«Разблокирование творчества с помощью передовых трансформаторов в генеративном AI»

Освобождение творческого потенциала с использованием передовых преобразователей в генеративном искусственном интеллекте

Введение

В постоянно меняющемся мире искусственного интеллекта, одно имя в последние годы выделяется своей значимостью: трансформеры. Эти мощные модели преобразовали наш подход к генеративным задачам в области искусственного интеллекта, расширив границы того, что машины могут создавать и представлять себе. В данной статье мы рассмотрим продвинутые приложения трансформеров в генеративном искусственном интеллекте, исследуя их внутреннюю работу, реальные применения и революционное влияние, которое они оказали на эту область.

Цели обучения

  • Понять роль трансформеров в генеративном искусственном интеллекте и их влияние на различные творческие области.
  • Научиться использовать трансформеры для задач, таких как генерация текста, чат-боты, создание контента и даже генерация изображений.
  • Узнать о продвинутых трансформерах, таких как MUSE-NET, DALL-E и других.
  • Исследовать этические аспекты и вызовы, связанные с использованием трансформеров в искусственном интеллекте.
  • Получить представление о последних достижениях в моделях, основанных на трансформерах, и их применении в реальном мире.

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Возникновение трансформеров

Прежде чем мы углубимся в продвинутые вещи, давайте на мгновение поймем, что такое трансформеры и как они стали ведущей силой в области искусственного интеллекта.

Трансформеры в своей основе – это модели глубокого обучения, которые предназначены для последовательных данных. Они были представлены в исторической статье с заголовком “Внимание – всё, что вам нужно” Васвани и др. в 2017 году. То, что отличает трансформеры, это их механизм внимания, который позволяет им находить или распознавать полный контекст последовательности при предсказаниях.

Это достижение помогает в революции обработки естественного языка (NLP) и генеративных задач. Вместо использования фиксированных размеров окон, трансформеры могут динамически сосредоточиться на разных частях последовательности, что делает их идеальными для захвата контекста и взаимосвязей в данных.

Применение в генерации естественного языка

Трансформеры получили наибольшую известность в области генерации естественного языка. Давайте рассмотрим некоторые из их продвинутых применений в этой области.

1. GPT-3 и далее

Generative Pre-trained Transformers 3 (GPT-3) не требует представления. С его 175 миллиардами параметров, это одна из самых больших языковых моделей, когда-либо созданных. GPT-3 может создавать текст, отвечать на вопросы, писать эссе и даже писать код на нескольких языках программирования. Помимо GPT-3, продолжается исследование еще более масштабных моделей, обещающих еще более глубокое понимание языка и возможности генерации.

Фрагмент кода: использование GPT-3 для генерации текста

import openai# Установите свой API-ключapi_key = "ВАШ_API_КЛЮЧ"openai.api_key = api_key# Предоставьте промт для генерации текстаprompt = "Переведите следующий английский текст на французский: 'Привет, как дела?'"# Используйте GPT-3 для генерации переводаresponse = openai.Completion.create(    engine="text-davinci-002",    prompt=prompt,    max_tokens=50)# Выведите сгенерированный переводprint(response.choices[0].text)

Этот код настраивает ваш API-ключ для GPT-3 от OpenAI и отправляет запрос на перевод с английского на французский. GPT-3 генерирует перевод, и результат выводится на экран.

2. Разговорный искусственный интеллект

Трансформеры обеспечили мощь следующего поколения чат-ботов и виртуальных помощников. Эти AI-сущности могут вести разговоры, похожие на человеческие, понимать контекст и предоставлять точные ответы. Они не привязаны к сценариям взаимодействия, а адаптируются к вводу пользователя, что делает их ценными для поддержки клиентов, поиска информации и даже для компаньонства.

Фрагмент кода: создание чат-бота с использованием трансформеров

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline# Загрузка предварительно обученной модели GPT-3 для чат-ботовmodel_name = "gpt-3.5-turbo"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# Создание конвейера для чат-ботаchatbot = pipeline("text-davinci-002", model=model, tokenizer=tokenizer)# Начало разговора с чат-ботомconversation = chatbot("Привет, чем я могу тебе помочь сегодня?")# Вывод ответа чат-ботапrint(conversation[0]['message']['content'])

Этот код демонстрирует, как создать чат-бот, используя трансформеры, в частности модель GPT-3.5 Turbo. Он настраивает модель и токенизатор, создает конвейер для чат-бота, начинает разговор с приветствием и выводит ответы чат-бота.

3. Генерация содержимого

Трансформеры широко используются в генерации контента. Независимо от того, создание ли это рекламных текстов, написание новостей или стихов, эти модели показали способность генерировать связный и контекстуально связанный текст, снижая нагрузку на людей-писателей.

Фрагмент кода: генерация рекламных текстов с помощью трансформеров

from transformers import pipeline# Создание конвейера генерации текстатекстовый_генератор = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-1.3B")# Предоставление подсказки для рекламных текстовprompt = "Создайте рекламный текст для нового смартфона, подчеркивающий его камеру."рекламная_копия = текстовый_генератор(prompt, num_return_sequences=1)# Вывод сгенерированной рекламной копииprint(рекламная_копия[0]['generated_text'])

Этот код демонстрирует генерацию контента с использованием трансформеров. Он настраивает конвейер генерации текста с использованием модели GPT-Neo 1.3B, предоставляет подсказку для создания рекламных текстов о камере смартфона и выводит сгенерированный рекламный текст.

4. Генерация изображений

С помощью архитектур, таких как DALL-E, трансформеры могут генерировать изображения на основе текстовых описаний. Вы можете описать сюрреалистическую концепцию, и DALL-E сгенерирует изображение, соответствующее вашему описанию. Это имеет влияние на искусство, дизайн и генерацию визуального контента.

Фрагмент кода: генерация изображений с помощью DALL-E

# Пример использования API DALL-E от OpenAI (Обратите внимание: вам понадобятся действительные учетные данные API)import openai# Настройка ключа APiapi_key = "ВАШ_КЛЮЧ_API_ЗДЕСЬ"# Инициализация клиента API OpenAIclient = openai.Api(api_key)# Описание желаемого изображенияdescription = "Сюрреалистический пейзаж с плавающими домами в облаках."# Генерация изображения с помощью DALL-Eresponse = client.images.create(description=description)# Доступ к URL сгенерированного изображенияimage_url = response.data.url# Теперь вы можете скачать или отобразить изображение с помощью предоставленного URLprint("URL сгенерированного изображения:", image_url)

Этот код использует DALL-E от OpenAI для генерации изображения на основе текстового описания. Вы предоставляете описание желаемого изображения, и DALL-E создает изображение, соответствующее этому описанию. Сгенерированное изображение сохраняется в файле.

5. Музыкальная композиция

Трансформеры могут помочь в создании музыки. Как, например, MuseNet от OpenAI; они могут создавать новые песни в разных стилях. Это важно для музыки и искусства, дает новые идеи и возможности для креативности в мире музыки.

Фрагмент кода: сочинение музыки с помощью MuseNet

# Пример использования API MuseNet от OpenAI (Обратите внимание: вам понадобятся действительные учетные данные API)import openai# Настройка ключа APIapi_key = "ВАШ_КЛЮЧ_API_ЗДЕСЬ"# Инициализация клиента API OpenAIclient = openai.Api(api_key)# Описание желаемого типа музыкиdescription = "Сочините классическую пьесу для фортепиано в стиле Шопена."# Генерация музыки с помощью MuseNetresponse = client.musenet.compose(    prompt=description,    temperature=0.7,    max_tokens=500  # Подстройте это для желаемой длины композиции)# Доступ к сгенерированной музыкemusic_c = response.choices[0].textprint("Сгенерированная музыкальная композиция:")print(music_c)

Этот код на Python демонстрирует, как использовать API MuseNet от OpenAI для генерации музыкальных композиций. Сначала вы указываете ключ API, затем описываете тип музыки, который хотите создать (например, классическую фортепианную пьесу в стиле Шопена), и затем вызываете API для генерации музыки. Результат композиции может быть сохранен или воспроизведен по желанию.

Примечание: замените “ВАШ_КЛЮЧ_API_ЗДЕСЬ” на фактический ключ API OpenAI.

Исследование передовых трансформеров: MUSE-NET, DALL-E и других

В быстро меняющемся мире искусственного интеллекта передовые трансформеры лидируют в захватывающих разработках в области креативного ИИ. Модели, такие как MUSE-NET и DALL-E, не только понимают язык, а теперь проявляют творческую активность, придумывая новые идеи и создавая различные типы контента.

Творческая сила MUSE-NET

MUSE-NET – великолепный пример того, что могут сделать передовые трансформаторы. Созданный компанией OpenAI, этот модель уходит дальше обычных возможностей ИИ, создавая свою музыку. Она может создавать музыку в разных стилях, таких как классика или поп-музыка, и делает это так, будто она была создана человеком.

Вот отрывок кода, иллюстрирующий то, как MUSE-NET может генерировать музыкальную композицию:

from muse_net import MuseNet# Инициализация модели MUSE-NETmuse_net = MuseNet()compose_l = muse_net.compose(style="jazz", length=120)compose_l.play()

DALL-E: Художественный трансформер

DALL-E, созданный OpenAI, является революционным достижением в области визуализации трансформеров. В отличие от обычных языковых моделей, DALL-E может создавать изображения на основе написанных слов. Это похоже на настоящего художника, который превращает текст в яркие и креативные изображения.

Вот пример того, как DALL-E может оживить текст:

from dalle_pytorch import DALLE# Инициализация модели DALL-Edall_e = DALLE()# Создание изображения на основе текстового описанияimage = dall_e.generate_image("фантастический пейзаж с плавающими островами")display(image)

CLIP: Связывание зрения и языка

CLIP от OpenAI объединяет понимание зрения и языка. Он способен воспринимать совместно изображения и текст, что позволяет выполнять такие задачи, как классификация изображений без обучения и с использованием текстовых подсказок.

import torchimport clip# Загрузка модели CLIPdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model, transform = clip.load("ViT-B/32", device)# Подготовка изображения и текстового входаimage = transform(Image.open("image.jpg")).unsqueeze(0).to(device)text_inputs = torch.tensor(["фото кошки", "картина собаки"]).to(device)# Получение признаков изображения и текстаimage_features = model.encode_image(image)text_features = model.encode_text(text_inputs)

CLIP объединяет понимание зрения и языка. Этот код загружает модель CLIP, подготавливает изображение и текстовый вход, и кодирует их в признаковые векторы, позволяя выполнять такие задачи, как классификация изображений без обучения и с использованием текстовых подсказок.

T5: Текстовые трансформеры

Mодели T5 рассматривают все задачи NLP как проблемы текста-в-тексте, упрощая архитектуру модели и достигая передовых результатов в различных задачах.

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer# Загрузка модели T5 и токенизаторamodel = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")# Подготовка входного текстаinput_text = "Переведите с английского на французский: 'Привет, как дела?'"# Токенизация и генерация переводаinput_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")translation = model.generate(input_ids)output_text = tokenizer.decode(translation[0], skip_special_tokens=True)print("Перевод:", output_text)

Модель рассматривает все задачи NLP как проблемы текста-в-тексте. Этот код загружает модель T5, токенизирует входной текст и генерирует перевод с английского на французский.

GPT-Neo: Масштабирование для эффективности

GPT-Neo является серией моделей, разработанных компанией EleutherAI. Они предлагают аналогичные возможности крупномасштабным языковым моделям, таким как GPT-3, но в меньшем масштабе, что делает их более доступными для различных приложений, сохраняя впечатляющую производительность.

  • Код для моделей GPT-Neo аналогичен коду для GPT-3 с различными названиями и размерами модели.

BERT: Взаимопонимание в обоих направлениях

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанный Google, сосредотачивается на понимании контекста в языке. Он устанавливает новые стандарты в широком спектре задач понимания естественного языка.

  • BERT обычно используется для предварительного обучения и настройки задач NLP, и его использование часто зависит от конкретной задачи.

DeBERTa: Улучшенное понимание языка

DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention) улучшает модель BERT, вводя механизмы декодирования с разделенным вниманием, улучшая понимание языка и уменьшая количество параметров модели.

  • DeBERTa обычно следует тем же шаблонам использования, что и BERT для различных задач NLP.

RoBERTa: Надежное понимание языка

RoBERTa базируется на архитектуре BERT, но совершенствует ее с помощью более обширной системы обучения, достигая передовых результатов на различных показателях обработки естественного языка.

  • Использование RoBERTa аналогично BERT и DeBERTa для задач NLP соответствует некоторым вариациям настройки.

Визионные трансформеры (ViTs)

Визионные трансформеры, подобные тем, что вы видели ранее в статье, демонстрируют значительные достижения в области обработки изображений. Они применяют принципы трансформеров к задачам, связанным с изображениями, проявляя свою универсальность.

import torchfrom transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification# Загрузка предобученной модели визионного трансформера (ViT)model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)# Загрузка и предобработка медицинского изображенияfrom PIL import Imageimage = Image.open("image.jpg")inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")# Получение предсказаний моделиoutputs = model(**inputs)logits_per_image = outputs.logits

Этот код загружает модель ViT, обрабатывает изображение и получает предсказания от модели, демонстрируя ее использование в области обработки изображений.

Эти модели, вместе с MUSE-NET и DALL-E, в совокупности показывают быстрый прогресс в области искусственного интеллекта на основе трансформеров, затрагивая язык, зрение, креативность и эффективность. По мере развития области, мы можем ожидать еще более захватывающих разработок и применений.

Трансформеры: проблемы и этические аспекты

При освоении удивительных возможностей трансформеров в генеративном искусственном интеллекте важно учитывать проблемы и этические вопросы, сопутствующие им. Вот некоторые важные моменты для размышления:

  • Смещенные данные: Трансформеры могут учиться и повторять несправедливую информацию из обучающих данных, что усиливает стереотипы. Исправление этой ситуации является необходимостью.
  • Правильное использование трансформеров: Поскольку трансформеры могут создавать вещи, нам нужно использовать их осторожно, чтобы предотвратить фальшивую информацию и негативное влияние.
  • Проблемы конфиденциальности: Когда ИИ создает вещи, он может ущемить приватность, копируя людей и секреты.
  • Трудность в понимании: Трансформеры могут быть похожи на черный ящик – мы не всегда можем понять, как они принимают решения, что делает сложно доверять им.
  • Необходимость законодательства: Установление правил для ИИ, включая трансформеры, сложно, но необходимо.
  • Ложные новости: Трансформеры могут делать ложь казаться реальной, что ставит под угрозу правду.
  • Энергопотребление: Обучение больших трансформеров требует много вычислительной мощности, что может быть вредно для окружающей среды.
  • Справедливый доступ: Каждому должна быть предоставлена равная возможность использовать трансформеры и подобные им ИИ, независимо от их местоположения.
  • Люди и искусственный интеллект: Мы все еще выясняем, какая должна быть степень власти у искусственного интеллекта по сравнению с людьми.
  • Влияние на будущее: Мы должны готовиться к тому, как ИИ, такой как трансформеры, изменят общество, экономику и культуру. Это важно.

Навигация по этим вызовам и учет этических аспектов являются важными, поскольку трансформеры продолжают играть ведущую роль в формировании будущего генеративного искусственного интеллекта. Ответственное развитие и использование являются ключевыми моментами для осуществления потенциала этих преобразующих технологий, одновременно защищая ценности общества и благополучие.

Преимущества трансформеров в генеративном искусственном интеллекте

  • Улучшенное творчество: Трансформеры позволяют ИИ генерировать творческий контент, такой как музыка, искусство и тексты, которые раньше были невозможны.
  • Контекстное понимание: Их механизмы внимания позволяют трансформерам лучше уловить контекст и взаимосвязи, что приводит к более содержательному и последовательному выводу.
  • Мультимодальные возможности: Трансформеры, подобные DALL-E, совмещают текст и изображения, расширяя возможности в генерации.
  • Эффективность и масштабируемость: Модели, такие как GPT-3 и GPT-Neo, обладают впечатляющей производительностью и при этом более ресурсоэффективны по сравнению с предшественниками.
  • Универсальные применения: Трансформеры могут применяться в различных областях, от создания контента до перевода языка и многого другого.

Недостатки трансформеров в генеративном искусственном интеллекте

  • Предвзятость данных: Трансформеры могут повторять предвзятости, присутствующие в обучающих данных, ведущие к созданию содержимого с предвзятостью или недобросовестности.
  • Этические вопросы: Возможность создавать текст и изображения вызывает этические проблемы, такие как deepfake и потенциал для распространения ложной информации.
  • Риски конфиденциальности: Трансформеры могут создавать содержимое, нарушающее личную конфиденциальность, например, создание фальшивого текста или изображений, подражающих отдельным лицам.
  • Отсутствие прозрачности: Трансформеры часто производят результаты, которые сложно объяснить, что затрудняет понимание, как они пришли к определенному выводу.
  • Экологическое воздействие: Обучение больших трансформеров требует значительных вычислительных ресурсов, что влияет на энергопотребление и вызывает экологические опасения.

Заключение

Трансформеры привнесли новую эпоху творчества и навыков в искусственный интеллект. Они могут делать не только текст, они также занимаются музыкой и искусством. Но мы должны быть осторожными. Большая власть требует большой ответственности. Исследуя то, что трансформеры могут делать, мы должны думать о том, что правильно. Нам нужно убедиться, что они помогают обществу и не вредят ему. Будущее искусственного интеллекта может быть удивительным, но мы все должны быть уверены, что оно будет благоприятным для всех.

Основные выводы

  • Трансформеры – революционные модели в области искусственного интеллекта, известные своей последовательной обработкой данных и механизмами внимания.
  • Они превосходно справляются с генерацией естественного языка, обеспечивая работу чат-ботов, генерацию контента и даже создание кода с помощью моделей, таких как GPT-3.
  • Трансформеры, такие как MUSE-NET и DALL-E, расширяют свои творческие возможности до составления музыки и генерации изображений.
  • Этические соображения, такие как предвзятость данных, проблемы конфиденциальности и ответственное использование, имеют огромное значение при работе с трансформерами.
  • Трансформеры занимают ведущие позиции в технологии искусственного интеллекта, с применением в области понимания языка, творчества и эффективности.

Часто задаваемые вопросы

Показанные в статье изображения не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.