Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh) là một công nghệ khoa học dữ liệu tiên tiến, có khả năng tạo ra nội dung mới và độc đáo bằng cách học từ dữ liệu đào tạo khổng lồ. Các phần sau đây trình bày về cách lập mô hình tự hồi quy tạo điều kiện cho các ứng dụng AI tạo sinh.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Mô hình tự hồi quy là một thành phần quan trọng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM được hỗ trợ bởi bộ chuyển đổi được đào tạo trước (GPT), một mạng nơ-ron sâu bắt nguồn từ kiến trúc bộ chuyển đổi. Bộ chuyển đổi bao gồm một bộ mã hóa-giải mã, lần lượt cho phép hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ngôn ngữ tự nhiên. GPT chỉ sử dụng bộ giải mã để lập mô hình ngôn ngữ tự hồi quy. Điều này cho phép GPT hiểu các ngôn ngữ tự nhiên và trả lời theo cách mà con người hiểu được. Một mô hình ngôn ngữ lớn được GPT hỗ trợ dự đoán từ tiếp theo bằng cách xem xét phân bố xác suất của kho văn bản dùng để đào tạo mô hình đó. Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Đọc về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Tổng hợp hình ảnh
Tự hồi quy cho phép các mô hình học sâu tạo ra hình ảnh bằng cách phân tích thông tin hạn chế. Các mạng nơ-ron xử lý hình ảnh như PixelRNN và PixelCNN sử dụng phương pháp lập mô hình tự hồi quy để dự đoán dữ liệu trực quan bằng cách kiểm tra thông tin điểm ảnh hiện có. Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật tự hồi quy để hình ảnh trở nên sắc nét hơn, nâng cấp và tái tạo hình ảnh trong khi vẫn duy trì chất lượng.
Dự đoán chuỗi thời gian
Các mô hình tự hồi quy rất hữu ích trong việc dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện chuỗi thời gian. Ví dụ: các mô hình học sâu sử dụng các kỹ thuật tự hồi quy để dự báo giá cổ phiếu, thời tiết và điều kiện giao thông dựa trên các giá trị trước đó.
Tăng cường dữ liệu
Kỹ sư ML đào tạo các mô hình AI bằng các tập dữ liệu được tuyển chọn để cải thiện hiệu năng. Trong một số trường hợp, không có đủ dữ liệu để đào tạo mô hình một cách thỏa đáng. Các kỹ sư sử dụng các mô hình tự hồi quy để tạo ra dữ liệu đào tạo học sâu mới và thực tế. Họ sử dụng dữ liệu được tạo để tăng cường các tập dữ liệu đào tạo hạn chế hiện có.
