Generatives KI-Modell

Einführung

Generative KI bezeichnet künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, aus Eingabedaten neue, ähnliche Daten zu erzeugen. Diese Technologien nutzen sogenannte generative Modelle, die in der Lage sind, neue Daten zu produzieren, die den bestehenden Trainingsdaten ähnlich sind. Dabei kann es sich um Texte, Bilder, Audio oder sogar Videos handeln. Diese Art von KI kann somit nicht nur analysieren und klassifizieren, sondern auch kreativ neue Inhalte erschaffen.

Die Basis dieser Technologien sind statistische Modelle, die auf den Eingabedaten aufbauen. Generative Modelle sind besonders bekannt für ihre Anwendung in der Text-, Bild- und Musikgenerierung, wobei in den letzten Jahren die Entwicklung von Deep Learning-Techniken wie Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs) und Autoregressive Modelle zu einer exponentiellen Verbesserung der Leistung dieser Systeme geführt hat.

Grundbegriffe und Definitionen

Generative Modelle in der KI sind solche, die die zugrundeliegenden Verteilungen der Trainingsdaten erlernen, um daraus neue Daten zu erzeugen. Sie modellieren die Wahrscheinlichkeit $P (X, Y)$ der gemeinsamen Verteilung der Eingabevariablen $X$ und Zielvariablen $Y$ . Das bedeutet, dass generative Modelle die Wahrscheinlichkeit einer Kombination aus Eingabewerten und den zugehörigen Zielwerten berechnen und dann neue Kombinationen dieser Variablen generieren können. Diese Modelle versuchen, die Datenverteilung hinter den Trainingsdaten zu verstehen.

Ein weiteres wichtiges Konzept ist die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung $\mid Y)$ , die beschreibt, wie die Eingabedaten $X$ gegeben einen Zielwert $Y$ verteilt sind. Diese Modelle können dann genutzt werden, um neue Instanzen der Eingabedaten zu erzeugen, die zu einem gegebenen Zielwert $Y$ passen.

Ein generatives Modell geht über die Klassifikation hinaus und versucht, neue Daten zu erzeugen, die von den originalen Trainingsdaten kaum zu unterscheiden sind. Zum Beispiel können generative Modelle dazu verwendet werden, neue Bilder von Gesichtern zu erzeugen, die niemals zuvor existiert haben, aber dennoch so realistisch aussehen, dass der Unterschied zu echten Bildern kaum wahrnehmbar ist.

Unterschiedliche Ansätze in der statistischen Klassifikation:
Generativ vs. Diskriminativ

In der statistischen Klassifikation von KI-Methoden unterscheidet man grundsätzlich zwischen zwei Typen von Modellen:

Generative Modelle
Diskriminative Modelle

Generative Modelle:

Generative Modelle lernen die Datenverteilung und versuchen, die Wahrscheinlichkeit von Eingabedaten $X$ in Kombination mit den Zielwerten $Y$ zu modellieren. Diese Modelle können verwendet werden, um neue Daten zu generieren, die der Verteilung der Trainingsdaten entsprechen.

Ein generatives Modell stellt sich die Frage: „Wie wurde diese Datenkombination generiert und wie kann ich diese Kombination für neue Daten replizieren?“

Beispiel:

Bei der Bildgenerierung könnte ein generatives Modell darauf trainiert werden, die Verteilung von Pixelwerten zu lernen und neue Bilder zu erzeugen, die zu dieser Verteilung passen.
Bei der Textgenerierung könnte es ein Modell geben, das lernt, wie Texte strukturiert sind, um neue, ähnliche Texte zu schreiben.

Diskriminative Modelle:

Diskriminative Modelle hingegen konzentrieren sich auf die Trennung der Daten in verschiedene Kategorien, ohne zu modellieren, wie die Daten entstanden sind. Sie lernen die bedingte Wahrscheinlichkeit $\mid X)$ , also die Wahrscheinlichkeit, dass ein gegebenes Eingabedatum $X$ zu einer bestimmten Zielklasse $Y$ gehört. Ein diskriminatives Modell kategorisiert Eingaben, ohne zu untersuchen, wie diese Daten ursprünglich erzeugt wurden.

Ein diskriminatives Modell stellt sich die Frage: „Gegeben diese Eingabe $X$ , welche Kategorie $Y$ ist am wahrscheinlichsten?“

Beispiel:

Ein Klassifikator für E-Mails würde nicht untersuchen, wie die E-Mail ursprünglich generiert wurde (z. B. aus einem Textgenerator), sondern nur klassifizieren, ob die E-Mail Spam ist oder nicht.

Anwendung von Generativen Modellen

Die wichtigsten Anwendungen generativer Modelle finden sich in Bereichen, in denen neue Daten erzeugt werden müssen, die auf bestehenden Daten basieren. Einige prominente Anwendungen sind:

Textgenerierung
- Sprachmodelle wie GPT-3 von OpenAI und BERT von Google erzeugen menschenähnliche Texte basierend auf einem gegebenen Input. Sie sind in der Lage, Geschichten zu schreiben, Antworten zu generieren oder sogar neue Artikel zu verfassen, die denen eines menschlichen Autors ähneln.
Bild- und Videoerstellung
- Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine der bekanntesten Technologien, um realistische Bilder zu erzeugen. Sie bestehen aus zwei Netzwerken: einem Generator, der Bilder erstellt, und einem Diskriminator, der entscheidet, ob das Bild real oder vom Generator erzeugt wurde. Diese Netze konkurrieren miteinander, wodurch der Generator immer realistischere Bilder erzeugt.
Musikgenerierung
- Deep Learning Modelle wie die Elektronische Jukebox generieren Musik und Sound, indem sie die Struktur und Muster von Musikstücken erlernen und diese in neuen, einzigartigen Kompositionen replizieren.
Medizinische Bildverarbeitung
- Generative Modelle werden in der Medizin eingesetzt, um zum Beispiel Medizinische Bilddaten zu verbessern oder zu synthetisieren. Sie können verwendet werden, um Röntgenbilder oder MRT-Scans zu analysieren und zu rekonstruieren, was besonders in Bereichen wie der Krebsdiagnostik hilfreich ist.

Generative Modelle im Detail

Hidden Markov Model (HMM)

Ein Hidden Markov Model (HMM) ist ein statistisches Modell, das zur Modellierung von zeitabhängigen Daten verwendet wird, bei denen die beobachteten Daten durch latente (verborgene) Zustände beeinflusst werden. HMMs sind besonders nützlich in der Spracherkennung, bei der die beobachteten Sprachsignale durch eine Reihe von verborgenen sprachlichen Zuständen modelliert werden.

Variational Autoencoders (VAE)

Ein Variational Autoencoder (VAE) ist ein probabilistisches Modell, das darauf abzielt, die Verteilung von Daten in einem kontinuierlichen Latentraum zu lernen. Im Wesentlichen wird ein Encoder verwendet, um Eingabedaten zu komprimieren, und ein Decoder, um diese komprimierten Daten wieder in die ursprüngliche Datenform zu rekonstruieren. VAEs haben Anwendungen in der Bild-, Text- und Audioverarbeitung.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein populäres und effektives Werkzeug für die Erzeugung realistischer Daten. Sie bestehen aus zwei Hauptbestandteilen:

Generator: Erzeugt neue Daten.
Diskriminator: Bewertet die erzeugten Daten und entscheidet, ob sie realistisch sind oder nicht.

GANs sind in der Lage, beeindruckende Bilder zu erzeugen, die oft von echten Fotos kaum zu unterscheiden sind. Sie haben breite Anwendung in der Kunst, der Filmindustrie und der medizinischen Bildverarbeitung gefunden.

Tiefe Generative Modelle (Deep Generative Models)

Mit der Weiterentwicklung des Deep Learnings hat sich die Familie der tiefen generativen Modelle (DGMs) herausgebildet, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren. Diese Modelle kombinieren generative Modelle mit den Vorteilen von tiefen neuronalen Netzen, um noch leistungsfähigere Modelle zu erzeugen. Sie sind insbesondere dann vorteilhaft, wenn große Mengen an Trainingsdaten und Rechenleistung zur Verfügung stehen.

Zu den populärsten DGMs gehören:

Variational Autoencoders (VAEs)
Generative Adversarial Networks (GANs)
Autoregressive Modelle (z. B. PixelCNN, PixelSNAIL)

Diese Modelle haben in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz bedeutende Fortschritte ermöglicht.

Anwendungen der Generativen KI

Die Bedeutung generativer Modelle wächst weiterhin, da sie die Fähigkeit besitzen, neue, kreative Inhalte zu erschaffen, die dem Menschen dienen können. Die wichtigsten Anwendungsgebiete umfassen:

Kreative Kunst und Design
Generative Modelle können verwendet werden, um Kunstwerke, Designs oder Modekollektionen zu erstellen. Sie lernen aus bestehenden Kunstwerken und entwerfen daraufhin neue, originelle Kunstwerke.
Medizinische Forschung und Diagnostik
Generative Modelle werden zunehmend verwendet, um medizinische Daten zu synthetisieren und zu verbessern, etwa zur Erkennung von Tumoren in Bildern oder zur Generierung von synthetischen medizinischen Bilddaten zur Verbesserung der Diagnose.
Sprachmodellierung und Chatbots
Sprachmodelle wie GPT und BERT nutzen generative KI, um menschenähnliche Gespräche zu führen und auf Fragen zu antworten. Diese Modelle sind in der Lage, Text mit einer bemerkenswert hohen Qualität zu generieren, was sie zu nützlichen Werkzeugen in der Automatisierung und im Kundenservice macht.
Autonomes Fahren
Generative Modelle können verwendet werden, um Simulationsumgebungen zu erstellen, die für das Training von autonomen Fahrzeugen genutzt werden. Diese Simulationen sind realistisch genug, um das Fahrzeug auf eine Vielzahl von Szenarien vorzubereiten.

Quelle: (https://de.wikipedia.org/wiki/Generatives_KI-Modell)