ECI@創(chuàng)新科技 |生成式AI全面解析：工作原理、優(yōu)勢與潛在風(fēng)險（上）
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通常來說，科技的發(fā)展都會交替經(jīng)歷平臺期和爆發(fā)期。平臺期的科技創(chuàng)新更多聚焦于識別并解決客戶現(xiàn)在的痛點，而爆發(fā)期的科技創(chuàng)新更多聚焦于引領(lǐng)并創(chuàng)造客戶未來的需求，劃時代的偉大科技創(chuàng)新往往誕生于此。
生成式人工智能是2023年最熱門的話題，迅速獲得了企業(yè)、專業(yè)人士和消費(fèi)者的青睞。但是什么是生成式AI，它是如何工作的，以及人們都在談?wù)撌裁矗空埨^續(xù)閱讀以了解更多信息。
什么是ChatGPT?
ChatGPT是OpenAI開發(fā)的一種人工智能聊天機(jī)器人，它是一個大型的語言模型，使用的是transformer架構(gòu)，尤其是生成式的預(yù)訓(xùn)練transformer，所以簡稱為GPT，用來理解和生成類人文本。
生成式人工智能是什么？
生成式AI技術(shù)可以生成文本、圖像、代碼或其他類型的內(nèi)容，通常是根據(jù)用戶輸入的提示生成內(nèi)容。現(xiàn)在，越來越多的生成式AI模型被整合到在線工具和聊天機(jī)器人中，允許用戶將問題或指令輸入到輸入字段中，AI模型將生成類似人類的響應(yīng)。
生成式AI模型越來越多地被整合到在線工具和聊天機(jī)器人中，允許用戶將問題或指令輸入到輸入字段中，AI模型將生成類似人類的響應(yīng)。
生成式AI是如何工作的？
生成式AI模型使用復(fù)雜的計算過程，即深度學(xué)習(xí)來分析大量數(shù)據(jù)中的常見模式和排列，然后利用這些信息創(chuàng)建新的、令人信服的輸出。這些模型通過結(jié)合被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)這一點，這些技術(shù)受到人類大腦處理和解釋信息方式的啟發(fā)，并隨著時間的推移從中學(xué)習(xí)。
舉個例子，通過向生成式AI模型輸入大量的小說創(chuàng)作，隨著時間的推移，該模型將能夠識別并再現(xiàn)故事的元素，例如情節(jié)結(jié)構(gòu)、人物、主題、敘事手法等等。
生成式AI模型隨著它們接收和生成的數(shù)據(jù)越多，就會變得越來越復(fù)雜——這同樣歸功于底層深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。因此，生成式AI模型生成的內(nèi)容越多，它的輸出就越令人信服，越像人類。
生成式AI的例子
2023年，生成式AI的流行程度已經(jīng)爆發(fā)，這主要?dú)w功于OpenAI的ChatGPT和DALL-E項目等。此外，自然語言處理等AI技術(shù)的迅速發(fā)展使生成式AI得以大規(guī)模地為消費(fèi)者和內(nèi)容創(chuàng)作者所用。
大型科技公司迅速加入了這一行列，谷歌、微軟、亞馬遜、Meta和其他公司都在短短幾個月內(nèi)推出了自己的生成式AI工具。
盡管存在各種生成式AI工具，但文本和圖像生成模型可以說是最著名的。生成式AI模型通常依賴于用戶提供提示，以引導(dǎo)其產(chǎn)生所需的輸出，無論是文本、圖像、視頻還是音樂。但情況并非總是如此。
生成式AI模型的例子包括：
ChatGPT：OpenAI開發(fā)的一種AI語言模型，可以從文本提示中回答問題并生成類似人類的響應(yīng)。
DALL-E 2：OpenAI的另一種AI模型，可以從文本提示中創(chuàng)建圖像和藝術(shù)品。
Google Bard：Google的生成式AI聊天機(jī)器人，ChatGPT的競爭對手。它使用PaLM大型語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，可以從提示中回答問題和生成文本。
Midjourney：由總部位于舊金山的研究實驗室Midjourney Inc.開發(fā)，這種生成式AI模型解釋文本提示以生成圖像和藝術(shù)品，類似于DALL-E 2。
GitHub Copilot：一種AI驅(qū)動的編碼工具，可在Visual Studio、Neovim和JetBrains開發(fā)環(huán)境中提供代碼補(bǔ)全建議。
Llama 2：Meta的開源大型語言模型，可用于為聊天機(jī)器人和虛擬助理創(chuàng)建會話AI模型，類似于GPT-4。
xAI：在資助OpenAI之后，埃隆·馬斯克（Elon Musk）于2023年7月離開了該項目，并宣布了這一新的生成式AI企業(yè)。目前對此知之甚少。
生成式AI模型的類型
生成式AI模型有多種類型，每種類型都針對特定的挑戰(zhàn)和任務(wù)進(jìn)行了設(shè)計。這些模型可以大致分為以下幾類。
基于Transformer的模型
基于Transformer的模型在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以理解單詞和句子等序列信息之間的關(guān)系。這些AI模型以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，擅長自然語言處理和理解語言的結(jié)構(gòu)和語境，非常適合用于文本生成任務(wù)。ChatGPT-3和Google Bard是基于Transformer的生成式AI模型的例子。
生成對抗網(wǎng)絡(luò)
GAN由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，分別是生成器和鑒別器，它們相互對抗以創(chuàng)建看起來真實的數(shù)據(jù)。顧名思義，生成器的作用是根據(jù)提示生成令人信服的結(jié)果，例如圖像，而鑒別器的作用是評估該圖像的真實性。隨著時間的推移，每個組件在各自的職責(zé)上表現(xiàn)得越來越好，從而產(chǎn)生更令人信服的結(jié)果。DALL-E和Midjourney都是基于GAN的生成式AI模型的例子。
變分自編碼器
變分自編碼器利用兩個網(wǎng)絡(luò)來解釋和生成數(shù)據(jù)——在這種情況下，它是一個編碼器和解碼器。編碼器接受輸入數(shù)據(jù)并將其壓縮成簡化的格式。然后，解碼器采用這種壓縮后的信息，并將其重構(gòu)為類似于原始數(shù)據(jù)的新內(nèi)容，但并非完全相同。
一個例子可能是教授計算機(jī)程序使用照片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來生成人臉。隨著時間的推移，該程序?qū)W會了如何將人們的面部照片簡化為一些重要特征——例如眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵的大小和形狀等等——然后利用這些特征來創(chuàng)建新面孔。
多模式模型
多模式模型可以同時理解和處理多種類型的數(shù)據(jù)，例如文本、圖像和音頻，使它們能夠創(chuàng)建更復(fù)雜的輸出。一個例子可能是一個能夠根據(jù)文本提示生成圖像，以及根據(jù)圖像提示生成文本描述的AI模型。DALL-E 2和OpenAI的GPT-4是多模式模型的例子。
注：本文內(nèi)容轉(zhuǎn)載于TechRepublic文章：
Generative AI Defined: How it Works, Benefits and Dangers：
https://www.techrepublic.com/article/what-is-generative-ai/
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