Diffusion Models

生成 AI は、21 世紀で最も革新的な技術変化の 1 つです。分類、予測、検出を行う従来の AI システムとは異なり、Generative AI はテキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コード、さらには 3 次元構造を作成します。これは、ChatGPT による記事の作成、Midjourney によるフォトリアリスティックなアートの描画、およびコメントからすべての機能を完了する GitHub Copilot の背後にあるテクノロジーです。 このガイドでは、Generative AI とは何か、Generative AI が内部でどのように機能するか、Generative AI を支える主要なモデル アーキテクチャ、および Generative AI がどこに向かっているのかについて説明します。 1. ジェネレーティブ AI とは何ですか? 生成 AI は、トレーニング データの統計的分布を学習し、その同じ分布に従う新しいコンテンツを生成する人工知能モデルのクラスを指します。 より簡単に言うと、人間の顔の何百万枚もの写真でモデルをトレーニングすると、モデルは顔の見た目のパターン (目の位置、鼻の形、肌の質感) を学習し、これまでに存在したことのないまったく新しい顔を生成できます。 識別モデルと生成モデルの主な違い: 識別AI 生成AI クラス間の境界を学習します 完全なデータ分布を学習します 入力 → ラベル / カテゴリ 入力プロンプト → 新しいコンテンツ (テキスト、画像、音声) 例: 画像分類器、スパムフィルター 例: GPT-4、安定拡散、ジェミニ 答え：「これは猫ですか？」 → はい/いいえ 答え: 「宇宙服を着た猫の絵を生成する」 2. 生成 AI の背後にあるコア アーキテクチャ 最新の生成 AI は単一のテクノロジーではなく、それぞれが異なるドメインに適した異なるアーキテクチャのファミリーです。