موارد کاربرد هوش مصنوعی مولد چیست؟ این سوالی است که برای پاسخ به آن لازم است این مقاله را بخوانید:
هوش مصنوعی مولد را می توان در موارد  مختلف برای تولید هر نوع محتوا به کار برد. این فناوری به لطف پیشرفت‌های پیشرفته‌ای مانند GPT که می‌تواند برای برنامه‌های مختلف تنظیم شود، برای همه کاربران در دسترس‌تر می‌شود. برخی از موارد کاربرد هوش مصنوعی عبارتند از:

• پیاده سازی ربات های چت (چت بات ها) برای خدمات مشتری و پشتیبانی فنی.
• استفاده از دیپ فیک برای تقلید از افراد یا حتی افراد خاص.
• بهبود دوبله فیلم ها و محتوای آموزشی به زبان های مختلف.
• نوشتن پاسخ ایمیل، پروفایل دوستیابی، رزومه و مقالات ترم.
• خلق هنر فوتورئالیستی در سبکی خاص.
• بهبود ویدیوهای نمایش محصول
• پیشنهاد ترکیبات دارویی جدید برای آزمایش.
• طراحی محصولات فیزیکی و ساختمان.
• بهینه سازی طرح های تراشه های جدید
• نوشتن موسیقی به سبک یا لحن خاص.

مزایای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد را می توان به طور گسترده در بسیاری از زمینه های کسب و کار به کار برد. می تواند تفسیر و درک محتوای موجود را آسان تر کند و به طور خودکار محتوای جدید ایجاد کند. توسعه دهندگان در حال بررسی راه هایی هستند که هوش مصنوعی مولد بتواند گردش کار موجود را بهبود بخشد،

با توجه به تطبیق جریان های کاری به طور کامل برای استفاده از فناوری. برخی از مزایای بالقوه پیاده سازی هوش مصنوعی مولد شامل موارد زیر است:

1. خودکارسازی فرآیند دستی نوشتن محتوا.
2. کاهش تلاش برای پاسخ دادن به ایمیل ها.
3. بهبود پاسخ به سؤالات فنی خاص.
4. ایجاد بازنمایی های واقع بینانه از مردم.
5. خلاصه کردن اطلاعات پیچیده در یک روایت منسجم.
6. ساده سازی فرآیند تولید محتوا در یک سبک خاص.

محدودیت های کاربرد هوش مصنوعی مولد چیست؟

پیاده سازی های اولیه هوش مصنوعی مولد به وضوح محدودیت های فراوان آن را نشان می دهد. برخی از چالش‌هایی که هوش مصنوعی مولد ارائه می‌کند ناشی از رویکردهای خاص مورد استفاده برای اجرای موارد استفاده خاص است. برای مثال، خواندن خلاصه‌ای از یک موضوع پیچیده آسان‌تر از توضیحی است که حاوی منابع مختلفی است که نکات کلیدی را پشتیبانی می‌کنند. با این حال، خوانایی خلاصه به قیمت این است که کاربر بتواند بررسی کند که اطلاعات از کجا آمده است.

در اینجا برخی از محدودیت‌هایی که باید در هنگام پیاده‌سازی یا استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شود آورده شده است:

• همیشه منبع محتوا را مشخص نمی کند.
• ارزیابی سوگیری منابع اصلی می تواند چالش برانگیز باشد.
• محتوای واقعی، شناسایی اطلاعات نادرست را دشوارتر می کند.
• درک چگونگی تنظیم شرایط جدید ممکن است دشوار باشد.
• نتایج ممکن است بیش از تعصب، تعصب و نفرت را پنهان کند.

توجه تنها چیزی است که نیاز دارید: ترانسفورماتورها قابلیت جدیدی را به ارمغان می آورند

در سال 2017، گوگل در مورد نوع جدیدی از معماری شبکه عصبی گزارش داد که پیشرفت های قابل توجهی در کارایی و دقت در کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی به همراه داشت. رویکرد دستیابی به موفقیت، به نام ترانسفورماتور، بر اساس مفهوم توجه بود.

در سطح بالا، توجه به توصیف ریاضی از چگونگی ارتباط چیزها (به عنوان مثال، کلمات) با یکدیگر، تکمیل و اصلاح اشاره دارد. محققان این معماری را در مقاله اصلی خود با عنوان «توجه تنها چیزی است که نیاز دارید» توصیف کردند که نشان می‌دهد چگونه یک شبکه عصبی ترانسفورماتور می‌تواند بین انگلیسی و فرانسوی را با دقت بیشتری و تنها در یک چهارم زمان آموزش نسبت به شبکه‌های عصبی دیگر ترجمه کند. این تکنیک پیشرفت همچنین می‌تواند روابط یا نظم‌های پنهان را بین چیزهای دیگری که در داده‌هایی مدفون شده‌اند کشف کند که ممکن است انسان‌ها از آن‌ها بی‌اطلاع باشند، زیرا برای بیان یا تشخیص آن‌ها بسیار پیچیده بودند.

معماری ترانسفورماتور از زمان معرفی به سرعت تکامل یافته است و باعث پیدایش LLM هایی مانند GPT-3 و تکنیک های قبل از آموزش بهتر، مانند BERT گوگل شده است.

 

این مقاله ادامه دارد…

قبل از شروع این مقاله بخوانید:

هوش مصنوعی مولد

شبکه عصبی در هوش مصنوعی مولد

برای مطالعه مقالات مربوط به هوش مصنوعی، به لینک زیر مراجعه کنید:

هوش مصنوعی

لینکهای مفید:

گروه خودروسازی سایپا