Generative AI là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc tạo ra dữ liệu hoặc nội dung mới thông qua quá trình học từ dữ liệu huấn luyện. Điều đặc biệt về generative AI là khả năng tạo ra những thứ mới, chưa từng tồn tại, thay vì chỉ là phân loại hoặc dự đoán dữ liệu đã biết trước.
Một trong những kỹ thuật phổ biến của generative AI là mô hình sinh (generative model), được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu huấn luyện đã biết. Mô hình sinh có thể học từ các mẫu dữ liệu và sau đó tạo ra những mẫu dữ liệu mới tương tự nhưng không giống hệt. Có nhiều phương pháp mô hình sinh, bao gồm mạng học sâu (deep neural networks), mô hình tổng hợp đối địa chỉ (generative adversarial networks – GANs) và mô hình tổng hợp biến đổi tự nhiên (variational autoencoders – VAEs).
Generative AI có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, trong lĩnh vực nghệ thuật và thiết kế, generative AI có thể tạo ra những tác phẩm nghệ thuật, hình ảnh, âm nhạc, hoặc video mới dựa trên các mẫu dữ liệu đã biết. Trong lĩnh vực trò chơi điện tử, generative AI có thể tạo ra nội dung game độc đáo và đa dạng. Ngoài ra, generative AI còn được sử dụng trong việc tạo ra mô phỏng, tạo hình ảnh y khoa, tạo nội dung video và thậm chí trong việc tạo ra giả mạo hình ảnh hoặc video.
Bài viết liên quan
- Supermicro mở rộng hỗ trợ CPU Intel® Xeon® thế hệ 5th trên toàn bộ dòng máy chủ X13 SuperSever
- Xây dựng và triển khai hiệu quả Generative AI với NVIDIA Nemo Framework
- Supermicro Server và NVIDIA GPU: sự kết hợp hướng tới tối ưu hóa Trí tuệ nhân tạo (AI), HPC, và đa dạng ứng dụng
- Apache Spark là gì? Giới thiệu tổng quan về Apache Spark
- Tìm hiểu về Neural-network Processing Unit (NPU)
- Khái niệm về Stream Processing và tầm quan trọng của nó trong nhiều ứng dụng