了解生成AI：它的工作原理和关键示例

了解生成AI：它的工作原理和关键示例

生成的AI是指人工智能的一部分，重点是创建新内容，从图像和文本到音乐，甚至合成数据。它通过学习现有数据集中的模式和结构来运行，然后使用该知识来生成模仿培训数据的样式和特征的新的原始输出。

生成AI的核心是诸如生成对抗网络（GAN），变化自动编码器（VAE）以及最近的基于变压器的体系结构（如大型语言模型中使用的模型）。例如，gan由两个神经网络组成，即生成器和鉴别器，它们可以同时使用。发电机创建新内容，而鉴别器则根据真实数据进行评估，从而完善了发电机的输出，以改善现实主义。

行动中生成AI的关键示例包括：

• DALL-E和MIDJOURNEY ：这些工具从文本描述中生成了高质量的图像，展示了生成AI创建与特定用户提示的视觉内容的能力。
• Openai的Jukebox ：该系统在各种流派和样式上生成音乐，说明了音乐行业中生成AI的潜力。
• GPT-3和后续模型：这些语言模型生成类似人类的文本，在内容创建，聊天机器人等中启用应用程序。

生成AI在各个行业中的实际应用是什么？

Generative AI在众多行业中发现了实际应用，彻底改变了企业的运作方式和创造价值：

• 医疗保健：生成的AI可以创建用于培训目的的合成医学数据，通过产生潜在的分子结构来帮助发现药物，甚至根据患者数据制定个性化的治疗计划。
• 娱乐和媒体：在电影和游戏行业中，Generative AI可以创建现实的角色，场景和配乐，从而大大降低了生产成本和时间。它还可以生成脚本或对话，从而为内容创建增加了一个新的维度。
• 时尚和设计：生成模型可以通过从现有样式和趋势中学习，从而实现快速原型和定制来设计新的服装和配件。
• 广告和营销：AI生成的内容可用于创建个性化的广告活动和营销材料。它还可以为社交媒体生成各种图像集以吸引不同的人口统计信息。
• 汽车和制造：生成设计工具可以优化零件和组件，从而导致更轻，更强，更有效的设计。这在体重和绩效至关重要的行业中特别有用。
• 财务：在金融部门，生成AI可用于通过生成培训欺诈检测模型的合成数据来检测欺诈，它还可以帮助创建个性化的财务建议或投资策略。

您能解释为生成AI提供动力的基本技术吗？

生成AI的潜在技术主要涉及先进的机器学习技术，几种关键方法脱颖而出：

• 生成对抗网络（GAN） ：如前所述，GAN由两个神经网络组成。发电机生成新的数据样本，而鉴别器评估其真实性。通过迭代竞争，发电机改善了欺骗歧视者的输出，从而产生了越来越现实的数据。
• 变性自动编码器（VAE） ：VAE通过将输入数据编码到潜在空间中，然后将其解码以生成新样本来起作用。它们对于学习数据的分布特别有用，可以控制新实例。
• 变压器模型：尤其是在自然语言处理中，像GPT-3这样的模型中使用的变压器利用了注意力机制来理解和生成文本。这些模型可以捕获数据中的远程依赖性，从而使其对语言翻译和内容创建等任务非常有效。
• 扩散模型：一种最新的方法，扩散模型通过逆转为数据添加噪声的过程来生成数据。他们在生成高质量的图像和其他类型的数据方面显示出令人鼓舞的结果。

在功能和输出方面，生成的AI与传统AI有何不同？

生成的AI和传统AI在功能和输出方面都有显着差异，反映了它们不同的方法和应用：

• 功能：

  • 生成AI ：专注于创建新数据或内容。它从现有数据集中学习模式和结构，并使用这些知识来生成原始但从学习模式一致的新样本。
  • 传统AI ：通常涉及基于现有数据的分类，预测和决策。诸如决策树，逻辑回归或神经网络之类的传统模型通常用于垃圾邮件检测，推荐系统和自动驾驶等任务。

• 输出：

  • 生成的AI ：产生新颖而不直接存在于训练数据中的输出。示例包括可用于进一步培训或模拟的新图像，文本，音乐和合成数据。
  • 传统的AI ：基于其经过训练的数据中确定的模式，输出预测，分类或决策。输出是基于模型所学的响应或动作。

从本质上讲，尽管传统AI擅长理解和解释现有数据以做出决策或预测，但生成的AI通过创建新的原始内容而进一步发展。这种能力为各个领域的创新和创造力开辟了新的途径。

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