Diffusion 變壓器是 OpenAI Sora 背後的關鍵 - 它們將顛覆 GenAI

<div># 擴散變壓器：開放人工智慧之路 <h2> 審視開放人工智慧的重大突破</h2> 時間有限，人造智慧卻無限。最近 OpenAI 的"Sora"帶給我們一場無法置信的科技突破，可即時產出影片和互動的 3D 場景，這確實是人工智慧技術的一大裏程碑。值得注意的是，導致這一突破的創新之一是一種被俗稱為「擴散變壓器」的人工智慧模型架構，它早在幾年前就已經出現在人工智慧研究界。擴散變壓器同時也為 AI 新創公司 Stability AI 的最新影象生成器"Stable Diffusion 3.0"提供動力，顯然擴散變壓器有望透過使 GenAI 模型能夠超越以往的可能性，從而改變 GenAI 領域。 <h3> 駐駐陳思考</h3> 紐約大學的電腦科學教授謝賽寧（Saining Xie）於 2022 年 6 月開展了孕育出擴散變壓器的研究專案。他與 William Peebles 合作，William Peebles 是他在 Meta 的人工智慧研究實驗室實習時的學員，現在是擴散變壓器在 OpenAI 中的共同主管。謝賽寧將兩個機器學習的概念──擴散和變壓器──結合在一起，創造了擴散變壓器這一模型。 <h4> 擴散變壓器的概念和運行</h4> 多數現代 AI 媒體生成器，包括 OpenAI 的 DALL-E 3，在輸出影象、影片、語音、音樂、3D 網格以及藝術品時，都依賴一個叫做擴散的過程。這個概念並不是最直觀的，但基本上，是透過將噪音逐步新增到一個媒體片段（例如影象）中，直到它變得難以辨識。這個過程不斷重複，以建立一個充滿噪音的媒體資料集。當一個擴散模型在這個資料上訓練時，它學會逐步去除噪音，逐步接近目標輸出的媒體片段（例如新影象）。擴散模型通常有一個稱為 U-Net 的主幹，它學會估計需要去除的噪音，並且做得很好。但 U-Net 復雜，帶有特殊設計的模組，可能會大大減緩擴散管道的速度。值得慶幸的是，變壓器可以取代 U-Net，並在此過程中帶來效率和效能的提升。 <h4> 變壓器的關鍵作用</h4> 變壓器是用於複雜推理任務的首選架構，為 GPT-4、Gemini 和 ChatGPT 等模型提供動力。它們有幾個獨特的特點，但遠不止它們的「注意機制」最為重要。對於每個輸入資料（在擴散的情況下是影象噪音），變壓器權衡了每個其他輸入的相關性（影象中的其他噪音），並從中獲取訊息來生成輸出（影象噪音的估計）。注意機制不僅使得變壓器比其他模型架構更簡單，而且使得該架構可進行平行處理。換句話說，可以用更大的變壓器模型進行訓練，並且在計算上會有顯著但不過分的增加。 <h3> 希望與挑戰</h3> 謝賽寧認為擴散變壓器應該是現有擴散模型的簡單替換，無論該模型是生成影象、影片、音訊還是其他形式的媒體。當前擴散變壓器的訓練過程可能會引入一些低效性和效能損失，但謝賽寧認為這可以在長期內得到解決。他表示：“主要的觀點很簡單：忘記 U-Net，改用變壓器，因為它們更快、工作更好、更具擴充套件性。我對在擴散變壓器框架中整合內容理解和創造領域很感興趣。當前這些領域就像是兩個不同的世界——一個用於理解，一個用於建立。我期許未來能夠將這些方面整合在一起，我相信實現這種整合需要對底層架構進行標準化，而變壓器是這個目的的理想候選。” <h2> 結論</h2> Sora 和 Stable Diffusion 3.0 是否代表了擴散變壓器的未來發展方向？這一突破性的技術是否將改變我們所理解的人工智慧應用？這些問題值得我們深入思考，並密切關注相關領域的發展動態。無論如何，擴散變壓器的應用絕對是人工智慧領域的一個重要進步，將為我們帶來更多挑戰和機遇。</div><div>Technology-OpenAISora,Diffusion 變壓器,人工智慧,技術革新,機器學習,開放人工智慧,</div>