Fünf Hauptmodelle generativer KI: VAEs, GANs, Diffusion, Transformers, NeRFs

Um das richtige GenAI-Modell für die Aufgabe auszuwählen, müssen Sie die von jedem Modell verwendete Technologie und ihre spezifischen Fähigkeiten verstehen. Nachfolgend erfahren Sie mehr über die fünf GenAI-Modelle von VAEs, GANs, Diffusion, Transformers und NerFs.

Früher konzentrierten sich die meisten KI-Modelle auf eine bessere Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten. Bis vor kurzem führten Durchbrüche bei sogenannten generativen neuronalen Netzwerkmodellen zu einer Reihe neuer Werkzeuge zur Erstellung aller Arten von Inhalten, von Fotos und Gemälden bis hin zu Gedichten, Code, Drehbüchern und Filmen.

Überblick über die besten generativen KI-Modelle

Mitte der 2010er Jahre entdeckten Forscher neue Perspektiven für generative KI-Modelle. Zu dieser Zeit entwickelten sie Variational Autoencoder (VAEs), Generative Adversarial Networks (GAN) und Diffusionsmodelle (Diffusion). Transformer, die 2017 eingeführt wurden, sind bahnbrechende neuronale Netze, die in der Lage sind, große Datensätze in großem Maßstab zu analysieren, um automatisch große Sprachmodelle (LLMs) zu erstellen. Bis 2020 führten Forscher die Neural Radiation Field (NeRF)-Technologie ein, mit der 2D-Inhalte aus 3D-Bildern generiert werden können Der Fortschritt verlangsamt sich nicht. Professor White von der University of California in Berkeley sagte: „Die Modellarchitektur verändert sich ständig und es werden weiterhin neue Modellarchitekturen entwickelt.“

Jedes Modell hat seine besonderen Fähigkeiten Wird in Bildern und Videos verwendet. Das Synthesefeld schneidet außergewöhnlich gut ab, Transformers schneiden im Textfeld gut ab und GANs sind gut darin, kleine Datensätze mit vernünftigen synthetischen Stichproben zu ergänzen. Doch die Wahl des besten Modells hängt immer vom konkreten Anwendungsfall ab.

Alle Modelle sind unterschiedlich und KI-Forscher und ML-Ingenieure (Maschinelles Lernen) müssen das richtige Modell für den entsprechenden Anwendungsfall und die erforderliche Leistung auswählen und dabei die möglichen Einschränkungen des Modells in Bezug auf Rechenleistung, Speicher und Kapitalbegrenzung berücksichtigen .

Insbesondere Konvertermodelle haben zu den neuesten Fortschritten und Aufregung bei generativen Modellen beigetragen. Adnan Masood, Chef-KI-Architekt bei UST Digital Transformation Consulting, sagte: „Die neuesten Durchbrüche bei KI-Modellen resultieren aus dem Vortraining großer Datenmengen und dem Einsatz selbstüberwachten Lernens zum Trainieren von Modellen ohne explizite Bezeichnungen.“ Beispielsweise gehört die Familie generativer vorab trainierter Konvertermodelle von OpenAI zu den größten und leistungsstärksten in dieser Kategorie. Darunter enthält das GPT-3-Modell 17,5 Milliarden Parameter

Hauptanwendungen der besten generativen KI-Modelle

Masood erklärte, dass die besten generativen KI-Modelle eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien und Methoden verwenden, um brandneue Daten zu generieren. Zu den Hauptmerkmalen und Verwendungsmöglichkeiten dieser Modelle gehören:

VAE verwendet eine Encoder-Decoder-Architektur, um neue Daten zu generieren, die üblicherweise zur Bild- und Videogenerierung verwendet werden, beispielsweise zur Generierung synthetischer Gesichter zum Schutz der Privatsphäre.

• GAN verwendet Generatoren und Diskriminatoren, um neue Daten zu generieren, die häufig in der Videospielentwicklung verwendet werden, um realistische Spielcharaktere zu erstellen.
• Diffusion fügt Rauschen hinzu und entfernt es dann, um qualitativ hochwertige Bilder mit einem hohen Detaillierungsgrad zu erzeugen und so nahezu realistische Bilder natürlicher Szenen zu erzeugen.
• Transformer verarbeitet sequenzielle Daten effizient parallel für maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Bilderstellung.
• NeRF bietet einen neuen Ansatz zur 3D-Szenenrekonstruktion mithilfe neuronaler Darstellungen.
• Lassen Sie uns die einzelnen Methoden im Folgenden genauer durchgehen. VAE

VAE wurde 2014 entwickelt, um mithilfe neuronaler Netze Daten effizienter zu kodieren.

Yael Lev, Leiterin der KI-Abteilung bei Sisense, sagte, die Analyseplattform für künstliche Intelligenz VAE habe gelernt, Informationen effektiver auszudrücken. VAE besteht aus zwei Teilen: einem Encoder, der die Daten komprimiert, und einem Decoder, der die Daten in ihrer ursprünglichen Form wiederherstellt. Sie eignen sich hervorragend, um aus kleineren Informationen neue Instanzen zu generieren, verrauschte Bilder oder Daten zu reparieren, anomale Inhalte in Daten zu erkennen und fehlende Informationen zu ergänzen

Laut Masood von UST neigen jedoch auch Variational Autoencoder (VAEs) dazu, verschwommene oder qualitativ minderwertige Bilder zu erzeugen. Ein weiteres Problem besteht darin, dass der niedrigdimensionale latente Raum, der zur Erfassung der Datenstruktur verwendet wird, komplex und herausfordernd ist. Diese Mängel können die Wirksamkeit von VAE bei Anwendungen einschränken, die qualitativ hochwertige Bilder oder ein klares Verständnis des latenten Raums erfordern. Die nächste Iteration von VAE wird sich wahrscheinlich auf die Verbesserung der Qualität der generierten Daten, die Beschleunigung des Trainings und die Erforschung ihrer Anwendbarkeit auf Sequenzdaten konzentrieren Figuren. GANs stellen neuronale Netze, die echte Inhalte generieren, neuronale Netze gegenüber, die gefälschte Inhalte erkennen. Anand Rao, globaler KI-Leiter bei PwC, sagte: „Nach und nach verschmelzen die beiden Netzwerke, um generierte Bilder zu erzeugen, die nicht von den Originaldaten zu unterscheiden sind.“

GAN wird häufig für die Bilderzeugung, Bildbearbeitung und Superauflösung verwendet , Datenerweiterung, Stiltransfer, Musikgenerierung und Deepfake-Erstellung. Ein Problem bei GANs besteht darin, dass sie unter einem Moduskollaps leiden können, bei dem der Generator begrenzte und sich wiederholende Ausgaben erzeugt, was das Trainieren erschwert. Masood sagte, die nächste Generation von GANs werde sich auf die Verbesserung der Stabilität und Konvergenz des Trainingsprozesses, die Ausweitung seiner Anwendbarkeit auf andere Bereiche und die Entwicklung effektiverer Bewertungsmetriken konzentrieren. Außerdem sind GANs schwer zu optimieren und zu stabilisieren, und es gibt keine klare Kontrolle über die erzeugten Proben.

Diffusion

Das Diffusionsmodell wurde 2015 von einem Forscherteam der Stanford University entwickelt, um Entropie und Rauschen zu simulieren und umzukehren. Diffusionstechniken bieten eine Möglichkeit, Phänomene zu simulieren, beispielsweise wie eine Substanz wie Salz in eine Flüssigkeit diffundiert und diese dann umkehrt. Dasselbe Modell hilft auch dabei, aus leeren Bildern neue Inhalte zu generieren.

Diffusionsmodelle sind derzeit die erste Wahl für die Bilderzeugung. Sie sind die Basismodelle für beliebte Bilderzeugungsdienste wie Dall-E 2, Stable Diffusion, Midjourney und Imagen. Sie werden auch in Pipelines zur Generierung von Sprach-, Video- und 3D-Inhalten verwendet. Darüber hinaus können Diffusionstechniken für die Datenimputation verwendet werden, bei der fehlende Daten vorhergesagt und generiert werden.

Viele Anwendungen koppeln Diffusionsmodelle mit LLM für die Text-zu-Bild- oder Text-zu-Video-Generierung. Beispielsweise verwendet Stable Diffusion 2 ein vorab trainiertes kontrastives Sprach-Bild-Modell als Text-Encoder und fügt außerdem Modelle für Tiefe und Hochskalierung hinzu.

Masood prognostiziert, dass sich weitere Verbesserungen an Modellen wie der stabilen Diffusion auf die Verbesserung negativer Hinweise, die Verbesserung der Fähigkeit, Bilder im Stil eines bestimmten Künstlers zu erzeugen, und die Verbesserung von Promi-Bildern konzentrieren könnten.

Transformers

Das Transformer-Modell wurde 2017 von einem Team bei Google Brain entwickelt, um die Sprachübersetzung zu verbessern. Diese Modelle eignen sich hervorragend für die Verarbeitung von Informationen in unterschiedlicher Reihenfolge und können Daten parallel verarbeiten, während sie gleichzeitig unbeschriftete Daten nutzen, um sie auf große Modelle zu skalieren.

Umgeschriebener Inhalt: Diese Techniken können auf Textzusammenfassungen, Chatbots, Empfehlungsmaschinen und Sprachübersetzungen angewendet werden , Wissensdatenbanken, personalisierte Empfehlungen (über Präferenzmodelle), Stimmungsanalyse und Erkennung benannter Entitäten zur Identifizierung von Personen, Orten und Dingen. Darüber hinaus können sie in der Spracherkennung, wie der Whisper-Technologie von OpenAI, sowie in Bereichen wie der Objekterkennung in Videos und Bildern, Bildunterschriften, Textklassifizierung und Dialoggenerierung eingesetzt werden. Trotz ihrer Vielseitigkeit gibt es bei Transformers Einschränkungen existieren. Das Training kann teuer sein und große Datensätze erfordern. Die resultierenden Modelle sind zudem recht umfangreich, was es schwierig macht, Quellen für Verzerrungen oder ungenaue Ergebnisse zu identifizieren. „Ihre Komplexität macht es auch schwierig, ihre inneren Abläufe zu erklären, was ihre Interpretierbarkeit und Transparenz beeinträchtigt“, sagte Massoud.

NeRF

NeRF wurde 2020 für die Erfassung eines 3D-Modells entwickelt Darstellung eines Lichtfeldes in einem neuronalen Netzwerk, die erste Implementierung war sehr langsam und dauerte mehrere Tage, um das erste 3D-Bild aufzunehmen

Im Jahr 2022 entdeckten Forscher von NVIDIA jedoch eine Möglichkeit, in etwa 30 Sekunden ein neues Modell zu generieren. Diese Modelle können 3D-Objekte in Einheiten von wenigen Megabyte mit vergleichbarer Qualität darstellen, während andere Technologien möglicherweise Gigabyte erfordern. Diese Modelle versprechen, zu effizienteren Techniken zur Erfassung und Generierung von 3D-Objekten im Metaverse zu führen. Nvidias Forschungsdirektor Alexander Keller sagte, dass NeRFs für 3D-Grafiken irgendwann genauso wichtig sein könnten wie Digitalkameras für die moderne Fotografie. Masood sagte, dass NeRFs wichtige Anwendungen in der Robotik, Stadtkartierung und autonomen Navigation sowie Virtual-Reality-Anwendungen haben Potenzial. Allerdings bleibt NERF rechenintensiv und die Kombination mehrerer NERFs zu größeren Szenen ist eine Herausforderung. Der einzige realisierbare Anwendungsfall für NeRF ist heute die Konvertierung von Bildern in 3D-Objekte oder Szenen. Trotz dieser Einschränkungen prognostiziert Masood, dass NeRF bei grundlegenden Bildverarbeitungsaufgaben wie Rauschunterdrückung, Unschärfe, Upsampling, Komprimierung und Bildbearbeitung eine neue Rolle spielen wird dass diese Modelle noch in Arbeit sind und Forscher nach Möglichkeiten suchen, einzelne Modelle zu verbessern und sie mit anderen Modellen und Verarbeitungstechniken zu kombinieren. Lev prognostiziert, dass generative Modelle allgemeiner werden, Anwendungen über traditionelle Domänen hinausgehen und Benutzer KI-Modelle effektiver steuern und besser verstehen können, wie sie funktionieren.

Außerdem wird an multimodalen Modellen gearbeitet, die mithilfe von Retrieval-Methoden für bestimmte Aufgaben optimierte Modellbibliotheken aufrufen. Er hofft auch, dass das generative Modell weitere Fähigkeiten entwickeln kann, wie zum Beispiel das Durchführen von API-Aufrufen und die Verwendung externer Tools. Beispielsweise wird ein auf das Callcenter-Wissen des Unternehmens abgestimmtes LLM Antworten auf Fragen liefern und Fehlerbehebungen durchführen, z B. das Zurücksetzen des Kundenmodems oder das Senden einer E-Mail, wenn das Problem behoben ist.

Tatsächlich könnte es in Zukunft etwas Effizienteres geben, um die heute beliebte Modellarchitektur zu ersetzen. „Wenn neue Architekturen auftauchen, sind Diffusions- und Transformer-Modelle möglicherweise nicht mehr nützlich“, sagte White. Wir haben dies mit der Einführung von Diffusion gesehen, da ihr Ansatz für Anwendungen in natürlicher Sprache nicht für Algorithmen des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses und wiederkehrende neuronale Algorithmen geeignet war Netzwerke. (RNN)

Einige Leute sagen voraus, dass sich das generative KI-Ökosystem zu einem dreischichtigen Modell entwickeln wird. Die Basisschicht besteht aus einer Reihe grundlegender Modelle, die auf Text, Bildern, Sprache und Code basieren. Diese Modelle erfassen große Datenmengen und basieren auf großen Deep-Learning-Modellen, kombiniert mit menschlichem Urteilsvermögen. Als nächstes werden branchen- und funktionsspezifische Domänenmodelle das Gesundheitswesen, den Rechtsbereich oder andere Arten der Datenverarbeitung verbessern. Auf der obersten Ebene werden Unternehmen proprietäre Modelle erstellen, die proprietäre Daten und Fachwissen nutzen. Diese drei Schichten werden die Art und Weise, wie Teams Modelle entwickeln, verändern und eine neue Ära von Modellen als Dienstleistung einläuten

So wählen Sie ein generatives KI-Modell aus: Wichtigste Überlegungen

Zwischen Modellen, laut Lev von Sisense. Zu den wichtigsten Überlegungen bei der Auswahl gehören Folgendes:

Das Problem, das Sie lösen möchten.

Wählen Sie ein Modell, das bekanntermaßen für Ihre spezifische Aufgabe geeignet ist. Verwenden Sie beispielsweise Transformer für Sprachaufgaben und NeRF für 3D-Szenen.

Menge und Qualität der Daten. Diffusion erfordert viele gute Daten, um richtig zu funktionieren, während VAE mit weniger Daten besser funktioniert.

Qualität der Ergebnisse. GAN ist besser für klare und detaillierte Bilder, während VAE für flüssigere Ergebnisse besser ist.

Wie einfach es ist, das Modell zu trainieren. GAN kann schwierig zu trainieren sein, während VAE und Diffusion einfacher sind.

Anforderungen an Computerressourcen. NeRF und Diffusion erfordern beide viel Computerleistung, um richtig zu funktionieren.

erfordert Kontrolle und Verständnis. Wenn Sie mehr Kontrolle über die Ergebnisse oder ein besseres Verständnis der Funktionsweise des Modells wünschen, sind VAEs möglicherweise besser als GANs.

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