Nihai AIGC Rehberi
AIGC: Yapay Zeka ile Oluşturulan İçerik
AIGC: Yapay Zeka ile Oluşturulan İçerik
AIGC, İngilizce AI-generated content yani yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kısaltmasıdır.
Basitçe söylemek gerekirse, metin içeriği, resimler, videolar, animasyonlar ve hatta kod oluşturmak için bazı hızlı kelimeleri kullanır.
Generative AI olarak da bilinen AIGC, Professional-generated Content (PGC) ve User-generated Content (UGC)'den sonra yeni bir içerik oluşturma yöntemidir. Konuşmalarda, hikayelerde, görüntülerde vb. video ve müzik prodüksiyonu vb. alanlarda, yeni dijital içerik üretimi ve etkileşim biçimleri oluşturmak için kullanılabilir.
Tüm yapay zeka teknolojilerinde olduğu gibi, AIGC'nin yetenekleri, büyük miktarda veriye dayalı olarak önceden eğitilmiş büyük modeller olan ve genellikle temel modeller olarak adlandırılan makine öğrenimi modelleri tarafından sağlanmaktadır. Günümüzde, temel modeller tarafından yönlendirilen AIGC uygulamalarının yineleme hızı üstel bir gelişme göstermiştir. Kararlı Difüzyon grafiği modelleri tarafından yönlendirilen yapay zeka boyama uygulamalarından büyük dil modelleri (LLM) tarafından yönlendirilen akıllı sohbet robotlarına kadar, derin öğrenme modelleri sürekli olarak gelişmektedir. Açık kaynaklı önceden eğitilmiş temel modellerin teşvik edilmesi ve büyük modellerin ticarileştirilmesi olasılığı, yapay zekadaki bu yıkıcı devrimin ana itici güçleri haline geliyor.
AIGC'nin prensibi, görüntüleri farklı kategorilere sınıflandırmak üzere bir modeli eğitmek için bir bilgisayar programı kullanmaktır. Model, manuel olarak etiketlenmiş görüntülerden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve program her kategorideki görüntülerde ortak olan özellikleri tanımlamayı öğrenir.
Programa yeni bir görüntü sunulduğunda, tanımlamayı öğrendiği özelliklere dayanarak görüntüyü uygun kategoriye sınıflandırabilir.
AIGC ilkesi, görüntülerin bir dizi özellik olarak temsil edilebileceği ve belirli bir kategorideki görüntülerde ortak olan özelliklerin bu görüntüleri tanımlamak için kullanılabileceği fikrine dayanmaktadır. Örneğin, bir kedi görüntüsü "kürk", "bıyık" ve "kuyruk" özellikleriyle temsil edilebilir.
Kedi görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilen bir program, bu özelliklere dayanarak yeni kedi görüntülerini tanımlayabilecektir.
AIGC prensibi, yüz tanıma, nesne algılama ve tıbbi görüntüleme dahil olmak üzere çeşitli görüntü sınıflandırma uygulamaları geliştirmek için kullanılmıştır.
AIGC, 2022'de başlıyor.
GPT3 ve ChatGPT'nin 2022 sonunda piyasaya sürülmesi, içerik üretiminde yeni bir çağın başlangıcına işaret edecektir. AIGC kavramı da 2023 yılında popüler hale gelecektir.
Dünyanın dört bir yanında, çok sayıda AIGC girişimci ekibi ve bireyi yeni bir girişimcilik patlaması başlattı.
Google verilerine göre, AIGC ile ilgili arama hacmi keskin bir artış göstermiştir.
Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin değerli olmasının birçok nedeni vardır. İşte bunlardan birkaçı:
Genel olarak, yapay zeka tarafından üretilen içerik her ölçekteki işletme için değerli bir araç olabilir. Her zamankinden daha hızlı, daha doğru ve daha kişisel içerik oluşturmalarına yardımcı olabilir.
AIGC'nin ortaya çıkışı, yapay zekanın "ortaya çıkan" yeteneğine yol açan büyük dil modellerinin (LLM) parametre büyüklüğündeki atılımdan kaynaklanmaktadır. Bu "ortaya çıkan" yeteneğe dayanarak, içerik üretmek için yapay zeka kullanma işi doğdu, yani AIGC.
GPT4, OpenAI tarafından 2022 yılında piyasaya sürülen büyük bir dil modelidir. 175 milyardan fazla parametreye sahiptir ve metin, kod ve diğer verilerden oluşan devasa bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir.
GPT4 metin üretme, dil çevirme, farklı türlerde yaratıcı içerik yazma, soruları yanıtlama ve görevleri tamamlama yeteneğine sahiptir. Ayrıca yeni şeyler öğrenebilir ve zaman içinde performansını artırabilir.
Google AI'ın büyük bir dil modeli olan PaLM 2 (Pathways Language Model 2), mühendisler ve bilim insanlarından oluşan bir ekip tarafından eğitilmiştir. Doğal dil işleme alanında büyük bir atılım olan BERT'in halefidir.
PaLM 2, BERT'ten daha büyük ve daha güçlüdür ve çok çeşitli dil anlama görevlerinde BERT'ten daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir. PaLM 2 halen geliştirilme aşamasındadır, ancak bilgisayarlarla etkileşim kurma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
LIama2, Meta AI tarafından geliştirilen ve açık kaynak kodlu büyük bir dil modelidir. Büyük bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve metin oluşturma, çeviri ve soru yanıtlama gibi çeşitli görevler için kullanılabilir. LIama2 hala geliştirilme aşamasındadır, ancak şimdiden büyük umut vaat ettiğini göstermiştir. Yeni ve heyecan verici uygulamalar oluşturmak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır.
Büyük dil modelleri temelinde, görüntü oluşturma modelleri ve video oluşturma modelleri ortaya çıkmıştır.
Midjourney, kullanıcı tarafından sağlanan bir metin isteminden gerçekçi, yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak için büyük dil modelleri kullanan bir yapay zeka metinden görüntü oluşturma aracıdır. Büyük bir metin ve görüntü veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve fotogerçekçi, karikatür ve soyut dahil olmak üzere çeşitli stillerde görüntüler üretebilir. Midjourney halen geliştirilme aşamasındadır, ancak şimdiden bazı şaşırtıcı görüntüler oluşturmak için kullanılmıştır.
Stabil Difüzyon XL, kimyasal bir gradyan kullanarak bir kimyasalın hücre zarı boyunca stabil difüzyonunu sağlar.
Stabil Difüzyon XL, bir ilacın hücre membranı boyunca iletilmesini sağlamak için kimyasal konsantrasyon gradyanı kullanan bir kimyasal iletim teknolojisidir. Bu teknoloji, sıcaklık ve pH gibi faktörlerden etkilenebilen basit difüzyon gibi diğer difüzyon tabanlı ilaç dağıtım teknolojilerinden daha kararlı olacak şekilde tasarlanmıştır.
Stable Diffusion XL ayrıca, ilaçların istenmeyen hücrelere veya dokulara verilmesine neden olabilen pasif difüzyon gibi diğer difüzyon bazlı ilaç verme teknolojilerinden daha spesifik olacak şekilde tasarlanmıştır.
DALL-E 3, metin açıklamalarından görüntüler oluşturabilen büyük bir dil modelidir. OpenAI'den alınmıştır. Metin ve görüntülerden oluşan devasa bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir ve gerçekçi görünümlü insanlar, hayvanlar, nesneler ve sahneler de dahil olmak üzere her türlü görüntüyü oluşturmayı öğrenebilir. DALL-E 3 hala geliştirilme aşamasında, ancak görüntü oluşturma ve kullanma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahip.
Bu, LLM'nin temel yeteneğidir. Metin ortaya çıkarma yeteneklerine dayalı olarak, AIGC uygulamaları temel olarak aşağıdaki yönlerde ortaya çıkmaktadır:
Chatbot'a dayalı olarak, sosyal ağlarda ve yapay zeka asistanlarında çok karlı bazı küçük uygulamalar olmuştur.
Bu uygulamalar çoğunlukla pazarlama içeriği oluşturmak, makale, bildiri, roman vb. yazmak için kullanılır.
Kod üretimi açısından, hem teknik seviye hem de uygulama seviyesi hala olgunlaşmamıştır. Birkaç uygulama iyi bilinmesine rağmen, çoğu insan kod üretiminin etkinliği ve sonraki sürdürülebilir yinelemeler konusunda şüpheci olmaya devam etmektedir.
Şu anda, görüntü oluşturma yönündeki AIGC uygulamaları temel olarak iki yöndedir; biri metinden görüntü oluşturmak, diğeri ise görüntülerden görüntü oluşturmaktır.
Ana iş yönleri arasında pazarlama için görseller, sosyal platformlarda dikkat çekmek için kullanılan görseller ve fotoğraf optimizasyonu yer alıyor.
Gelecekte, daha fazla yönde çok karlı uygulamalar olacağına inanıyorum. Örneğin, animasyon üretimi vb.
Metinden Resme bir görüntü oluşturmak için bir metin istemi kullanan bir yapay zeka (AI) türüdür. YZ modeli, görüntülerden oluşan bir veri kümesi ve bunlara karşılık gelen metin açıklamaları üzerinde eğitilir. Yeni bir metin istemi verildiğinde, model açıklamayla eşleşen bir görüntü oluşturabilir.
Metinden Görüntüye, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli potansiyel uygulamalara sahiptir:
Görüntüden görüntüye çeviri, bir girdi görüntüsünün alınması ve buna dayalı olarak yeni bir görüntünün oluşturulmasını içeren bir tür bilgisayarla görme görevidir. Görüntüden görüntüye çevirinin amacı, giriş görüntüsüyle anlamsal olarak ilişkili, gerçekçi ve görsel olarak ikna edici bir görüntü oluşturmaktır.
Görüntüden görüntüye çeviri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:
Görüntüden görüntüye çeviri zorlu bir görevdir, ancak aynı zamanda geniş bir potansiyel uygulama yelpazesi ile çok umut verici bir görevdir. Bu alandaki araştırmalar ilerlemeye devam ettikçe, gelecekte görüntüden görüntüye çevirinin daha da etkileyici ve faydalı uygulamalarını görmeyi bekleyebiliriz.
Video üretimi hala emekleme aşamasında ve hem teknoloji hem de uygulama hala çok olgunlaşmamış durumda. Ancak pazar son derece popüler. Video oluşturmak için yapay zeka kullanan neredeyse tüm uygulamalar çok para kazanıyor
Metinden videoya bir video oluşturmak için bir metin istemi kullanma sürecidir. Bu, makine öğrenimi ve yapay zeka dahil olmak üzere çeşitli teknikler kullanılarak yapılabilir. Metinden videoya genellikle eğitim içeriği, pazarlama materyalleri veya eğlence oluşturmak için kullanılır.
İlk olarak, içerik oluşturmak için geleneksel video prodüksiyon yöntemlerinden daha verimli bir yol olabilir. Metinden videoya, pahalı ekipmanlara veya özel becerilere ihtiyaç duymadan hızlı ve kolay bir şekilde oluşturulabilir. İkinci olarak, metinden videoya geleneksel video içeriğinden daha ilgi çekici olabilir.
İçerik oluşturucu, bir metin istemi kullanarak videonun izleyicinin ilgi alanlarıyla alakalı olmasını sağlayabilir. Üçüncü olarak, metinden videoya geleneksel video içeriğinden daha erişilebilir olabilir. Metin istemleri kullanılarak oluşturulan videolar, altyazılar ve transkriptler de dahil olmak üzere çeşitli formatlarda sunulabilir.
İlk olarak, metinden videoya kalitesi önemli ölçüde değişebilir. Videonun kalitesi metin isteminin kalitesine, videoyu oluşturmak için kullanılan algoritmaya ve videoyu oluşturmak için kullanılan donanım ve yazılıma bağlı olacaktır. İkinci olarak, metinden videoya hem ilgi çekici hem de bilgilendirici bir şekilde oluşturmak zor olabilir.
İçerik oluşturucunun metin istemini hem ilginç hem de anlaşılması kolay olacak şekilde dikkatlice hazırlaması gerekir. Üçüncü olarak, metinden video oluşturmak pahalı olabilir. Metinden video oluşturmanın maliyeti, videonun karmaşıklığına ve videoyu oluşturmak için kullanılan donanım ve yazılıma bağlı olacaktır.
Zorluklarına rağmen metinden videoya, ilgi çekici ve bilgilendirici içerik oluşturmak için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, metin video daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale gelecek ve hem işletmeler hem de bireyler için daha uygulanabilir bir seçenek haline gelecektir.
Metin ve Görüntüden Videoya, video oluşturmak için metin istemi ve görüntü kullanılmasıdır. Şu anda bu alandaki teknoloji çok olgunlaşmamıştır.
Yapay zeka tarafından üretilen içerik için, hızlı kelime anlamı, yazarın iletmeye çalıştığı bağlam veya niyettir. Bu, bir ürünün basit bir tanımından bilimsel bir kavramın daha karmaşık bir açıklamasına kadar her şey olabilir. İstem sözcüğünün anlamı önemlidir çünkü YZ modelinin alakalı ve bilgilendirici içerik oluşturmasına yardımcı olur.
Yapay zeka tarafından oluşturulan içerik için bir istem yazarken, açık ve net olmak önemlidir. Komut istemi, modele ne iletmeye çalıştığınızı net bir şekilde anlamasını sağlayacak kadar spesifik olmalı, ancak aynı zamanda modele biraz yaratıcı özgürlük sağlayacak kadar genel olmalıdır.
"'Muhteşem Gatsby' kitabı hakkında kısa bir açıklama yazın."
Bu istem açık ve özlüdür ve modele tamamlaması için belirli bir görev verir. Model daha sonra kitap hakkındaki bilgisini kullanarak hem doğru hem de bilgilendirici bir açıklama oluşturabilir.
İşte modelin üretebileceği çıktıya bir örnek:
"Muhteşem Gatsby, F. Scott Fitzgerald'ın hayatının aşkı Daisy Buchanan'ı geri kazanmak için lüks partiler veren zengin bir adam olan Jay Gatsby'nin hikâyesini anlattığı romanıdır. Romanda aşk, kayıp ve Amerikan Rüyası temaları işlenmektedir."
Bu çıktı hem ilgili hem de bilgilendiricidir ve kitabın özünü doğru bir şekilde yakalamaktadır. Model, kitap hakkındaki bilgisini kullanarak hem doğru hem de bilgilendirici bir açıklama üretebilmiştir.
Gelecekte, AIGC endüstrisi iki tür üretici oluşturacaktır: büyük modeller ve APP'ler. Her büyük model kendi ekosistemini oluşturacaktır.
Büyük model üreticileri büyük modeller sağlar.
Büyük modellere dayanan APP üreticileri, üretken yapay zekanın yeteneklerini her köşeye ihraç ediyor.
Şu anda, ana kapalı kaynak modelleri şunlardır:
OpenAI'nin GPT ve DALL.E
Yolculuğun Ortası
Başlıca açık kaynak modelleri şunlardır:
Meta'nın LIama'sı
Kararlı Difüzyon
Ayrıca Google'ın büyük modellerinin açık kaynak olup olmadığı bu aşamada açık kaynak değildir ve gelecekte açık kaynak olup olmayacağı da belirsizdir.
Bu durum, sırasıyla kapalı kaynak ve açık kaynak işletim sistemlerine dayalı kendi ekosistemlerini kurmuş olan Apple'ın iOS ve Google'ın Android'ine çok benzemektedir.
AIGC'nin modeli de bu şekilde olacaktır. Her büyük model üreticisi, kendi açık kaynak veya kapalı kaynak büyük modellerine dayalı kendi ekolojisini kuracaktır.
AIGC dünyayı değiştirecek!
AIGC Ne Anlama Geliyor? Yapay Zekanın Ürettiği İçeriğin Ardındaki Gizemi Çözmek
AI Story Generator: Hikaye için hepsi bir arada AIGC Araç Seti.
