Một số thuật toán liên quan

2.1. Mạng GAN (Generative Adversarial Network)

Mạng GAN (Generative Adversarial Network) là một trong những kiến thức quan trọng và mạnh mẽ nhất trong lĩnh vực AI Tạo Sinh. GAN bao gồm hai phần chính:

• Mạng Tạo Sinh (Generator): Mạng này có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu mới từ một tập hợp dữ liệu nguồn ban đầu hoặc dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên. Nó cố gắng tạo ra dữ liệu sao cho giống với dữ liệu thực tế nhất có thể.
• Mạng Phân Biệt (Discriminator): Mạng này hoạt động như một bộ đánh giá. Nhiệm vụ của nó là phân biệt dữ liệu tạo sinh từ dữ liệu thực tế. Nếu mạng tạo sinh hoàn thành công việc của mình tốt, mạng phân biệt sẽ khó phân biệt được dữ liệu nào là thực tế và dữ liệu nào là giả tạo.

GANs hoạt động thông qua quá trình cạnh tranh giữa mạng tạo sinh và mạng phân biệt. Mạng tạo sinh cố gắng nâng cao chất lượng dữ liệu giả tạo để đánh lừa mạng phân biệt, trong khi mạng phân biệt cố gắng trở nên thông minh hơn để phân biệt dữ liệu giả tạo và dữ liệu thực tế. Quá trình này tiếp tục cho đến khi dữ liệu giả tạo trở nên chất lượng đủ tốt.

2.2. Mô hình LSTM và GRU

• Mô hình LSTM (Long Short-Term Memory): LSTM là một kiến trúc mạng nơ-ron thường được sử dụng trong việc tạo ra dãy văn bản và dữ liệu chuỗi. Điểm mạnh của LSTM là khả năng xử lý các chuỗi dài và mối quan hệ dài hạn bên trong chuỗi. Nó giúp giải quyết vấn đề biến mất gradient và cho phép mô hình học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu chuỗi.
• Mô hình GRU (Gated Recurrent Unit): GRU cũng là một kiến trúc mạng nơ-ron thích hợp cho việc tạo ra dãy văn bản và dữ liệu chuỗi. Nó tương tự như LSTM nhưng có một số cải tiến về cấu trúc, giúp giảm độ phức tạp của mô hình và thời gian huấn luyện.

Cả LSTM và GRU được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng liên quan đến việc tạo sinh dữ liệu văn bản như tạo tiêu đề tin tức, dự đoán văn bản tiếp theo trong dãy, và nhiều ứng dụng khác liên quan đến dữ liệu chuỗi.

2.3. Mô hình Transformer

Mô hình Transformer đã đánh bại nhiều kỷ lục trong việc tạo sinh văn bản và dữ liệu chuỗi. Đặc biệt, Transformer sử dụng cơ chế tự chú ý (self-attention) để hiểu bản chất của dữ liệu và xử lý các mối quan hệ xa giữa các phần tử trong chuỗi. Điều này giúp nó hiệu quả trong việc tạo ra các dãy văn bản có tính đồng nhất và tự nhiên hơn. Transformer đã đóng góp rất lớn cho các ứng dụng tạo sinh văn bản, bao gồm tạo văn bản tự động và dịch máy.