用生成式人工智能中的先进变压器开启创造力
用先进的变压器生成式人工智能解锁创造力
介绍
在人工智能日益发展的领域中，有一个名字近年来显著突出：transformers。这些强大的模型已经改变了我们在AI中处理生成任务的方式，推动了机器创造和想象的边界。本文将深入研究transformers在生成AI中的高级应用，探索它们的内部工作原理、真实世界用例以及它们对该领域的重大影响。
学习目标
- 了解transformers在生成AI中的作用，以及它们对各种创意领域的影响。
- 学习如何使用transformers进行文本生成、聊天机器人、内容创作甚至图像生成等任务。
- 了解MUSE-NET、DALL-E等高级transformers。
- 探索在AI中使用transformers时涉及的伦理考虑和挑战。
- 了解基于transformer的模型的最新进展及其在现实世界中的应用。
本文发表为Data Science Blogathon的一部分。
Transformers的崛起
在我们深入研究先进事物之前，让我们花一些时间了解一下transformers是什么，以及它们如何成为AI的推动力。
Transformers本质上是为顺序数据设计的深度学习模型。它们于2017年由Vaswani等人在一篇名为《Attention Is All You Need》的重要论文中首次提出。transformers的独特之处在于其注意力机制，它使它们在进行预测时能找到或识别序列的整个上下文。
这种创新有助于革新自然语言处理（NLP）和生成任务。transformers不再依赖于固定的窗口大小，而是可以动态地关注序列的不同部分，使它们能够完美地捕捉数据中的上下文和关系。
自然语言生成中的应用
transformers在自然语言生成领域取得了巨大的成功。让我们探索一下该领域中一些先进的应用。
1. GPT-3及更高级别
Generative Pre-trained Transformers 3（GPT-3）无需介绍。作为拥有1750亿参数的语言模型之一，它是迄今为止最大的语言模型之一。GPT-3可以生成类似人类的文本，回答问题，写作短文，甚至可以使用多种编程语言编写代码。超越GPT-3，对更大规模模型的研究仍在继续进行，承诺具有更高的语言理解和生成能力。
代码片段：使用GPT-3进行文本生成
import openai# 设置API密钥api_key = "YOUR_API_KEY"openai.api_key = api_key# 提供文本生成的提示prompt = "将以下英文文本翻译成法文：'Hello, how are you?'"# 使用GPT-3生成翻译response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=50)# 打印生成的翻译print(response.choices[0].text)这段代码设置了OpenAI的GPT-3的API密钥，并发送了一个从英文翻译成法文的提示。GPT-3生成了翻译结果，并打印出来。
2. 对话AI
transformers推动了下一代聊天机器人和虚拟助手的发展。这些由AI驱动的实体可以进行类似人类的对话，理解上下文并提供准确的回应。它们不受脚本化互动的限制，而是适应用户的输入，使其在客户支持、信息检索甚至陪伴方面无价值。
代码片段：使用Transformers构建聊天机器人
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline# 加载预训练的GPT-3聊天机器人模型model_name = "gpt-3.5-turbo"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 创建一个聊天机器人管道chatbot = pipeline("text-davinci-002", model=model, tokenizer=tokenizer)# 与聊天机器人进行对话conversation = chatbot("你好，我今天如何帮助您？")# 显示聊天机器人的回复print(conversation[0]['message']['content'])这段代码演示了如何使用transformers构建一个聊天机器人，具体是使用GPT-3.5 Turbo模型。它设置了模型和分词器，创建了一个聊天机器人流水线，通过打招呼开始了一次对话，并打印出聊天机器人的回复。
3. 内容生成
transformers在内容生成方面被广泛使用。无论是创建营销文案、写新闻文章还是作诗，这些模型都展示了生成连贯且与上下文相关的文本的能力，减轻了人类作者的负担。
代码片段：使用transformers生成营销文案
from transformers import pipeline# 创建一个文本生成流水线text_generator = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-1.3B")# 为营销文案提供一个提示prompt = "为强调手机相机功能的新智能手机创建营销文案。"marketing_copy = text_generator(prompt, num_return_sequences=1)# 打印生成的营销文案print(marketing_copy[0]['generated_text'])这段代码展示了使用transformers进行内容生成。它使用了GPT-Neo 1.3B模型创建了一个文本生成流水线，为生成关于智能手机相机的营销文案提供了一个提示，并打印出生成的营销文案。
4. 图像生成
有了像DALL-E这样的架构，transformers可以根据文本描述生成图像。你可以描述一个超现实的概念，DALL-E会生成与你描述相符的图像。这对于艺术、设计和视觉内容生成有着重要意义。
代码片段：使用DALL-E生成图像
# 使用OpenAI的DALL-E API的示例（请注意：您需要有效的API凭据）import openai# 设置API密钥api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"# 初始化OpenAI API客户端client = openai.Api(api_key)# 描述您想生成的图像description = "一个漂浮在云中的超现实景观里的房屋。"# 使用DALL-E生成图像response = client.images.create(description=description)# 获取生成的图像URLimage_url = response.data.url# 您现在可以使用提供的URL下载或显示图像print("生成的图像URL：", image_url)这段代码使用了OpenAI的DALL-E来根据文本描述生成图像。您提供了一个您想要的图像的描述，然后DALL-E会创作一幅与描述相匹配的图像。生成的图像将保存到文件中。
5. 音乐创作
transformers可以帮助创作音乐，就像OpenAI的MuseNet一样；它们可以创作不同风格的新歌曲。这对于音乐和艺术来说是令人兴奋的，为音乐世界带来了新的想法和创造力的机会。
代码片段：使用MuseNet创作音乐
# 使用OpenAI的MuseNet API的示例（请注意：您需要有效的API凭据）import openai# 设置API密钥api_key = "YOUR_API_KEY_HERE"# 初始化OpenAI API客户端client = openai.Api(api_key)# 描述您想生成的音乐的类型description = "以肖邦的风格创作一首古典钢琴曲。"# 使用MuseNet生成音乐response = client.musenet.compose( prompt=description, temperature=0.7, max_tokens=500 # 根据需要调整这个参数以控制创作的长度)# 获取生成的音乐music_c = response.choices[0].textprint("生成的音乐作品：")print(music_c)这段Python代码演示了如何使用OpenAI的MuseNet API生成音乐作品。它首先设置API密钥，描述您希望创建的音乐类型（例如以肖邦的风格创作一首古典钢琴曲），然后调用API生成音乐。生成的作品可以按需访问、保存或播放。
注意：请将“YOUR_API_KEY_HERE”替换为您实际的OpenAI API密钥。
探索高级transformers：MUSE-NET、DALL-E等
在快速变化的人工智能世界中，高级transformers正在引领着创造性人工智能的激动发展。像MUSE-NET和DALL-E这样的模型不仅仅理解语言，它们现在变得有创造性，产生新的创意，并生成不同类型的内容。
MUSE-NET的创造力
MUSE-NET是先进transformers的一个了不起的例子。这个模型由OpenAI创建，它超越了传统的AI能力，能够创作自己的音乐。它可以创作不同风格的音乐，比如古典或流行，而且它在使音乐听起来像是人类创作的方面表现出色。
下面是一个代码片段，说明了MUSE-NET如何生成音乐作品：
from muse_net import MuseNet# 初始化MUSE-NET模型muse_net = MuseNet()compose_l = muse_net.compose(style="爵士乐", length=120)compose_l.play()DALL-E：艺术家Transformer
DALL-E是OpenAI制作的一个具有突破性的创作，将transformers引入了视觉领域。与普通的语言模型不同，DALL-E可以根据文字生成图片。就像一个真正的艺术家将文字转化为丰富多彩的创意形象。
下面是DALL-E如何将文字变成形象的一个例子：
from dalle_pytorch import DALLE# 初始化DALL-E模型dall_e = DALLE()# 从文字描述生成一张图像image = dall_e.generate_image("一个悬浮着岛屿的超现实风景")display(image)CLIP：连接视觉与语言
OpenAI的CLIP结合了视觉与语言理解。它能够同时理解图像和文本，实现了使用文本提示进行零样本图像分类等任务。
import torchimport clip# 加载CLIP模型device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model, transform = clip.load("ViT-B/32", device)# 准备图像和文本输入image = transform(Image.open("image.jpg")).unsqueeze(0).to(device)text_inputs = torch.tensor(["一只猫的照片", "一只狗的图片"]).to(device)# 获取图像和文本特征image_features = model.encode_image(image)text_features = model.encode_text(text_inputs)CLIP结合了视觉与语言理解。这段代码加载了CLIP模型，准备了图像和文本输入，并将它们编码成特征向量，让您可以执行使用文本提示的零样本图像分类等任务。
T5：文本到文本transformers
T5模型将所有NLP任务都视为文本到文本问题，简化了模型架构，并在各种任务中取得了领先水平的表现。
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer# 加载T5模型和分词器model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")# 准备输入文本input_text = "将英语翻译成法语：'你好，你好吗？'"# 分词并生成翻译input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")translation = model.generate(input_ids)output_text = tokenizer.decode(translation[0], skip_special_tokens=True)print("翻译结果:", output_text)该模型将所有NLP任务都视为文本到文本问题。这段代码加载了一个T5模型，对输入文本进行分词，并从英语翻译成法语。
GPT-Neo：效率缩放
GPT-Neo是由EleutherAI开发的一系列模型。这些模型提供了与GPT-3类似的功能，但规模较小，更适合各种应用，同时保持了出色的性能。
- GPT-Neo模型的代码与GPT-3相似，只是模型名称和大小不同。
BERT：双向理解
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google开发，它专注于理解语言中的上下文。在各种自然语言理解任务中，它建立了新的基准。
- BERT通常用于预训练和微调NLP任务，其使用方式通常取决于具体任务。
DeBERTa：增强语言理解
DeBERTa（Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention）通过引入解缠注意力机制，提高了BERT的性能，减少了模型的参数。
- DeBERTa通常遵循与BERT相同的用法模式，适用于各种自然语言处理任务。
RoBERTa：强大的语言理解
RoBERTa建立在BERT的架构基础上，但通过更广泛的训练方案进行微调，实现了在各种自然语言处理基准测试中的最新成果。
- RoBERTa在NLP任务中的使用方式类似于BERT和DeBERTa，但有一些微调的变化。
视觉变换器（ViTs）
像您在本文中先前看到的那样，视觉变换器在计算机视觉领域取得了显著进展。它们将变换器的原理应用于基于图像的任务，展示了其多功能性。
import torchfrom transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification# 加载预训练的视觉变换器（ViT）模型model_name = "google/vit-base-patch16-224-in21k"feature_extractor = ViTFeatureExtractor(model_name)model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name)# 加载和预处理医学图像from PIL import Imageimage = Image.open("image.jpg")inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")# 从模型中获取预测结果outputs = model(**inputs)logits_per_image = outputs.logits此代码加载了一个ViT模型，处理图像，并从模型中获取预测结果，展示了它在计算机视觉中的使用方式。
这些模型，以及MUSE-NET和DALL-E，共同展示了基于变换器的人工智能在语言、视觉、创造力和效率方面的快速进展。随着领域的发展，我们可以期待更多令人兴奋的发展和应用。
变换器：挑战与伦理考虑
当我们拥抱变换器在生成式人工智能中的卓越能力时，考虑到伴随其而来的挑战和伦理关注是至关重要的。以下是一些关键要点供思考：
- 有偏数据：变换器可以从其训练数据中学习和重复不公平的内容，加剧刻板印象。解决这个问题是必要的。
- 正确使用变换器：由于变换器可以创建内容，我们需要谨慎使用它们以阻止虚假信息和错误信息的传播。
- 隐私担忧：当人工智能生成内容时，它可能通过复制人们和机密信息来损害隐私。
- 难以理解：变换器可能像一个黑盒子 – 我们无法总是知道它们如何做出决策，这使得很难信任它们。
- 需要法律规定：制定针对人工智能（如变换器）的规则困难但必要。
- 虚假新闻：变换器可以使谎言看起来真实，这将危及真相。
- 能源消耗：训练大型变换器需要大量计算能力，这可能对环境不利。
- 公平访问：每个人都应有公平机会使用类似于变换器的人工智能，无论他们在何处。
- 人类与人工智能：我们仍在解决人工智能与人类相比应具有多少权力的问题。
- 未来影响：我们需要为人工智能（如变换器）如何改变社会、货币和文化做好准备。这是一件大事。
在应对这些挑战并解决伦理考虑时，变换器在塑造生成式人工智能未来方面仍起到关键作用。负责任的开发和使用对于发掘这些革命性技术的潜力，同时维护社会价值观和福祉至关重要。
生成式人工智能中变换器的优势
- 增强创造力：变换器使得人工智能能够生成以前无法实现的创造性内容，如音乐、艺术和文本。
- 上下文理解：它们的注意力机制使得变换器能够更好地理解上下文和关系，产生更有意义和连贯的输出。
- 多模态能力：像DALL-E这样的变换器弥合了文本和图像之间的差距，扩展了生成可能性的范围。
- 效率和可扩展性：像GPT-3和GPT-Neo这样的模型在性能上表现出色，同时比它们的前身更节约资源。
- 多领域应用：变换器可以应用于各个领域，从内容创作到语言翻译等。
变换器在生成型人工智能中的缺点
- 数据偏见：变换器可能复制其训练数据中存在的偏见，导致生成的内容具有偏见或不公正。
- 伦理问题：创造文本和图像的能力引发了伦理问题，如深度伪造和可能导致误导信息。
- 隐私风险：变换器可以生成侵犯个人隐私的内容，例如生成冒充个人的虚假文本或图像。
- 透明度缺乏：变换器经常产生难以解释的结果，使得很难理解它们如何得出特定的输出。
- 环境影响：训练大型变换器需要大量的计算资源，对能源消耗和环境造成贡献。
结论
变换器为人工智能带来了创造力和技能的新时代。他们不仅能够处理文本，还涉及到音乐和艺术。但我们必须谨慎行事。大权利需要大责任。在探索变换器的潜力时，我们必须考虑什么是正确的。我们需要确保它们帮助社会而不是伤害社会。人工智能的未来可能是令人惊奇的，但我们都必须确保它对每个人都是有益的。
要点
- 变换器是人工智能领域的革命性模型，以其序列数据处理和注意力机制而闻名。
- 它们在自然语言生成方面表现出色，为聊天机器人、内容生成甚至类似于GPT-3的代码生成等提供动力。
- 像MUSE-NET和DALL-E这样的变换器将其创造能力扩展到音乐创作和图像生成。
- 在使用变换器时，伦理考虑因素，如数据偏见、隐私问题和负责任的使用是至关重要的。
- 变换器在人工智能技术的前沿，应用领域涵盖语言理解、创造力和效率。
常见问题
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