模型設計與資料蒐集

生成式 AI 概念

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

知道怎麼「加滿油」

指向空油位的油量錶

產線員工安裝車輛引擎蓋

1 GM Fairfax Assembly Plant
生成式 AI 概念

開發模型

模型開發步驟

  1. 研究與設計
  2. 蒐集訓練資料
  3. 模型訓練
  4. 模型評估
生成式 AI 概念

Stable Diffusion 的研究與開發

Stable Diffusion 範例輸出

Stable Diffusion Beta 產生的使用者影像

Stable Diffusion 的研發

  • 目的：決定影像生成
  • 架構：採用 diffusion 模型
  • 資源：256 個 GPU、150k 小時、$600k
1 Stability AI，Emad Mostaque Twitter 貼文
生成式 AI 概念

資料蒐集：不同於一般 ML 模型

訓練資料準備

  • 需要海量資料
  • 多元且具脈絡的資料
  • 需先行前處理

大型影像資料集中一系列貓的影像。

1 Laion 部落格
生成式 AI 概念

資料蒐集：隱私與安全至關重要

 

訓練資料準備

可識別個人資訊（PII）

  • 匿名化或彙總處理
  • 以控管權限的安全位置保存

 

臉部被模糊處理的影像

生成式 AI 概念

一起來練習吧！

生成式 AI 概念

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