了解生成AI：它的工作原理和關鍵示例

了解生成AI：它的工作原理和關鍵示例

生成的AI是指人工智能的一部分，重點是創建新內容，從圖像和文本到音樂，甚至合成數據。它通過學習現有數據集中的模式和結構來運行，然後使用該知識來生成模仿培訓數據的樣式和特徵的新的原始輸出。

生成AI的核心是諸如生成對抗網絡（GAN），變化自動編碼器（VAE）以及最近的基於變壓器的體系結構（如大型語言模型中使用的模型）。例如，gan由兩個神經網絡組成，即生成器和鑑別器，它們可以同時使用。發電機創建新內容，而鑑別器則根據真實數據進行評估，從而完善了發電機的輸出，以改善現實主義。

行動中生成AI的關鍵示例包括：

• DALL-E和MIDJOURNEY ：這些工具從文本描述中生成了高質量的圖像，展示了生成AI創建與特定用戶提示的視覺內容的能力。
• Openai的Jukebox ：該系統在各種流派和样式上生成音樂，說明了音樂行業中生成AI的潛力。
• GPT-3和後續模型：這些語言模型生成類似人類的文本，在內容創建，聊天機器人等中啟用應用程序。

生成AI在各個行業中的實際應用是什麼？

Generative AI在眾多行業中發現了實際應用，徹底改變了企業的運作方式和創造價值：

• 醫療保健：生成的AI可以創建用於培訓目的的合成醫學數據，通過產生潛在的分子結構來幫助發現藥物，甚至根據患者數據制定個性化的治療計劃。
• 娛樂和媒體：在電影和遊戲行業中，Generative AI可以創建現實的角色，場景和配樂，從而大大降低了生產成本和時間。它還可以生成腳本或對話，從而為內容創建增加了一個新的維度。
• 時尚和設計：生成模型可以通過從現有樣式和趨勢中學習，從而實現快速原型和定制來設計新的服裝和配件。
• 廣告和營銷：AI生成的內容可用於創建個性化的廣告活動和營銷材料。它還可以為社交媒體生成各種圖像集以吸引不同的人口統計信息。
• 汽車和製造：生成設計工具可以優化零件和組件，從而導致更輕，更強，更有效的設計。這在體重和績效至關重要的行業中特別有用。
• 財務：在金融部門，生成AI可用於通過生成培訓欺詐檢測模型的合成數據來檢測欺詐，它還可以幫助創建個性化的財務建議或投資策略。

您能解釋為生成AI提供動力的基本技術嗎？

生成AI的潛在技術主要涉及先進的機器學習技術，幾種關鍵方法脫穎而出：

• 生成對抗網絡（GAN） ：如前所述，GAN由兩個神經網絡組成。發電機生成新的數據樣本，而鑑別器評估其真實性。通過迭代競爭，發電機改善了欺騙歧視者的輸出，從而產生了越來越現實的數據。
• 變性自動編碼器（VAE） ：VAE通過將輸入數據編碼到潛在空間中，然後將其解碼以生成新樣本來起作用。它們對於學習數據的分佈特別有用，可以控制新實例。
• 變壓器模型：尤其是在自然語言處理中，像GPT-3這樣的模型中使用的變壓器利用了注意力機制來理解和生成文本。這些模型可以捕獲數據中的遠程依賴性，從而使其對語言翻譯和內容創建等任務非常有效。
• 擴散模型：一種最新的方法，擴散模型通過逆轉為數據添加噪聲的過程來生成數據。他們在生成高質量的圖像和其他類型的數據方面顯示出令人鼓舞的結果。

在功能和輸出方面，生成的AI與傳統AI有何不同？

生成的AI和傳統AI在功能和輸出方面都有顯著差異，反映了它們不同的方法和應用：

• 功能：

  • 生成AI ：專注於創建新數據或內容。它從現有數據集中學習模式和結構，並使用這些知識來生成原始但從學習模式一致的新樣本。
  • 傳統AI ：通常涉及基於現有數據的分類，預測和決策。諸如決策樹，邏輯回歸或神經網絡之類的傳統模型通常用於垃圾郵件檢測，推薦系統和自動駕駛等任務。

• 輸出：

  • 生成的AI ：產生新穎而不直接存在於訓練數據中的輸出。示例包括可用於進一步培訓或模擬的新圖像，文本，音樂和合成數據。
  • 傳統的AI ：基於其經過訓練的數據中確定的模式，輸出預測，分類或決策。輸出是基於模型所學的響應或動作。

從本質上講，儘管傳統AI擅長理解和解釋現有數據以做出決策或預測，但生成的AI通過創建新的原始內容而進一步發展。這種能力為各個領域的創新和創造力開闢了新的途徑。

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