AI – Recursive Training of Generative Models

Training ricorsivo di modelli generativi (Recursive Training of Generative Models) si riferisce a un processo iterativo nel quale un modello generativo di intelligenza artificiale (AI) viene addestrato ripetutamente utilizzando i propri output come parte del set di dati di addestramento.

In ogni ciclo di addestramento, il modello produce nuovi dati (ad esempio, immagini, testo o suoni) che vengono poi reinseriti nel modello come dati aggiuntivi per l’addestramento successivo.

Questo approccio può migliorare la capacità del modello di generare dati più realistici o variati, poiché impara non solo dai dati originali ma anche dalle proprie creazioni precedenti.

Di seguito lo schema di un esempio di addestramento ricorsivo di modelli generativi (processo ciclico tra un set di dati di addestramento e un modello generativo, con interazioni tra dati reali fissi e dati reali freschi).

Set di dati di addestramento

Questo è il set di dati iniziale utilizzato per addestrare il modello di machine learning. È composto da esempi pre-esistenti che il modello utilizza per imparare e migliorare le sue previsioni o output.

Addestramento

Questo rappresenta il processo di addestramento del modello di machine learning. Durante questo processo, il modello analizza i dati del “Training Dataset”, imparando a riconoscere modelli e relazioni.

Modelli Generativi

Questi sono modelli di machine learning che, una volta addestrati, possono generare nuovi dati basati sui dati con cui sono stati addestrati. Questi modelli sono utili per creare dati sintetici che assomigliano a dati reali.

Sintesi con bias λ

Dopo l’addestramento, il modello può essere utilizzato per generare nuovi dati. “Bias λ” si riferisce a un parametro impostato nel modello che influenza come i nuovi dati vengono generati. Questo può aiutare a bilanciare o variare i dati prodotti.

Dati Reali Fissi

Si tratta di dati reali che non cambiano nel tempo. Vengono utilizzati come riferimento stabile o come parte del set di dati di addestramento per garantire che il modello rimanga ancorato a esempi concreti e realistici.

Dati Reali Freschi 

A differenza dei “Fixed Real Data”, questi sono dati reali che vengono aggiornati o sostituiti nel tempo. L’uso di dati freschi aiuta a mantenere il modello aggiornato con nuove informazioni o tendenze, permettendogli di adattarsi e rimanere pertinente.