JDLA生成AIテスト＞生成AIの技術＞特徴（1/6）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIの技術についてです。
テキスト、画像、音声等の生成モデルに共通する技術的な特徴を俯瞰して理解している。
確率モデル、ハルシネーション (Hallucination)
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
まずはBingから。
生成モデルは、テキスト、画像、音声などのデータから新しいデータを生成するための技術です。確率モデルは、AIや統計学の分野で使用されるモデルの一種であり、不確実性を扱うために確率の概念を利用します。確率モデルは、事象やデータの発生確率を表現し、それを基に予測や推論を行います。生成モデルにおいては、テキスト、画像、音声などのデータから特徴を学習し、新しいデータを生成します。ハルシネーションとは、生成モデルによって生成されたデータが、元のデータとは異なる内容や文脈と無関係な内容を含む場合を指します。生成モデルは、クリエイティブなコンテンツを自動生成できる、定型業務を効率化できる、新しい製品やサービスを開発できるなどのメリットがあります。しかし、生成されたコンテンツが正確でない場合がある、著作権侵害の危険性がある、生成されたコンテンツが悪用される場合があるなどのデメリットもあります。生成モデルは、正しく活用することで、私たちの生活をより豊かにすることができます。ただし、デメリットにも注意し、安全に活用することが重要です。
次にChatGPT４
テキスト、画像、音声などの生成モデルには、いくつかの技術的な特徴が共通しています。これらのモデルは、大量のデータからパターンを学習し、新しいデータを生成する能力を持っています。以下に、これらのモデルの共通の技術的特徴について説明します。
### 確率モデル（Probabilistic Models）
生成モデルは一般に、データの確率分布を学習する確率モデルです。これらは入力データの統計的な特性を捉え、新しいサンプルを生成する際に、それらの特性を模倣するように訓練されます。以下に主な特徴を挙げます。
1. **データ分布の学習**:
- 生成モデルは、トレーニングデータセットの分布をモデル化します。例えば、テキスト生成モデルは言語の統計的特性を、画像生成モデルは視覚的特徴の分布を学習します。
2. **サンプリング**:
- 学習した分布から新しいサンプルを生成するために、確率的なサンプリングが行われます。このサンプリングプロセスは、実際のデータに似た、しかし新規のデータポイントを生成します。
3. **変分推論（Variational Inference）**:
- 特に変分オートエンコーダ（VAE）などでは、変分推論を使用してデータ分布を近似します。これにより、潜在空間からのサンプリングを通じて新しいデータを生成できます。
### ニューラルネットワーク
多くの現代の生成モデルはニューラルネットワークに基づいており、深層学習技術を利用しています。
1. **ディープラーニングアーキテクチャ**:
- 例えば、Convolutional Neural Networks（CNN）は画像、Recurrent Neural Networks（RNN）やTransformerベースのモデルはテキスト、WaveNetのようなモデルは音声データの生成に適しています。
2. **特徴抽出**:
- ネットワークは入力データから高レベルの抽象的な特徴を抽出し、これらの特徴を基に新しいデータを生成します。
3. **最適化と損失関数**:
- ニューラルネットワークのトレーニングは、損失関数を最小限に抑えるようにパラメータを最適化することによって行われます。生成モデルでは、しばしば、リアルなデータに近いサンプルを生成することを奨励する損失関数が使用されます。
### ハルシネーション（Hallucination）
生成モデルが「ハルシネーション」と呼ばれる状態を引き起こすことがあります。これはモデルが、トレーニングデータには存在しないが、学習した分布に基づいて「信じられる」データを生成することを指します。
1. **クリエイティビティ**:
- 生成モデルは、実在する例に基づかない新しいデータを「想像」することが
できます。これは創造的な用途において有用ですが、意図しない結果をもたらすこともあります。
2. **エラーとアーティファクト**:
- ハルシネーションは、時にはモデルが生成するエラーや不自然なアーティファクトとして現れることがあります。例えば、テキストでは非文法的な構造、画像では不自然なテクスチャや形状が生成されることがあります。
### ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク（GAN）
GANは生成モデルの一種で、2つのニューラルネットワーク、ジェネレータとディスクリミネータが互いに競い合います。
1. **ジェネレータ**:
- ランダムノイズからデータを生成することを学習します。
2. **ディスクリミネータ**:
- 生成されたデータと実際のデータを区別することを学習します。
3. **敵対的トレーニング**:
- ジェネレータはディスクリミネータを騙そうとし、ディスクリミネータはより良く本物と偽物を見分けようとします。このプロセスを通じて、ジェネレータはリアルなデータに似た高品質なサンプルを生成する能力を向上させます。
これらの特徴は、テキスト、画像、音声生成モデルに共通する技術的側面であり、それぞれが特定の種類のデータとより密接に関連している特定の技術的挑戦に対応するために微調整されています。
ChatGPT４の方が長めに返してくれますね。
長く返してくれても、内容がハルシネーションだと非常に困るのですが 笑
JDLAの試験の方が生成AIパスポートよりも高度な印象があります。
しっかり力を付けようと思います。
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