🤖 Generative Models क्या हैं? (Complete Guide in Hindi)
Generative Models Machine Learning का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं जो नए डाटा को generate करना सीखते हैं। पारंपरिक मॉडल केवल भविष्यवाणी (prediction) करते हैं, जबकि Generative Models नए samples (जैसे images, text, audio) बना सकते हैं।
📌 Generative Models की परिभाषा
Generative Models वे statistical models हैं जो किसी डाटा के Probability Distribution को सीखते हैं। इनका लक्ष्य यह होता है कि ट्रेनिंग डाटा जैसी ही distribution वाले नए डेटा पॉइंट generate कर सकें।
Mathematical Overview:
यदि ट्रेनिंग डेटा X की probability distribution P(X) है, तो Generative Model इसका approximation सीखता है:
P_model(X) ≈ P_data(X)
फिर model से नए samples generate किए जा सकते हैं।
Generative Models vs Discriminative Models
| Feature | Generative Models | Discriminative Models |
|---|---|---|
| Goal | Data distribution सीखकर नए samples generate करना | Input को class में classify करना |
| Example | GANs, VAEs, Diffusion Models | Logistic Regression, SVM, Random Forest |
Generative Models के प्रकार
- 1. Generative Adversarial Networks (GANs)
- 2. Variational Autoencoders (VAEs)
- 3. Diffusion Models
- 4. Autoregressive Models (PixelRNN, GPT for text)
1) GANs (Generative Adversarial Networks)
GANs में दो नेटवर्क होते हैं: Generator और Discriminator। Generator नए data samples बनाता है और Discriminator असली और नकली data में अंतर करना सीखता है। यह एक min-max game की तरह काम करता है।
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
generator = Sequential([Dense(128, activation="relu", input_dim=100), Dense(784, activation="sigmoid")])
noise = np.random.normal(0, 1, (1, 100))
generated_sample = generator.predict(noise)
print(generated_sample.shape)
2) Variational Autoencoders (VAEs)
VAE एक probabilistic autoencoder है जो data को latent space में compress करके decode करता है। यह generative capability प्रदान करता है और continuous latent representation सीखता है।
3) Diffusion Models
Diffusion Models (जैसे DALL·E 2, Stable Diffusion) random noise से data generate करते हैं। यह models धीरे-धीरे noise को denoise करते हैं और target image बनाते हैं।
Generative Models के Applications
- AI-based Image Generation (MidJourney, DALL·E)
- Music & Video Generation
- Drug Discovery (नए molecules generate करना)
- Chatbots और Text Generation (GPT models)
- Data Augmentation for ML Models
Generative Models की चुनौतियाँ
- Mode Collapse (GANs में common issue)
- High computational cost
- Ethical Concerns (Deepfakes, Misinformation)
- Training Instability
Real-world Case Studies
- OpenAI का GPT मॉडल text generation में benchmark है। - DeepMind का AlphaFold drug discovery में revolution ला रहा है। - MidJourney और Stable Diffusion creative industry को बदल रहे हैं।
Conclusion
Generative Models भविष्य के AI का एक प्रमुख स्तंभ हैं। इनका सही उपयोग healthcare, art, और automation में अद्भुत परिणाम देगा। अगले लेख में हम Diffusion Models और उनके practical implementation पर deep dive करेंगे।