Wat is Generatieve AI?

Generatieve AI verwijst naar diep-lerende modellen die in staat zijn om hoogwaardige teksten, afbeeldingen en andere inhoud te genereren op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind. Deze technologie heeft door de jaren heen verschillende stadia van ontwikkeling en hype doorgemaakt, met als meest recente hoogtepunt de introductie van OpenAI’s ChatGPT. Deze chatbot kan teksten schrijven die lijken op menselijke creaties, zoals gedichten, grappen en essays.

Auteur
Patrick
Aantal keer gelezen
796 keer
Datum van schrijven
22 mei 2024
Leestijd
4 minuten

Wat is Generatieve AI?

Generatieve AI verwijst naar diep-lerende modellen die in staat zijn om hoogwaardige teksten, afbeeldingen en andere inhoud te genereren op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind. Deze technologie heeft door de jaren heen verschillende stadia van ontwikkeling en hype doorgemaakt, met als meest recente hoogtepunt de introductie van OpenAI’s ChatGPT. Deze chatbot kan teksten schrijven die lijken op menselijke creaties, zoals gedichten, grappen en essays.

De Oorsprong en Ontwikkeling van Generatieve Modellen

Generatieve modellen zijn al jaren in gebruik binnen de statistiek om numerieke gegevens te analyseren. Echter, met de opkomst van deep learning konden deze modellen ook worden toegepast op complexere gegevens zoals afbeeldingen en spraak. De introductie van variational auto-encoders (VAEs) in 2013 markeerde een belangrijk keerpunt. VAEs waren de eerste diep-lerende modellen die realistische beelden en spraak konden genereren.

Werking van Auto-encoders

Auto-encoders werken door onbewerkte data te coderen in een gecomprimeerde representatie, en deze vervolgens terug te decoderen naar de oorspronkelijke vorm. Waar standaard auto-encoders gebruikt werden om bijvoorbeeld beschadigde afbeeldingen te reconstrueren, voegden VAEs de mogelijkheid toe om variaties op de oorspronkelijke data te genereren, wat leidde tot de ontwikkeling van nieuwe technologieën zoals generatieve adversarial networks (GANs) en diffusie modellen. Deze innovaties maakten het mogelijk om steeds realistischere maar kunstmatige beelden te produceren.

De Rol van Transformers

Transformers, geïntroduceerd door Google in 2017 in hun baanbrekende paper “Attention Is All You Need”, combineerden de encoder-decoder architectuur met een tekstverwerkingsmechanisme genaamd aandacht. Dit maakte het mogelijk om taalmodellen op een efficiëntere manier te trainen door teksten parallel te verwerken in plaats van woord voor woord. Transformers leerden de positie van woorden en hun onderlinge relaties, wat hen in staat stelde om betekenis en context beter te begrijpen.

Toepassingen en Voordelen van Transformers

Transformers kunnen pre-trained worden op grote hoeveelheden ruwe tekst, waardoor ze krachtige representaties van taal opbouwen zonder specifieke labeling. Deze modellen kunnen later met veel minder data worden aangepast voor specifieke taken, wat hen uiterst veelzijdig maakt. Ze worden gebruikt voor zowel niet-generatieve taken zoals classificatie en entiteit-extractie, als generatieve taken zoals vertaling, samenvatting en vraagbeantwoording.

Categorieën van Taalmodellen

  1. Encoder-Only Modellen: Zoals BERT, worden gebruikt voor zoekmachines en klantenservice chatbots, en zijn nuttig voor niet-generatieve taken.
  2. Decoder-Only Modellen: Zoals de GPT-reeks, worden getraind om het volgende woord te voorspellen en zijn gespecialiseerd in generatieve taken.
  3. Encoder-Decoder Modellen: Zoals Google’s T5, combineren de voordelen van beide en zijn geschikt voor een breed scala aan taken.

Supervised Learning en Prompt Engineering

De sleutelinnovatie die de kracht van generatieve AI ontgrendelde, was het vermogen om ongeëtiketteerde data te gebruiken. Echter, recentelijk is menselijk toezicht weer belangrijk geworden om de interacties met generatieve modellen te verbeteren. Door het zorgvuldig ontwerpen van prompts kunnen modellen worden aangepast om specifieke taken uit te voeren zonder dat daarvoor uitgebreide datasets nodig zijn, een benadering bekend als zero-shot en few-shot learning.

Zero- en few-shot learning verlagen aanzienlijk de tijd en kosten voor het ontwikkelen van AI-oplossingen, hoewel ze ook hun beperkingen hebben. Het correct formuleren van instructies, een discipline bekend als prompt engineering, is cruciaal om de gewenste resultaten van het model te verkrijgen.

Conclusie

Generatieve AI en grote taalmodellen ontwikkelen zich in een razendsnel tempo met voortdurende innovaties. Deze technologieën bieden talloze mogelijkheden voor toepassingen in verschillende sectoren, van het genereren van creatieve content tot het versnellen van wetenschappelijke ontdekkingen en het verbeteren van klantinteracties.

TD SYNNEX en IBM

Wil je meer weten over hoe Generatieve AI toegepast kan worden in jouw bedrijfsvoering? En hoe IBM en TD SYNNEX je hierbij kunnen helpen? Neem dan contact met ons op en we helpen je graag verder.