Как создать мощное генеративное решение ИИ?
- АИ/МЛ
- 13 мая 2024 года
От своего первоначального дебюта в качестве новаторского решения до привлечения внимания бизнеса, генеративного ИИ или генеративного искусственного интеллекта быстро приобрел известность. В то время как он упрощает рабочие процессы, путь к разработке генеративного ИИ, достаточно мощного для предоставления таких результатов, может быть сложным как для разработчиков, так и для бизнес-аналитиков. Вот почему мы создали этот блог, чтобы направлять вас через весь процесс создания генеративного ИИ - от захвата основных концепций до следования пошаговому подходу к разработке и принятия лучших практик на этом пути.
От научной фантастики до практической реальности, искусственный интеллект — это все ярость!
Намерение использовать Интернет для потребления информации радикально изменилось после того, как Gen AI (генеративный искусственный интеллект) стал почти вездесущим, потому что пользователи теперь генерируют информацию из этих генеративных решений ИИ вместо поисковых систем.
Согласно последнему опросу Salesforce, 73% индийского населения, 49% австралийского населения и 45% населения США используют генный или генеративный ИИ.
От потенциала для революции в области разработки лекарств до возможности получения ответов на любые вопросы, связанные с любопытством, генеративные решения ИИ широко используются в той степени, в которой в опросе Salesforce упоминается о своих потребителях как о «суперпользователях». Это означает, что эти пользователи часто используют решения Gen AI и находятся на пути к их освоению.
Теперь давайте посмотрим на текущий рыночный сценарий и Будущие прогнозы генеративного ИИ.
Согласно новому отчету Bloomberg Intelligence, растущий спрос на генеративные продукты ИИ может добавить к этому еще больше. 280 миллиардов долларов Это связано с новыми доходами от программного обеспечения, обусловленными специализированными виртуальными помощниками, новыми инфраструктурными продуктами и копилотами, которые ускоряют кодирование.
Как упоминалось в обзоре рынка генеративного ИИ от Statista, размер рынка, по прогнозам, будет расти на 46,47% в год (CAGR 2024-2030), что приведет к объему рынка в 356,10 млрд долларов США к 2030 году.
Генный ИИ или генеративные решения ИИ - это великолепная возможность для бизнеса для владельцев стартапов и предпринимателей, которые хотят запустить свой бизнес. Эти цифры определенно впечатлили бы венчурных капиталистов!
Перед тобой Нанять разработчика AI Для создания генеративного решения ИИ, давайте сначала поймем, что это такое и некоторые из его фундаментальных аспектов.
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ, также называемый Gen AI, является подмножеством ИИ, и он способен генерировать контент или данные автономно, такие как текст, изображения, целые наборы данных и другой контент. Он генерирует контент на основе различных пользовательских вводов и обученных данных. Генный ИИ или генеративный искусственный интеллект используется в различных приложениях, включая генерацию изображений, генерацию текста и даже разработку человекоподобных чат-ботов.
Типы генеративных моделей ИИ
Существует множество типов моделей генеративного искусственного интеллекта, каждый из которых предназначен для конкретных задач и задач. Примеры использования генеративного ИИЭто разнообразие гарантирует, что генеративный ИИ может эффективно использоваться в широком спектре приложений, удовлетворяя разнообразные потребности предприятий и исследователей.
Хотя на рынке доминирует большая языковая модель, здесь представлена глобальная доля рынка генеративного ИИ. Различные типы генеративных моделей ИИ.
Выбор правильного генеративного устройства напрямую повлияет на эффективность вашего решения Generative AI. От пригодности к задачам до интерпретируемости и требований к данным каждый тип модели данных имеет отличительные характеристики. Итак, давайте теперь рассмотрим некоторые из наиболее выбранных моделей Gen AI.
Генеративные состязательные сети (GAN)
Тип модели глубокого обучения, характеризующийся своей противоборствующей структурой, включает в себя две нейронные сети, генератор и дискриминатор.
Представьте, что один из них — художник (генератор), пытающийся заработать фальшивые деньги, а другой — эксперт-детектив (дискриминатор), пытающийся обнаружить подделки. Они работают вместе, конкурируя и совершенствуясь. Художник продолжает совершенствовать свои навыки подделки, в то время как детектив лучше ловит подделки. По мере того, как они конкурируют, поддельные деньги (или данные), созданные художником, становятся настолько реалистичными, что даже детектив не может отличить их от реальной сделки.
Это динамическое равновесие приводит к удивительным творениям, будь то создание реалистичных изображений, реалистичного текста или даже переноса стиля. Это одна из лучших моделей генерирующего ИИ для создания изображений, текста или стиля.
Большие языковые модели
Это передовые системы обработки естественного языка, разработанные с обширными нейронными сетями и предварительно обученные на обширных наборах данных для создания человекоподобного текста по широкому кругу тем и задач.
Эти генеративные модели ИИ обладают навыками генерации текста, перевода, обобщения, ответа на вопросы, предоставления практических приложений и даже генерации кода. Платформы, такие как Vertex AI, все чаще используются для разработки и развертывания таких моделей в масштабе, изучения более подробной информации о них. Что такое Vertex AI Понять его роль в этом пространстве.
Хотя их возможности замечательны, они также вызывают обеспокоенность по поводу этичного использования, конфиденциальности и ответственной разработки ИИ, что требует тщательного контроля и ответственного внедрения в различных областях.
Диффузионные модели
От помощи компьютерам в понимании сложных вещей, разбив их на более простые шаги, до четкой размытой картины, эта генеративная модель предназначена для оценки сложных распределений вероятностей по данным.
В отличие от традиционных генеративных моделей, таких как ауторегрессивные или марковские модели, модели диффузии используют итеративный подход к постепенному уточнению распределения данных.
Эта генеративная модель ИИ лучше всего работает в синтезе изображений, рисовании, денозированном отображении, вычислении данных и многом другом.
Вариационные автокодировщики (VAE)
Эта генеративная модель ИИ использует архитектуру кодера-декодера для захвата и генерации сложных распределений данных. Она использует комбинированную мощность автокодеров и вероятностного моделирования.
В VAE кодер принимает входные данные и отображает их в изученное распределение в латентном пространстве более низкой размерности. Этот процесс позволяет кодировать сложные данные в компактное и непрерывное представление. Затем декодер поворачивает этот процесс, отображая данные из латентного пространства обратно в его первоначальную форму.
Что отличает VAEs, так это их способность не только реконструировать данные, но и пересекать скрытое пространство возможностей. VAE используются для создания реалистичных изображений, синтеза произведений искусства, аудио, текстов, обнаружения аномалий и многого другого.
Трансформаторные модели
Благодаря передовой обработке естественного языка и машинному обучению, модели на основе трансформаторов демонстрируют выдающийся уровень владения переводом языка, генерацией текста, поиском информации и многим другим.
Основное новшество трансформаторов заключается в их способности параллелизовать обработку данных благодаря механизму самовнимания, кроме того, трансформаторы превосходят в захвате зависимостей дальнего действия в последовательности, что делает их очень искусными в обработке сложных отношений и контекста в языке.
Как только вы выберете подходящую модель для своего решения Generative AI, пришло время создать ее.
Читайте также: Как построить модель ИИ - пошаговое руководство
Как создать генеративное решение ИИ?
Создание генеративного решения ИИ - это структурированное путешествие, и это пошаговое руководство о том, как построить генную AI-решение, проведет вас через весь процесс. Каждый этап этого руководства играет решающую роль в создании успешного решения генеративного ИИ. Читайте дальше, чтобы начать трансформировать ваше решение. Бизнес-идея AI В генеративное программное решение на основе искусственного интеллекта.
1.Определить проблему и цель построения генеративного ИИ
Во-первых, это определение проблемы / утверждение, которое определит процесс создания решения генеративного ИИ. Определение проблемы / утверждение включает в себя проблемы, которые вы хотите решить с помощью творческого генеративного ИИ, такие как передача стиля, синтез изображений, реалистичные изображения и многое другое.
2.Прототип генеративной модели ИИ
Прототипирование включает в себя создание упрощенной версии вашей модели ИИ для проверки ее основных функций и оценки ее потенциала.Прототипирование модели ИИ Gen позволяет предпринимателям / заинтересованным сторонам визуализировать потенциал системы ИИ, выявлять потенциальные проблемы и повторять проект по мере необходимости.Прототипирование позволяет заинтересованным сторонам визуализировать потенциал системы ИИ, выявлять потенциальные проблемы и повторять проект по мере необходимости.
Сбор и подготовка данных
Процесс сбора требует тщательного поиска высококачественных данных, идеально представляющих проблемную область, и может включать в себя текст, изображения или другие соответствующие типы данных. После сбора данные подвергаются строгому процессу подготовки. Это влечет за собой очистку, форматирование и структурирование набора данных для устранения шума, ошибок и несоответствий.
Надлежащая стандартизация и нормализация данных имеют жизненно важное значение для обеспечения того, чтобы модель могла обобщать различные входы. В этом контексте сбор и подготовка данных являются незаменимыми шагами, имеющими решающее значение для успешной разработки генеративного решения ИИ, поскольку они закладывают основу для последующего обучения и оценки моделей.
Выберите подходящие генеративные алгоритмы ИИ
Точность и общее качество вашего решения Gen AI зависят от выбранного для него алгоритма / модели генеративного ИИ. Будь то GAN, VAE или любая другая модель, выберите алгоритм, который наилучшим образом подходит для задачи. Для обеспечения эффективности вашей модели ИИ, рассмотрите характер ваших данных, будь то текст, изображения или другие формы, и желаемый результат.
Например, если вы хотите создавать реалистичные изображения, GAN могут быть выбором, в то время как рекуррентные нейронные сети (RNN) более подходят для последовательных данных, таких как текст.
Обучите и оцените свою генеративную модель ИИ
После выбора алгоритма пришло время обучить вашу генеративную модель ИИ, снабдив ее аннотированными данными или кураторскими наборами данных. Процесс обучения включает в себя итерации, где ваша модель совершенствует свои возможности, постепенно улучшая свою производительность.
Хотя генеративные модели обучения ИИ контролируются самостоятельно или полуконтролируются, прерывание работы человека необходимо для точной настройки функционирования модели, чтобы повысить точность и точность вывода. Путем итеративного обучения и оценки генеративной модели ИИ вы можете оптимизировать возможности ИИ поколения, обеспечивая его соответствие целям вашего проекта и эффективно генерируя желаемый контент.
3.Начните с генеративного развития ИИ
Начните с создания среды разработки (аппаратное обеспечение, программное обеспечение, библиотеки, инструменты и многое другое), которая позволяет разработчикам создавать, отлаживать и развертывать генеративную модель ИИ.
Как только вы подготовите среду разработки, пришло время кодировать! Но прежде давайте посмотрим на идеальный технологический стек, необходимый для разработки генеративного решения ИИ.
| компонент | Технология / Инструмент |
| Язык программирования | Python |
| Глубокое обучение Framework | TensorFlow или PyTorch |
| Обработка данных | NumPy, Pandas, spaCy, NLTK |
| GPU ускорение | NVIDIA CUDA, библиотека CUDA Deep Neural Network (cuDNN) |
| Облачные сервисы | AWS, Azure, Google Cloud, IBM Cloud |
| Модель развертывания | TensorFlow Serving, PyTorch |
| Web Framework | Фласк, Фастапи, Джанго |
| Хранение данных | MongoDB, PostgreSQL |
| Версия Control Control | GitHub или GitLab |
| Автоматическое тестирование | тест |
| визуализация | Матплотлиб, Сиборн, Плотли |
| Экспериментальное отслеживание | TensorBoard, MLflow |
Разработка является одним из решающих этапов при создании решения Gen AI, поскольку оно включает в себя различные важные аспекты, которые могут быть использованы в процессе разработки. Разработчик для аренды Мы должны взять на себя обязательство создать мощное и эффективное генеративное решение ИИ.
Вот несколько шагов, участвующих в стадии разработки генеративного решения ИИ.
- Выберите правильное хранилище данных
- Используйте фреймворки обработки данных
- Разработка кода для параллелизации
- Используйте контейнеризацию
- Использовать облачные вычисления
- Внедрить кэширование
- Усыновить Архитектура микросервисов
- Очередь сообщений
- Используйте кэширование
- Балансировка нагрузки
- Установить порядок обработки ошибок
- Документировать решение
- План аварийного восстановления
- Применять методы оптимизации модели
- Оптимизация операций ввода/вывода
- Модель масштабирования конфигурирования
Эти шаги в совокупности формируют структурированный подход к созданию программного решения Generative AI, обеспечивая его эффективность, надежность и адаптивность в реальных приложениях.
Читайте больше: Как генеративный ИИ может помочь в разработке приложений?
4. тестирование и валидация генеративного решения ИИ
На этом этапе вы можете Проверка QA Testers для выполнения строгих процедур, чтобы подтвердить, что генеративное решение ИИ соответствует намеченным целям. Тестирование включает тестирование производительности, тестирование на единицу, тестирование A / B, тестирование пользователей, функциональное тестирование и многое другое. Кроме того, проверки валидации подтверждают, что решение Gen AI соответствует заранее определенным критериям точности и качества.
Придерживаясь различных спецификаций тестирования и валидации, Услуги по развитию ИИ Поставщики могут настроить генеративные решения ИИ для оптимальной производительности и заранее смягчить потенциальные риски.
5. Развернуть генеративное построение ИИ
На этом этапе основное внимание уделяется переносу разработанной модели программного обеспечения ИИ из контролируемой среды разработки в реальное приложение. Ключевые спецификации развертывания включают выбор соответствующей аппаратной инфраструктуры для поддержки вычислительных требований модели ИИ и обеспечение масштабируемости для размещения различных рабочих нагрузок.
Кроме того, он включает в себя интеграцию с существующими системами, тщательное тестирование (тестирование одобрения) и постоянный мониторинг для оптимизации производительности и обнаружения ошибок.
Кроме того, мы рекомендуем тщательно рассмотреть меры безопасности и соблюдение правил защиты данных во время развертывания для защиты конфиденциальной информации.
6. Обслуживание и улучшение
Улучшения жизненно важны для повышения возможностей и эффективности системы ИИ с течением времени.Поддержание программного обеспечения ИИ включает в себя рутинные проверки, обновления и устранение неполадок, необходимые для обеспечения бесперебойной работы программного решения ИИ и его актуальности с последними достижениями в любой отрасли.
Эта фаза технического обслуживания и улучшения включает в себя уточнение алгоритмов, оптимизацию обработки данных и включение обратной связи с пользователем, чтобы программное решение AI соответствовало меняющимся потребностям и технологиям.
Лучшие практики для создания генеративных решений ИИ
Ну, важно знать, что нужно делать. Следуя передовым практикам, вы гарантируете, что ваше путешествие будет не только продуктивным, но и плавным. Используя эти передовые методы разработки генеративного искусственного интеллекта, вы сможете создавать впечатляющие решения ИИ, которые превосходят как производительность, так и пользовательский опыт:
Соберите высококачественные данные
Качество входных данных напрямую влияет на выход генеративного ИИ. Важно убедиться, что данные, которые вы собираете, не содержат ошибок, несоответствий и предубеждений, кроме того, что они релевантны и хорошо структурированы.
Когда вы предоставляете своей модели ИИ хорошие данные, она учится генерировать более точные и значимые результаты, что делает ваше программное решение ИИ более надежным и эффективным.
Используйте соответствующие алгоритмы
Одним из наиболее важных аспектов построения генеративного решения ИИ является выбор правильного алгоритма / модели. Выбор правильного алгоритма / модели для разработки программного обеспечения ИИ гарантирует, что ваше генеративное программное обеспечение ИИ работает эффективно и производит высококачественные результаты.
Например, если вы создаете текст на естественном языке, алгоритмы, такие как GPT-3.5/4o, могут быть отличным выбором. С другой стороны, если вы работаете с изображениями, модель глубокого обучения, такая как GAN, может быть более подходящей.
Обеспечить безопасность и конфиденциальность
Это означает принятие важных мер по защите конфиденциальной информации и сохранению конфиденциальности физических лиц. От развертывания сильных методов шифрования до механизмов контроля доступа, регулярного обновления системы ИИ и других таких надежных мер безопасности, которые защищают от несанкционированного доступа и утечек данных.
Поезд и настройка вашей модели
Чтобы ваша модель ИИ работала лучше всего, вам нужно настроить скорость обучения, размер партии (сколько данных она обрабатывает одновременно), эпохи (количество раз, когда она учится) и упорядочить ее (предотвращая чрезмерное мышление).
Эти настройки помогают вашему программному обеспечению ИИ выполнять свои задачи более точно и эффективно. Эта тонкая настройка гарантирует, что ваша генеративная модель ИИ генерирует высококачественные и точные результаты для вашей конкретной задачи или приложения.
Держите свою модель ИИ Gen в курсе новых достижений
Не отставая от последних достижений в области технологий, инструментов, моделей, алгоритмов и многого другого, компании могут гарантировать, что их программные решения для ИИ оснащены самыми передовыми возможностями, что делает их не только эффективными, но и эффективными.
Максимизируйте свой генеративный потенциал ИИ с помощью MindInventory!
MindInventory выступает в качестве вашего надежного партнера в использовании возможностей ИИ для вашего бизнеса. Услуги по развитию ИИ/ML чтобы создать для вас решения, адаптированные к вашим уникальным потребностям. Наша команда специализируется на экспертных предложениях Услуги по развитию ИИ создавать индивидуальные решения ИИ, решения NLP, носимое программное обеспечение на основе ИИ и обеспечивать бесшовность ИнтеграцияС послужным списком совершенства и инноваций мы приносим богатый опыт в таблицу.
Одним из наших инновационных проектов в области разработки генеративных решений ИИ является Synthesia — платформа для создания видеоБлагодаря нашему опыту в области дизайна и разработки мы позволили Synthesia повысить вовлеченность и визуальную привлекательность своих видео, созданных с помощью ИИ.
С нашим опытом и приверженностью к совершенству, мы являемся вашим шагом к Партнер по развитию генеративного ИИ Выберите MindInventory для путешествия в будущее инноваций ИИ и испытать мощь интеллектуальных решений, как никогда раньше.
FAQ о генеративном решении ИИ
От инноваций до более быстрого выполнения, снижения затрат, снижения сложности и трансформации окружающей среды — вот некоторые из способов, которыми ИИ может создавать ценность для бизнеса независимо от отрасли или размера бизнеса.
Время, необходимое для создания модели генерирующего ИИ, значительно варьируется в зависимости от нескольких факторов, таких как модель, алгоритм, качество данных обучения, вычислительные ресурсы, сложность задачи, итеративный характер обучения модели, тонкая настройка, опыт разработчика, местоположение команды разработчиков и многое другое.
Стоимость создания генеративного решения ИИ значительно варьируется в зависимости от таких факторов, как сложность проекта, потребности в данных, инфраструктура, навыки команды, местоположение команды, модель взаимодействия и многое другое.Стоимость создания генеративного решения ИИ начинается от тысяч до миллионов долларов, это включает в себя стоимость разработки, сбора данных и вычислительных ресурсов. Свяжитесь с намиИ мы предоставим индивидуальную оценку для удовлетворения ваших конкретных потребностей.
Искусственный интеллект поколений (AGI) - это тип продвинутого искусственного интеллекта, который обладает когнитивными способностями, подобными человеческим, и может понимать, изучать и выполнять широкий спектр задач на человеческом уровне или за его пределами. Напротив, генеративный ИИ относится к подмножеству ИИ, которое фокусируется на создании контента или данных, часто используя такие методы, как нейронные сети, для генерации текста, изображений или других носителей.
По сути, AGI стремится подражать интеллекту человеческого уровня, в то время как генеративный ИИ является более узким приложением в более широкой области ИИ.
Риски генерирующего ИИ включают в себя возможность неправильного использования при создании поддельного контента, такого как видео с глубокими подделками или ложная информация, которая может обмануть и нанести вред людям и обществу.
Кроме того, существует риск вторжения в частную жизнь при создании реалистично выглядящих лиц или других персональных данных. Алгоритмы ИИ также могут непреднамеренно увековечивать предубеждения, присутствующие в данных обучения, что приводит к дискриминации в генерируемом контенте.
Помимо способности создавать контент, такой как текст, изображения или музыка, автономно, он может помочь в автоматизации различных задач, повысить персонализацию и ускорить творчество.Кроме того, генеративный ИИ может повысить эффективность, сократить человеческие усилия и открыть новые возможности для инноваций в таких областях, как генерация контента, дизайн и решение проблем.
Некоторые из лучших инструментов генеративного ИИ - это ChatGPT, Synthesia, Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly и многое другое.
От большого обучения и потребностей в данных до проблем с авторским правом, глубокие подделки, галлюцинации ИИ, неточные результаты, предвзятость машинного обучения и многое другое — вот некоторые из основных проблем, с которыми может столкнуться бизнес при разработке генеративных решений ИИ.
Некоторые из технологических гигантов, которые в настоящее время лидируют на рынке генеративного ИИ, — Alphabet Inc., Microsoft Corporation, Meta Platforms Inc., IBM Corporation, Nvidia Corporation, Synthesis AI и другие.
