生成式AI是如何工作的？

内容- 什么是生成式人工智能？- 生成式人工智能如何工作？- 如何评估生成式人工智能模型？- 如何开发生成式人工智能模型？- 生成式人工智能的应用有哪些？- 生成式人工智能的挑战和局限性是什么？- 生成式人工智能的好处有哪些？- 参考资料

1. 生成式人工智能是什么？

生成式人工智能（AI）使用先进算法，使用户能够从文本、图像、3D模型、视频或其他类型的数据中生成新的内容。这在AI领域是一个巨大的变革，它有潜力改变整个领域。

生成式人工智能被视为深度学习的一部分，这是谷歌Bart的一个示例，描述它可以做什么：

准备将你的创意提升至下一个层次了吗？不用再找了，生成式人工智能就在这里！这项强大的技术可以帮助你创作新的、令人兴奋的内容，从音乐和艺术到完整的虚拟世界。

生成式人工智能通过学习现有数据来工作。一旦它学会了数据中的模式，它就可以利用这些知识生成与其学习来源相似的新内容。这意味着你可以使用生成式人工智能创造既原创又有创意的新内容。

生成型人工智能仍然是一种相对较新的技术，但它正在迅速发展。随着技术不断发展，我们可以预见到更多令人惊叹的生成型人工智能应用。

所以你还在等什么？开始探索生成型 AI 的力量吧！

这太棒了！Bart 毫无语法错误。使用的语言语气如同正常人类发音的一样完美！

2. 生成式人工智能是如何工作的？

生成式人工智能算法透过学习训练数据中的基本模式和结构，然后利用其掌握的知识生成符合相同模式和结构的新内容。

生成对抗网络（GAN）是一种流行的生成式人工智能方法。GAN由两个神经网络组成，一个是生成器，一个是鉴别器。生成器被训练来创建新的数据（与训练数据类似），而鉴别器被训练来区分真实数据和生成数据（假的）。

生成式人工智能最好的地方在于能够利用不仅限于无监督或半监督学习的不同学习方法。因此，许多组织可以利用大量未标记的数据创建大型语言模型（LLMs）或基础模型。LLMs可用于许多下游任务，它们是AI系统的基础模型。

GPT 3.5 Turbo 和 Stable Diffusions 是 LLMs 的示例。ChatGPT 使用 GPT 3.5 可以根据用户提示生成出色的留言，而 Stable Diffusions 则允许用户提示描述他们想要的图像的文本，并且模型会尽可能地生成接近描述文本的图像。

3. 如何评估生成型人工智能模型？

评估生成模型是一个具有挑战性的任务，也没有正确的方法来完成它。输出的质量是根据主观标准进行评估的，例如语义连贯性、创造性、多样性和新颖性。在我看来，评估LLMs响应有4种方法：

首先，人工评估：最佳方法是要求人工评估员根据特定标准评估所生成输出的质量。例如，评估员根据视觉质量、相关性和多样性评估由稳定扩散生成的视觉图像。

其次，使用统计指标。例如，对于图像生成模型，我们可以使用Inception Score、Fréchet Inception Distance（FID）、结构相似性指数（SSIM）等指标。对于文本生成模型，我们可以使用困惑度、BLEU分数等指标来评估文本质量。

第三步，使用领域特定的度量标准：例如，在音乐生成中，我们可以使用像旋律和节奏质量这样的指标，考虑到流派或作曲家的相似之处。

最后，用户反馈：我们可以收集与输出进行交互的用户反馈。这可以通过用户研究或分析用户行为来实现。

4. 如何开发生成式人工智能模型？

有很多种生成模型，当结合每一种积极的方面时，我们会得到更加强大的模型。以下是我对生成 AI 模型组成部分的分解。

• 大型语言模型（LLMs）：LLMs是能够处理和生成自然语言文本的机器学习模型。包括书籍、社交媒体帖子、维基百科等在内的大量文本数据为LLMs的发展提供了最显著的进步。这些数据提供了LLMs可以利用的多样化上下文，并且能够生成良好的响应。因此，LLMs通常用于聊天机器人、智能助手或文本生成，如Google BART。
• 生成对抗网络（GAN）：如之前所解释的，GAN由一个生成器和一个判别器组成。

在训练过程中，生成器试图创造出能够欺骗鉴别器网络而被误认为是真实的数据。这个过程会一直持续，直到生成器能够产生与真实数据难以区分的数据。因此，网络可以改善各自的任务，以获得更加真实和高质量的数据。

• 基于变压器的模型：基于神经网络通过跟踪不同元素之间的关系来理解顺序数据的上下文和意义。因此，这种模型在自然语言处理任务中，如机器翻译，语言建模和问题回答方面非常高效。这些模型在GPT-4（生成式预训练变压器4）中实现，并被修改以用于涉及顺序数据的其他下游任务，如图像识别。

• 变分自动编码器模型（VAEs）：这些模型类似于GANs，它们使用两个神经网络：编码器和解码器。它们能够将大量数据减少到较小的表示形式，然后生成类似于原始数据的新输出。VAEs通常用于图像生成、视频和音频。有趣的是，可以在CelebA数据集上训练VAEs，该数据集包含超过200,000个名人图像，以生成不存在的人的新肖像。

6. 生成式人工智能的应用是什么？

生成式人工智能是一种多才多艺的工具，可以改进各行业专业人士的工作流程，其中包括创意人员、工程师、研究人员和科学家。它的潜在应用和好处广泛，并可在所有行业和个人中得到应用。

生成式人工智能模型具有将文本、图像、音频、视频和代码等各种输入转化为任何这些形式的新内容的能力。例如，它可以将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频翻译为文本。

• 编码：开发者可以利用生成式人工智能来改进编码过程，例如任务自动化，如重复任务，测试，代码完成和生成新代码。例如，GitHub Copilot 提供给开发人员代码建议，而 GitHub Copilot X 可以集成到编辑器、拉取请求等中。
• 无障碍性：生成式人工智能可以帮助残疾人士，如语音到文本转录，文本到语音音频生成。它为更具包容性和无障碍性的未来铺平了道路。
• 游戏行业：通过利用生成式人工智能在角色、故事情节、设计等方面，游戏工作室可以为玩家创造新奇的游戏内容，减轻开发人员的工作量和故事开发者的工作负担。例如，《这个女孩不存在》游戏。
• 网页设计：开发者可以使用生成式人工智能根据用户偏好和设计标准（例如色彩方案或其他设计元素）创建布局。此外，AI还可以在图像和文本生成方面提供独特的帮助。这可能可以为初创企业节省大量的时间、金钱和资源。
• 网络搜索：许多公司（如微软）开始利用生成式人工智能来进行网络搜索，并使其更个性化。生成式人工智能可用于扩展查询，以提高搜索结果的相关性。Web浏览器可以通过自然语言回复来回应，而不是提供链接。例如，Big Chat，Google Bart。
• 医疗保健：医疗领域有许多用例，包括医学影像、药物研发、电子健康记录、预测性分析甚至个性化医疗。在医学影像的情况下，生成式 AI 能够从噪声图像中生成高质量图像，帮助诊断疾病和病情。例如，NVIDIA Calara 专门为医学影像和医疗研究而设计。
• 市场营销和广告：在营销方面，生成式AI非常擅长快速创建大量创意内容。一些公司开始使用它来基于个人偏好和行为定制内容，通过分析用户的浏览历史和购买行为。此外，生成式AI现在是聊天机器人的王者，用户可以与之互动并正确、详细地回答他们的问题。例如Jasper等工具可以帮助营销人员生成内容。
• 艺术和设计：对于艺术领域而言，人工智能可以创造出令人惊叹和原创性的肖像画。艺术家、设计师和建筑师可以快速创建物体或环境的3D模型并应用不同的风格。例如，设计师们已经使用Midjourney和Microsoft Designers等生成器生成高品质的图像。
• 财务：生成式人工智能有潜力提高财务分析、欺诈检测和风险管理的效率和准确性。它也可以通过分析市场趋势和预测未来市场动向，用于自动化交易策略。然而，也存在透明度和责任方面的担忧，我们必须确保它在负责任和道德的方式下使用。
• 制造业：生成式人工智能已经能够通过优化产品设计、质量控制、预测维护需求和供应链控制来提高制造效率和效果。已经存在关于就业替代和伦理问题的担忧。

7. 生成式人工智能的挑战和限制是什么？

生成式人工智能模型是一种相对较新的技术，这意味着我们还不知道使用它们所涉及的所有风险。虽然它们可以产生高度令人信服的输出，但它们所生成的信息有时可能因社会和互联网固有的偏见而不准确或有偏见。这可能导致不道德或犯罪活动。此外，使用生成式人工智能模型的组织可能面临出版有偏见、冒犯或侵犯版权内容所带来的声誉和法律风险。

然而，这些风险可以通过在初步培训数据中进行精心选择、使用更小更专业的模型、依据组织数据定制模型、保持人类介入以审核输出，并避免在关键决策中使用生成型 AI 模型而得到缓解。

重要的是要注意，这个领域的风险和机遇的格局正在迅速变化，新的用例和模型定期开发出来。随着生成式人工智能越来越多地融入我们的生活，我们可以预期出现新的监管框架。因此，使用生成式人工智能模型的组织应该了解与这些工具相关的潜在的法规和风险。

存在更多限制，比如计算规模和基础设施、采样速度、缺乏高质量数据、数据许可证等。

8. 生成式人工智能的好处是什么？

生成式人工智能的好处很多，包括：

1. 创意：生成式人工智能可以创造出难以或不可能由人类单独创造的新颖独特的内容、设计和艺术品。这可以促进各个领域的新发现和创新。

2. 效率：生成式人工智能可以自动化某些任务和流程，如产品设计或生成个性化内容，这可以节省时间并提高生产力。

3. 个性化：生成式人工智能可以根据用户的偏好和行为个性化内容和推荐，从而带来更具吸引力和相关性的用户体验。

4. 准确性：生成式人工智能可以分析大量数据并基于该数据进行预测和建议，从而实现更准确和明智的决策。

5. 可扩展性：生成式人工智能可以在大规模上生成大量内容或执行复杂的任务，帮助企业触及更广泛的受众并实现更高的效率水平。

总的来说，生成式人工智能有潜力改变广泛的行业，提高许多流程的效率、创造力和准确性。然而，需要注意到，使用生成式人工智能也引发了伦理、隐私和就业替代的担忧，应该确保以负责任和透明的方式使用。

***注：此最后一节是由ChatGPT撰写，我希望向您展示它的能力。

9. 参考文献

1. 生成式人工智能（Generative AI）模型使用神经网络学习数据分布，从而生成新的数据。这些模型可以采用监督、无监督或半监督学习进行训练。
2. 请访问以下网址以了解更多有关生成式人工智能的信息： https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai
3. https://github.blog/2023-04-07-what-developers-need-to-know-about-generative-ai/ 开发人员需要了解生成 AI 生成 AI 是一种强大的新技术，可用于自动生成令人惊叹的图像、音乐和其他数字内容。在本文中，我们将回顾生成 AI 的基础知识，并汇总开发人员需要了解的关键概念和工具。 生成 AI 的核心是深度学习模型，它通过从大量数据中学习图案来自动创建新内容。这种技术已经被用于创造惊人的艺术作品、电影特效和更多。 为了开始使用生成 AI，开发人员需要了解几个关键概念：神经网络、训练和推断。他们还需要熟悉几个工具，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等常见的深度学习框架。 虽然使用生成 AI 可以产生惊人的结果，但开发人员必须小心谨慎，以确保他们的算法不会带来不利影响。他们应该考虑隐私和公平性问题，并确保他们的模型不会造成歧视或伤害。 尽管有许多挑战和责任，生成 AI 的潜力和影响是令人难以置信的。随着技术的进步，我们可以期待更多创新和令人兴奋的发展。