Be Like Me

21/06/2023

Ciąg dalszy na temat modalnośći generatywnych modeli AI.

W tym artykule przedstawimy, co to są generatywne modele obrazowe. Hipotetyczna czwarta wersja modelu językowego GPT, który jest jednym z najbardziej zaawansowanych i popularnych modeli generatywnych AI. GPT-4 ma być w stanie generować nie tylko tekst, ale także obrazy, dźwięk i wideo na podstawie dowolnego tekstu wejściowego.

Generatywne modele obrazowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), który potrafi tworzyć nowe obrazy na podstawie danych, z których się uczy. Generatywne modele obrazowe są często oparte na sieciach generatywno-adwersyjnych (GAN), które są rodzajem sieci neuronowych opartych na rywalizacji. Generatywne modele obrazowe mają wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak projektowanie graficzne, medycyna, sztuka czy rozrywka.

Co to są generatywne modele obrazowe?

Generatywne modele obrazowe to modele uczenia maszynowego, które potrafią tworzyć nowe obrazy o wysokiej jakości i różnorodności. Generatywne modele obrazowe uczą się wzorców i struktury swoich danych treningowych, a następnie generują nowe dane o podobnych cechach.

Generatywne modele obrazowe różnią się od innych rodzajów AI, takich jak dyskryminacyjne modele AI czy analityczne modele AI. Dyskryminacyjne modele AI to modele, które potrafią klasyfikować lub rozpoznawać obrazy, na podstawie danych, z których się uczy. Analityczne modele AI to modele, które potrafią analizować lub interpretować obrazy, na podstawie danych, z których się uczy. Generatywne modele obrazowe są więc bardziej kreatywne i innowacyjne niż dyskryminacyjne lub analityczne modele AI.

Generatywne modele obrazowe są również podobne do ludzkiej kreatywności i wyobraźni. Ludzie potrafią tworzyć nowe obrazy na podstawie swojej wiedzy, doświadczenia i inspiracji. Ludzie potrafią również dostosować swoje obrazy do różnych celów, odbiorców i kontekstów. Generatywne modele obrazowe próbują naśladować lub wspomagać ludzką kreatywność i wyobraźnię za pomocą algorytmów i modeli matematycznych.

Jak działają generatywne modele obrazowe?

Generatywne modele obrazowe są często oparte na sieciach generatywno-adwersyjnych (GAN), które są rodzajem sieci neuronowych opartych na rywalizacji. Sieci generatywno-adwersyjne składają się z dwóch sieci: generatora i dyskryminatora. Generator próbuje tworzyć fałszywe obrazy, a dyskryminator próbuje odróżnić fałszywe obrazy od prawdziwych.

Generator jest modelem generatywnym AI, który potrafi tworzyć nowe obrazy na podstawie wektorów losowych lub wejściowych. Generator jest zwykle oparty na sieciach konwolucyjnych (CNN), które są rodzajem sieci neuronowych opartych na filtrach. Generator jest w stanie przekształcać wektory losowe lub wejściowe w obrazy o wysokiej rozdzielczości.
Dyskryminator jest modelem dyskryminacyjnym AI, który potrafi klasyfikować lub rozpoznawać obrazy na podstawie danych, z których się uczy. Dyskryminator jest zwykle oparty na sieciach konwolucyjnych (CNN), które są rodzajem sieci neuronowych opartych na filtrach. Dyskryminator jest w stanie odróżniać fałszywe obrazy od prawdziwych na podstawie ich cech i jakości.

Generatywne modele obrazowe uczą się poprzez rywalizację między generatorem i dyskryminatorem. Generator próbuje oszukać dyskryminatora, tworząc coraz lepsze fałszywe obrazy. Dyskryminator próbuje poprawić swoją zdolność do wykrywania fałszywych obrazów. W ten sposób obie sieci poprawiają swoje umiejętności i osiągają stan równowagi, w którym generator tworzy obrazy, które są niemożliwe do odróżnienia od prawdziwych przez dyskryminatora.

Generatywne modele obrazowe są więc oparte na sieciach generatywno-adwersyjnych (GAN), które są rodzajem sieci neuronowych opartych na rywalizacji. Generatywne modele obrazowe potrafią tworzyć nowe obrazy na podstawie wektorów losowych lub wejściowych.

Jakie są przykłady generatywnych modeli obrazowych?

Generatywne modele obrazowe są jednym z najbardziej zaawansowanych i popularnych typów generatywnych modeli AI. Niektóre z najbardziej znanych i imponujących przykładów generatywnych modeli obrazowych to:

- DALL·E: model generatywny AI, który potrafi tworzyć oryginalne obrazy na podstawie tekstu wejściowego. DALL·E jest oparty na GPT-3, ale jest przystosowany do generowania obrazów zamiast tekstu. DALL·E jest w stanie tworzyć obrazy o wysokiej rozdzielczości (512 x 512 pikseli) na podstawie dowolnego tekstu wejściowego.

- StyleGAN: model generatywny AI, który potrafi tworzyć realistyczne i zróżnicowane obrazy twarzy ludzkich na podstawie wektorów losowych. StyleGAN jest oparty na sieciach generatywno-adwersyjnych (GAN), ale jest ulepszoną wersją GAN, która wykorzystuje technikę stylizacji do lepszego kontrolowania cech generowanych obrazów. StyleGAN jest w stanie tworzyć obrazy twarzy o wysokiej rozdzielczości (1024 x 1024 pikseli) na podstawie dowolnych wektorów losowych.

- VQGAN+CLIP: model generatywny AI, który potrafi tworzyć realistyczne i zróżnicowane obrazy na podstawie tekstu wejściowego. VQGAN+CLIP jest oparty na połączeniu dwóch modeli: VQGAN, który jest siecią generatywno-adwersyjną (GAN) opartą na wektorach kwantyzowanych (VQ), i CLIP, który jest modelem uczenia nadzorowanego opartym na transformatorach. VQGAN+CLIP jest w stanie tworzyć obrazy o wysokiej rozdzielczości (256 x 256 pikseli) na podstawie dowolnego tekstu wejściowego.

14/06/2023

Modalności generatywnych modeli AI

Generatywne modele AI to modele uczenia maszynowego, które potrafią tworzyć nowe dane o podobnych cechach do danych treningowych. Generatywne modele AI mogą tworzyć różne typy danych, takie jak tekst, obraz, dźwięk, wideo czy inne. Typ danych, który potrafi generować model, nazywamy moralnością.

Modalność to sposób reprezentacji danych, z których uczy się model. Modalność może być różna w zależności od typu danych, takiego jak tekst, obraz, dźwięk, wideo czy inne. Każda modalność ma swoje własne cechy i wymaga odpowiednich metod przetwarzania i analizy.

Możliwości i ograniczenia generatywnego modelu AI zależą od modalności lub typu danych użytego do jego treningu. Różne modalności mogą mieć różne zalety i wyzwania, a także różne zastosowania i cele. Modalność może również wpływać na jakość i wiarygodność wygenerowanych danych przez generatywny model AI..

W tej sekcji przedstawimy niektóre z najpopularniejszych i najważniejszych modalności generatywnych modeli AI oraz ich przykłady.

Podzielimy nasze wyniki na następujące podsekcje:

- Generatywne modele językowe
- Generatywne modele obrazowe
- Generatywne modele dźwiękowe
- Generatywne modele wideo

Generatywne modele językowe

Generatywne modele językowe to modele, które potrafią generować tekst podobny do ludzkiego. Generatywne modele językowe są często oparte na transformatorach, które są rodzajem sieci neuronowych opartych na uwadze. Transformatory są w stanie przetwarzać sekwencje danych, takie jak słowa lub znaki, i uczyć się zależności między nimi.

Generatywne modele językowe mają wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak tworzenie treści, komunikacja, edukacja czy rozrywka. Niektóre z przykładów zastosowań generatywnych modeli językowych to:

- Tworzenie treści: generatywne modele językowe mogą być używane do tworzenia różnych rodzajów treści tekstowych, takich jak artykuły, posty na blogach czy posty na mediach społecznościowych. Mogą one również być używane do tworzenia innych rodzajów treści, takich jak kod programistyczny, eseje akademickie czy wiersze.

- Komunikacja: generatywne modele językowe mogą być używane do tworzenia naturalnych i płynnych dialogów z ludźmi lub innymi maszynami za pomocą tekstu lub dźwięku. Mogą one również być używane do tłumaczenia tekstu lub dźwięku między różnymi językami lub dialektami.

- Edukacja: generatywne modele językowe mogą być używane do tworzenia materiałów edukacyjnych lub testowych dla uczniów lub nauczycieli. Mogą one również być używane do udzielania pomocy lub informacji na temat różnych tematów lub zagadnień.

- Rozrywka: generatywne modele językowe mogą być używane do tworzenia rozrywkowych treści tekstowych lub dźwiękowych dla użytkowników. Mogą one również być używane do tworzenia narracji lub scenariuszy dla gier czy filmów.

Bardzo ciekawy temat uważam osobiście.
Charakterystyka i opisy kolejnych modalności w kolejnych postach.

13/06/2023

Przyszłość generatywnych modeli AI jest bardzo obiecująca i ekscytująca. Generatywne modele AI mają potencjał do tworzenia niesamowitych treści, które mogą zainspirować, edukować i bawić ludzi. Generatywne modele AI mogą również pomóc w rozwiązywaniu wielu problemów społecznych i środowiskowych, takich jak walka ze zmianami klimatu, poprawa opieki zdrowotnej czy wspieranie edukacji.
Jednak generatywne modele AI nie są pozbawione wyzwań i zagrożeń. Generatywne modele AI mogą być wykorzystywane do celów nieetycznych lub szkodliwych, takich jak tworzenie fałszywych informacji, oszustw czy manipulacji. Generatywne modele AI mogą również mieć negatywny wpływ na prawa autorskie, prywatność czy bezpieczeństwo danych. Generatywne modele AI wymagają więc odpowiedzialnego i etycznego stosowania, z uwzględnieniem interesów wszystkich zainteresowanych stron.
Aby sprostać tym wyzwaniom i wykorzystać pełny potencjał generatywnych modeli AI, potrzebna jest współpraca między naukowcami, programistami, artystami, użytkownikami i regulatorami. Potrzebna jest również edukacja i świadomość na temat możliwości i ograniczeń generatywnych modeli AI. Potrzebna jest wreszcie kreatywność i innowacyjność, aby odkrywać nowe zastosowania i rozwiązania oparte na generatywnych modelach AI.

01/06/2023

🤩 Rozwoju AI jest niesamowicie szybki.
Najważniejsze informacje z ostatniego przemówienia na targach Computex na Tajwanie, siedziby TSMC i światowej stolicy produkcji półprzewodników i układów scalonych. Tematy obejmują generatywne Al dla robotyki, projektowanie układów scalonych, media, wykorzystanie przez i wiele ujawnień we wszystkich zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Highlights from the latest keynote at Computex in Taiwan, home of TSMC and the world capital of semiconductor manufacturing and chip fabrication. Top...

31/05/2023

W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w rozwijaniu edukacji? Odpowiedź jest fascynująca! Sztuczna inteligencja (SI) ma potencjał rewolucjonizować sposób, w jaki uczymy się i nauczamy. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technologii i algorytmów, możemy stworzyć bardziej interaktywne, spersonalizowane i efektywne doświadczenia edukacyjne.

Jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w edukacji jest personalizacja nauczania. SI może analizować dane dotyczące postępów i preferencji uczniów, co pozwala na dostosowanie materiałów edukacyjnych do ich indywidualnych potrzeb i tempa nauki. Dzięki temu każdy uczeń może rozwijać swoje umiejętności w sposób najbardziej efektywny i satysfakcjonujący.

Analiza danych to kolejny potężny aspekt SI w edukacji. Dzięki gromadzeniu i analizie ogromnych ilości danych, systemy oparte na SI mogą identyfikować wzorce, rozpoznawać trudności i prognozować wyniki uczniów. Nauczyciele mogą korzystać z tych informacji, aby lepiej zrozumieć potrzeby swoich uczniów i dostosować swoje podejście nauczania.

Tworzenie interaktywnych materiałów edukacyjnych to kolejna korzyść płynąca z zastosowania SI w edukacji. Możemy wykorzystać technologie takie jak wirtualna rzeczywistość (VR) i rozszerzona rzeczywistość (AR), aby stworzyć interaktywne środowiska, w których uczniowie mogą eksplorować, doświadczać i uczyć się w praktyczny sposób. To otwiera zupełnie nowe możliwości nauki i przyswajania wiedzy.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do edukacji niesie ze sobą wiele korzyści, ale pojawiają się również pewne wyzwania. Ważne jest, aby rozwijać technologie edukacyjne zgodnie z etycznymi wytycznymi i zapewnić, że uczniowie mają dostęp do odpowiednich narzędzi i zasobów. Ponadto, nauczyciele muszą odgrywać kluczową rolę w procesie nauczania, aby skutecznie wykorzystać potencjał SI i nadal zapewniać wartościowe i interaktywne doświadczenia edukacyjne.

29/05/2023

📢:

"Hej! Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak skonstruować efektywny prompt? 🤔 Oto dokładniejszy schemat budowy prompta, który pomoże Ci uzyskać świetne rezultaty:

1️⃣ **Temat**: Wybierz interesujący temat, który chcesz zgłębić. Na przykład: "Sztuczna inteligencja w medycynie".

2️⃣ **Cel**: Określ konkretny cel prompta, aby otrzymać pożądane informacje. Na przykład: "Opowiedz mi o najnowszych zastosowaniach sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej".

3️⃣ **Kontekst**: Wprowadź wstępny kontekst, który pomoże modelowi zrozumieć pytanie. Na przykład: "Jako ekspert ds. sztucznej inteligencji w medycynie, chciałbym usłyszeć o najnowszych osiągnięciach, zwłaszcza o zastosowaniu głębokiego uczenia w analizie obrazów medycznych".

4️⃣ **Instrukcje**: Podaj jasne instrukcje dla modelu, które ułatwią generowanie odpowiedzi. Na przykład: "Przedstaw najważniejsze korzyści dla lekarzy i pacjentów oraz omów potencjalne wyzwania związane z wprowadzeniem tych technologii do praktyki medycznej".

5️⃣ **Pytania dodatkowe** (opcjonalne): Dodaj pytania, które skierują odpowiedzi modelu w pożądanym kierunku. Na przykład: "Czy możesz podać przykłady konkretnych badań naukowych lub projektów, które zilustrowały sukcesy sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej?"

6️⃣ **Ukończenie prompta**: Zakończ prompt, aby wyraźnie wskazać, że oczekujesz odpowiedzi od modelu. Na przykład: "Czekam z niecierpliwością na Twoje wnikliwe odpowiedzi na te pytania dotyczące sztucznej inteligencji w medycynie".

Budowanie promptów może być fascynującym procesem! 🧠📝 Wykorzystaj ten schemat i ciesz się tworzeniem efektywnych promptów! 🚀
Dajcie znać w komentarzach! 💬😊"

23/05/2023

Prompt w kontekście GPT (Generative Pre-trained Transformer) odnosi się do początkowego zdania lub tekstu, który jest podawany jako wskazówka dla modelu, aby rozpocząć generowanie kontynuacji tekstu. Prompt jest istotny, ponieważ determinuje temat i kontekst generowanej odpowiedzi.

Przykładem promptu może być zdanie: "Opowiedz mi o najnowszych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji." Na podstawie tego promptu GPT będzie generować dalszą część tekstu, dając odpowiedzi na pytanie zgodnie z jego wiedzą i treningiem.

Budowanie skryptów dla działania promptów w GPT odbywa się w kilku krokach:

Krok 1: Określenie tematu i celu promptu
Przed rozpoczęciem tworzenia skryptu należy jasno określić temat, pytanie lub cel, na którym chcemy skoncentrować generowane odpowiedzi. Może to być ogólne pytanie dotyczące sztucznej inteligencji lub bardziej konkretna kwestia, na przykład "Co to jest chatbot GPT-3?".

Krok 2: Wybór języka i formy skryptu
Następnie należy zdecydować, w jakim języku zostanie napisany skrypt promptu. Skrypty mogą być pisane w naturalnym języku, ale mogą też zawierać specjalne instrukcje dla modelu, takie jak "Proszę opowiedz o..." lub "Moja pytanie brzmi...".

Krok 3: Stworzenie początkowej wskazówki
Na podstawie wybranego tematu i celu należy utworzyć początkowy fragment tekstu, który będzie stanowić prompt dla modelu. Początkowy fragment powinien być zrozumiały i jasny, jednocześnie dostarczając wystarczającego kontekstu dla generowanej odpowiedzi.

Krok 4: Eksperymentowanie i dostosowywanie
Po napisaniu początkowego skryptu warto eksperymentować i dostosowywać go w trakcie interakcji z modelem GPT. Można sprawdzić, jak różne wskazówki i pytania wpływają na generowane odpowiedzi, aby osiągnąć pożądane rezultaty.

Krok 5: Testowanie i optymalizacja
Po zbudowaniu skryptu warto przetestować go, generując kilka odpowiedzi i analizując ich jakość, trafność i spójność. W razie potrzeby można dostosować skrypt, aby uzyskać bardziej satysfakcjonujące rezultaty.

Ważne jest pamiętanie, że skrypty promptów mogą mieć różne formy i zależą od konkretnego zastosowania i celu. Dobry skrypt promptu jest klarowny, dostarcza odpowiedniego kontekstu dla modelu GPT i prowadzi do generowania odpowiedzi zgodnych z oczekiwaniami.

16/05/2023

Sztuczna inteligencja to także narzędzie artystyczne. Na zdjęciu można zobaczyć przykład obrazu stworzonego przez sztuczną inteligencję. Dzięki temu narzędziu artyści mogą odkrywać nowe formy sztuki i eksperymentować z różnymi stylami.

Chciałbym się z Wami podzielić możliwością tworzeniem zdjęć za pomocą tekstu i sztucznej inteligencji. Dzięki AI w przeglądarce Edge i wyborowi najlepszych słów kluczowych, możemy generować niesamowite obrazy, które oddają to, co chcemy uzyskać!

Proces jest prosty - wpisujemy opis tego, co chcemy zobaczyć na zdjęciu, wybieramy najlepsze słowa kluczowe i AI generuje obraz na podstawie tych informacji. Możemy wybierać spośród różnych stylów, od klasycznych portretów po futurystyczne krajobrazy.

Na przykład, jeśli chcemy uzyskać obraz pięknej kobiety w stylu lat 20-tych, możemy użyć słów kluczowych: "piękna", "kobieta", "pozuje", "w stylu lat 20-tych" i wybrać styl digital art. Dzięki temu, AI wygeneruje obraz, który idealnie oddaje to, co chcieliśmy uzyskać.

Jest to niesamowite narzędzie dla artystów, projektantów i wszystkich, którzy chcą wyrazić swoją kreatywność w nowy sposób. Dzięki temu, że AI jest w stanie generować obrazy na podstawie tekstu, możemy z łatwością wyobrazić sobie i zobaczyć wizje, które wcześniej były tylko w naszej wyobraźni.
Istnieje wiele narzędzi do generowania obrazu za pomocą tekstu np:
Midjourney – najlepszy generator obrazów AI Midjourney
DALL-E 2 – świetny generator obrazów na podstawie tekstu DALL-E 2
Canva AI Art Generator – dobrze znane narzędzie do generowania grafiki Canva
Craiyon – podstawowy darmowy generator obrazów Craiyon
Stable Diffusion – aplikacja z wyszukiwarką podpowiedzi dla AI Stable Diffusion
Dream – generator obrazów AI na smartfona Dream

Jeśli jesteście ciekawi, jak działa tworzenie zdjęć za pomocą tekstu, polecam spróbować samemu! Wybierzcie najlepsze słowa kluczowe, a zobaczycie, jakie niesamowite obrazy powstaną. Dajcie znać, jakie efekty udało Wam się osiągnąć!"

09/05/2023

Tworzenie zdjęcia z tekstu to proces, w którym tekst jest zamieniany na obraz za pomocą sztucznej inteligencji lub innego narzędzia graficznego. Możesz użyć tego procesu do stworzenia unikalnych ilustracji, które opowiadają historię lub wyrażają pomysł.

Istnieje wiele sposobów na tworzenie zdjęć z tekstu, na przykład:

- Możesz użyć **darmowego generatora obrazów AI** w serwisie Canva², który szybko interpretuje i ilustruje opisy tekstowe w różnych stylach, takich jak fotografia, rysunek, malarstwo, 3D i grafika koncepcyjna. Wystarczy wpisać tekst w języku angielskim i wybrać styl, a następnie pobrać lub udostępnić obraz.

- Możesz użyć **edytora kolaży** w serwisie Fotoramio³, który pozwala tworzyć kolaże z dużym wyborem układów i zaawansowanych ustawień. Możesz łatwo przenieść zdjęcie wewnątrz kolażu, a także dostosować ramkę, tło, tekst i cliparty. Możesz pobrać kolaż na swój komputer lub udostępnić go online.

- Możesz użyć **dodatku tekstu do zdjęcia** w serwisie Fotoramio¹, który pozwala dodawać tekst do dowolnego zdjęcia za pomocą dużej listy pięknych czcionek. Możesz również zmieniać kolor, rozmiar i położenie tekstu oraz dodawać efekty cieniowania i obramowania.