Bối cảnh của AI Tạo sinh Nâng cao đã phát triển từ những mô hình đơn khối, biệt lập thành một hệ sinh thái đa tầng được định hình bởi Hệ thống AI Tổ hợp. Sự chuyển dịch này rời xa khỏi việc dự đoán token xác suất đơn thuần để hướng tới các hệ thống điều phối các mô hình nền tảng (FM), plugin mô-đun và tổng hợp đa phương thức.
Phân loại Ngăn xếp Tạo sinh
- Tầng Hạ tầng: Xương sống phần cứng (GPU/TPU) và các dịch vụ đám mây cung cấp năng lực tính toán khổng lồ cần thiết cho huấn luyện và suy luận tốc độ cao.
- Tầng Mô hình: Các Mô hình Nền tảng (FM) như GPT-4, Llama 3 và Stable Diffusion đóng vai trò là những cỗ máy chuyên biệt cho các phương thức khác nhau.
- Tầng Điều phối: Các framework quản lý logic, luồng dữ liệu và truy xuất, chuyển đổi mô hình từ trọng số "đóng băng" sang các hệ thống có Nhận thức Ngữ cảnh Thời gian thực.
Hội tụ Phương thức
Xu hướng kỹ thuật tập trung vào việc thống nhất các kiến trúc—chủ yếu là Transformer và mô hình Khuếch tán—cho phép chia sẻ không gian tiềm ẩn chung. Điều này tạo ra một giao diện thống nhất duy nhất, nơi văn bản, hình ảnh và video được xử lý như một dòng thông tin liên tục, được biểu diễn toán học dưới dạng ánh xạ giữa các đa tạp tiềm ẩn khác biệt $M_{text} \leftrightarrow M_{visual}$.
Tiến hóa Cấu trúc
Chúng ta đang chuyển từ các mô hình "Sách Đóng" chỉ dựa vào tham số dữ liệu huấn luyện $\theta$, sang các hệ thống "Sách Mở" sử dụng trạng thái môi trường bên ngoài $E$ để giải quyết các tác vụ suy luận phức tạp thông qua $P(y|x, E)$.
Triển khai Python