طراحی سیستم : اضافه کردن بازیابی، اعتبارسنجی، بررسی انسانی و مسیرهای حسابرسی. کسل‌کننده است، بله - اما کسل‌کننده بودن پایدار است.

روش‌های کاربردی برای استفاده از آن در همین امروز 🛠️

• بهتر و سریع‌تر بنویسید : طرح کلی → گسترش → فشرده‌سازی → اصلاح. آنقدر تکرار کنید تا شبیه خودتان شود.

• تحقیق بدون جستجوی عمیق : درخواست خلاصه‌ای ساختارمند به همراه منابع کنید، سپس منابعی را که واقعاً برایتان مهم هستند، دنبال کنید.

• کمک در کدنویسی : توضیح یک تابع، پیشنهاد تست، تهیه پیش‌نویس یک طرح بازسازی کد؛ هرگز اطلاعات محرمانه را پیست نکنید.

• کارهای مربوط به داده : ایجاد اسکلت‌های SQL، regex یا مستندات سطح ستون.

• ایده‌پردازی طراحی : سبک‌های بصری را بررسی کنید، سپس برای تکمیل به یک طراح بسپارید.

• عملیات مشتری : پیش‌نویس پاسخ‌ها، اهداف اولویت‌بندی، خلاصه کردن مکالمات برای تحویل نهایی.

• محصول : داستان‌های کاربر، معیارهای پذیرش و نسخه‌های مختلف را ایجاد کنید - سپس لحن آن را تست A/B کنید.

نکته: درخواست‌های با عملکرد بالا را به عنوان الگو ذخیره کنید. اگر یک بار کار کرد، احتمالاً با تغییرات کوچک دوباره هم کار خواهد کرد.

عمیق‌تر فکر کنید: تلقینی که واقعاً جواب می‌دهد 🧪

• ساختار بدهید : نقش‌ها، اهداف، محدودیت‌ها، سبک. مدل‌ها عاشق چک لیست هستند.

• مثال‌های کوتاه : شامل ۲ تا ۳ مثال خوب از ورودی → خروجی ایده‌آل.

• گام به گام فکر کنید : وقتی پیچیدگی افزایش می‌یابد، استدلال یا خروجی‌های مرحله‌ای بخواهید.

• پین کردن صدا : یک نمونه کوتاه از لحن مورد نظر خود را بچسبانید و بگویید «این سبک را منعکس کنید».

• ارزیابی تنظیم‌شده : از مدل بخواهید پاسخ خود را در برابر معیارها نقد کند، سپس آن را اصلاح کند.

• استفاده از ابزارها : بازیابی، جستجوی وب، ماشین حساب یا APIها می‌توانند توهمات را تا حد زیادی کاهش دهند. [2]

اگر فقط یک چیز را به خاطر دارید: به آن بگویید چه چیزی را نادیده بگیرد . محدودیت‌ها قدرت هستند.

داده‌ها، حریم خصوصی و حاکمیت - بخش‌های نه چندان جذاب 🔒

• مسیرهای داده : مشخص کنید چه چیزهایی ثبت، نگهداری یا برای آموزش استفاده می‌شوند.

• اطلاعات شخصی و اسرار : آنها را از اعلان‌ها دور نگه دارید، مگر اینکه تنظیمات شما صراحتاً آن را مجاز و محافظت کند.

• کنترل‌های دسترسی : با مدل‌ها مانند پایگاه‌های داده‌ی عملیاتی رفتار کنید، نه اسباب‌بازی.

• ارزیابی : کیفیت، سوگیری و انحراف را پیگیری کنید؛ با وظایف واقعی بسنجید، نه با احساسات.

• هم‌ترازی سیاست‌ها : ویژگی‌ها را به دسته‌بندی‌های NIST AI RMF نگاشت کنید تا بعداً غافلگیر نشوید. [5]

سوالات متداولی که همیشه دریافت می‌کنم 🙋♀️

آیا خلاقانه است یا فقط ریمیکس کردن؟
جایی بین این دو. الگوها را به روش‌های بدیع دوباره ترکیب می‌کند - نه خلاقیت انسانی، اما اغلب مفید.

آیا می‌توانم به حقایق اعتماد کنم؟
اعتماد کنید اما راستی‌آزمایی کنید. برای هر چیز حساسی، بازیابی یا استفاده از ابزار را اضافه کنید. [2]

چگونه مدل‌های تصویر به ثبات سبک می‌رسند؟
مهندسی سریع به علاوه تکنیک‌هایی مانند آماده‌سازی تصویر، آداپتورهای LoRA یا تنظیم دقیق. پایه‌های انتشار به ثبات کمک می‌کنند، اگرچه دقت متن در تصاویر هنوز هم می‌تواند متزلزل باشد. [4]

چرا مدل‌های چت، درخواست‌های پرخطر را «پس می‌زنند»؟
تکنیک‌های هم‌ترازی مانند RLHF و لایه‌های سیاست. کامل نیستند، اما به طور سیستماتیک مفید هستند. [2]

مرز نوظهور 🔭

• همه چیز چندوجهی : ترکیب‌های یکپارچه‌تر متن، تصویر، صدا و ویدیو.

• مدل‌های کوچک‌تر و سریع‌تر : معماری‌های کارآمد برای موارد درون دستگاهی و لبه‌ای

• حلقه‌های ابزار تنگ‌تر : عامل‌ها توابع، پایگاه‌های داده و برنامه‌ها را طوری فراخوانی می‌کنند که انگار هیچ اتفاقی نیفتاده است.

• منشأ بهتر : واترمارک، اعتبارسنجی محتوا و خطوط لوله قابل ردیابی.

• مدیریت یکپارچه : مجموعه‌های ارزیابی و لایه‌های کنترل که مانند ابزارهای توسعه معمولی به نظر می‌رسند. [5]

• مدل‌های تنظیم‌شده بر اساس حوزه کاری : عملکرد تخصصی در بسیاری از مشاغل، فصاحت و بلاغت عمومی را شکست می‌دهد.

اگر احساس می‌شود که نرم‌افزار در حال تبدیل شدن به یک همکار است - نکته همین است.

خیلی طولانی بود، نخوندمش - هوش مصنوعی مولد چیست؟ 🧾

این خانواده‌ای از مدل‌ها است که به جای قضاوت در مورد محتوای موجود، محتوای جدید تولید می‌کنند مبدل‌هایی که توکن‌ها را پیش‌بینی می‌کنند؛ بسیاری از سیستم‌های تصویری و ویدیویی، انتشار که نویز تصادفی را به چیزی منسجم تبدیل می‌کنند. شما به قیمت بی‌معنی‌های گاه به گاه و مطمئن، سرعت و قدرت نفوذ خلاقانه به دست می‌آورید - که می‌توانید با بازیابی، ابزارها و تکنیک‌های هم‌ترازی مانند RLHF . برای تیم‌ها، از راهنماهای عملی مانند NIST AI RMF تا بدون توقف و با مسئولیت‌پذیری، کار را انجام دهید. [3][4][2][5]

منابع

1. IBM - هوش مصنوعی مولد چیست؟
   ادامه مطلب

2. OpenAI - تنظیم مدل‌های زبانی برای پیروی از دستورالعمل‌ها (RLHF)
   ادامه مطلب

3. وبلاگ انویدیا - مدل ترانسفورماتور چیست؟
   ادامه مطلب

4. صورت در آغوش گرفته - مدل‌های انتشار (دوره واحد ۱)
   ادامه مطلب

5. NIST - چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (و پروفایل هوش مصنوعی مولد)
   ادامه مطلب

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما