Bức tranh tổng thể của Trí tuệ nhân tạo sinh tạo tiên tiến đã phát triển từ các mô hình cô lập, đơn nhất thành một hệ sinh thái đa tầng được định nghĩa bởi Hệ thống trí tuệ nhân tạo kết hợp. Sự thay đổi này chuyển hướng khỏi việc dự đoán token theo xác suất đơn giản sang các hệ thống điều phối các mô hình nền tảng (FMs), các plugin linh hoạt và tổng hợp chéo mô thức.

Phân loại hệ thống sinh tạo

• Lớp cơ sở hạ tầng: Bộ khung phần cứng (GPU/TPU) và các dịch vụ đám mây cung cấp sức mạnh tính toán khổng lồ cần thiết cho huấn luyện và suy luận tốc độ cao.
• Lớp mô hình: Các mô hình nền tảng (FMs) như GPT-4, Llama 3 và Stable Diffusion, đóng vai trò là động cơ chuyên biệt cho các dạng dữ liệu khác nhau.
• Lớp điều phối: Các khung phần mềm quản lý logic, luồng dữ liệu và truy xuất, chuyển đổi các mô hình từ trọng số "đóng băng" sang các hệ thống với Nhận thức ngữ cảnh thời gian thực.

Sự hội tụ đa dạng

Xu hướng kỹ thuật tập trung vào việc thống nhất kiến trúc—chủ yếu là các mô hình Transformer và phân tán—cho phép không gian tiềm ẩn chung. Điều này cho phép một giao diện duy nhất nơi văn bản, hình ảnh và video được xử lý như một luồng thông tin liên tục, được biểu diễn toán học như một ánh xạ giữa các đa tạp tiềm ẩn khác nhau $M_{text} \leftrightarrow M_{visual}$.