生成式人工智能。

人工智能已经取得了长足的进步，其最有趣的分支之一是生成式人工智能。在这篇博客中，我们将深入探讨生成式人工智能的迷人世界，探索其基础知识、工作原理、模型类型和应用程序。生成式人工智能是一种人工智能技术，能够生成多种内容，从文本和图像到音频和合成数据。但在踏上这段旅程之前，让我们首先了解什么是人工智能以及它与机器学习的关系。

了解人工智能

人工智能的本质

要真正掌握生成式人工智能，我们需要理解人工智能本身的本质。人工智能是计算机科学中的一门学科，专注于创建智能代理、能够自主推理、学习和行动的系统，类似于人类的能力。从本质上讲，人工智能的目标是构建能够像人类一样思考和行动的机器。

揭秘人工智能与机器学习

有时，人们会对人工智能和机器学习之间的差异产生困惑。如前所述，人工智能是涵盖各种方法的更广泛的学科，而机器学习是人工智能的一个子领域。它需要使用输入数据来训练模型，允许这些模型进行预测并从新数据中学习，而无需显式编程。

深入研究机器学习模型

监督机器学习与无监督机器学习

在机器学习领域，我们遇到两类主要的模型：监督模型和无监督模型。主要区别在于标记数据的存在。监督模型从标记示例中学习以做出预测，而无监督模型则专注于发现未标记数据中的模式。

无监督学习：发现的艺术

无监督学习强调探索原始数据以识别自然分组或集群。一个典型的例子是分析员工的任期和收入，对个人进行分组并识别潜在的高成就者。

深度学习在机器学习中的作用

了解深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它利用受人脑启发的人工神经网络。与传统的机器学习方法相比，深度学习模型具有多层互连节点（神经元），擅长识别复杂模式。

半监督学习：两全其美

半监督学习结合了监督和无监督方法的优点，涉及在标记和未标记数据的组合上训练神经网络。这使得模型能够从标记数据中掌握基本概念，并使用未标记数据推广到新示例。

揭开生成式人工智能的面纱

最后，我们来到生成式人工智能，它是深度学习的一个迷人的子集。该分支采用人工神经网络，并使用标记、未标记和半监督数据进行操作。

生成模型与判别模型

在深度学习模型领域，有两种主要类型：生成模型和判别模型。判别模型依赖于标记数据对数据点的标签进行分类或预测。另一方面，生成模型根据现有数据的学习概率分布创建新的数据实例，从而有效地生成新内容。

生成式人工智能与其他人工智能方法的区别

生成式人工智能可以通过其产生的输出类型与其他人工智能方法区分开来。当输出是数字、类别标签（例如，垃圾邮件或非垃圾邮件）或概率时，不被视为生成式 AI。然而，当输出由自然语言（例如语音或文本、图像、音频或视频）组成时，它就属于生成人工智能的范畴。

生成人工智能的数学可视化

在数学上，生成式 AI 可以表示为等式：y = f(x)，其中 y 表示模型的输出，f 表示计算中使用的函数，x 表示公式的一个或多个输入。如果输出 y 是一个数字（例如，预测销售额），则它不是生成式 AI。然而，当 y 是一个句子（例如，“定义销售”）时，它会变得具有生成性，因为它会根据模型所经历的大量训练数据得出文本响应。

从传统编程到生成模型

从传统编程到生成式人工智能的旅程堪称革命性的。在传统编程中，我们使用硬代码规则来区分像猫这样的实体，依赖于腿、耳朵、毛皮和偏好等特征。通过神经网络，我们过渡到可以根据示例进行预测的模型。但生成式人工智能将其提升到了一个全新的水平，使用户能够生成自己的内容，无论是文本、图像、音频、视频等。

生成式人工智能的本质：学习和内容创作

从本质上讲，生成式人工智能是一种人工智能，它通过称为训练的过程从现有内容中学习。此过程会创建一个统计模型，当出现提示时，该模型会生成新内容。通过了解训练数据的底层结构，生成式人工智能可以生成与训练数据相似的新样本。

生成模型的实际应用

生成语言模型

生成语言模型是生成人工智能的一个子集，擅长生成听起来自然的语言。它们获取输入文本并根据从训练数据中学到的模式和语言生成更多文本、图像、音频或决策。这些模型是强大的工具，可以回答各种提示和问题。

变形金刚的力量

Transformer的出现在 2018 年彻底改变了自然语言处理。Transformer 模型由编码器和解码器组成，它们协调工作来处理输入序列并解码各种任务的相关表示。然而，变压器必须仔细调整以避免幻觉，这会使输出文本难以理解。

发挥即时设计的潜力

提示对于指导大型语言模型和控制其输出至关重要。提示设计涉及制作提示以从模型中引出所需的响应。根据提示的输入，生成式 AI 可以生成各种输出，包括文本到文本、文本到图像、文本到视频、文本到 3D 和文本到任务模型。

利用基础模型生成人工智能

介绍基础模型

基础模型是根据大量数据预先训练的大型人工智能模型，可作为各种下游任务的启动平台。它们可以进行微调以适应特定的应用，并有可能彻底改变医疗保健、金融和客户服务等行业。

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总之，生成式人工智能是人工智能的一个令人着迷的分支，它可以生成文本、图像、音频等多种内容。它能够根据学习到的概率分布生成新数据，这使其有别于其他人工智能方法。借助 Transformer 等强大的模型以及 Generative AI Studio 和 Gen AI App Builder 等工具的便利性，我们可以期待跨行业的令人兴奋的应用程序，彻底改变人机协作和内容创建。拥抱生成式人工智能为人工智能世界的无限创造力和创新打开了大门。