آشنایی با مدل‌های مولد

به وبلاگ هوما که به دنیای جذاب هوش مصنوعی و مشخصا مدل‌های مولد اختصاص داده شده است، خوش آمدید. مدل‌های مولد زیرمجموعه‌ای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند که هدفشان تولید نمونه‌ داده‌های جدید از یک مجموعه داده معین است. در این پست، به موضوع جذاب و کاربردی مدل‌های مولد، کاربردها، فرآیندهای آموزشی و ملاحظات اخلاقی آن‌ها خواهیم پرداخت.

درک مدل های مولد

مدل‌های مولد الگوریتم‌هایی هستند که الگوهای موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرند تا نمونه‌های جدید و واقعی تولید کنند. در مقابل مدل‌های مولد، مدل‌های جداساز وجود دارند که بر طبقه‌بندی و پیش‌بینی خروجی‌ها بر اساس داده‌های ورودی تمرکز دارند.

انواع مدل های مولد

انواع مختلفی از مدل های مولد وجود دارد، از جمله:

رمزگذارهای خودکار متغیر (Variational Autoencoders):

VAE، مدل مبتنی بر شبکه عصبی هستند که توصیفگرهای نهفته داده‌ها را یاد می‌گیرند تا داده‌های جدید تولید کنند.

شبکه های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks):

GAN  از دو شبکه عصبی (یک مولد و یک جداساز) تشکیل شده که برای تولید داده های مصنوعی با کیفیت بالا با یکدیگر رقابت می کنند.

مدل های مبتنی بر جریان:

مدل های مولد مبتنی بر جریان با مدل‌سازی احتمالات شرطی و یادگیری توابع، داده جدید تولید می‌کنند.

کاربردهای مدل های مولد

مدل های مولد کاربردهای متنوعی دارد، مانند:

• تولید تصویر: GAN ها برای تولید تصاویر واقعی از چهره ها، مناظر و حتی آثار هنری استفاده شده اند. تولید تصاویر نقاشی رنگ‌آمیزی یا تولید حرکات لب بر اساس صوت ورودی دو مثال از تولید تصاویر است.
• تولید صوت: از GAN ها برای تولید صوت از صوت یا متن ورودی استفاده می‌شود. برای مثال صدای هر فرد خاص را می‌توان از هر صوت ورودی دیگر تولید کرد. یا بر اساس یک متن، یک موسیقی تولید کرد.
• تولید متن: مدل‌های زبانی مانند GPT OpenAI، تحول بزرگی بوجود اورده است.
• تقویت داده‌های آموزشی: مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر شبکه‌های عمیق نیاز به داده‌های آموزشی زیاد و متنوع دارند. از آنجا که همیشه داده‌ی کافی در دسترس نیست از شبکه‌های مولد برای تقویت داده‌های آموزشی استفاده می‌شود.
• بهبود کیفیت تصویر: مدل‌های مولد برای بهبود کیفیت تصاویر جهت انجام پردازش‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی مانند تشخیص بیماری کاربرد دارد.

آموزش و ارزیابی مدل های مولد

آموزش مدل های مولد شامل بهینه سازی پارامترها برای به حداقل رساندن تفاوت بین داده های تولید شده و توزیع واقعی داده‌ها است. معیارهای ارزیابی مانند امتیازات احتمال و بازرسی‌های بصری برای ارزیابی کیفیت خروجی‌های تولید شده استفاده می‌شود.

ملاحظات اخلاقی

با قدرتمندتر شدن مدل‌های مولد، نگرانی‌های اخلاقی در مورد سوء استفاده احتمالی آن‌ها وجود دارد. برای مثال فناوری دیپ‌فیک منجر به تولید اطلاعات نادرست و اهداف مخرب می‌شود. از این‌رو برای توسعه و استقرار مدل‌های مولد نیاز است ملاحظات اخلاقی در نظر گرفته شود.

در ادامه، راجع‌ به مطالب به‌روز هوش مصنوعی و تحولات اخیر آن‌ها بیشتر صحبت خواهیم کرد. منتظر به‌روز‌رسانی‌های بیشتر و بحث های عمیق در مورد این فناوری در حال تحول باشید!