Generative AI, AI Tạo Sinh hay AI Sáng Tạo là gì?

Generative AI cho phép người dùng nhanh chóng tạo ra nội dung mới dựa trên nhiều loại đầu vào khác nhau. Đầu vào và đầu ra của các mô hình này có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoạt ảnh, mô hình 3D hoặc các loại dữ liệu khác.

Generative AI hoạt động như thế nào?

Các mô hình Generative AI sử dụng mạng lưới thần kinh để xác định các hình mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có nhằm tạo ra nội dung mới và nguyên bản.

Một trong những bước đột phá với các mô hình AI tổng quát là khả năng tận dụng các phương pháp học tập khác nhau, bao gồm học tập không giám sát (unsupervised learning) hoặc bán giám sát (semi-supervised learning) để đào tạo. Điều này đã mang lại cho các tổ chức khả năng tận dụng một lượng lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn để tạo các mô hình nền tảng một cách dễ dàng và nhanh chóng hơn. Đúng như tên gọi, các mô hình nền tảng có thể được sử dụng làm cơ sở cho các hệ thống AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ.

Ví dụ về các mô hình nền tảng bao gồm GPT-3 và Stable Diffusion, cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của ngôn ngữ. Ví dụ: các ứng dụng phổ biến như ChatGPT, sử dụng GPT-3, cho phép người dùng tạo một bài luận văn dựa trên một yêu cầu bằng văn bản ngắn. Mặt khác, Stable Diffusion cho phép người dùng tạo ra các hình ảnh chân thực khi nhập vào một văn bản.

Làm cách nào để đánh giá các mô hình Generative AI?

Ba yêu cầu chính của một mô hình Generative AI thành công là:

Chất lượng: Đặc biệt đối với các ứng dụng tương tác trực tiếp với người dùng, việc tạo đầu ra chất lượng cao là điều quan trọng. Ví dụ, trong quá trình tạo giọng nói, chất lượng giọng nói kém sẽ khó hiểu. Tương tự như vậy, trong quá trình tạo ảnh, kết quả đầu ra mong muốn phải không thể phân biệt bằng mắt thường với ảnh tự nhiên.
Đa dạng: Một mô hình sáng tạo tốt sẽ nắm bắt được các chế độ thiểu số trong phân phối dữ liệu của nó mà không làm giảm chất lượng sáng tạo. Điều này giúp giảm những sai lệch không mong muốn trong các mô hình đã học.
Tốc độ: Nhiều ứng dụng tương tác yêu cầu tạo ra kết quả nhanh chóng, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh theo thời gian thực để cho phép sử dụng trong quy trình tạo nội dung.

Hình 1: Ba yêu cầu của một mô hình AI sáng tạo thành công.

Làm cách nào để phát triển các mô hình Generative AI?

Có nhiều loại mô hình tổng quát và việc kết hợp các thuộc tính tích cực của từng loại sẽ dẫn đến khả năng tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn nữa. Dưới đây là một số số chi tiết:

Mô hình khuếch tán (Diffusion Model): Còn được gọi là mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu (DDPM), mô hình khuếch tán là mô hình tạo sinh xác định vectơ trong không gian tiềm ẩn thông qua quy trình hai bước trong quá trình đào tạo. Hai bước là khuếch tán thuận và khuếch tán ngược. Quá trình khuếch tán thuận từ từ thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu huấn luyện, trong khi quá trình ngược lại đảo ngược nhiễu để tái tạo lại các mẫu dữ liệu. Dữ liệu mới lạ có thể được tạo bằng cách chạy quy trình khử nhiễu ngược bắt đầu từ nhiễu hoàn toàn ngẫu nhiên.

Hình 2: Quá trình khuếch tán và khử nhiễu.

Mô hình khuếch tán có thể mất nhiều thời gian hơn để đào tạo so với mô hình bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE), nhưng nhờ quy trình hai bước này, hàng trăm lớp, nếu không muốn nói là vô hạn, có thể được đào tạo, nghĩa là các mô hình khuếch tán thường mang lại hiệu suất cao nhất cho chất lượng đầu ra khi xây dựng các mô hình Generative AI.

Ngoài ra, các mô hình khuếch tán cũng được phân loại là mô hình nền tảng, vì chúng có quy mô lớn, cung cấp đầu ra chất lượng cao, linh hoạt và được coi là tốt nhất cho các trường hợp sử dụng tổng quát. Tuy nhiên, do quá trình lấy mẫu ngược lại, việc chạy các mô hình nền tảng là một quá trình chậm và lâu.

Bộ mã hóa tự động biến đổi (Variational autoencoder, VAE): VAE bao gồm hai mạng thần kinh thường được gọi là bộ mã hóa và bộ giải mã. Khi được cung cấp một đầu vào, một bộ mã hóa sẽ chuyển đổi nó thành một biểu diễn dữ liệu nhỏ hơn, dày đặc hơn. Biểu diễn nén này bảo toàn thông tin cần thiết cho bộ giải mã để tái tạo lại dữ liệu đầu vào ban đầu, đồng thời loại bỏ mọi thông tin không liên quan. Bộ mã hóa và bộ giải mã làm việc cùng nhau để tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu tiềm ẩn hiệu quả và đơn giản. Điều này cho phép người dùng dễ dàng lấy mẫu các biểu diễn tiềm ẩn mới có thể được ánh xạ thông qua bộ giải mã để tạo dữ liệu mới.Mặc dù VAE có thể tạo các đầu ra chẳng hạn như hình ảnh nhanh hơn, nhưng hình ảnh do chúng tạo ra không chi tiết bằng hình ảnh của các mô hình khuếch tán.
Mạng tạo sinh đối nghịch (Generative adversarial network, GAN): Được phát hiện vào năm 2014, GAN được coi là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất trong ba phương pháp trước khi các mô hình khuếch tán thành công gần đây. GAN tạo ra hai mạng nơ-ron với nhau: một trình tạo tạo ra các ví dụ mới và một trình phân biệt đối xử học cách phân biệt nội dung được tạo là thực (từ miền) hoặc giả (được tạo).

Hai mô hình được đào tạo cùng nhau và trở nên thông minh hơn khi trình tạo tạo ra nội dung tốt hơn và trình phân biệt đối xử tốt hơn trong việc phát hiện nội dung được tạo. Quy trình này lặp lại, thúc đẩy cả hai liên tục cải thiện sau mỗi lần lặp lại cho đến khi nội dung được tạo không thể phân biệt được với nội dung hiện có.

Mặc dù GAN có thể cung cấp các mẫu chất lượng cao và tạo đầu ra nhanh chóng, nhưng tính đa dạng của mẫu yếu, do đó làm cho GAN phù hợp hơn để tạo dữ liệu theo miền cụ thể.

Một yếu tố khác trong sự phát triển của các mô hình thế hệ là kiến trúc bên dưới. Một trong những phổ biến nhất là mạng máy biến áp. Điều quan trọng là phải hiểu cách nó hoạt động trong bối cảnh AI tổng quát.

Mạng máy biến áp : Tương tự như mạng thần kinh tái phát, máy biến áp được thiết kế để xử lý dữ liệu đầu vào tuần tự không tuần tự.

Hai cơ chế làm cho máy biến áp đặc biệt phù hợp với các ứng dụng AI tổng quát dựa trên văn bản: tự chú ý và mã hóa theo vị trí. Cả hai công nghệ này đều giúp biểu thị thời gian và cho phép thuật toán tập trung vào cách các từ liên quan với nhau trên một khoảng cách dài

Hình 3: Hình ảnh từ bài thuyết trình của Aidan Gomez, một trong tám đồng tác giả của bài báo năm 2017 đã định nghĩa về transformer (nguồn).

Lớp self-attention gán trọng số cho từng phần của đầu vào. Trọng số biểu thị tầm quan trọng của đầu vào đó trong ngữ cảnh đối với phần còn lại của đầu vào. Mã hóa vị trí là một đại diện của thứ tự xuất hiện các từ đầu vào.

Một máy transformer được tạo thành từ nhiều transformer block, còn được gọi là các lớp. Ví dụ: một transformer có các lớp self-attention, lớp chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu và lớp chuẩn hóa, tất cả đều hoạt động cùng nhau để giải mã và dự đoán các luồng dữ liệu được mã hóa, có thể bao gồm văn bản, chuỗi protein hoặc thậm chí là các mảng hình ảnh.

Các ứng dụng của Generative AI là gì?

Generative AI là một công cụ mạnh mẽ để chuẩn hóa quy trình làm việc của các nhà sáng tạo, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học, v.v. Các trường hợp sử dụng và khả năng bao trùm trên tất cả các lĩnh vực và các cá nhân.

Các mô hình Generative AI có thể lấy đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã và tạo nội dung mới theo bất kỳ phương thức nào được đề cập. Ví dụ: nó có thể biến văn bản nhập thành hình ảnh, biến hình ảnh thành bài hát hoặc biến video thành văn bản.

Hình 4: Biểu đồ hiển thị các trường hợp sử dụng AI tổng hợp có thể có trong mỗi danh mục.

Dưới đây là các ứng dụng AI phổ biến nhất:

Ngôn ngữ: Văn bản là gốc rễ của nhiều mô hình Generative AI và được coi là lĩnh vực phát triển nhất. Một trong những ví dụ phổ biến nhất về các mô hình thế hệ dựa trên ngôn ngữ được gọi là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các mô hình ngôn ngữ lớn đang được tận dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm tạo bài luận văn, phát triển mã, dịch thuật và thậm chí hiểu trình tự gen.
Âm thanh: Âm nhạc, âm thanh và lời nói cũng là những lĩnh vực mới nổi lên trong AI Sáng tạo. Ví dụ bao gồm các mô hình có thể phát triển các bài hát và đoạn trích đoạn âm thanh bằng đầu vào văn bản, nhận dạng các đối tượng trong video và tạo tiếng ồn đi kèm cho các cảnh quay video khác nhau và thậm chí tạo nhạc tùy chỉnh.
Hình ảnh: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI Sáng tạo là trong lĩnh vực hình ảnh. Nó bao gồm việc tạo hình ảnh 3D, hình đại diện, video, đồ thị và các hình minh họa khác. Có một sự linh hoạt trong việc tạo hình ảnh với các phong cách thẩm mỹ khác nhau, cũng như các kỹ thuật chỉnh sửa và sửa đổi hình ảnh được tạo. Các mô hình Generative AI có thể tạo biểu đồ hiển thị các hợp chất và phân tử hóa học mới hỗ trợ khám phá thuốc, tạo hình ảnh chân thực cho thực tế ảo hoặc tăng cường, tạo mô hình 3D cho trò chơi điện tử, thiết kế logo, nâng cao hoặc chỉnh sửa hình ảnh hiện có, v.v.
Dữ liệu tổng hợp: Dữ liệu tổng hợp cực kỳ hữu ích để đào tạo các mô hình AI khi dữ liệu không tồn tại, bị hạn chế hoặc đơn giản là không thể giải quyết các trường hợp hóc búa với độ chính xác cao nhất. Việc phát triển dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình sasng tạo có lẽ là một trong những giải pháp hiệu quả nhất để vượt qua những thách thức về dữ liệu của nhiều doanh nghiệp. Nó mở rộng tất cả các phương thức và trường hợp sử dụng và có thể thực hiện được thông qua một quy trình gọi là label efficient learning. Các mô hình Generative AI có thể giảm chi phí ghi nhãn bằng cách tự động tạo dữ liệu đào tạo tăng cường bổ sung hoặc bằng cách học cách biểu diễn nội bộ của dữ liệu để tạo điều kiện đào tạo các mô hình AI với dữ liệu ít nhãn hơn.

Tác động của các mô hình sáng tạo là rất lớn và các ứng dụng của nó ngày càng phát triển. Đây chỉ là một vài ví dụ về cách Generative AI đang giúp thúc đẩy và biến đổi các lĩnh vực vận tải, khoa học tự nhiên và giải trí.

Trong ngành ô tô, trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ giúp tạo ra các thế giới và mô hình 3D để mô phỏng và phát triển ô tô. Dữ liệu được sinh ra cũng đang được sử dụng để huấn luyện các phương tiện tự hành. Có thể chạy thử trên đường để test các khả năng của xe tự hành trong thế giới 3D thực tế giúp cải thiện tính an toàn, hiệu quả và tính linh hoạt, đồng thời giảm rủi ro và chi phí.
Lĩnh vực khoa học tự nhiên được hưởng lợi rất nhiều từ Generative AI. Trong ngành chăm sóc sức khỏe, các mô hình tạo sinh có thể hỗ trợ nghiên cứu y học bằng cách phát triển các chuỗi protein mới để hỗ trợ khám phá thuốc. Các bác sĩ cũng có thể hưởng lợi từ việc tự động hóa các nhiệm vụ như ghi chép, mã hóa y tế, hình ảnh y tế và phân tích bộ gen. Trong khi đó, trong ngành thời tiết, các mô hình tổng quát có thể được sử dụng để tạo mô phỏng hành tinh và giúp dự báo thời tiết và dự đoán thiên tai chính xác. Những ứng dụng này có thể giúp tạo ra môi trường an toàn hơn cho người dân nói chung và cho phép các nhà khoa học dự đoán và chuẩn bị tốt hơn cho các thảm họa thiên nhiên.
Tất cả các khía cạnh của ngành giải trí , từ trò chơi điện tử đến phim ảnh, hoạt hình, xây dựng thế giới và thực tế ảo, đều có thể tận dụng các mô hình AI tổng quát để giúp hợp lý hóa quy trình tạo nội dung của họ. Những người sáng tạo đang sử dụng các mô hình tổng quát như một công cụ để hỗ trợ khả năng sáng tạo và công việc của họ.

Những thách thức của Generative AI là gì?

Là một không gian đang phát triển, các mô hình tạo sinh vẫn được coi là đang ở giai đoạn đầu, tạo cho chúng không gian để phát triển trong các lĩnh vực sau.

Quy mô của hạ tầng điện toán: Các mô hình Generative AI có thể tự hào về hàng tỷ tham số và yêu cầu các đường dẫn dữ liệu nhanh và hiệu quả để đào tạo. Đầu tư vốn đáng kể, chuyên môn kỹ thuật và cơ sở hạ tầng điện toán quy mô lớn là cần thiết để duy trì và phát triển các mô hình tạo sinh. Ví dụ: các mô hình khuếch tán có thể yêu cầu hàng triệu hoặc hàng tỷ hình ảnh để huấn luyện. Ngoài ra, để đào tạo các tập dữ liệu lớn như vậy, cần có sức mạnh tính toán khổng lồ và những người thực hành AI phải có khả năng mua và tận dụng hàng trăm GPU để đào tạo các mô hình của họ.
Tốc độ lấy mẫu: Do quy mô lớn của các mô hình tạo sinh, có thể có độ trễ trong thời gian cần thiết để tạo ra một phiên bản. Riêng đối với các trường hợp sử dụng tương tác như chatbot, trợ lý giọng nói AI hoặc ứng dụng dịch vụ khách hàng, các cuộc hội thoại phải diễn ra ngay lập tức và chính xác. Khi các mô hình khuếch tán ngày càng trở nên phổ biến do các mẫu chất lượng cao mà chúng có thể tạo ra, tốc độ lấy mẫu chậm của chúng ngày càng trở nên rõ ràng.
Thiếu dữ liệu chất lượng cao: Thông thường, các mô hình AI tạo sinh được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Tuy nhiên, trong khi các kho dữ liệu đang được tạo ra trên toàn cầu mỗi ngày, không phải tất cả dữ liệu đều có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI. Các mô hình tổng quát yêu cầu dữ liệu chất lượng cao, không thiên vị để hoạt động. Hơn nữa, một số miền không có đủ dữ liệu để đào tạo một mô hình. Ví dụ: có rất ít nội dung 3D tồn tại và chúng rất tốn kém để phát triển. Những khu vực như vậy sẽ đòi hỏi nguồn lực đáng kể để phát triển và trưởng thành.
Bản quyền dữ liệu: Thêm vấn đề thiếu dữ liệu chất lượng cao, nhiều tổ chức đấu tranh để có được giấy phép thương mại để sử dụng các bộ dữ liệu hiện có hoặc xây dựng các bộ dữ liệu riêng để đào tạo các mô hình tổng quát. Đây là một quá trình cực kỳ quan trọng và là chìa khóa để tránh các vấn đề xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ.

Nhiều công ty như NVIDIA, Cohere và Microsoft có mục tiêu hỗ trợ sự tăng trưởng và phát triển liên tục của các mô hình AI tạo sinh bằng các dịch vụ và công cụ giúp giải quyết những vấn đề này. Các sản phẩm và nền tảng này loại bỏ sự phức tạp của việc thiết lập các mô hình và chạy chúng trên quy mô lớn.

Lợi ích của Generative AI là gì?

Generative AI rất quan trọng vì một số lý do. Một số lợi ích chính của Generative AI bao gồm:

Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để tạo nội dung mới, nguyên bản, chẳng hạn như hình ảnh, video và văn bản, không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra. Điều này có thể hữu ích cho các ứng dụng như giải trí, quảng cáo và nghệ thuật sáng tạo.
Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các hệ thống AI hiện có, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Ví dụ: các thuật toán AI tổng quát có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp dùng để huấn luyện và đánh giá các thuật toán AI khác.
Các thuật toán Generative AI có thể được sử dụng để khám phá và phân tích dữ liệu phức tạp theo những cách mới, cho phép các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu phát hiện ra các mẫu và xu hướng ẩn có thể không rõ ràng từ dữ liệu thô.
Các thuật toán Generative AI có thể giúp tự động hóa và tăng tốc nhiều tác vụ và quy trình khác nhau, tiết kiệm thời gian và tài nguyên cho các doanh nghiệp và tổ chức.

Nhìn chung, Generative AI có khả năng tác động đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng, đồng thời là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và phát triển AI.

Lưu ý: Để minh họa cho khả năng của các mô hình tạo sinh, phần: “Lợi ích của Generative AI là gì?” của bài này được viết bởi chính mô hình Generative AI ChatGPT!

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) cho AI với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite (2022) chính thức của NVIDIA cho các hệ thống DGX (DGX A100, DGX Station A100) và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan