Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) hoạt động như thế nào | P3

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh, một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo nội dung mới thay vì chỉ nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Sau đây là tổng quan về cách thức hoạt động của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh:

1. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh hoạt động như thế nào

1.1 Mô hình tạo sinh (Generative Models)

Các mô hình Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được đào tạo để tạo dữ liệu mới tương tự như dữ liệu mà chúng được đào tạo. Các mô hình này có thể tạo hình ảnh, văn bản, âm thanh mới, v.v. dựa trên các mẫu mà chúng đã học được trong quá trình đào tạo.

1.2 Dữ liệu đào tạo (Training Data)

Các mô hình Trí tuệ nhân tạo tạo sinh thường được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm các ví dụ. Ví dụ, Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Network – GAN) có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu hình ảnh để tìm hiểu cách tạo hình ảnh mới, chân thực.

1.3 Hàm mất mát (Loss Function)

Trong quá trình đào tạo, mô hình hướng đến mục tiêu giảm thiểu hàm mất mát, hàm này đo lường sự khác biệt giữa đầu ra được tạo ra và dữ liệu thực. Điều này hướng dẫn mô hình tạo ra đầu ra chính xác và chân thực hơn.

1.4 Kiến trúc (Architecture)

Các loại mô hình Trí tuệ nhân tạo tạo sinh khác nhau sử dụng nhiều kiến ​​trúc khác nhau. Ví dụ: GAN bao gồm hai mạng nơ-ron, một bộ tạo tạo dữ liệu mới và một bộ phân biệt đánh giá dữ liệu được tạo ra so với dữ liệu thực.

1.5 Vòng phản hồi (Feedback Loop)

Trong GAN, trình tạo cố gắng tạo dữ liệu có thể đánh lừa trình phân biệt để khiến trình phân biệt nghĩ rằng đó là dữ liệu thật. Mặt khác, trình phân biệt học cách phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu được tạo. Vòng phản hồi này giúp cả hai mạng cải thiện theo thời gian.

1.6 Lấy mẫu (Sampling)

Sau khi được đào tạo, các mô hình AI tạo sinh có thể tạo dữ liệu mới bằng cách lấy mẫu từ phân phối đã học. Điều này có thể bao gồm việc tạo ra hình ảnh, văn bản hoặc nội dung hoàn toàn mới khác không có trong dữ liệu đào tạo.

1.7 Ứng dụng (Applications)

AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như tạo hình ảnh, tạo văn bản, sáng tác nhạc, v.v. Các mô hình này đã cho thấy khả năng ấn tượng trong việc tạo ra nội dung thực tế không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra.

AI tạo sinh có nhiều ứng dụng và liên tục phát triển với những tiến bộ trong kiến ​​trúc mạng nơ-ron, kỹ thuật đào tạo và tính khả dụng của dữ liệu. Nó mở ra những khả năng thú vị cho sự sáng tạo, tạo nội dung và đổi mới trên nhiều lĩnh vực.

2. Tạo nội dung của riêng bạn bằng AI tạo sinh

Tạo nội dung của riêng bạn bằng AI tạo sinh liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu cụ thể và sau đó sử dụng mô hình đó để tạo nội dung mới dựa trên các mẫu mà nó đã học được. Sau đây là hướng dẫn đơn giản về cách bạn có thể tạo nội dung của riêng mình bằng AI tạo sinh:

Các bước để tạo nội dung của riêng bạn bằng AI tạo sinh

1. Xác định mục tiêu của bạn: Xác định loại nội dung bạn muốn tạo (ví dụ: văn bản, hình ảnh, nhạc).
2. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Thu thập một tập dữ liệu phù hợp với mục tiêu tạo nội dung của bạn. Đảm bảo dữ liệu sạch và được chuẩn bị tốt để đào tạo.
3. Chọn mô hình tạo sinh: Chọn mô hình AI tạo sinh phù hợp với nhiệm vụ của bạn. Ví dụ bao gồm GAN (Generative Adversarial Network) để tạo hình ảnh, LSTM (Long Short Term Memory) để tạo văn bản hoặc các mô hình Transformer như GPT-3 cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao hơn.
4. Đào tạo mô hình: Đào tạo mô hình đã chọn trên tập dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc đưa dữ liệu vào mô hình và điều chỉnh các tham số của nó để tìm hiểu các mẫu trong dữ liệu.
5. Tạo nội dung: Sau khi mô hình được đào tạo, bạn có thể sử dụng nó để tạo nội dung mới. Cung cấp đầu vào hạt giống (lời nhắc văn bản, tiếng ồn ngẫu nhiên, v.v.) cho mô hình và để nó tạo đầu ra dựa trên những gì đã học được.
6. Lặp lại và tinh chỉnh: Đánh giá nội dung đã tạo và lặp lại quy trình. Tinh chỉnh mô hình dựa trên phản hồi để cải thiện chất lượng nội dung đã tạo.
7. Cân nhắc về mặt đạo đức: Hãy lưu ý đến các cân nhắc về mặt đạo đức khi tạo nội dung, chẳng hạn như đảm bảo rằng nội dung không thiên vị hoặc có hại.

Ví dụ về tình huống Tạo văn bản bằng GPT-3. Mục tiêu là Tạo truyện ngắn dựa trên lời nhắc cho sẵn.

Quy trình:

• Chuẩn bị dữ liệu: Thu thập một tập dữ liệu truyện ngắn để đào tạo.
• Lựa chọn mô hình: Chọn một mô hình ngôn ngữ như GPT-3 cho các tác vụ tạo văn bản.
• Đào tạo: Tinh chỉnh GPT-3 trên tập dữ liệu truyện ngắn để điều chỉnh nhằm tạo nội dung tương tự.
• Tạo nội dung: Cung cấp lời nhắc như “Một thám tử giải quyết một vụ án bí ẩn” cho mô hình và để mô hình tạo truyện ngắn dựa trên lời nhắc.

Ví dụ bạn muốn viết một tập truyện trinh thám, bạn sẽ chuẩn bị dữ liệu như sau, bằng mô hình Chat GPT-3:

Trên những con phố mờ tối của một thành phố nhộn nhịp, Thám tử Anderson nhận được một cuộc gọi về một vụ án bí ẩn khiến mọi người đều bối rối. Khi anh bước vào hiện trường vụ án, bầu không khí nặng nề vì căng thẳng và mùi bất ổn. Nạn nhân, một doanh nhân giàu có, nằm bất động trên sàn với một tờ giấy ghi chú bí ẩn trên tay. Quyết tâm làm sáng tỏ bí ẩn, Thám tử Anderson bắt đầu cuộc điều tra của mình, ghép lại các manh mối dường như dẫn đến ngõ cụt. Khi màn đêm buông xuống, sự thật ẩn núp trong bóng tối, chờ đợi được khám phá. Viết một câu chuyện ngắn về cách Thám tử Anderson giải quyết vụ án bí ẩn này và làm sáng tỏ những bí mật ẩn giấu bên trong.

Yêu cầu GPT-3 tạo phần tiếp theo của câu chuyện dựa trên lời nhắc Viết một câu chuyện ngắn về cách Thám tử Anderson giải quyết vụ án bí ẩn này và làm sáng tỏ những bí mật ẩn giấu bên trong. Mô hình sẽ sử dụng quá trình đào tạo của mình trên nhiều loại dữ liệu văn bản khác nhau, bao gồm tập dữ liệu được chuẩn bị với những câu chuyện tương tự, để tạo ra một câu chuyện mạch lạc và hấp dẫn theo chủ đề và phong cách của lời nhắc.

Nhận đầu ra: GPT-3 sẽ cung cấp đầu ra văn bản tiếp tục câu chuyện về Thám tử Anderson khi anh ta giải quyết vụ án bí ẩn. Văn bản được tạo sẽ dựa trên ngữ cảnh được cung cấp trong lời nhắc và sự hiểu biết của mô hình về cấu trúc tường thuật, tương tác giữa các nhân vật và các yếu tố chủ đề từ dữ liệu đào tạo của nó.

Xem xét và tinh chỉnh: Đánh giá văn bản được tạo để xem nó phù hợp như thế nào với lời nhắc và phong cách kể chuyện mong muốn. Nếu cần, bạn có thể tinh chỉnh lời nhắc hoặc cung cấp thêm ngữ cảnh để hướng dẫn mô hình tạo nội dung phù hợp hơn với kỳ vọng của bạn.