مدل مولد یا Generative Model چیست؟

مدل مولد یا Generative Model چیست؟ مدل مولد نوعی مدل ماشین لرنینگ است که هدف آن یادگیری الگوهای اساسی یا توزیع داده‌ها به‌منظور تولید داده‌های جدید و مشابه است. در اصل، مانند آموزش‌دادن به یک کامپیوتر است که داده‌های خود را براساس آنچه قبلا دیده است تصور کند. اهمیت این مدل در توانایی آن در تولید است که مزیت‌های گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از هنر گرفته تا علم دارد.

مدل‌ مولد چیست؟

مدل‌ مولد سنگ‌بنای دنیای هوش مصنوعی (AI) است. وظیفه اصلی این نوع مدل‌ها درک و گرفتن الگوها یا توزیع‌های اساسی از یک مجموعه داده است. هنگامی که این الگوها آموخته شدند، مدل می‌تواند داده‌های جدیدی تولید کند که ویژگی‌های مشابهی با مجموعه داده اصلی دارد.

تصور کنید به کودکی آموزش می‌دهید که حیوانات را نقاشی کند. پس از نشان‌دادن چندین عکس از حیوانات مختلف، کودک شروع به درک ویژگی‌های کلی هر حیوان می‌کند. در طی زمان، کودک ممکن است بتواند با ترکیب ویژگی‌هایی که آموخته است حیوانی را بکشد که قبلاً هرگز ندیده است. این مثال شبیه به نحوه عملکرد یک مدل مولد است: از داده‌هایی که در معرض آن‌ها قرار می‌گیرد یاد می‌گیرد و سپس براساس آن دانش، چیزی جدید ایجاد می‌کند.

تمایز میان مدل‌ مولد و مدل‌ تمایزی در یادگیری ماشین

• مدل‌ مولد (Generative Models): این مدل‌ها بر درک چگونگی تولید داده‌ها تمرکز می‌کنند. هدف آن‌ها یادگیری توزیع خود داده‌هاست؛ برای مثال، اگر به تصاویر گربه‌ها و سگ‌ها نگاه ‌کنیم، یک مدل مولد سعی می‌کند بفهمد که چه چیزی باعث می‌شود یک گربه شبیه گربه و یک سگ شبیه سگ شود. سپس می‌تواند تصاویر جدیدی ایجاد کند که شبیه گربه یا سگ است.
• مدل‌ تمایزی (Discriminative Models): این مدل‌ها بر تمایز میان انواع مختلف داده‌ها تمرکز می‌کنند. آن‌ها لزوماً یاد نمی‌گیرند یا درک نمی‌کنند که چگونه داده‌ها تولید می‌شوند؛ درعوض، آن‌ها مرزهایی را می‌آموزند که یک کلاس از داده‌ها را از دسته دیگر داده‌ جدا می‌کند. در مثال مشابه گربه‌ها و سگ‌ها یک مدل تمایزی یاد می‌گیرد که تفاوت میان این دو را تشخیص دهد، اما لزوما نمی‌تواند به‌تنهایی تصویر جدیدی از یک گربه یا سگ ایجاد کند.

در حوزه هوش مصنوعی، مدل‌های مولد در کارهایی که نیاز به ایجاد محتوای جدید دارند، نقش محوری دارند. این می‌تواند ایجاد چهره‌های جدید انسانی، آهنگسازی یا حتی تولید محتوای متنی باشد. توانایی آن‌ها در «تصور» داده‌های جدید آن‌ها را در سناریوهایی که به محتوای اورجینال نیاز است یا در جایی که افزایش مجموعه داده‌های موجود مفید است ارزشمند می‌کند.

درحالی‌که مدل‌های Discriminative در وظایف طبقه‌بندی برتری دارند، مدل‌های مولد در توانایی خود برای تولید می‌درخشند. این مهارت خلاقانه، همراه با درک عمیق آن‌ها از توزیع داده‌ها، مدل‌های مولد را به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در جعبه ابزار هوش مصنوعی قرار می‌دهد.

انواع مدل‌ مولد

مدل‌های مولد به‌شکل‌های مختلفی عرضه می‌شوند که هر یک رویکرد منحصربه‌فردی برای درک و تولید داده‌ها دارند. در اینجا لیست جامع‌تری از برخی از برجسته‌ترین انواع را معرفی می‌کنیم:

شبکه‌های بیزی (Bayesian networks)

این‌ها مدل‌های گرافیکی هستند که روابط احتمالی را میان مجموعه‌ای از متغیرها نشان می‌دهند. آن‌ها، به‌ویژه، در سناریوهایی که درک روابط علّی بسیار مهم است مفید هستند؛ برای مثال، در تشخیص پزشکی یک شبکه بیزی ممکن است به تعیین احتمال بیماری با توجه به مجموعه‌ای از علائم کمک کند.

مدل‌های انتشاری (Diffusion models)

این مدل‌ها چگونگی گسترش یا تکامل اشیا را در طول زمان توصیف می‌کنند. آن‌ها اغلب در سناریوهایی مانند درک چگونگی انتشار یک شایعه در یک شبکه یا پیش‌بینی گسترش یک ویروس در یک جمعیت استفاده می‌شوند.

شبکه‌های متخاصم مولد (GANs‌)

از دو شبکه عصبی مولد و تمایزدهنده تشکیل شده‌ است که با هم آموزش داده می‌شوند. مولد سعی می‌کند داده تولید کند، درحالی‌که تمایزدهنده تلاش می‌کند میان داده‌های واقعی و تولید شده تمایز قائل شود. با گذشت زمان، مولد به‌قدری خوب می‌شود که تمایزدهنده نمی‌تواند تفاوت را تشخیص دهد. GANs‌ در کارهای تولید تصویر، مانند ایجاد چهره‌های واقعی انسانی یا آثار هنری، محبوب است.

پیشنهاد می‌کنیم درباره الگوریتم GANs هم مطالعه کنید.

اتوانکدر متغیر (VAE)

نوعی اتوانکدر هستند که نمایش فشرده‌ای از داده‌های ورودی را تولید می‌کنند، سپس آن را رمزگشایی می‌کنند تا داده‌های جدید تولید کنند. آن‌ها اغلب در کارهایی مانند حذف نویز تصویر یا تولید تصاویر جدید که ویژگی‌های مشترک با داده‌های ورودی را دارند استفاده می‌شوند.

ماشین‌های محدود بولتزمن (RBMs)

شبکه‌های عصبی با دو لایه هستند که می‌توانند توزیع احتمال را روی مجموعه ورودی‌های خود بیاموزند. آن‌ها در سیستم‌های توصیه، مانند پیشنهاد فیلم در پلتفرم‌های مختلف براساس ترجیحات کاربر، استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی پیکسل (PixelRNNs)

این مدل‌ها تصاویر را پیکسل به پیکسل تولید می‌کنند و از زمینه پیکسل‌های قبلی برای پیش‌بینی تصویر بعدی استفاده می‌کنند. آن‌ها به ویژه در کارهایی که تولید متوالی داده‌ها بسیار مهم است، مانند ترسیم یک تصویر به‌شکل خط‌به‌خط مفید هستند.

زنجیره مارکوف (Markov chains)

این‌ها مدل‌هایی هستند که حالت‌های آینده را صرفاً براساس وضعیت فعلی، بدون درنظرگرفتن حالت‌های قبل از آن پیش‌بینی می‌کنند. آن‌ها اغلب در تولید متن استفاده می‌شوند، جایی که کلمه بعدی در یک جمله براساس کلمه فعلی پیش‌بینی می‌شود.

موارد استفاده از مدل‌ مولد در دنیای واقعی

مدل‌های مولد نحوه تعامل ما با فناوری و تجربه تولید محتوا را متحول کرده‌اند، برای مثال:

• خلق هنر: هنرمندان و نوازندگان از مدل‌های مولد برای خلق قطعات هنری یا ترکیب‌بندی‌های جدید براساس سبک‌هایی که به مدل می‌خورند استفاده می‌کنند.

• کشف دارو: دانشمندان می‌توانند از مدل‌های مولد برای پیش‌بینی ساختارهای مولکولی داروهای بالقوه جدید استفاده کنند.
• بازی‌های ویدئویی: طراحان بازی از مدل‌های مولد برای ایجاد محیط‌ها یا شخصیت‌های بازی متنوع و غیرقابل‌پیش‌بینی استفاده می‌کنند.

مزایای مدل‌ مولد چیست؟

مدل‌های مولد، با توانایی منحصربه‌فرد خود در تولید و نوآوری، مزیت‌های فراوانی را ارائه می‌کنند که فراتر از صرف تولید داده است. در اینجا به‌شکلی عمیق‌تر مزیت‌های بی‌شمار آن‌ها را بررسی می‌کنیم:

افزایش داده‌ (Data augmentation)

در حوزه‌هایی که داده‌ها کمیاب یا گران هستند مدل‌های مولد می‌توانند داده‌های اضافی را برای تکمیل مجموعه اصلی تولید کنند؛ برای مثال، در تصویربرداری پزشکی که به‌دست‌آوردن مجموعه داده‌های بزرگ چالش‌برانگیز است، این مدل‌ها می‌توانند تولید کنند. تولید تصاویر بیشتری برای کمک به آموزش بهتر ابزارهای تشخیصی کاربرد دارند.

تشخیص ناهنجاری (Anomaly detection)

با به‌دست‌آوردن درک عمیق از آنچه داده‌های «عادی» تقلی می‌شود، مدل‌های مولد می‌توانند به‌طور مؤثر ناهنجاری‌ها یا نقاط پرت را شناسایی کنند. این امر، به‌ویژه، در بخش‌هایی مانند امور مالی مفید است، جایی که شناسایی سریع تراکنش‌های تقلبی بسیار مهم است.

انعطاف‌پذیری

مدل‌های مولد همه‌کاره هستند و می‌توانند در طیف وسیعی از سناریوهای یادگیری، ازجمله یادگیری بدون نظارت، نیمه‌نظارتی و با نظارت استفاده شوند. این سازگاری آن‌ها را برای طیف وسیعی از وظایف مناسب می‌کند.

شخصی‌سازی

این مدل‌ها را می‌توان برای تولید محتوا براساس ترجیحات یا ورودی‌های خاص کاربر طراحی کرد؛ برای مثال، در صنعت سرگرمی مدل‌های تولیدی می‌توانند فهرست‌های پخش موسیقی یا توصیه‌های فیلم شخصی‌سازی‌شده ایجاد کنند و تجربه کاربر را افزایش دهند.

نوآوری در طراحی

در حوزه‌هایی مانند معماری یا طراحی محصول، مدل‌های مولد می‌توانند طرح‌ها یا ساختارهای جدیدی را پیشنهاد کنند و مرزهای خلاقیت و نوآوری را پیش ببرند.

کارایی هزینه

با خودکارسازی ایجاد محتوا یا راه‌حل‌ها، مدل‌های مولد می‌توانند هزینه‌های مرتبط با تولید یا تحقیق دستی را کاهش دهند و به فرایندهای کارآمدتر در صنایعی مانند تولید یا سرگرمی ‌بینجامند.

محدودیت‌های مدل‌ مولد چیست؟

درحالی‌که مدل‌های مولد به‌طور انکارناپذیری قدرتمند و دگرگون‌کننده هستند، بدون چالش نیستند. در اینجا برخی از محدودیت‌ها و چالش‌های مرتبط با این مدل‌ها را بررسی می‌کنیم:

پیچیدگی آموزش

مدل‌های مولد، به‌ویژه مدل‌های پیچیده مانند GANs‌، به منابع محاسباتی و زمان قابل‌توجهی نیاز دارند. آموزش آن‌ها به سخت‌افزار قدرتمندی نیاز دارد و می‌تواند منابع فشرده‌ای داشته باشد.

کنترل کیفیت

درحالی‌که این مدل‌ها می‌توانند حجم وسیعی از داده را تولید کنند، اطمینان از کیفیت و واقعی بودن محتوای تولیدشده می‌تواند چالش‌برانگیز باشد؛ برای مثال، یک مدل ممکن است تصویری ایجاد کند که در نگاه اول واقع‌بینانه به نظر می‌رسد، اما با بررسی دقیق‌تر، ناهنجاری‌های ظریفی دارد؛ یا ChatGPT  ممکن است متنی تولید کند که به نظر منطقی و درست باشد، اما درواقع صحت نداشته باشد.

بیش‌برازش (Overfitting)

این خطر وجود دارد که مدل‌های مولد می‌توانند بیش‌ازحد با داده‌های آموزشی هماهنگ شوند و خروجی‌هایی تولید کنند که تنوع ندارند یا خیلی نزدیک به ورودی‌هایی که دیده‌اند باشند.

عدم تفسیرپذیری

بسیاری از مدل‌های مولد، به‌ویژه مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، اغلب به‌عنوان «جعبه‌های سیاه» یا «Black Boxes» دیده می‌شوند. این به‌این معنی است که درک اینکه آن‌ها چگونه تصمیم می‌گیرند یا چرا خروجی‌های خاصی تولید می‌کنند، می‌تواند چالش‌برانگیز باشد که می‌تواند در کاربردهای حیاتی مانند پزشکی نگران‌کننده باشد.

دغدغه‌های اخلاقی

توانایی مدل‌های مولد برای تولید محتوای واقعی، مسائل اخلاقی را به‌ویژه در ایجاد محتوای جعلی یا تقلبی ایجاد می‌کند. اطمینان از استفاده مسئولانه برای جلوگیری از سوء‌استفاده یا فریب‌کاری بسیار مهم است.

وابستگی به داده‌ها

کیفیت خروجی تولیدشده به‌شدت به کیفیت داده‌های آموزشی وابسته است. اگر داده‌های آموزشی مغرضانه یا نماینده خوبی برای کل مجموعه داده نباشند، خروجی‌های مدل سوگیری‌هایی را منعکس می‌کنند.

چگونه از مدل‌ مولد برای علم داده استفاده کنیم؟

مدل‌های مولد مانند GPT-4 نحوه رویکرد دانشمندان داده به کار خود را تغییر می‌دهند. این مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متن و کدی شبیه انسان تولید کنند و به دانشمندان داده اجازه می‌دهند خلاق‌تر و سازنده‌تر باشند. در اینجا چند روش برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در علم داده را بررسی می‌کنیم.

کاوش داده‌ها

مدل‌های مولد می‌توانند مجموعه داده‌ها و نتایج پیچیده را خلاصه کنند و توضیح دهند. آن‌ها با توصیف نمودارها، آمارها و یافته‌ها به زبان طبیعی، به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا داده‌ها را سریع‌تر کشف و درک کنند. این مدل‌ها همچنین می‌توانند بینش‌ها و الگوهایی را که انسان ممکن است به آن توجه نکند برجسته کنند.

تولید کد

برای کارهای رایج علم داده، مانند تمیزکردن داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و ساخت مدل، مدل‌های مولد می‌توانند کد سفارشی تولید کنند. این کار کدنویسی تکراری را خودکار می‌کند و به دانشمندان داده اجازه می‌دهد سریع‌تر کار کنند. مدل‌ها می‌توانند دستورالعمل‌های سطح بالا را دریافت و آن‌ها را به کدهای کاربردی پایتون یا R یا SQL تبدیل کنند.

گزارش‌نویسی

نوشتن گزارش‌ها و ارائه‌ها برای توضیح تحلیل‌ها زمان‌بر است. مدل‌های مولد مانند GPT-4 می‌توانند با خلاصه‌کردن یافته‌ها، تجسم‌ها و توصیه‌ها در روایت‌های منسجم، گزارش‌ها را پیش‌نویس کنند. دانشمندان داده می‌توانند نتایج را به این مدل ها ارائه کنند تا هوش مصنوعی یک پیش‌نویس اولیه ایجاد ‌کند؛ همچنین می‌تواند به شما کمک کند تا گزارش‌های تحلیل داده‌ای بنویسید که شامل راهکارهای عملی لازم برای کسب‌وکار برای بهبود درآمد کسب‌وکار است.

تولید داده مصنوعی

مدل‌های مولد می‌توانند داده‌های آموزشی مصنوعی را برای مدل‌های ماشین لرنینگ ایجاد کنند. این زمانی کمک می‌کند که داده‌های واقعی محدود یا نامتعادل باشند. داده‌های مصنوعی با الگوها و توزیع‌های داده‌های واقعی منطبق است و به مدل‌ها اجازه می‌دهد به‌طور مؤثر آموزش داده شوند.

ساخت پروژه‌های ML

مدل‌های مولد می‌توانند به ساخت پایپلاین ماشین لرنینگ، از پیش‌پردازش داده‌ تا استقرار مدل کمک کنند. با ارائه هدف‌های پروژه، دانشمندان داده می‌توانند کد کاملی را برای وظایف مختلف ماشین لرنینگ دریافت کنند.

نکته پایانی

به‌طور خلاصه، مدل‌های مولد (Generative Models) چشم‌انداز هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و ماشین‌ها را قادر می‌کنند تا داده‌های پیچیده را با دقت قابل‌توجهی ایجاد و شبیه‌سازی کنند. از متن گرفته تا تصاویر و فراتر از آن، این مدل‌ها امکانات جدیدی را در خلاقیت، تولید محتوا و حل مسئله باز کرده‌اند. همان‌طور که تکنولوژی به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، کاربردهای بالقوه مدل‌های مولد هم روزبه‌روز افزایش می‌یابد.

پرسش‌های متداول

نقش مدل‌های مولد (Generative Models) در هوش مصنوعی چیست؟

مدل‌های مولد ابزارهای پیشرفته در هوش مصنوعی هستند که با یادگیری عمیق (Deep Learning) الگوهای داده‌ها را فرا می‌گیرند و قادر به خلق محتوای نوآورانه، مانند تصاویر مصنوعی (Synthetic Images) و متن‌های خودکار (Automated Text)، هستند.

تفاوت بنیادی میان مدل‌های مولد و مدل‌های تمایزی (Discriminative Models) در یادگیری ماشین چیست؟

مدل‌های مولد بر خلق داده‌های جدید تمرکز می‌کنند، درحالی‌که مدل‌های تمایزی بر تشخیص و طبقه‌بندی (Classification) داده‌های موجود متمرکز هستند. مدل‌های مولد برای تولید نمونه‌های داده‌ای جدید و مدل‌های تمایزی برای پیش‌بینی‌های دقیق به کار می‌روند.

مزیت‌های کاربرد مدل‌های مولد در صنایع گوناگون چیست؟

مدل‌های مولد در افزایش داده‌ها  (Data Augmentation)، تشخیص ناهنجاری  (Anomaly Detection) و شخصی‌سازی محتوا (Content Personalization)  بسیار کارآمد هستند. همچنین آن‌ها بر نوآوری طراحی و توسعه محصولات مؤثرند و در صنایعی مانند پزشکی و سرگرمی کاربرد دارند.

محدودیت‌های اصلی استفاده از مدل‌های مولد کدامند؟

چالش‌های عمده شامل پیچیدگی آموزشی  (Training Complexity)، مدیریت کیفیت خروجی‌ها، خطر بیش‌برازش  (Overfitting) و مسائل اخلاقی (Ethical Concerns) در تولید محتوای جعلی هستند.

کاربردهای مدل‌های مولد در علم داده چگونه است؟

مدل‌های مولد در تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation) برای آموزش مدل‌های دیگر، کاوش داده‌ها (Data Mining) و گزارش‌نویسی خودکار (Automated Reporting) کاربرد دارند. آن‌ها به دانشمندان داده در شناسایی الگوهای پیچیده و خلق راه‌حل‌های نوآورانه کمک می‌کنند.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

ورود به این شاخه جذاب با ورود به دنیای دیتا ساینس یا علم داده آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم همین حالا اولین قدم را بردارید. مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ