生成式人工智慧課導論學習筆記 - 4

2024-09-05

筆記關於生成式人工智慧課導論的學習筆記，整理自李宏毅老師的課程，系列文章第四篇。

課程說明

本課程的目標是讓學生理解生成式AI的全貌，而不是僅僅學會使用某一個工具如ChatGPT。課程會深入探討生成式AI的技術原理，讓學生了解這些技術是如何誕生、發展及應用。同時，課程不需要任何人工智慧的預備知識，適合初學者作為入門學習。

生成式AI的技術日新月異，因此單靠某一時期的技術學習可能很快過時。李宏毅老師強調，課程會教授的內容是希望能讓學生在未來數年甚至一生中受用。李老師提到「了解AI技術的背後原理，能讓人對技術有更清晰的理解，避免過度依賴或誤解其能力。」

為什麼語言模型用文字接龍，圖片生成不用像素接龍呢？— 淺談生成式人工智慧的生成策略

章節一：生成式AI的基礎與概念

生成式AI的本質：生成式AI的目標是讓機器產生複雜且有結構的物件，如文字、影像、聲音等。
基本單位：這些複雜物件是由有限的基本單位構成，如文字的Token、影像的像素、聲音的取樣點。
生成過程：生成式AI的過程就是將這些基本單位以正確的順序組合起來，生成所需的物件。

章節二：生成策略

Auto-Regressive Generation
優點：生成品質較高。
缺點：生成速度較慢，尤其在處理大規模資料時。
原理：每次生成一個基本單位，並將其作為下一次生成的輸入，逐漸生成完整的序列。
Non-Auto-Regressive Generation
優點：生成速度快。
缺點：生成品質可能較差，容易出現多模態問題（即模型在不同位置產生不同的解）。
原理：一次性生成所有基本單位，但可能導致各部分之間不一致。

章節三：結合兩種生成策略

優點：結合兩者的優點，既能保證生成品質，又能提高生成速度。
方法：

分階段生成：先用Auto-Regressive生成一個粗略的版本，再用Non-Auto-Regressive填充細節。
壓縮表示：將高維資料壓縮成低維表示，再用Auto-Regressive生成低維表示，最後解碼成高維資料。
迭代優化：反覆迭代Non-Auto-Regressive生成過程，逐步改善生成結果。

章節四：影像生成模型的實例

Diffusion Model：一種常見的影像生成模型，通過逐漸去除雜訊的方式生成高品質影像。
其他模型： GAN、VAE等模型也常被用於影像生成。
生成過程：通常涉及將高維影像壓縮成低維表示，然後使用Non-Auto-Regressive模型生成低維表示，最後解碼成高維影像。

生成式AI的生成策略是研究的重點。Auto-Regressive和Non-Auto-Regressive各有優缺點，通過將兩者結合，可以實現更高品質、更快速的生成。影像生成模型是生成式AI的一個重要應用，目前已經取得了很大的進展。

核心思想：生成式AI的生成過程可以看作是一個序列決策過程。Auto-Regressive模型是一種序列決策模型，而Non-Auto-Regressive模型是一種並行決策模型。通過結合這兩種模型，可以實現更靈活、更有效的生成。

未來方向：研究更有效的生成策略，提高生成模型的品質和效率；探索生成模型在更多領域的應用，如文本生成、音樂生成等。

建議：對於想要深入了解生成式AI的讀者，建議閱讀相關論文和研究報告，並嘗試實踐一些簡單的生成模型。

可以加速所有語言模型生成速度的神奇外掛 — Speculative Decoding

第一章：Speculative Decoding的介紹

介紹了一種能大幅提升語言模型生成速度的新技術：Speculative Decoding。這項技術不需要對模型進行額外訓練，而是透過一個「預言家」來預測模型接下來的輸出，進而加快生成過程。

第二章：Speculative Decoding的工作原理

詳細解釋了Speculative Decoding的工作機制。透過預言家預測下一個Token，將多個可能的輸入同時送入模型，達到並行生成的效果。即使預言家犯錯，模型仍能根據實際輸出進行調整，保證生成結果的正確性。

第三章：預言家的角色與選擇

探討了預言家的角色和選擇。預言家需要快速且能準確預測模型的輸出。文章提出了一些可能的預言家選項，包括non-autoregressive模型、壓縮後的模型，甚至搜尋引擎。

第四章：Speculative Decoding的優勢與應用

總結 Speculative Decoding 的優勢，包括大幅提升生成速度、適用於各種語言模型、不需要額外訓練等。同時，也探讨了多個預言家協同工作的情況，以提高預測準確性。

第一章： Speculative Decoding是一種能大幅提升語言模型生成速度的新技術。
第二章：透過預言家預測下一個Token，Speculative Decoding實現了並行生成。
第三章： non-autoregressive模型、壓縮模型和搜尋引擎都可以作為預言家。
第四章： Speculative Decoding是一個外掛，能快速提升任何語言模型的生成速度。

有關影像的生成式AI (上) — AI 如何產生圖片和影片

生成式 AI 與影像：概述
生成式 AI 的本質：生成式 AI 能根據給定的條件（如文字、圖片、影片）生成新的內容。
影像生成 AI 的兩大方向：一是根據影像生成文字，如 GPT-4 能夠根據圖片描述人物的職業和外貌；二是根據文字或其他條件生成影像，這是本課程的重點。
影像生成模型：原理與應用
影像的數位表示：影像被分解為像素或 Patch，並通過編碼器轉換為模型可處理的數位表示。
影片的數位表示：影片被視為一系列的圖片，每個圖片被分解為 Patch。
影像生成模型的應用：包括文字轉影像、影片風格轉換、影像修復、超解析度等。
文字轉影像：技術細節與挑戰
訓練資料：大規模的圖像-文字配對資料集是訓練模型的基礎。
模型架構： Transformer 是常見的模型架構，通過 Attention 機制建模 Patch 之間的關係。
生成策略：非自回歸生成方式在影像生成中更為常見，能同時生成多個 Patch。
挑戰：文字描述的模糊性、高維度資料的處理、計算資源消耗大等。
影像生成模型的評估
CLIP 模型：利用 CLIP 模型對生成的影像進行評分，評估生成的影像與文字描述的一致性。
主觀評價：人類評估者對生成的影像進行質量評估。
個人化影像生成與未來展望
個人化影像生成：通過少量樣本訓練模型，生成與特定對象相關的影像。
未來展望：影像生成模型在各行業的廣泛應用，如藝術創作、遊戲開發、虛擬現實等。

生成式 AI 的本質: 生成式 AI 能夠根據給定的條件生成新的內容，實現從文字到影像、從影像到文字的轉換。
影像生成模型的原理: 影像被分解為 Patch，通過 Transformer 等模型生成新的 Patch，最終組成完整的影像。
文字轉影像的挑戰: 文字描述的模糊性以及高維度資料的處理是文字轉影像技術面臨的主要挑戰。
影像生成模型的評估: CLIP 模型作為一種客觀的評估方法，能有效地評估生成影像的質量。
個人化影像生成的未來: 個人化影像生成將推動影像生成技術在更多領域的應用，為用戶提供更個性化的體驗。

有關影像的生成式AI (下) — 快速導讀經典影像生成方法 (VAE, Flow, Diffusion, GAN) 以及與生成的影片互動

第一章：影像生成模型概述

本章介紹了幾種經典的影像生成模型，包括VAE、Flow-Based Model、Diffusion Model和GAN。其中，Diffusion Model因其在自然影像生成上的優異表現而備受關注。

第二章：Transformer在影像生成中的應用

本章深入探討了Transformer在影像生成中的重要角色。Transformer能夠通過處理文字序列生成對應的影像Patch，但面臨著多樣性不足的問題。

第三章：VAE模型的原理與優勢

VAE模型通過引入潛在變量，解決了Transformer在影像生成中面臨的多樣性問題。VAE的Encoder負責抽取影像的潛在特徵，Decoder則根據潛在特徵和文字描述生成影像。

第四章：Flow-Based Model的原理

Flow-Based Model與VAE相似，但它只訓練一個可逆的Decoder，即Flow。Flow能夠將影像映射到潛在空間，並通過逆映射生成影像。

第五章：Diffusion Model的原理與優勢

Diffusion Model通過逐步向影像添加噪聲，然後再逐步去除噪聲來生成影像。這種逐漸去噪的過程使得Diffusion Model能夠生成高品質的影像。

第六章：GAN模型的原理與優勢

GAN由生成器和判別器組成。生成器負責生成影像，判別器負責判斷生成影像的真實性。生成器和判別器相互競爭，共同提升生成影像的質量。

第七章：Diffusion Transformer

Diffusion Transformer結合了Transformer和Diffusion Model的優點，通過多次迭代的去噪過程，生成高品質的影像。

第八章：Genie模型

Genie模型能夠根據用戶的輸入生成連續的影像序列，實現了人機互動。Genie通過學習大量的遊戲數據，掌握了生成遊戲畫面的規律。

本文深入淺出地介紹了當前主流的影像生成模型，並詳細闡述了這些模型的原理和優勢。此外，文章還介紹了Transformer在影像生成中的應用，以及如何利用Diffusion Model和Transformer構建更強大的影像生成模型。最後，文章展望了影像生成技術在遊戲等領域的潛在應用。

核心觀點：

Transformer是目前影像生成領域的核心技術。
Diffusion Model在生成高品質影像方面表現出色。
GAN可以作為一種強化學習的方法，提升影像生成模型的性能。
Genie模型展示了影像生成技術在人機互動方面的潛力。

未來展望：

影像生成模型將在遊戲、虛擬現實等領域得到更廣泛的應用。
研究者將繼續探索如何提高影像生成模型的效率和質量。
人機互動將成為影像生成領域的一個重要研究方向。

GPT-4o 背後可能的語音技術猜測

GPT-4o語音模式的背景與期望

本章介紹了GPT-4o語音模式的背景，以及大家對它的期待。作者說明了目前大廠對語音互動技術的重視，並比較了GPT-4o與其他模型的差異，如豐富的語音風格、對非語言資訊的理解等。

GPT-4o語音模式的誤解與澄清

作者澄清了大家對GPT-4o語音模式的一些誤解，例如目前的語音互動功能並非完整的GPT-4o語音模式。作者詳細解釋了目前市面上普遍使用的語音互動方式，以及它與GPT-4o語音模式的差異。

GPT-4o語音模式背後的技術猜想

本章是本文的重點，作者基於現有技術和GPT-4o的演示，對其背後的技術進行了深入的猜想。作者從語音模型的訓練、運作原理、以及如何實現豐富的語音風格等方面進行了詳細的分析。

GPT-4o語音模式的未來發展

作者對GPT-4o語音模式的未來發展提出了自己的看法。他認為，未來語音模型可能會更加注重聽、說、看等多模態的互動，並且能夠更自然地與人類進行對話。

整體內容總結

本文深入探討了GPT-4o語音模式背後的技術細節，作者從語音模型的訓練、運作原理到多模態互動等方面進行了詳細的分析。雖然作者的觀點多是基於現有技術的推測，但為我們提供了對GPT-4o語音模式的更深入理解。