Генератыўны штучны інтэлект

**Генератыўны штучны інтэлект** — катэгорыя сістэм штучнага інтэлекту, прызначаных для стварэння змесціва, такога як тэкст, відарысы, аўдыя і іншыя віды сінтэтычных даных. Тэхналогія атрымала развіццё са з’яўленнем такіх алгартымаў машыннага навучання, як генератыўныя спаборныя сеткі і трансформеры.

Мадэлі для генерацыі змесціва будуюцца на аснове вялікіх набораў даных. У працэсе навучання мадэль атрымлівае здольнасць імітаваць структуры з сапраўдных даных і генераваць з іх дапамогай новыя, . Найбольшае распаўсюджанне ў галіне генерацыі змесціва атрымалі такія тыпы мадэлей, як трансформерныя і  мадэлі, генератыўныя спаборныя сеткі і .

## Гісторыя 
Першымі генератыўнымі мадэлямі былі  і , распрацаваныя ў 1950-х гадах. Яны маглі генераваць даныя паслядоўнай прыроды, напрыклад маўленне і .

У галіне апрацоўкі натуральнай мовы класічнымі мадэлямі для генерацыі тэксту сталі , заснаваныя на  слоў. Такія мадэлі ацэньваюць размеркаванне імавернасцей сустрэць тое ці іншае слова ў тэксце побач з іншымі словамі і ствараюць найбольш імаверныя паслядоўнасці слоў.

Архітэктура трансформерных мадэлей была прадстаўлена ў 2017 годзе ў рабоце  і ягоных калег з Google Brain. Першапачаткова трансформеры прымяняліся ў задачах апрацоўкі натуральнай мовы і паказвалі лепшыя вынікі, чым рэкурэнтныя нейронныя сеткі. Праз некаторы час архітэктура была пашырана на задачы камп’ютарнага зроку. Таксама былі распрацаваны трансформерныя мадэлі, здольныя спалучаць у сабе даныя некалькіх тыпаў (мадальнасцей), напрыклад , якая працуе як з тэкстамі, так і з відарысамі. Трансформерная архітэктура лягла ў аснову такіх генератыўных мадэлей як  для напісання тэксту і DALL-E для стварэння відарысаў паводле тэкставага апісання.

## Асноўныя архітэктуры 
### Генератыўныя спаборныя сеткі 
Архітэктура генератыўных спаборных сетак складаецца з дзвюх нейронных сетак: генератара і дыскрымінатара. Задача генератара — ствараць элементы даных (напрыклад, відарысы), у той час як дыскрымінатар павінен адрозніваць згенераваныя даныя ад сапраўдных. Дзве сеткі паступова навучаюцца разам, што прыводзіць да іх узаемнага ўдасканалення. Навучанне спыняецца тады, калі дыскрымінатар не можа адрозніць сапраўдныя даныя ад сфабрыкаваных.

Дыфузныя мадэлі выкарыстоўваюцца ў камп’ютарным зроку для генерацыі відарысаў паводле тэкставага апісання, нават калі апісанні адлюстроўваюць нерэалістычныя сцэнарыі, не прадстаўленыя ў даных для навучання мадэлі. Таксама з дапамогай дыфузных мадэлей можна рашаць такія задачы як павелічэнне разрознасці і рэдагаванне відарысаў.

## Выкарыстанне 
Генератыўны штучны інтэлект выкарыстоўваецца для рашэння крэатыўных задач у шэрагу галін бізнэсу, тэхналогій, навукі і мастацтва, такіх як напрыклад:
* Стварэнне і персаналізацыя рэкламнага змесціва ў маркетынгу.
* Распрацоўка прататыпаў і змесціва для камп’ютарных гульняў.
* Напісанне сцэнарыя і стварэнне візуальнага змесціва ў кінаіндустрыі.
* Стварэнне і рэдагаванне музыкі.
* Кланіраванне і генерацыя голасу для агучкі рэкламы, адукацыйных матэрыялаў і аўдыякніг.
* Пераклад тэксту на розныя мовы.
* Падсумаванне тэксту і адказ на пытанні па ім.
* .
* Стварэнне аўтаматычных справаздач, прэзентацый, напісанне адказаў на электронныя лісты.
* Выкрыванне махлярства.
* Генерацыя змесціва для асяроддзяў віртуальнай і .
* Стварэнне адукацыйных матэрыялаў.

## Крыніцы 
Катэгорыя:Штучны інтэлект