Teknologi dan Model Utama dalam Generative AI (Deep Learning, GANs, Transformers)

Teknologi utama dalam Generative AI termasuk Deep Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), dan Transformer models.

• Deep Learning adalah cabang pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan neural berlapis untuk mengekstrak ciri-ciri kompleks dari data, memungkinkan AI generatif memproses dan menghasilkan kandungan seperti teks, imej, dan audio dengan ketepatan tinggi.

• Generative Adversarial Networks (GANs) terdiri daripada dua jaringan neural yang bersaing: generator yang mencipta data baru dan discriminator yang menilai keaslian data tersebut. GANs sangat berkesan dalam menghasilkan imej, video, dan suara yang realistik serta digunakan dalam aplikasi seperti transfer gaya dan augmentasi data.

• Transformer models diperkenalkan pada 2017 dan menggunakan mekanisme attention untuk memahami hubungan dalam data berurutan, seperti teks. Model ini merevolusikan pemprosesan bahasa semula jadi dan menjadi asas bagi model terkenal seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer). Transformer membolehkan AI generatif melakukan pelbagai tugas seperti menjawab soalan, menterjemah, dan meringkaskan teks dengan efisien.

Ringkasan perbezaan utama:

Model-model ini sering digabungkan atau disesuaikan untuk menghasilkan AI generatif yang mampu mencipta teks, imej, video, dan audio yang menyerupai data asli dengan kualiti tinggi.

Selain itu, model lain seperti Variational Autoencoders (VAEs) dan model difusi juga memainkan peranan dalam AI generatif, terutama dalam menghasilkan variasi data dan kawalan output yang lebih baik.

Secara keseluruhan, teknologi ini membentuk asas kepada pelbagai aplikasi Generative AI yang semakin meluas dalam industri kreatif, perubatan, dan banyak lagi.