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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
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けしご
MDとコントローラとエンコーダを使えるように
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おばけ
1けしご
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苦味
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わしのポキール
#従業員募集中
今日は丸太を作る機械のエンコーダーという英語の部品が壊れた
今日は日曜やけど修理屋に電話
「エンコーダーイカれたけん明日部品の注文かけてもらえますか」
『エンコーダーの在庫1つだけあった気がします、部品があれば明日現場に伺います』
え！？マジで！？！？
めっちゃ嬉しい！
だって在庫が無かったら
「明日部品注文
明後日部品到着
明々後日修理
明々々後日やっとまともに稼働」
こんな眠たい事態になっとるもん
機械壊れて本来ならヘコむ所やけど明日直る可能性が大いにある事に歓喜しとる
幸せやなぁ
人生って楽しいなぁ
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