سری AI-900: بررسی ویژگی‌های بارهای کاری هوش مصنوعی در Azure

سلام برنامه نویسان

همانطور که در سری AI-900 ادامه می دهیم، جنبه های مختلفی از حجم کاری هوش مصنوعی، از بینایی کامپیوتر گرفته تا پردازش زبان طبیعی (NLP) را پوشش داده ایم. امروز، ما به یکی از هیجان انگیزترین و در حال تحول ترین مناطق در دنیای هوش مصنوعی شیرجه می زنیم: هوش مصنوعی مولد. اینجاست که ماشین‌ها نه تنها اطلاعات را پردازش می‌کنند، بلکه محتوای جدیدی نیز ایجاد می‌کنند – خواه عکس، متن یا حتی موسیقی.

در این مقاله به بررسی ویژگی ها و امکانات آن می پردازیم بارهای کاری هوش مصنوعی مولد در لاجوردی، با مثال های کاربردی و ملاحظات.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد به مدل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که برای ایجاد داده‌های جدید بر اساس الگوهایی که از داده‌های موجود آموخته‌اند، طراحی شده‌اند. برخلاف هوش مصنوعی سنتی که بر طبقه‌بندی یا پیش‌بینی تمرکز دارد، هوش مصنوعی مولد قادر به تولید خروجی‌های کاملاً جدید است، مانند:

• متن (به عنوان مثال، مقاله نویسی خودکار، ربات های گفتگو)
• تصاویر (به عنوان مثال، تولید هنر، سنتز تصویر)
• موسیقی (مثلاً آهنگسازی)
• ویدئوها و سایر محتوای چند رسانه ای

ویژگی های کلیدی بارهای کاری هوش مصنوعی در Azure

Azure طیف وسیعی از ابزارها و خدمات را برای کمک به شما در استفاده از هوش مصنوعی مولد برای برنامه های مختلف ارائه می دهد. در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی ذکر شده است:

1. سرویس OpenAI Azure

• Azure ادغام می شود مدل های OpenAI مانند GPT-3 و DALL·E، که شما را قادر می سازد تا از قدرت مدل های مولد پیشرفته استفاده کنید. GPT-3 به ویژه برای تولید متن انسان مانند مفید است، در حالی که DALL·E بر تولید تصویر تمرکز دارد.
• استفاده از مورد: یک تیم بازاریابی می تواند استفاده کند GPT-3 برای خودکار کردن نوشتن توضیحات محصول، پست‌های وبلاگ یا کمپین‌های ایمیل، صرفه‌جویی در ساعات کار دستی.

2. دید سفارشی برای تولید تصویر

• در حالی که چشم انداز سفارشی به طور سنتی برای طبقه‌بندی تصویر استفاده می‌شود، می‌توان آن را برای برخی از وظایف هوش مصنوعی مولد، مانند بهبود یا تغییر شکل تصویر، که در آن می‌خواهید تصاویر جدیدی بر اساس سبک‌ها یا الگوهای خاص تولید کنید، تطبیق داد.
• استفاده از مورد: یک شرکت طراحی ممکن است از قابلیت های مولد Azure برای ایجاد تغییرات هنری برای وب سایت ها، رسانه های دیجیتال یا برندسازی استفاده کند.

3. یادگیری ماشینی Azure با GAN

• شبکه های متخاصم مولد (GAN) یک معماری محبوب برای تولید تصاویر، متن یا حتی مدل های سه بعدی است. Azure Machine Learning زیرساختی را برای آموزش و استقرار GAN ها در مقیاس فراهم می کند.
• استفاده از مورد: یک خرده فروش مد می تواند استفاده کند GAN ها برای تولید طرح های جدید لباس بر اساس مجموعه های گذشته، ارائه ایده های تازه برای خطوط آینده.

4. خدمات شناختی Azure برای سنتز گفتار

• خدمات شناختی Azure شامل شود خدمات گفتار، که به شما امکان می دهد گفتار انسان مانند را از متن ایجاد کنید. این برای ایجاد دستیارهای مجازی، صداگذاری، یا تعاملات شخصی با مشتری کلیدی است.
• استفاده از مورد: یک پلت فرم آموزش آنلاین می تواند از Azure استفاده کند گفتار به متن و تبدیل متن به گفتار خدماتی برای ایجاد مواد آموزشی تعاملی که آموزش را در دسترس تر می کند.

5. شخصی سازی با یادگیری تقویتی

• قابلیت‌های هوش مصنوعی Azure نیز به آن گسترش می‌یابد یادگیری تقویتی، نوعی یادگیری ماشینی است که برای شخصی سازی مدل های تولیدی بر اساس تعامل و بازخورد کاربر استفاده می شود. این به ویژه در سیستم های توصیه یا برنامه های کاربردی هوش مصنوعی تعاملی مفید است.
• استفاده از مورد: یک پلت فرم تجارت الکترونیک ممکن است از یادگیری تقویتی برای تولید پویا توصیه های محصول یا تجربه خرید شخصی بر اساس رفتار کاربر استفاده کند.

مثال عملی: استفاده از Azure OpenAI برای تولید متن

بیایید یک مورد استفاده ساده برای تولید متن با استفاده از آن را مرور کنیم سرویس OpenAI Azure.

هدف: تولید توضیحات محصول را برای یک وب سایت تجارت الکترونیکی خودکار کنید.

1. مرحله 1: راه اندازی Azure OpenAI

   • با ثبت نام در شروع کنید سرویس OpenAI Azure و دسترسی به مدل هایی مانند GPT-3.

2. مرحله 2: ورودی را تعریف کنید

   • برخی از داده های ورودی اولیه در مورد محصول را به مدل بدهید (به عنوان مثال، نام محصول، ویژگی های کلیدی، مخاطبان هدف).

3. مرحله 3: تولید خروجی

   • استفاده کنید GPT-3 API برای تولید توضیحات محصول بر اساس ورودی. GPT-3 یک توصیف با صدای طبیعی ایجاد می کند، که به طور بالقوه ویژگی های کلیدی، مخاطبان هدف و سناریوهای استفاده را برجسته می کند.

4. مرحله 4: بررسی و استقرار

   • متن تولید شده را می توان قبل از انتشار در پلتفرم تجارت الکترونیکی شما بررسی و تنظیم کرد و در زمان صرفه جویی کرد و از ثبات در تمام توضیحات محصول اطمینان حاصل کرد.

چرا از Azure برای هوش مصنوعی مولد استفاده کنیم؟

زیرساخت‌ها و قابلیت‌های هوش مصنوعی Azure آن را به یک پلتفرم ایده‌آل برای بار کاری هوش مصنوعی مولد تبدیل می‌کند. در اینجا دلیل آن است:

• مدل های از پیش ساخته شده: Azure دسترسی به مدل های پیشرفته مانند GPT-3 و DALL·E، پیچیدگی ساخت سیستم های هوش مصنوعی مولد را از ابتدا کاهش می دهد.
• مقیاس پذیری: پلت فرم ابری Azure به شما امکان می دهد تا حجم کاری خود را بدون زحمت، از پروژه های کوچک گرفته تا برنامه های کاربردی در سطح سازمانی، افزایش دهید.
• ادغام با سایر خدمات: Azure مدل های هوش مصنوعی مولد را با سرویس های دیگری مانند ادغام می کند خدمات شناختی، Azure ML، و ذخیره سازی داده ها، امکان گردش کار یکپارچه را فراهم می کند.
• قابلیت سفارشی سازی: در حالی که مدل های از پیش ساخته شده در دسترس هستند، پلت فرم هوش مصنوعی Azure همچنین امکان آموزش مدل های سفارشی را با استفاده از ابزارهایی مانند یادگیری ماشین لاجورد.

ملاحظاتی برای هوش مصنوعی مولد در Azure

در حالی که هوش مصنوعی مولد قابلیت های قدرتمندی را ارائه می دهد، برخی از ملاحظات کلیدی وجود دارد که باید در نظر داشته باشید:

1. مفاهیم اخلاقی

   • هوش مصنوعی مولد، به ویژه مدل های تولید متن و تصویر، گاهی اوقات می تواند خروجی های مغرضانه یا نامناسب تولید کند. نظارت و تنظیم دقیق مدل های خود برای اطمینان از استفاده اخلاقی بسیار مهم است.

2. مدیریت هزینه

   • آموزش و استقرار مدل‌های مولد می‌تواند منابع فشرده باشد. Azure سطوح مختلف قیمت گذاری را ارائه می دهد، بنابراین ضروری است که زیرساخت ها و نیازهای منابع خود را با دقت برنامه ریزی کنید.

3. تیونینگ مدل

   • مدل‌های از قبل آموزش‌دیده‌شده مانند GPT-3 می‌توانند بسیار مؤثر باشند، اما همچنان ممکن است به تنظیم دقیق دامنه خاص برای تولید محتوای مرتبط برای مورد استفاده شما نیاز داشته باشند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی مولد نحوه تولید محتوا، حل مشکلات و تعامل با فناوری را تغییر می دهد. با مجموعه ای قوی از ابزارها و خدمات Azure، کسب و کارها می توانند به راحتی بار کاری هوش مصنوعی مولد را در سیستم های موجود خود ادغام کنند و امکانات جدیدی را برای نوآوری باز کنند.

بیایید به فشار دادن مرزهای هوش مصنوعی ادامه دهیم!