共感で繋がるSNS
人気
AlanYeager
24
しょー
数学の星
404
とまと
歴史や宗教に、時事的なもので触れておいてよかったと心から思えた。
8
ひろ✨
代表的な生成モデルには、確率的生成モデル（Probabilistic Generative Models） と 深層生成モデル（Deep Generative Models） がある。前者には混合ガウスモデル（GMM）や隠れマルコフモデル（HMM）などが含まれるが、近年主流となっているのは後者であり、ニューラルネットワークによる高次元分布の近似を行う。特に有名なのが、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、および**拡散モデル（Diffusion Model）**である。
VAEはエンコーダ・デコーダ構造を持ち、潜在空間における確率的表現学習を行う。GANはジェネレータとディスクリミネータの**ミニマックス最適化（minimax optimization）**によって、分布近似を競合的に洗練させる。一方、Diffusion Modelはノイズ除去過程を逐次的に学習し、高品質なサンプル生成を可能にする。この拡散モデル系は、**スコアベース生成（Score-based Generation）**とも呼ばれ、現在の画像生成（例：Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney）や動画生成の中心技術となっている。
また、自然言語領域では、自己回帰型言語モデル（Autoregressive Language Model）が主流であり、Transformerアーキテクチャを基盤とする。GPTやLLaMAなどは、トークン列の条件付き確率 P(x_t|x_{<t}) を逐次推定し、テキストを生成する。これにより、文脈保持・推論・スタイル模倣などの高次言語生成能力が実現している。
さらに近年では、マルチモーダル統合（text-to-image, text-to-video, text-to-audioなど）が進み、生成系AIは単一モーダルの枠を超えて「統合的創発（emergent multimodality）」を示すに至った。これは巨大パラメータ空間と自己教師あり学習（self-supervised learning）による**表現学習の汎化（representation generalization）**の成果であり、人間の創造的活動の一部を模倣・拡張する段階に入っている。
要するに生成系AIとは、確率的表現学習・深層分布近似・モーダル統合によって新たなデータを創出する人工知能技術体系であり、単なる情報処理を超え、創造の自動化を実現する計算的パラダイムである。
AIの星4