A generatív modell olyan mesterséges intelligencia modellt jelent, amely képes új adatokat generálni az adatok tanulása alapján. A generatív modellek célja az, hogy megtanulják az adatok mögött rejlő mintázatokat, és ezeket felhasználva új, autentikus adatokat hozzanak létre, amelyek hasonlóak az eredeti adathalmazhoz.
A generatív modellek általában valószínűségi alapúak, azaz megtanulják a valószínűségi eloszlásokat az adatokon, és ezeket felhasználva generálnak új adatokat. Például, egy generatív modell, amelyet nagy mennyiségű képek tanítanak, képes lehet új, hiteles képeket generálni, amelyek hasonlítanak az eredeti képekhez.
A generatív modellek számos alkalmazási területen hasznosak lehetnek. Példák közé tartoznak a képgenerálás, a szöveggenerálás, a beszédszintézis és a zeneszerzés. A generatív modellek lehetnek neurális hálózatok alapúak, például generatív adversarial networks (GAN), variational autoencoders (VAE) vagy autoregressive models (pl. language models), és más statisztikai algoritmusokra is támaszkodhatnak.
A generatív modellek segítségével új és kreatív adatokat hozhatunk létre, ami fontos szerepet játszhat a kreatív tartalom létrehozásában, a kép- és hangfeldolgozásban, valamint a generatív tervezésben és a mesterséges kreativitásban.