介紹

在不斷發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，近年來有一個名字脫穎而出： Transformer 。這些強大的模型改變了我們在人工智能中處理生成任務(wù)的方式，推動了機器可以創(chuàng)造和想象的界限。在本文中，我們將深入研究 Transformer 在生成式 AI 中的高級應(yīng)用，探索它們的內(nèi)部工作原理、實際用例以及它們在該領(lǐng)域產(chǎn)生的突破性影響。

變形金剛（Transformer）的崛起

在我們深入研究先進事物之前，讓我們花點時間了解一下什么是 Transformer 以及它們?nèi)绾纬蔀槿斯ぶ悄艿尿?qū)動力。

轉(zhuǎn)換器的核心是為數(shù)據(jù)設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型，它是順序的。它們在 2017 年由 Vaswani 等人在一篇題為“注意力是你所需要的”的里程碑式論文中介紹。 Transformer 的與眾不同之處在于它們的注意力機制，這使得它們在進行預(yù)測時能夠找到或識別序列的整個上下文。

這項創(chuàng)新有助于自然語言處理（NLP）和生成任務(wù)的革命。轉(zhuǎn)換器可以動態(tài)地關(guān)注序列的不同部分，而不是依賴于固定的窗口大小，使它們非常適合捕獲數(shù)據(jù)中的上下文和關(guān)系。

在自然語言生成中的應(yīng)用

變形金剛在自然語言生成領(lǐng)域找到了他們最大的名聲。讓我們探索一下他們在這個領(lǐng)域的一些高級應(yīng)用。

1. GPT-3 及更高版本

生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 3 （GPT-3） 無需介紹。憑借其 175 億個參數(shù)，它是有史以來最大的語言模型之一。GPT-3 可以生成類似人類的文本、回答問題、撰寫論文，甚至用多種編程語言編寫代碼。在 GPT-3 之后，研究仍在繼續(xù)研究更龐大的模型，有望實現(xiàn)更大的語言理解和生成能力。

代碼片段：使用 GPT-3 生成文本

此代碼為 OpenAI 的 GPT-3 設(shè)置您的 API 密鑰，并發(fā)送從英語到法語的翻譯提示。GPT-3 生成翻譯，并打印結(jié)果。

2. 對話式人工智能

Transformer 為下一代聊天機器人和虛擬助手提供了動力。這些人工智能驅(qū)動的實體可以進行類似人類的對話，理解上下文并提供準(zhǔn)確的響應(yīng)。它們不限于腳本交互;相反，它們適應(yīng)用戶輸入，使它們對客戶支持、信息檢索甚至陪伴非常寶貴。

代碼片段：使用 Transformer 構(gòu)建聊天機器人

此代碼演示如何使用轉(zhuǎn)換器構(gòu)建聊天機器人，特別是 GPT-3.5 Turbo 模型。它設(shè)置模型和分詞器，創(chuàng)建聊天機器人管道，使用問候語開始對話，并打印聊天機器人的響應(yīng)。

3. 內(nèi)容生成

轉(zhuǎn)換器廣泛用于內(nèi)容生成。無論是創(chuàng)建營銷文案、撰寫新聞文章還是撰寫詩歌，這些模型都展示了生成連貫且上下文相關(guān)的文本的能力，從而減輕了人類作家的負(fù)擔(dān)。

代碼段：使用轉(zhuǎn)換器生成營銷文案

此代碼演示了使用轉(zhuǎn)換器生成內(nèi)容。它使用 GPT-Neo 1.3B 模型設(shè)置文本生成管道，提供生成有關(guān)智能手機相機的營銷文案的提示，并打印生成的營銷文案。

4. 圖像生成

借助 DALL-E 等架構(gòu)， Transformer 可以從文本描述中生成圖像。您可以描述一個超現(xiàn)實的概念，DALL-E 將生成與您的描述相匹配的圖像。這對藝術(shù)、設(shè)計和視覺內(nèi)容生成都有影響。

代碼片段：使用 DALL-E 生成圖像

此代碼使用 OpenAI 的 DALL-E 根據(jù)文本描述生成圖像。提供所需圖像的說明，DALL-E 將創(chuàng)建與其匹配的圖像。生成的圖像將保存到文件中。

5. 音樂創(chuàng)作

變形金剛可以幫助創(chuàng)作音樂。比如 OpenAI 的 MuseNet；他們可以制作不同風(fēng)格的新歌。這對音樂和藝術(shù)來說是令人興奮的，為音樂界的創(chuàng)造力提供了新的想法和機會。

代碼片段：使用 MuseNet 創(chuàng)作音樂

這個 Python 代碼演示了如何使用 OpenAI 的 MuseNet API 來生成音樂作品。它首先設(shè)置您的 API 密鑰，描述您想要創(chuàng)建的音樂類型（例如，肖邦風(fēng)格的古典鋼琴），然后調(diào)用 API 來生成音樂。可以根據(jù)需要訪問和保存或播放生成的樂曲。

注意：請將“YOUR_API_KEY_HERE”替換為您的實際 OpenAI API 密鑰。

探索高級 Transformer ：MUSE-NET、DALL-E 等

在瞬息萬變的人工智能世界中，先進的 Transformer 正在引領(lǐng)創(chuàng)意人工智能的激動人心的發(fā)展。像 MUSE-NET 和 DALL-E 這樣的模型已經(jīng)超越了理解語言的范圍，現(xiàn)在正在變得有創(chuàng)意，提出新的想法，并生成不同類型的內(nèi)容。

MUSE-NET的創(chuàng)造力

MUSE-NET是高級 Transformer 可以做什么的一個很好的例子。該模型由 OpenAI 創(chuàng)建，通過制作自己的音樂超越了通常的 AI 功能。它可以創(chuàng)作不同風(fēng)格的音樂，如古典或流行音樂，并且它很好地使它聽起來像是由人類制作的。

下面是一個代碼片段，用于說明 MUSE-NET 如何生成音樂作品：

DALL-E：藝術(shù)家變形金剛

由 OpenAI 制作的 DALL-E 是一個開創(chuàng)性的創(chuàng)作，將變形金剛帶入視覺世界。與常規(guī)語言模型不同，DALL-E 可以從書面文字制作圖片。這就像一個真正的藝術(shù)家將文本變成豐富多彩和富有創(chuàng)意的圖像。

下面是 DALL-E 如何使文本栩栩如生的示例：

剪輯：連接視覺和語言

OpenAI 的 CLIP 結(jié)合了視覺和語言理解。它可以將圖像和文本理解在一起，從而支持使用文本提示進行零鏡頭圖像分類等任務(wù)。

CLIP 結(jié)合了視覺和語言理解。此代碼加載 CLIP 模型，準(zhǔn)備圖像和文本輸入，并將它們編碼為特征向量，從而允許您執(zhí)行帶有文本提示的零鏡頭圖像分類等任務(wù)。

T5：文本到文本轉(zhuǎn)換器

T5 模型將所有 NLP 任務(wù)視為文本到文本問題，簡化了模型架構(gòu)并跨各種任務(wù)實現(xiàn)了最先進的性能。

該模型將所有 NLP 任務(wù)視為文本到文本問題。此代碼加載 T5 模型，標(biāo)記輸入文本，并生成從英語到法語的翻譯。

GPT-Neo：縮小規(guī)模以提高效率

GPT-Neo 是由 EleutherAI 開發(fā)的一系列模型。這些模型提供與 GPT-3 等大規(guī)模語言模型類似的功能，但規(guī)模較小，使它們更易于各種應(yīng)用程序訪問，同時保持令人印象深刻的性能。

● GPT-Neo 模型的代碼類似于 GPT-3，但模型名稱和大小不同。

伯特：雙向理解

BERT（來自 Transformer 的雙向編碼器表示）由 Google 開發(fā)，專注于理解語言中的上下文。它在廣泛的自然語言理解任務(wù)中樹立了新的基準(zhǔn)。

● BERT 通常用于預(yù)訓(xùn)練和微調(diào) NLP 任務(wù)，其使用通常取決于特定任務(wù)。

DeBERTa：增強語言理解

DeBERTa（具有解開注意力的解碼增強 BERT）通過引入解開注意力機制，增強語言理解和減少模型參數(shù)來改進 BERT。

● DeBERTa 通常遵循與 BERT 相同的使用模式來處理各種 NLP 任務(wù)。

RoBERTa：強大的語言理解能力

RoBERTa 建立在 BERT 的架構(gòu)之上，但通過更廣泛的訓(xùn)練方案對其進行了微調(diào)，在各種自然語言處理基準(zhǔn)測試中實現(xiàn)了最先進的結(jié)果。

● RoBERTa 的用法類似于 NLP 任務(wù)的 BERT 和 DeBERTa，有一些微調(diào)的變化。

視覺轉(zhuǎn)換器 （ViT）

像你在文章前面看到的視覺 Transformer 在計算機視覺方面取得了顯著的進步。他們將 Transformer 的原理應(yīng)用于基于圖像的任務(wù)，展示了它們的多功能性。

此代碼加載 ViT 模型，處理圖像，并從模型中獲取預(yù)測，演示其在計算機視覺中的用法。

這些模型以及 MUSE-NET 和 DALL-E 共同展示了基于 Transformer 的 AI 的快速發(fā)展，涵蓋語言，愿景，創(chuàng)造力和效率。隨著該領(lǐng)域的發(fā)展，我們可以期待更多令人興奮的發(fā)展和應(yīng)用。

變形金剛：挑戰(zhàn)和道德考慮

當(dāng)我們接受變形金剛在生成式人工智能中的卓越能力時，必須考慮隨之而來的挑戰(zhàn)和道德問題。以下是一些需要考慮的關(guān)鍵點：

● 有偏差的數(shù)據(jù)：變形金剛可以從他們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和重復(fù)不公平的東西，使刻板印象變得更糟。解決這個問題是必須的。

● 正確使用 Transformer ：因為 Transformer 可以創(chuàng)造東西，我們需要謹(jǐn)慎使用它們來阻止虛假的東西和不良信息。

● 隱私問題：當(dāng)人工智能制造東西時，它可能會通過復(fù)制人和秘密來傷害隱私。

● 難以理解： 變形金剛就像一個黑匣子——我們不能總是知道他們是如何做出決定的，這使得我們很難信任他們。

● 所需法律：為人工智能制定規(guī)則，就像變形金剛一樣，是艱難但必要的。

● 假新聞：變形金剛可以讓謊言看起來真實，這使真相處于危險之中。

● 能源使用： 訓(xùn)練大型 Transformer 需要大量的計算機能力，這可能對環(huán)境有害。

● 公平訪問： 每個人都應(yīng)該有公平的機會使用類似人工智能的 Transformer ，無論他們身在何處。

● 人類與人工智能：我們?nèi)栽谂宄c人類相比，人工智能應(yīng)該有多大的力量。

● 未來影響：我們需要為人工智能如何像變形金剛一樣改變社會、金錢和文化做好準(zhǔn)備。這是一件大事。

應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并解決道德考慮勢在必行，因為變革者繼續(xù)在塑造生成式人工智能的未來方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。負(fù)責(zé)任的開發(fā)和使用是利用這些變革性技術(shù)的潛力，同時保護社會價值和福祉的關(guān)鍵。

Transformer 在生成式 AI 中的優(yōu)點

● 增強創(chuàng)造力： 變形金剛使 AI 能夠生成音樂、藝術(shù)和文本等創(chuàng)意內(nèi)容，這在以前是不可能的。

● 上下文理解： 它們的注意力機制使轉(zhuǎn)換者能夠更好地掌握上下文和關(guān)系，從而產(chǎn)生更有意義和連貫的輸出。

● 多式聯(lián)運能力： 像 DALL-E 這樣的轉(zhuǎn)換器彌合了文本和圖像之間的差距，擴大了生成可能性的范圍。

● 效率和可擴展性：GPT-3 和 GPT-Neo 等型號提供令人印象深刻的性能，同時比其前輩更節(jié)省資源。

● 多種應(yīng)用： 轉(zhuǎn)換器可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域，從內(nèi)容創(chuàng)建到語言翻譯等等。

Transformer 在生成式 AI 中的缺點

● 數(shù)據(jù)偏差：轉(zhuǎn)換器可能會復(fù)制其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏差，從而導(dǎo)致有偏差或不公平地生成內(nèi)容。

● 道德問題： 創(chuàng)建文本和圖像的能力引發(fā)了道德問題，例如深度偽造和錯誤信息的可能性。

● 隱私風(fēng)險： 變形金剛可以生成侵犯個人隱私的內(nèi)容，例如生成冒充個人的虛假文本或圖像。

● 缺乏透明度： Transformer 通常會產(chǎn)生難以解釋的結(jié)果，因此很難理解它們是如何得出特定輸出的。

● 環(huán)境影響： 培訓(xùn)大型 Transformer 需要大量的計算資源，導(dǎo)致能源消耗和環(huán)境問題。

結(jié)論

變形金剛為人工智能帶來了創(chuàng)造力和技能的新時代。他們可以做的不僅僅是文本;他們也喜歡音樂和藝術(shù)。但我們必須小心。大國需要大責(zé)任。當(dāng)我們探索 Transformer 可以做什么時，我們必須思考什么是正確的。我們需要確保他們幫助社會，而不是傷害社會。人工智能的未來可能是驚人的，但我們都必須確保它對每個人都有好處。

關(guān)鍵要點

● Transformer 是人工智能中的革命性模型，以其順序數(shù)據(jù)處理和注意力機制而聞名。

● 它們擅長自然語言生成，為聊天機器人、內(nèi)容生成提供支持，甚至使用 GPT-3 等模型生成代碼。

● 像 MUSE-NET 和 DALL-E 這樣的變形金剛將其創(chuàng)作能力擴展到音樂創(chuàng)作和圖像生成。

● 在使用變形金剛時，道德考慮因素，例如數(shù)據(jù)偏見、隱私問題和負(fù)責(zé)任的使用，至關(guān)重要。

● 變形金剛處于人工智能技術(shù)的最前沿，其應(yīng)用涵蓋語言理解、創(chuàng)造力和效率。

常見問題

問題 1. 是什么讓 Transformer 在人工智能中獨一無二？

答：Transformer 因其注意力機制而與眾不同，允許它們考慮序列的整個上下文，使它們在捕獲數(shù)據(jù)中的上下文和關(guān)系方面表現(xiàn)出色。

問題 2.如何使用 GPT-3 生成文本？

答：您可以使用 OpenAI 的 GPT-3 API 通過提供提示并接收生成的響應(yīng)來生成文本。

問題 3. Transformer 有哪些創(chuàng)造性的應(yīng)用？

答：像 MUSE-NET 這樣的變形金剛可以根據(jù)描述創(chuàng)作音樂，DALL-E 可以從文本提示生成圖像，從而開辟了創(chuàng)作的可能性。

問題 4. 使用 Transformer 時應(yīng)牢記哪些道德注意事項？

答：在生成式 AI 中使用轉(zhuǎn)換器時，我們必須意識到數(shù)據(jù)偏見、道德內(nèi)容生成、隱私問題以及負(fù)責(zé)任地使用 AI 生成的內(nèi)容，以避免濫用和錯誤信息。

原文鏈接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/unlocking-creativity-with-advanced-transformers-in-generative-ai/

非常感謝大家的閱讀，小Mo在這里祝你在末來的 Python 學(xué)習(xí)職業(yè)生涯中一切順利！

后續(xù)小Mo會不定期更新書籍、視頻等學(xué)習(xí)資源，以上這些書籍資料也可通過關(guān)注微信公眾號免費獲取哦！

歡迎關(guān)注我們的微信公眾號：MomodelAl

同時，歡迎使用「Mo AI編程」微信小程序

以及登錄官網(wǎng)，了解更多信息：Mo 人工智能教育實訓(xùn)平臺

Mo，發(fā)現(xiàn)意外，創(chuàng)造可能

注：部分資源來源于互聯(lián)網(wǎng)，若有侵權(quán)，請直接聯(lián)系作者刪除。