Generative AI là gì? Cách xây dựng mô hình tổng quát

Generative AI đã trở thành một lĩnh vực đầy tiềm năng và đáng chú ý trong trí tuệ nhân tạo. Với khả năng tạo ra những đầu ra sáng tạo và đa dạng, công cụ đã tạo ra sự quan tâm và tò mò từ cộng đồng nghiên cứu. Trong bài viết này sẽ tìm hiểu sâu về Generative AI là gì và cách xây dựng mô hình AI tổng thể như thế nào nhé!

Generative AI, hay còn được gọi là trí tuệ nhân tạo tạo sinh, là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo nghiên cứu về việc sử dụng mô hình máy học để tạo ra dữ liệu mới và sáng tạo. Thay vì chỉ học từ dữ liệu có sẵn, Generative AI có khả năng tạo ra những dữ liệu mới, như hình ảnh, âm thanh, văn bản và nhiều hơn nữa. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình sinh dữ liệu như Generative Adversarial Networks (GANs) hoặc Variational Autoencoders (VAEs).

Mô hình GANs là một trong những phương pháp phổ biến nhất để tạo ra dữ liệu mới. GANs bao gồm hai phần: một mô hình sinh tạo dữ liệu và một mô hình phân biệt dữ liệu. Mô hình sinh sẽ cố gắng tạo ra dữ liệu mới giống như dữ liệu thực tế. Mô hình phân biệt sẽ cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thực tế và dữ liệu được tạo ra bởi mô hình sinh. Quá trình này tiếp tục diễn ra cho đến khi mô hình sinh có thể tạo ra dữ liệu mà mô hình phân biệt không thể phân biệt được. Kết quả là mô hình sinh có khả năng tạo ra dữ liệu mới và sáng tạo.

Mô hình VAEs cũng là một phương pháp quan trọng trong Generative AI. VAEs là mô hình học không giám sát. Nó cho phép chúng ta tạo ra dữ liệu mới từ không gian biểu diễn tiềm ẩn. Với VAEs, người dùng có thể tạo ra những dữ liệu mới bằng cách lấy một điểm từ không gian biểu diễn tiềm ẩn và giải mã nó thành một dữ liệu mới. Quá trình này giúp tìm ra những đặc trưng ẩn trong dữ liệu và tạo ra những dữ liệu mới phù hợp.

Có nhiều loại mô hình Generative AI khác nhau, mỗi mô hình có ưu và nhược điểm riêng. Cần chọn mô hình Generative AI phù hợp với ứng dụng cụ thể.

Dữ liệu huấn luyện cần phải đại diện cho tập dữ liệu mà mô hình sẽ được sử dụng để tạo ra nội dung. Dữ liệu huấn luyện có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Chẳng hạn như Internet, các thư viện, hoặc các thiết bị cảm biến.

Quá trình huấn luyện mô hình Generative AI có thể mất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán. Trong quá trình huấn luyện, mô hình sẽ học cách tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu huấn luyện.

Sau khi huấn luyện, cần đánh giá mô hình để kiểm tra chất lượng của mô hình. Đánh giá mô hình có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau. Chẳng hạn như tính độ chính xác, độ tin cậy, hoặc độ sáng tạo của nội dung được tạo ra bởi mô hình.

Cần phát triển các thuật toán kiểm tra và xác minh để phát hiện các định dạng dữ liệu giả mạo được tạo bởi mô hình Generative AI. Các thuật toán này có thể dựa trên các kỹ thuật như phân tích độ tương đồng, phân tích thống kê,…

Cần nâng cao nhận thức của người dùng về các rủi ro của mô hình Generative AI. Người dùng cần được trang bị kiến thức để phân biệt giữa các định dạng dữ liệu thực và giả mạo.

Dữ liệu đào tạo là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chất lượng của mô hình Generative AI. Do đó, cần chú trọng cải thiện chất lượng dữ liệu đào tạo. Cải thiện bằng cách loại bỏ các định dạng dữ liệu sai lệch hoặc không chính xác. Ngoài ra có thể thêm các định dạng dữ liệu mới để mở rộng khả năng của mô hình. Bên cạnh đó sử dụng các kỹ thuật lọc và kiểm soát chất lượng dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của dữ liệu.

Với Đội Ngũ Chuyên Gia lâu năm tại Adsplus sẽ giúp tăng hiệu quả quảng cáo, thúc đẩy ra đơn hàng, sử dụng hệ thống báo cáo minh bạch 24/7. Adsplus™ đã liên tiếp đạt các giải thưởng về tối ưu quảng cáo và mobile 2017, 2018.