AI tạo sinh là gì và tất cả những điều cần biết

AI tạo sinh thực sự đã tạo nên cơn sốt trên toàn thế giới, làm thay đổi cách chúng ta giao tiếp, làm việc và phát triển ý tưởng. ChatGPT, với hơn 100 triệu người dùng, là một minh chứng cho sự tiếp nhận nhanh chóng của công chúng và tác động rộng rãi của công nghệ tiên tiến này.

Ngay cả trong giai đoạn sơ khai, AI tạo sinh đã và đang hình thành tương lai của nhiều lĩnh vực khác nhau, từ đó gia tăng tầm ảnh hưởng lên cuộc sống con người. Đón nhận công nghệ này sẽ mở ra cánh cửa cho những khả năng không tưởng, đưa đến một thời đại mới của sáng tạo, hiệu suất và tiến bộ.

Cùng khám phá về AI tạo sinh – từ khái niệm, cách hoạt động đến cách phát triển và ứng dụng của chúng trong các ngành khác nhau

AI tạo sinh (Generative AI) cho phép người dùng nhanh chóng tạo nội dung mới dựa trên nhiều loại dữ liệu đầu vào khác nhau. Các dữ liệu đầu vào và đầu ra của mô hình có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoạt hình, mô hình 3D hoặc nhiều loại dữ liệu khác.

AI tạo sinh hoạt động như thế nào?

Các mô hình AI tạo sinh sử dụng mạng thần kinh để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có, từ đó tạo nội dung mới và độc nhất.

Một trong những đột phá của các mô hình AI tạo sinh là khả năng tận dụng các phương pháp học khác nhau, bao gồm học không giám sát hoặc học bán giám sát để đào tạo. Điều này giúp các tổ chức dễ dàng và nhanh chóng tận dụng một lượng lớn dữ liệu chưa được gán nhãn để tạo các mô hình cơ sở (foundation models).

Như tên gọi, các mô hình cơ sở có thể được sử dụng như một nền tảng cho các hệ thống AI thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.

Ví dụ: các mô hình cơ sở bao gồm GPT-3 và Stable Diffusion. Ứng dụng phổ biến như ChatGPT, lấy từ GPT-3, cho phép người dùng tạo một bài luận dựa trên một yêu cầu ngắn bằng văn bản. Ngược lại, Stable Diffusion cho phép người dùng tạo ra hình ảnh chân thực dựa trên dữ liệu văn bản.

Làm thế nào để đánh giá các mô hình AI tạo sinh?

Ba yêu cầu chính của một mô hình AI tạo sinh thành công là:

Chất lượng: Đặc biệt đối với các ứng dụng tương tác trực tiếp với người dùng, đầu ra có chất lượng cao là vô cùng quan trọng. Ví dụ, trong tạo giọng nói, chất lượng giọng nói kém sẽ gây khó hiểu. Trong việc tạo hình ảnh, đầu ra có chất lượng phải tương tự hình ảnh tự nhiên.

Đa dạng: Một mô hình tạo sinh tốt nắm bắt được các yếu tố thiểu số trong phân phối dữ liệu mà không làm giảm chất lượng đầu ra. Điều này giúp giảm thiểu sự thiên lệch không mong muốn trong các mô hình học tập.

Tốc độ: Nhiều ứng dụng tương tác yêu cầu tạo đầu ra nhanh, chẳng hạn như chỉnh sửa hình ảnh thời gian thực để sử dụng trong quy trình tạo nội dung.

Ảnh minh họa – Nguồn: NVIDIA

Làm thế nào để phát triển mô hình AI tạo sinh?

Có nhiều loại mô hình tạo sinh khác nhau, và việc kết hợp ưu điểm của mỗi loại giúp tạo ra các mô hình mạnh mẽ hơn. Cụ thể như sau:

Mô hình Diffusion

Còn được gọi là denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), mô hình diffusion là mô hình tạo sinh xác định vector trong không gian ẩn thông qua một quá trình hai bước khi huấn luyện.

Hai bước này là forward diffusionreverse diffusion. Forward diffusion dần dần thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu huấn luyện, trong khi reverse diffusion đảo nghịch lại nhiễu để tái tạo lại các mẫu dữ liệu. Dữ liệu mới có thể được tạo ra bằng cách chạy quá trình reverse denoising bắt đầu từ nhiễu hoàn toàn ngẫu nhiên.

Ảnh minh họa – Nguồn: NVIDIA

Một mô hình diffusion có thể mất nhiều thời gian hơn để huấn luyện so với một mô hình variational autoencoder (VAE), nhưng nhờ quy trình hai bước này, có thể huấn luyện hàng trăm, nếu không phải là một lượng vô hạn, lớp.

Điều này có nghĩa là: mô hình diffusion thường cung cấp đầu ra chất lượng cao nhất khi xây dựng mô hình AI tạo sinh.

Ngoài ra, mô hình diffusion cũng được phân loại là mô hình nền tảng, vì chúng có quy mô lớn, cung cấp đầu ra chất lượng cao, linh hoạt và được xem là tốt nhất cho các trường hợp sử dụng phổ quát.

Tuy nhiên, do quy trình lấy mẫu ngược (reverse sampling), việc chạy các mô hình nền tảng là một quá trình mất nhiều thời gian.

Variational autoencoders (VAEs)

VAEs bao gồm hai mạng nơ-ron thường được gọi là bộ mã hóa (encoder) và bộ giải mã (decoder).

Khi được cung cấp đầu vào, bộ mã hóa chuyển đổi nó thành một biểu diễn nhỏ hơn, mật độ cao hơn của dữ liệu. Biểu diễn nén này bảo tồn thông tin cần thiết cho bộ giải mã để tái tạo lại dữ liệu đầu vào ban đầu, đồng thời loại bỏ bất kỳ thông tin không liên quan nào.

Bộ mã hóa và bộ giải mã hoạt động cùng nhau để học biểu diễn dữ liệu tiềm ẩn hiệu quả và đơn giản. Điều này cho phép người dùng dễ dàng lấy mẫu các biểu diễn tiềm ẩn mới có thể được ánh xạ thông qua bộ giải mã nhằm tạo dữ liệu mới.

Mặc dù VAEs có tốc độ tạo hình ảnh đầu ra nhanh hơn, nhưng hình ảnh tạo bởi chúng không chi tiết bằng các mô hình diffusion.

Generative adversarial networks (GANs)

Được phát triển vào năm 2014, GANs được coi là phương pháp thông dụng nhất trong ba phương pháp, trước khi mô hình diffusion thành công vang dội thời gian gần đây.

GANs đối đầu hai mạng nơ-ron với nhau: generator tạo ra các ví dụ mới và discriminator học cách phân biệt nội dung là thực (từ miền) hoặc giả (được tạo ra).

Hai mô hình được đào tạo cùng nhau và ngày càng thông minh khi generator tạo ra nội dung tốt hơn và discriminator cũng phân biệt chính xác hơn. Quy trình này lặp lại, thúc đẩy cả hai để không ngừng cải thiện sau mỗi vòng lặp cho đến khi nội dung được tạo ra không thể phân biệt được so với nội dung hiện có.

Mặc dù GANs có thể cung cấp các mẫu chất lượng cao và tạo đầu ra nhanh chóng, các mẫu thường ít đa dạng, do đó GANs phù hợp hơn với việc tạo dữ liệu cụ thể cho miền dữ liệu.

Một yếu tố khác trong sự phát triển của các mô hình tạo sinh là kiến trúc bên dưới. Một trong những mô hình phổ biến nhất là mạng transformer.Tương tự như recurrent neural networks, transformer được thiết kế để xử lý dữ liệu đầu vào tuần tự một cách phi tuần tự.

Hai cơ chế làm cho transformer đặc biệt tinh thông cho các ứng dụng AI tạo sinh văn bản: self-attentionpositional encodings. Cả hai công nghệ này giúp biểu diễn thời gian và cho phép thuật toán tập trung vào cách các từ ở vị trí xa nhau có mối quan hệ với nhau.

Hình ảnh từ một bài thuyết trình của Aidan Gomez, định nghĩa về các transformer

Lớp self-attention gán trọng số cho mỗi phần của đầu vào. Trọng số biểu thị sự quan trọng của đầu vào đó trong ngữ cảnh của toàn bộ đầu vào. Positional encoding là một biểu diễn về thứ tự các từ đầu vào xuất hiện.

Một transformer bao gồm nhiều khối transformer, còn được gọi là các lớp. Ví dụ, một transformer self-attention layers, feed-forward layers,normalization layers, tất cả cùng hoạt động để giải mã và dự đoán dòng dữ liệu được mã hóa thành token, có thể bao gồm văn bản, chuỗi protein, hoặc thậm chí là các mảng hình ảnh.

Ứng dụng của AI tạo sinh

AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ để tối ưu quy trình làm việc của người sáng tạo, kỹ sư, nhà nghiên cứu, nhà khoa học… Ứng dụng của nó trải rộng qua mọi ngành công nghiệp và từng cá nhân.

Các mô hình AI tạo sinh có thể nhận đầu vào như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã lập trình, và tạo ra nội dung mới trong bất kỳ loại nhiễu nào được đề cập.

Ví dụ, nó có thể biến đổi đầu vào văn bản thành hình ảnh, biến hình ảnh thành bài hát, hoặc biến video thành văn bản.

Biểu đồ thể hiện các trường hợp sử dụng AI tạo sinh. Nguồn: NVIDIA

Dưới đây là những ứng dụng phổ biến nhất của AI tạo sinh:

Ngôn ngữ: Văn bản là nền tảng của nhiều mô hình AI tạo sinh và được xem là lĩnh vực tiên tiến nhất. Một trong những ví dụ phổ biến nhất về các mô hình AI tạo sinh dựa trên ngôn ngữ được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm tạo ra bài luận, phát triển mã lập trình, dịch thuật và thậm chí là hiểu chuỗi gen.

Âm thanh:Âm nhạc, âm thanh và giọng nói cũng là những lĩnh vực mới nổi trong AI tạo sinh. Ví dụ bao gồm việc mô hình có thể phát triển các bài hát và đoạn âm thanh ngắn với đầu vào là văn bản, nhận dạng đối tượng trong video và tạo ra các âm thanh kèm theo cho các đoạn video khác nhau, và thậm chí tạo ra âm nhạc tùy chỉnh.

Hình ảnh: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI tạo sinh là lĩnh vực hình ảnh (bao gồm việc tạo ra hình ảnh 3D, hình đại diện, video, đồ thị và các minh hoạ khác).

AI tạo sinh có tính linh hoạt trong việc tạo ra hình ảnh với các phong cách thẩm mỹ khác nhau, cũng như các kỹ thuật để chỉnh sửa hình ảnh đã tạo ra.

Các mô hình AI tạo sinh có thể vẽ đồ thị cho thấy các hợp chất hóa học mới và phân tử, hỗ trợ việc phát hiện thuốc, hay tạo ra hình ảnh thực tế cho thực tế ảo hoặc tăng cường, sản xuất mô hình 3D cho trò chơi video, thiết kế logo, tăng cường hoặc chỉnh sửa hình ảnh hiện có và nhiều tác vụ khác.

Dữ liệu tổng hợp: Dữ liệu tổng hợp rất hữu ích để huấn luyện các mô hình AI khi dữ liệu thực không tồn tại, bị hạn chế hoặc đơn giản là không thể giải quyết các trường hợp đặc biệt với độ chính xác cao nhất.

Việc phát triển dữ liệu tổng hợp thông qua các mô hình AI tạo sinh có thể là một trong những giải pháp có tác động lớn nhất giúp vượt qua các thách thức về dữ liệu của nhiều doanh nghiệp. Các mô hình AI tạo sinh có thể giảm chi phí gán nhãn bằng cách tự động tạo ra dữ liệu huấn luyện được bổ sung hoặc học một biểu diễn nội tại của dữ liệu.

AI tạo sinh đang ngày một có tác động lớn trên nhiều lĩnh vực và các ứng dụng của chúng đang ngày càng phát triển. Dưới đây là một số ví dụ về cách AI tạo sinh đang làm thay dổi các lĩnh vực vận tải, khoa học tự nhiên và giải trí.

Trong ngành công nghiệp ô tô, dự kiến AI tạo sinh sẽ giúp tạo ra mô hình 3D cho các mô phỏng và phát triển ô tô. Dữ liệu tổng hợp cũng được sử dụng để huấn luyện các phương tiện tự động.

Việc thử nghiệm trên đường (road test) một phương tiện tự động trong thế giới 3D thực tế giúp cải thiện an toàn, hiệu quả và tính linh hoạt trong khi giảm rủi ro và chi phí.

Lĩnh vực khoa học tự nhiên có lợi lớn từ AI tạo sinh. Trong ngành y tế, các mô hình AI tạo sinh có thể hỗ trợ nghiên cứu y học bằng cách phát triển chuỗi protein mới có ích cho việc phát triển thuốc.

Các chuyên gia cũng có thể hưởng lợi từ tự động hóa các tác vụ như ghi chép, mã hóa y học, hình ảnh y học và phân tích gen.

Trong khi đó, trong ngành khí tượng, các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng về hành tinh và giúp dự báo thời tiết, thảm họa thiên nhiên một cách chính xác.

Mọi khía cạnh của ngành giải trí, từ trò chơi video đến phim ảnh, hoạt hình, xây dựng thế giới và thực tế ảo, đều có thể tận dụng các mô hình AI tạo sinh để tối ưu hóa quy trình tạo nội dung.

 

Dark mode