الدليل النهائي لـ AIGC
AIGC: المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي
AIGC: المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي
AIGC هو اختصار للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي باللغة الإنجليزية، وهو محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
ببساطة، فهو يستخدم بعض الكلمات المحفزة لإنشاء محتوى نصي وصور ومقاطع فيديو ورسوم متحركة وحتى التعليمات البرمجية.
AIGC، والمعروفة أيضًا باسم Generative AI، هي طريقة جديدة لإنشاء المحتوى بعد المحتوى الذي ينشئه المحترفون (PGC) والمحتوى الذي ينشئه المستخدمون (UGC). يمكن استخدامها في المحادثات والقصص والصور وما إلى ذلك وإنتاج الفيديو والموسيقى وما إلى ذلك، لإنشاء أشكال جديدة من إنشاء المحتوى الرقمي والتفاعل معه.
مثل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي، يتم توفير قدرات AIGC من خلال نماذج التعلم الآلي، وهي نماذج كبيرة مدربة مسبقًا بناءً على كميات كبيرة من البيانات، وغالبًا ما تسمى نماذج الأساس. اليوم، أظهرت سرعة تكرار تطبيقات AIGC التي تعمل بالنماذج الأساسية تطورًا هائلاً. من تطبيقات الرسم بالذكاء الاصطناعي التي تعمل بنماذج الرسم البياني للانتشار المستقر إلى روبوتات الدردشة الذكية التي تعمل بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، تتحسن نماذج التعلم العميق باستمرار. أصبح الترويج للنماذج الأساسية المدربة مسبقًا مفتوحة المصدر وإمكانية تسويق النماذج الكبيرة القوى الدافعة الرئيسية لهذه الثورة المذهلة في الذكاء الاصطناعي.
يعتمد مبدأ AIGC على استخدام برنامج كمبيوتر لتدريب نموذج لتصنيف الصور إلى فئات مختلفة. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات من الصور التي تم تصنيفها يدويًا، ويتعلم البرنامج تحديد الميزات المشتركة بين الصور في كل فئة.
عندما يتم تقديم صورة جديدة للبرنامج، فإنه يستطيع تصنيف الصورة إلى الفئة المناسبة بناءً على الميزات التي تعلم التعرف عليها.
يعتمد مبدأ AIGC على فكرة مفادها أنه يمكن تمثيل الصور كمجموعة من السمات، وأنه يمكن استخدام السمات المشتركة بين الصور في فئة معينة لتحديد تلك الصور. على سبيل المثال، قد يتم تمثيل صورة قطة بالسمات "الفراء" و"الشارب" و"الذيل".
سيكون البرنامج الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات من صور القطط قادرًا على التعرف على صور جديدة للقطط استنادًا إلى هذه الميزات.
تم استخدام مبدأ AIGC لتطوير مجموعة متنوعة من تطبيقات تصنيف الصور، بما في ذلك التعرف على الوجه، واكتشاف الأشياء، والتصوير الطبي.
AIGC، ابتداءً من عام 2022.
سيشكل إطلاق GPT3 وChatGPT في نهاية عام 2022 بداية عصر جديد لإنتاج المحتوى. كما سيصبح مفهوم AIGC شائعًا في عام 2023.
في جميع أنحاء العالم، بدأ عدد كبير من فرق وأفراد ريادة الأعمال في AIGC جولة جديدة من الطفرة الريادية.
وفقًا لبيانات Google، زاد حجم البحث المتعلق بـ AIGC بشكل حاد.
هناك العديد من الأسباب التي تجعل المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ذا قيمة. وفيما يلي بعض الأسباب:
بشكل عام، يمكن أن يكون المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أداة قيمة للشركات من جميع الأحجام. ويمكن أن يساعدها في إنشاء المحتوى بشكل أسرع وأكثر دقة وأكثر شخصية من أي وقت مضى.
يعود ظهور AIGC إلى الاختراق في حجم معلمات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما أدى إلى القدرة "الناشئة" للذكاء الاصطناعي. بناءً على هذه القدرة "الناشئة"، وُلدت أعمال استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج المحتوى، وهي AIGC.
GPT4 هو نموذج لغوي كبير من OpenAI تم إصداره في عام 2022. يحتوي على أكثر من 175 مليار معلمة ويتم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والرموز والبيانات الأخرى.
يتمتع GPT4 بالقدرة على إنشاء النصوص وترجمة اللغات وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي والإجابة على الأسئلة وإكمال المهام. كما أنه قادر على تعلم أشياء جديدة وتحسين أدائه بمرور الوقت.
تم تدريب PaLM 2 (نموذج لغة Pathways 2)، وهو نموذج لغة كبير من Google AI، بواسطة فريق من المهندسين والعلماء. وهو خليفة BERT، الذي كان بمثابة تقدم كبير في معالجة اللغة الطبيعية.
إن PaLM 2 أكبر حجمًا وأقوى من BERT، وقد ثبت أنه يتفوق على BERT في مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة. لا يزال PaLM 2 قيد التطوير، ولكنه يمتلك القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر.
LIama2 هو نموذج لغوي كبير من Meta AI مفتوح المصدر. تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص، ويمكن استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام، مثل إنشاء النصوص والترجمة والإجابة على الأسئلة. لا يزال LIama2 قيد التطوير، لكنه أظهر بالفعل وعدًا كبيرًا. إنه أداة قوية يمكن استخدامها لإنشاء تطبيقات جديدة ومثيرة.
وعلى أساس نماذج اللغة الكبيرة، ظهرت نماذج توليد الصور ونماذج توليد الفيديو.
Midjourney هي أداة ذكاء اصطناعي لتحويل النصوص إلى صور تستخدم نماذج لغوية كبيرة لإنشاء صور واقعية وعالية الجودة من مطالبة نصية يقدمها المستخدم. تم تدريبها على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والصور، ويمكنها إنشاء صور بأنماط متنوعة، بما في ذلك الصور الواقعية والرسوم المتحركة والتجريدية. لا يزال Midjourney قيد التطوير، ولكن تم استخدامه بالفعل لإنشاء بعض الصور المذهلة.
توفر تقنية Stable Diffusion XL انتشارًا مستقرًا لمادة كيميائية عبر غشاء الخلية، باستخدام تدرج كيميائي.
Stable Diffusion XL هي تقنية توصيل كيميائية تستخدم تدرجًا في التركيز الكيميائي لدفع توصيل الدواء عبر غشاء الخلية. تم تصميم هذه التقنية لتكون أكثر استقرارًا من تقنيات توصيل الأدوية الأخرى القائمة على الانتشار، مثل الانتشار البسيط، والتي يمكن أن تتأثر بعوامل مثل درجة الحرارة والرقم الهيدروجيني.
تم تصميم تقنية Stable Diffusion XL أيضًا لتكون أكثر تحديدًا من تقنيات توصيل الأدوية الأخرى القائمة على الانتشار، مثل الانتشار السلبي، والذي يمكن أن يؤدي إلى توصيل الأدوية إلى خلايا أو أنسجة غير مقصودة.
DALL·E 3 هو نموذج لغوي كبير يمكنه إنشاء صور من أوصاف نصية. وهو من إنتاج OpenAI. وقد تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص والصور، ويمكنه تعلم إنشاء صور من أي نوع، بما في ذلك الأشخاص والحيوانات والأشياء والمشاهد ذات المظهر الواقعي. لا يزال DALL·E 3 قيد التطوير، ولكنه يمتلك القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي ننشئ بها الصور ونستخدمها.
هذه هي القدرة الأساسية لـ LLM. بناءً على قدرات ظهور النص، تظهر تطبيقات AIGC بشكل أساسي في الجوانب التالية:
بناءً على برنامج المحادثة الآلي، ظهرت بعض التطبيقات الصغيرة المربحة للغاية في مجال الشبكات الاجتماعية ومساعدي الذكاء الاصطناعي.
تُستخدم هذه التطبيقات بشكل أساسي لإنشاء محتوى تسويقي وكتابة المقالات والأوراق البحثية والروايات وما إلى ذلك.
من حيث توليد التعليمات البرمجية، لا يزال المستوى التقني ومستوى التطبيق غير ناضجين. وعلى الرغم من شهرة العديد من التطبيقات، إلا أن معظم الناس ما زالوا متشككين في فعالية توليد التعليمات البرمجية والتكرارات المستدامة اللاحقة.
في الوقت الحاضر، تطبيقات AIGC في اتجاه توليد الصور موجودة بشكل أساسي في اتجاهين، الأول هو توليد الصور من النص، والآخر هو توليد الصور من الصور.
تتضمن اتجاهات العمل الرئيسية الصور الخاصة بالتسويق، والصور المستخدمة لجذب الانتباه على منصات التواصل الاجتماعي، وتحسين الصور.
أعتقد أنه في المستقبل ستكون هناك تطبيقات مربحة للغاية في مجالات أخرى. على سبيل المثال، إنشاء الرسوم المتحركة، وما إلى ذلك.
تحويل النص إلى صورة هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم موجه نصي لتوليد صورة. يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات من الصور وأوصافها النصية المقابلة. عند إعطاء موجه نصي جديد، يمكن للنموذج توليد صورة تطابق الوصف.
يحتوي تحويل النص إلى صورة على مجموعة متنوعة من التطبيقات المحتملة، بما في ذلك:
تعد ترجمة الصورة إلى صورة نوعًا من مهام الرؤية الحاسوبية التي تتضمن أخذ صورة إدخال وإنشاء صورة جديدة بناءً عليها. والهدف من ترجمة الصورة إلى صورة هو إنشاء صورة واقعية ومقنعة بصريًا ومرتبطة دلاليًا بصورة الإدخال.
تتمتع عملية ترجمة الصور إلى الصور بمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
إن ترجمة الصور إلى صور مهمة صعبة، ولكنها أيضًا مهمة واعدة للغاية مع مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة. ومع استمرار تقدم الأبحاث في هذا المجال، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المثيرة للإعجاب والمفيدة لترجمة الصور إلى صور في المستقبل.
لا يزال إنتاج الفيديو في بداياته، ولا تزال التكنولوجيا والتطبيق غير ناضجين للغاية. لكن السوق يحظى بشعبية كبيرة. تجني جميع التطبيقات تقريبًا التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقاطع الفيديو الكثير من الأموال
نص إلى فيديو هي عملية استخدام نص موجه لإنشاء مقطع فيديو. ويمكن القيام بذلك باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات، بما في ذلك التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يتم استخدام النص إلى الفيديو لإنشاء محتوى تعليمي أو مواد تسويقية أو ترفيهية.
أولاً، يمكن أن تكون طريقة أكثر فعالية لإنشاء المحتوى مقارنة بأساليب إنتاج الفيديو التقليدية. يمكن إنشاء النص إلى الفيديو بسرعة وسهولة، دون الحاجة إلى معدات باهظة الثمن أو مهارات متخصصة. ثانيًا، يمكن أن يكون النص إلى الفيديو أكثر جاذبية من محتوى الفيديو التقليدي.
باستخدام مطالبة نصية، يمكن لمنشئ المحتوى التأكد من أن الفيديو مناسب لاهتمامات المشاهد. ثالثًا، يمكن أن يكون تحويل النص إلى فيديو أكثر سهولة من محتوى الفيديو التقليدي. يمكن توفير مقاطع الفيديو التي يتم إنشاؤها باستخدام مطالبات نصية في مجموعة متنوعة من التنسيقات، بما في ذلك التسميات التوضيحية المغلقة والنصوص المكتوبة.
أولاً، قد تختلف جودة النص إلى فيديو بشكل كبير. تعتمد جودة الفيديو على جودة النص المطلوب، والخوارزمية المستخدمة لإنشاء الفيديو، والأجهزة والبرامج المستخدمة لإنشاء الفيديو. ثانيًا، قد يكون من الصعب إنشاء نص إلى فيديو بطريقة جذابة ومفيدة في نفس الوقت.
يحتاج المبدع إلى صياغة النص بعناية بحيث يكون مثيرًا للاهتمام وسهل الفهم. ثالثًا، قد يكون إنشاء النص إلى الفيديو مكلفًا. ستعتمد تكلفة إنشاء النص إلى الفيديو على تعقيد الفيديو والأجهزة والبرامج المستخدمة لإنشاء الفيديو.
على الرغم من التحديات، فإن تحويل النص إلى فيديو يعد أداة قوية يمكن استخدامها لإنشاء محتوى جذاب وغني بالمعلومات. ومع استمرار تطور التكنولوجيا، من المرجح أن يصبح تحويل النص إلى فيديو أكثر سهولة وأقل تكلفة، مما يجعله خيارًا أكثر قابلية للتطبيق للشركات والأفراد على حد سواء.
تحويل النص والصورة إلى فيديو هو استخدام النص والصورة لإنشاء الفيديو. في الوقت الحاضر، لا تزال التكنولوجيا في هذا المجال غير ناضجة للغاية.
بالنسبة للمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، فإن معنى الكلمة المطلوبة هو السياق أو النية التي يحاول الكاتب نقلها. يمكن أن يكون هذا أي شيء من وصف بسيط لمنتج إلى شرح أكثر تعقيدًا لمفهوم علمي. إن معنى الكلمة المطلوبة مهم لأنه يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على إنشاء محتوى ذي صلة وغني بالمعلومات.
عند كتابة مطالبة للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، من المهم أن تكون واضحًا وموجزًا. يجب أن تكون المطالبة محددة بما يكفي لإعطاء النموذج فهمًا واضحًا لما تحاول توصيله، ولكن يجب أن تكون عامة بما يكفي للسماح للنموذج ببعض الحرية الإبداعية.
"اكتب وصفًا قصيرًا لكتاب "غاتسبي العظيم"."
إن هذا التوجيه واضح وموجز، وهو يوفر للنموذج مهمة محددة يجب إكمالها. ومن ثم يمكن للنموذج استخدام معرفته بالكتاب لإنشاء وصف دقيق وغني بالمعلومات.
فيما يلي مثال للإخراج الذي قد ينتجه النموذج:
"غاتسبي العظيم" هي رواية للكاتب ف. سكوت فيتزجيرالد تحكي قصة جاي غاتسبي، الرجل الثري الذي يقيم حفلات باذخة في محاولة لاستعادة حب حياته، ديزي بوكانان. تستكشف الرواية موضوعات الحب والخسارة والحلم الأمريكي."
إن هذا الناتج ذو صلة وغني بالمعلومات، كما أنه يلتقط جوهر الكتاب بدقة. لقد تمكن النموذج من استخدام معرفته بالكتاب لتوليد وصف دقيق وغني بالمعلومات.
في المستقبل، ستشكل صناعة AIGC نوعين من الشركات المصنعة: النماذج الكبيرة والتطبيقات. وسيشكل كل نموذج كبير نظامه البيئي الخاص.
يقدم مصنعو النماذج الكبيرة نماذج كبيرة.
يقوم مصنعو التطبيقات، استنادًا إلى النماذج الكبيرة، بتصدير قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى كل زاوية.
في الوقت الحاضر، النماذج الرئيسية المغلقة المصدر هي:
GPT و DALL.E من OpenAI
منتصف الرحلة
النماذج الرئيسية مفتوحة المصدر هي:
ميتا لياما
انتشار مستقر
علاوة على ذلك، فإن كون نماذج جوجل الكبيرة مفتوحة المصدر ليس مفتوح المصدر في هذه المرحلة، ومن غير المؤكد ما إذا كانت ستكون مفتوحة المصدر في المستقبل.
هذا الوضع مشابه جدًا لنظام التشغيل iOS من Apple ونظام التشغيل Android من Google، اللذين أنشأا أنظمتهما البيئية الخاصة القائمة على أنظمة التشغيل مغلقة المصدر ومفتوحة المصدر على التوالي.
سيكون نمط AIGC أيضًا على هذا النحو. سيعمل كل مصنع كبير للنماذج على إنشاء بيئته الخاصة بناءً على نماذجه الكبيرة مفتوحة المصدر أو المغلقة المصدر.
AIGC سوف تغير العالم!
ماذا يعني AIGC؟ كشف الغموض وراء المحتوى المُولَّد بواسطة الذكاء الاصطناعي
AI Story Generator:مجموعة أدوات AIGC الشاملة للقصة.
