論文の概要: A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to GPT-5 All You Need?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11717v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 10:09:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 15:43:39.094287
• Title: A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to GPT-5 All You Need?
• Title（参考訳）: 生成AI(AIGC:ChatGPTはGPT-4からGPT-5まで必要か?
• Authors: Chaoning Zhang, Chenshuang Zhang, Sheng Zheng, Yu Qiao, Chenghao Li, Mengchun Zhang, Sumit Kumar Dam, Chu Myaet Thwal, Ye Lin Tun, Le Luang Huy, Donguk kim, Sung-Ho Bae, Lik-Hang Lee, Yang Yang, Heng Tao Shen, In So Kweon, Choong Seon Hong
• Abstract要約: 生成AI(AIGC、つまりAI生成コンテンツ)は、テキスト、画像、その他を分析、作成する能力により、あらゆる場所で話題を呼んだ。 純粋な分析から創造へと移行するAIの時代において、ChatGPTは最新の言語モデルであるGPT-4とともに、多くのAIGCタスクからなるツールである。 本研究は,テキスト,画像,ビデオ,3Dコンテンツなど,出力タイプに基づいたAIGCタスクの技術的開発に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.12974778019304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As ChatGPT goes viral, generative AI (AIGC, a.k.a AI-generated content) has made headlines everywhere because of its ability to analyze and create text, images, and beyond. With such overwhelming media coverage, it is almost impossible for us to miss the opportunity to glimpse AIGC from a certain angle. In the era of AI transitioning from pure analysis to creation, it is worth noting that ChatGPT, with its most recent language model GPT-4, is just a tool out of numerous AIGC tasks. Impressed by the capability of the ChatGPT, many people are wondering about its limits: can GPT-5 (or other future GPT variants) help ChatGPT unify all AIGC tasks for diversified content creation? Toward answering this question, a comprehensive review of existing AIGC tasks is needed. As such, our work comes to fill this gap promptly by offering a first look at AIGC, ranging from its techniques to applications. Modern generative AI relies on various technical foundations, ranging from model architecture and self-supervised pretraining to generative modeling methods (like GAN and diffusion models). After introducing the fundamental techniques, this work focuses on the technological development of various AIGC tasks based on their output type, including text, images, videos, 3D content, etc., which depicts the full potential of ChatGPT's future. Moreover, we summarize their significant applications in some mainstream industries, such as education and creativity content. Finally, we discuss the challenges currently faced and present an outlook on how generative AI might evolve in the near future.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのバイラル化に伴い、生成的AI(AIGC、AI生成コンテンツ)は、テキストや画像などの分析と生成が可能なため、あらゆる場所で話題になった。 メディアの報道が圧倒的に多いので、AIGCを一定の角度から垣間見る機会を逃すことはほとんど不可能です。 純粋な分析から創造へと移行するAIの時代において、ChatGPTは最新の言語モデルであるGPT-4とともに、多くのAIGCタスクからなるツールである。 GPT-5(または他の将来のGPT変種)は、ChatGPTがすべてのAIGCタスクを多様化したコンテンツ生成に統一するのに役立つだろうか? この質問に答えるためには、既存のAIGCタスクの包括的なレビューが必要である。 そのため、私たちの研究は、AIGCのテクニックからアプリケーションまで、このギャップを迅速に埋めることを目指しています。 現代の生成AIは、モデルアーキテクチャや自己教師型事前学習から(GANや拡散モデルのような)生成的モデリング方法まで、さまざまな技術基盤に依存している。 本研究は, 基本技術の導入後, テキスト, 画像, ビデオ, 3Dコンテンツなど, 出力型に基づく各種AIGCタスクの技術的発展に焦点を当て, ChatGPTの将来の可能性について述べる。 さらに,教育やクリエイティビティコンテンツといった主要産業において,その重要な応用をまとめる。 最後に,現在直面している課題について議論し,近い将来に生成型aiがどのように進化するかを展望する。

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