生成式 AI 教程

生成式对抗网络 (GAN) 是一种由两个神经网络组成的人工智能框架 - 一个生成器和一个一个鉴别器。

生成器生成新的数据样本，旨在模仿数据集中的真实数据。

鉴别器评估输入数据，并尝试区分数据集中的真实数据样本和生成器生成的假数据样本。

在 GAN 训练期间，生成器和鉴别器同时进行训练，但方式相反，即相互竞争。

伊恩Goodfellow 等人在 2014 年的论文中展示了如何使用 GAN 为 MNIST 手写数字数据集、CIFAR-10 小物体照片数据集和多伦多人脸数据库生成新示例。

Alec Radford 等人在 2015 年的论文《使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习》中展示了用于生成卧室新示例的 DCGAN 模型。

Tero Karras 等人在 2017 年的论文中展示了如何生成人脸、物体和场景的逼真照片。

Yanghua Jin 等人在他们 2017 年的论文中展示了如何训练和使用 GAN 来生成动漫人物的面孔。

变分自动编码器 (VAE) 是一类生成模型，它生成潜在空间中概率分布的参数，然后将其解码回来。此功能使 VAE 能够捕获输入数据样本的底层概率分布并生成多样化和真实的样本。

VAE 由两个主要组件组成:编码器和解码器。编码器将输入数据样本映射到潜在空间中的概率分布的参数。解码器使用来自潜在空间的样本重建数据样本。

生成式人工智能中的一些道德问题包括创建有害内容和错误信息、侵犯版权和数据隐私。它还涉及社会偏见和公平问题、对就业的影响、缺乏透明度以及监管合规方面的挑战。解决这些问题对于确保负责任地开发和部署生成式 AI 技术至关重要。

训练生成式 AI 模型的一些常见挑战包括高计算成本、确保数据质量和多样性、防止模式崩溃、平衡生成质量、可扩展性、调节信息质量以及保持训练稳定性。

由于这些挑战，开发稳健可靠的生成模型变得复杂。这就是为什么这些问题需要大量资源和专业知识才能有效解决。

使用生成式人工智能的一些流行工具和框架如下 −

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• OpenAI 的 GPT
• Hugging Face 的 Transformers
• GAN Lab
• DeepArt
• RunwayML
• NVIDIA StyleGAN
• Magenta

这些工具提供了库和预训练模型，用于在各个领域开发、训练和部署生成式 AI 应用程序。

是的，生成式 AI 模型可以用于数据增强。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等生成模型类型可以通过在数据集中创建图像的修改版本来创建合成数据，以增加训练数据集的大小。当原始数据有限或不平衡时，数据增强有助于减少过度拟合并提高模型性能。

通过创建生成连贯且上下文准确的文本的模型，可以将生成式 AI 应用于文本生成和自然语言处理 (NLP)。一些最常见的应用包括 −

• 聊天机器人和虚拟助手
• 文本完成和自动建议
• 机器翻译
• 内容创建
• 文本摘要
• 情绪分析
• 个性化内容
• 信息检索
• 问答和教育工具

要开始构建自己的生成式 AI 模型，请按照以下步骤操作 −

• 学习基础知识 − 首先，了解机器学习和深度学习的基础知识。
• 选择框架 − 选择一个深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。
• 生成模型知识 −研究一些生成模型，如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。
• 设置环境 − 您需要使用 Python 库设置您的环境。
• 收集和准备数据 − 现在，收集与您的任务相关的数据集并对其进行预处理以进行训练。
• 训练模型 − 使用预处理的数据训练您的模型。
• 评估性能 − 使用适合您任务的适当指标评估模型的性能。您可以通过调整其参数来进行改进。
• 使用预训练模型 −您还可以使用一些预先训练的模型来提高效率。

顾名思义，条件生成式 AI 模型会根据某些特定条件信息(如类标签、属性甚至其他数据样本)生成输出。例如，条件生成对抗网络 (CGAN)，其中输出生成可以由"猫"或"狗"等标签控制。

另一方面，非条件生成式 AI 模型会在没有任何特定条件或标签的情况下生成输出。这些类型的模型学习生成模仿训练数据集整体分布的数据。例如，标准 GAN 和 VAE 本质上是无条件的。

生成式 AI 模型通过称为训练的过程学习模仿输入数据的样式，该过程涉及几个步骤 −

• 收集和准备数据 −收集与您的任务相关的数据集并对其进行预处理以进行训练。
• 模型初始化:初始化生成模型。例如，GAN 或 VAE。
• 训练 − 生成模型通过迭代调整其参数来学习，以最小化生成的输出数据和真实数据之间的差异。训练涉及损失函数，用于测量生成的数据与真实数据的接近程度，以及优化以最小化损失。
• 反馈循环 − 在训练过程中借助反馈循环，生成 AI 模型得到改进。例如，在 GAN 中，生成器和鉴别器网络之间存在反馈循环。
• 特征学习 −生成式 AI 模型会捕获数据中的底层模式和特征，从而生成与输入数据相同的新数据。

以下是生成式 AI 模型中控制生成输出多样性的一些技术−

• 温度采样
• 潜在空间操纵
• 条件生成
• 噪声注入
• 数据增强
• 多次采样
• 正则化技术

我们可以使用下面给出的策略来防止生成式 AI 模型生成有偏见或令人反感的内容 −

• 清理训练数据 − 使用多样化且没有偏见和攻击性材料的训练数据。
• 偏见检测和缓解 − 我们可以使用公平约束和偏见校正算法等技术来检测和缓解训练期间和训练后的偏见。
• 内容过滤 − 在生成的输出中，我们可以实施过滤器来检测和删除攻击性内容。
• 道德准则 −遵循模型开发和部署的道德准则。

训练和部署生成式 AI 模型的计算要求取决于模型复杂性、数据集大小和硬件资源等因素。例如，训练过程需要高计算能力(如 GPU 或 TPU)和大型数据集存储空间。另一方面，为实时应用部署模型可能需要优化的架构和高效的推理算法。

生成 AI 模型从示例中学习以生成新数据，而传统的基于规则的系统遵循一些预定义的规则集。生成 AI 模型需要对大型数据集进行大量训练以适应不同的情况，而传统的基于规则的系统更简单并使用固定规则。

生成模型可以根据所学内容生成新的输出数据，而基于规则的系统则遵循严格的指令。两者都有优点和缺点，例如生成式 AI 模型灵活但难以理解，而基于规则的系统易于理解但适应性较差。

当前生成式 AI 模型有几个局限性 −

• 数据依赖性 − 生成模型依赖于大量且多样化的数据集进行训练。
• 模式崩溃 − 像 GAN 这样的生成模型会遭受模式崩溃的困扰，它们会学习生成有限种类的样本。
• 道德问题 − 生成模型可能会被滥用来制作深度伪造、传播错误信息、生成有偏见或令人反感的内容。
• 训练不稳定性 − 像 GAN 这样的模型会遭受训练不稳定性的影响。为了避免这种情况，模型需要精心的架构设计和训练方法。
• 计算资源 −训练和部署生成模型需要很高的计算能力，这使得某些应用程序无法访问它们。

扩展生成式 AI 模型以处理大型数据集面临多项挑战 −

• 数据管理 − 处理大型数据集可能面临存储、访问和预处理方面的挑战。
• 模型复杂性 − 它可能会增加模型复杂性，即;该模型需要更长的训练时间和更高的计算成本。
• 过度拟合 − 扩展以处理大型数据集涉及过度拟合的风险，其中模型学习训练数据而不是学习可推广的模式。
• 数据分布 − 随着扩展，模型将很难有效地捕捉所有方面。
• 超参数调整 − 随着数据集的增大，优化超参数变得更加复杂。