📺 Sora и сила трансформаторов распространения дикая поездка в GenAI
Сora и Stable Diffusion 3.0 созданы на основе определенной архитектуры искусственного интеллекта, известной как диффузионный трансформер.
“`html
Диффузионные трансформеры усиливают мощь Sora от OpenAI и готовы изменить GenAI.
✨ Последняя модель от OpenAI, Sora, ворвалась в мир GenAI своей способностью генерировать видео и интерактивные 3D-окружения на лету. Это истинный веховой момент в мире компьютерных технологий и программирования. Но вот что любопытно – инновация за ней, архитектура искусственного интеллекта, известная как диффузионный трансформер, существует уже много лет! Погрузимся в увлекательный мир диффузионных трансформеров и узнаем, как они готовы изменить область GenAI. 🌪️
Зарождение диффузионного трансформера
Диффузионный трансформер возник в рамках исследовательского проекта под руководством профессора компьютерных наук НЙУ Сайнинга Си в июне 2022 года. Вместе с Уильямом Пиблсом Кси объединил два концепта в машинном обучении – диффузию и трансформер – чтобы создать диффузионный трансформер. Именно сочетание этих двух идей открыло новые возможности в области GenAI.
Распутывая основы диффузионной модели
Для понимания мощи диффузионного трансформера давайте сначала взглянем на основы диффузионных моделей. Большинство медиа-генераторов, работающих на основе искусственного интеллекта, как, например, DALL-E 3 от OpenAI, полагаются на процесс диффузии. Это немного контринтуитивно, но вот как это работает: к шуму постепенно добавляется кусок медиа, например, изображение, пока оно не станет неузнаваемым. Этот процесс повторяется для создания базы данных шумных медиа. Когда диффузионная модель обучается на этих данных, она учится постепенно отнимать шум, приближаясь к целевому выходному медиа, например, новому изображению.
Спиновые стержни U-Net: сложные, но замедляющие процесс
Традиционно диффузионные модели используют “стержни”, называемые U-Net. U-Net’ы мощные, но сложные, с специально разработанными модулями, которые могут замедлить диффузионный поток. 🐢 Но не волнуйтесь, ведь уже есть решение на горизонте!
- Рост скучного ИИ Скучная сторона революции ИИ 😴
- Могут ли приложения искусственного интеллекта заменить писателей? В...
- Переопределение отношений между работниками и автоматизацией учимся...
Появление трансформеров: турбоускорение для диффузионных моделей
Трансформеры, архитектура выбора для сложных задач рассуждения, могут заменить U-Net’ы и дать диффузионным моделям турбоускорение. У трансформеров есть уникальная характеристика, известная как “механизм внимания”. Этот механизм позволяет модели оценивать важность каждого куска входных данных и использовать их для генерации выхода. Простыми словами, трансформеры упрощают архитектуру и делают ее параллельной, что означает, что можно обучать все более крупные модели трансформеров без недостижимых увеличений вычислительной мощности.
Кси о трансформационных трансформерах
Сайнинг Кси, гениальный ум за диффузионным трансформером, считает, что трансформеры революционизировали масштабируемость и эффективность диффузионных моделей. Он утверждает: “Внедрение трансформеров является значительным скачком в масштабируемости и эффективности. Это особенно заметно в моделях, таких как Sora, которые выигрывают от обучения на огромных объемах видеоданных и используют обширные параметры модели, чтобы продемонстрировать преобразующий потенциал трансформеров при масштабном применении.” 🚀
Расцвет диффузионных трансформеров: почему сейчас?
С концепцией диффузионных трансформеров уже давно, вы можете задаться вопросом, почему проектам, таким как Sora и Stable Diffusion, понадобилось так много времени, чтобы использовать их мощь. По словам Кси, важность масштабируемой стержневой модели стала понятна только недавно. Команда Sora пошла выше и дальше, чтобы продемонстрировать потенциал диффузионных трансформеров в крупном масштабе, показывая, что U-Net’ы устарели, а трансформеры – будущее для диффузионных моделей.
Взгляд в будущее: стандартизация и интеграция контента
Кси предвидит будущее, где области понимания и создания контента будут без проблем соединяться в рамках диффузионных трансформеров. 💡 В настоящее время эти аспекты разделены, но их объединение требует стандартизации базовых архитектур, причем трансформеры являются идеальным кандидатом. Для Кси основной момент прост: забудьте про U-Net’ы и переходите на трансформеры, потому что они быстрее, работают лучше и более масштабируемы. Будущее светло для диффузионных трансформеров! 🌟
💡 Уголок вопросов и ответов
Q: Как диффузионные трансформеры могут быть полезны для отраслей за пределами генерации медиа?
“““html
A: Диффузионные трансформаторы имеют потенциал изменить различные отрасли. Например, в медицинской области эти трансформаторы могут использоваться для удаления шума из сканов, обеспечивая более четкие и точные результаты. Кроме того, в финансовом секторе диффузионные трансформаторы могут помочь анализировать и прогнозировать тенденции рынка с большей точностью.
Q: Существуют ли какие-либо недостатки при использовании диффузионных трансформаторов?
A: Хотя диффузионные трансформаторы предлагают множество преимуществ, существуют определенные вызовы, которые стоит учитывать. В настоящее время процесс обучения для диффузионных трансформаторов может приводить к неэффективности и потере производительности. Однако эти проблемы вероятно могут быть решены путем дальнейших исследований и оптимизации.
Q: Как я могу начать работать с диффузионными трансформаторами в своих проектах?
A: Чтобы погрузиться в мир диффузионных трансформаторов, вам понадобится прочное понимание машинного обучения и глубокое понимание архитектур трансформаторов. Ознакомьтесь с последними научными статьями и фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow, которые поддерживают модели трансформаторов. Экспериментируйте и исследуйте возможности, чтобы увидеть, как диффузионные трансформаторы могут улучшить ваши проекты!
🔗 Для дальнейшего чтения, ознакомьтесь с этими ссылками: – OpenAI’s Sora: Generating Videos That Look Decent – Samsung’s AI Reinforcements: A Galaxy S24 Ultra Review – AI Design Startup Shuns Stable Diffusion 3.0 – DALL-E 3: ChatGPT’s Image Modification Abilities
🙌 Насладились этой статьей? Поделитесь ею в социальных сетях и позвольте вашим друзьям присоединиться к волнующему миру диффузионных трансформаторов!
“`
