[논문 리뷰] Advancements in Generative AI: A Comprehensive Review of GANs, GPT, Autoencoders, Diffusion Model, and Transformers

Staphord Bengesi, Hoda El-Sayed외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 11. 17.

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 최첨단 생성 AI 모델(GANs, GPT, autoencoders, diffusion models, and transformers)과 그 능력을 다양한 작업에서 조사하고, 이 분야의 과제와 미래 방향을 제시합니다. 또한 최근 시스템인 ChatGPT 와 Stable Diffusion 및 DALL-E 와 같은 도구들을 더 넓은 기술적 풍경 안에 배치합니다.

ABSTRACT

The launch of ChatGPT has garnered global attention, marking a significant milestone in the field of Generative Artificial Intelligence. While Generative AI has been in effect for the past decade, the introduction of ChatGPT has ignited a new wave of research and innovation in the AI domain. This surge in interest has led to the development and release of numerous cutting-edge tools, such as Bard, Stable Diffusion, DALL-E, Make-A-Video, Runway ML, and Jukebox, among others. These tools exhibit remarkable capabilities, encompassing tasks ranging from text generation and music composition, image creation, video production, code generation, and even scientific work. They are built upon various state-of-the-art models, including Stable Diffusion, transformer models like GPT-3 (recent GPT-4), variational autoencoders, and generative adversarial networks. This advancement in Generative AI presents a wealth of exciting opportunities and, simultaneously, unprecedented challenges. Throughout this paper, we have explored these state-of-the-art models, the diverse array of tasks they can accomplish, the challenges they pose, and the promising future of Generative Artificial Intelligence.

연구 동기 및 목표

• GANs, GPT/transformers, autoencoders, diffusion models 등 주요 생성형 AI 모델 계열의 최근 발전을 합성한다.
• 텍스트, 이미지, 비디오, 코드, 과학적 작업 등 다양한 작업에 대한 능력 매핑을 수행한다.
• 생성형 AI의 주요 도전과제, 한계 및 윤리/사회적 함의를 식별한다.
• 향후 방향과 열린 연구 질문을 제시하여 학계와 실무자들을 안내한다.

제안 방법

• 주요 생성형 AI 모델 및 시스템에 대한 구조화된 문헌 조사를 수행한다.
• 모델을 계열(GANs, GPT/transformers, autoencoders, diffusion models)별로 분류하고 핵심 능력을 요약한다.
• 작업 범주와 사용 사례 예시를 논의한다(텍스트 생성, 이미지 생성, 비디오 제작, 음악, 코드).
• 충실도, 정렬, 제어, 편향, 데이터 프라이버시 등 도전과 위험을 분석한다.
• 연구 기회와 잠재적 발전에 대한 전향적 합성을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 GAN, GPT/transformer, autoencoder, 그리고 diffusion-model 계열의 핵심 능력과 한계가 다양한 작업에서 무엇인가?
• RQ2 생성형 AI 시스템과 관련된 주요 도전과 위험(충실도, 정렬, 편향, 프라이버시, 사회적 영향)은 무엇인가?
• RQ3 향후 연구 방향과 열린 질문은 어떤 점에서 현장을 발전시키고 현재의 격차를 해소할 수 있는가?

주요 결과

• 논문은 텍스트 생성, 이미지 생성, 비디오 제작, 코드 생성, 음악, 과학적 작업을 포함한 최첨단 생성 모델이 가능하게 하는 광범위한 작업을 조사한다.
• 다양한 도구와 시스템(e.g., ChatGPT, Bard, Stable Diffusion, DALL-E, Make-A-Video, Runway ML, Jukebox) 및 이들이 기반하는 모델들(transformers, diffusion models, variational autoencoders, GANs)을 다룬다.
• 일반적 주제는 능력의 빠른 성장, 다중 모달리티의 통합, 그리고 충실도, 제어 및 정렬의 지속적인 문제를 포함한다.
• 리뷰는 혁신의 기회와 더불어 윤리, 안전, 데이터 프라이버시, 사회적 영향과 관련된 도전을 강조한다.