論文の概要: Advancements in Generative AI: A Comprehensive Review of GANs, GPT,
Autoencoders, Diffusion Model, and Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10242v2
- Date: Tue, 21 Nov 2023 23:01:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 17:46:03.871027
- Title: Advancements in Generative AI: A Comprehensive Review of GANs, GPT,
Autoencoders, Diffusion Model, and Transformers
- Title（参考訳）: 生成AIの進歩: GAN、GPT、オートエンコーダ、拡散モデル、トランスフォーマーの総合的なレビュー
- Authors: Staphord Bengesi, Hoda El-Sayed, Md Kamruzzaman Sarker, Yao Houkpati,
John Irungu, Timothy Oladunni
- Abstract要約: ChatGPTは、AI分野における新しい研究とイノベーションの波に火をつけた。
Bard、Stable Diffusion、DALL-E、Make-A-Video、Runway ML、Jukeboxといった最先端のツールが優れた機能を示している。
本稿では,これらの最先端モデル,それらが達成できる課題の多様さ,それらがもたらす課題,そして生成人工知能の将来について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0971479389679337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The launch of ChatGPT has garnered global attention, marking a significant
milestone in the field of Generative Artificial Intelligence. While Generative
AI has been in effect for the past decade, the introduction of ChatGPT has
ignited a new wave of research and innovation in the AI domain. This surge in
interest has led to the development and release of numerous cutting-edge tools,
such as Bard, Stable Diffusion, DALL-E, Make-A-Video, Runway ML, and Jukebox,
among others. These tools exhibit remarkable capabilities, encompassing tasks
ranging from text generation and music composition, image creation, video
production, code generation, and even scientific work. They are built upon
various state-of-the-art models, including Stable Diffusion, transformer models
like GPT-3 (recent GPT-4), variational autoencoders, and generative adversarial
networks. This advancement in Generative AI presents a wealth of exciting
opportunities and, simultaneously, unprecedented challenges. Throughout this
paper, we have explored these state-of-the-art models, the diverse array of
tasks they can accomplish, the challenges they pose, and the promising future
of Generative Artificial Intelligence.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのローンチは世界的な注目を集め、生成人工知能分野における重要なマイルストーンとなった。
Generative AIはこの10年間有効だったが、ChatGPTの導入によって、AI分野における新たな研究とイノベーションの波が浮かび上がった。
この関心の高まりは、Bard、Stable Diffusion、DALL-E、Make-A-Video、Runway ML、Jukeboxなど、数多くの最先端ツールの開発とリリースにつながっている。
これらのツールには、テキスト生成や音楽合成、画像生成、ビデオ生成、コード生成、科学的な作業など、優れた機能がある。
安定拡散(Stable Diffusion)、GPT-3(最近のGPT-4)のようなトランスフォーマーモデル、変分オートエンコーダ、生成的敵ネットワークなど、様々な最先端モデルに基づいている。
このジェネレーティブAIの進歩は、多くのエキサイティングな機会と、同時に前例のない挑戦をもたらす。
本稿では,これらの最先端のモデル,達成可能なタスクの多種多様さ,課題,人工知能の将来への期待について検討した。
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