Il mondo dell’intelligenza artificiale (AI) ha visto recentemente importanti progressi nei modelli generativi, un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che "impara" modelli da un insieme di dati per produrre nuovi insiemi di dati simili. I modelli generativi, tra cui quelli ben noti utilizzati per sviluppare chatGPT, sono generalmente utilizzati per disegnare immagini e produrre linguaggio naturale.
I modelli generativi hanno avuto un notevole successo in una varietà di applicazioni, dalla produzione di immagini e video alla composizione musicale e alla modellazione del linguaggio. Il problema è che mancano garanzie teoriche sulle capacità e sui limiti dei modelli generativi. È chiaro che questa lacuna può avere una seria influenza sul modo in cui li svilupperemo e li utilizzeremo in futuro.
Una delle sfide principali è stata la capacità di selezionare in modo efficiente i campioni da modelli di dati complessi, in particolare a causa dei limiti dei metodi tradizionali quando si tratta di trattare il tipo di dati complessi e ad alta dimensionalità che si incontrano comunemente nelle moderne applicazioni di IA.
Ora, un team di scienziati guidato da Florent Krzakala e Lenka Zdeborová dell’EPFL ha studiato l’efficacia dei moderni modelli generativi basati sulle reti neurali. Pubblicato sulla rivista PNAS, lo studio mette a confronto questi metodi contemporanei con le tecniche di campionamento tradizionali, mirando a una classe specifica di distribuzioni di probabilità legate agli occhiali di spin e ai problemi di inferenza statistica.
Gli scienziati hanno analizzato i modelli generativi che utilizzano le reti neurali in un modo unico per imparare le distribuzioni dei dati e produrre nuove istanze di dati che imitano i dati originali.
Il team ha studiato modelli generativi basati sul flusso, che imparano da una distribuzione relativamente semplice di dati e "passano" a una distribuzione più complessa; modelli basati sulla diffusione, che rimuovono il rumore dai dati; e reti neurali generative autoregressive, che producono dati sequenziali prevedendo ogni nuovo dato sulla base dei dati generati in precedenza.
Gli scienziati hanno utilizzato un approccio teorico per analizzare le prestazioni dei modelli nel campionamento da distribuzioni di probabilità note. L’obiettivo era quello di far corrispondere il processo di campionamento di questi metodi basati sulle reti neurali a un problema di denoising ottimale di tipo bayesiano. In breve, hanno confrontato il modo in cui ciascun modello produce i dati, paragonandolo a un problema di eliminazione del rumore informativo.
Gli scienziati si sono ispirati al complesso mondo degli occhiali di spin - materiali con un intrigante comportamento magnetico - per analizzare le moderne tecniche di produzione dei dati. Questo ha permesso loro di esplorare come i modelli generativi basati sulle reti neurali navigano nel complesso ambiente dei dati.
Grazie a questo approccio, il team ha potuto studiare le sottili capacità e i limiti dei modelli generativi rispetto agli algoritmi più tradizionali, come le catene di Markov di Monte Carlo (algoritmi utilizzati per produrre campioni da distribuzioni di probabilità complesse) e la dinamica di Langevin (una tecnica per campionare da distribuzioni complesse simulando il movimento di particelle soggette a fluttuazioni termiche).
Lo studio ha rilevato che i moderni metodi basati sulla diffusione possono essere assimilati a problemi di campionamento a causa di una transizione di fase del primo ordine nel percorso di denoising dell’algoritmo. In altre parole, possono incorrere in problemi dovuti a un cambiamento improvviso nel modo in cui rimuovono il rumore dai dati con cui lavorano. Se da un lato la ricerca ha identificato i casi in cui i metodi tradizionali sono più performanti, dall’altro ha evidenziato gli scenari in cui i modelli basati sulle reti neurali sono più performanti.
Questa comprensione sfumata fornisce una prospettiva equilibrata sui punti di forza e sui limiti dei metodi di campionamento tradizionali e contemporanei. Questo studio è una guida alla progettazione di modelli generativi più robusti ed efficienti nell’IA. Fornendo una base teorica più chiara, può consentire lo sviluppo di reti neurali di nuova generazione in grado di gestire compiti complessi di produzione di dati con un’efficienza e una precisione senza precedenti.
