什么是生成式人工智能？
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能能够让用户体验各种输入并迅速地生成新鲜内容。这些模型接受并产生不同类型的媒介数据作为输入和输出结果。这些数据类型包括文字信息、图像数据、声音文件等不同形式。
文章目录
- 什么是生成式人工智能？
- 探讨生成式人工智能的工作原理
- 介绍开发生成式AI模型的技术路线
- 列举生成式AI在哪些领域有应用？
- 分析当前生成式AI面临的主要挑战是什么？
- 总结使用生成式AI带来的优势有哪些？
生成式人工智能如何工作？
基于神经网络的生成模型能够通过提取和识别现有数据中的模式和结构特征来创造新的内容
生成式人工智能模型的一个重要突破在于能够采用多样化的学习策略，并结合无监督或半监督学习方法进行训练（如无监督或半监督学习）。这一创新使得组织能够在短时间内高效利用海量未标记数据集构建基础智能系统，并通过动态调整算法实现性能优化。作为构建通用人工智能系统的基石，基础模型能够支持多种应用场景
基础模型涉及 GPT-3 和 Stable Diffusion 这两个模型，在赋予用户通过语言进行各种操作的能力方面具有显著优势。基于 GPT-3 的架构设计的 ChatGPT 等程序则实现了根据简短提示自动生成文章的功能。此外,Stable Diffusion 则能够通过输入文字创建逼真的图像。
如何评估生成式人工智能模型？
该文详细阐述了成功实现基于深度学习的生成模型的关键要素，并深入探讨了其在实际应用中的优势与挑战
- 质量 ：对于直接与用户交互的应用程序而言，在提供高保真度的生成输出方面至关重要。例如，在语音合成任务中，音质不佳会导致用户体验较差；同样，在图像合成任务中所产出的内容必须具有高度视觉真实性。
- 多样性 ：能够精准捕捉特定模式的生成模型不仅不会牺牲输出质量，并且还能有效降低潜在偏差。
- 速度 ：许多基于互动的应用程序需要具备快速响应能力。例如，在实时图像编辑软件中实现快速处理是确保创作流程顺畅运行的关键要素之一。
如何开发生成式 AI 模型？
生成式模型包含多种不同的类别；整合各类型模型的优势，则有助于构建更强的能力。
以下是细分：
- 扩散模型 也被称作去噪扩散概率模型 (DDPM) ，是一种生成模型，在其训练阶段通过两个步骤识别潜在空间中的向量表示。具体而言，在这一过程中首先会进行一个称为正向扩散阶段的操作，在此阶段系统会通过逐步添加微小噪声到原始数据中。随后进入第二个核心环节——逆向传播机制 ，这一机制则负责去除逐步添加的噪声，并最终恢复接近原始的数据样本。值得注意的是，在这一过程中系统可以通过对纯粹随机的噪声开始运行逆向传播机制来实现对新数据样本的有效生成。
与 VAE 相比，扩散模型的训练时间可能更为漫长；然而，在完成所有层次（除无限数量外）后，“双阶段流程”的存在使得我们得以实现这一目标。其显著优势在于能够生成高质量的内容。
此外，在分类中，扩散模型被视为基础架构。然而，在运行基础模型时需要进行反向采样——这使得其耗时且冗长。
在博客文章中深入探讨扩散模型数学的相关内容。（）
变分自动编码器 (VAE)
尽管 VAE 拥有较快的生成速度，并能够生产出包括图像在内的多种输出类型。然而，在图像细节程度上，VAE 无法达到扩散模型所能做到的程度。
生成对抗网络 (GAN) 被认为是最常用的一种方法，在扩散模型领域取得显著进展之前首次提出。它被视为最常用的方法之一。其主要由两个神经网络协同工作组成：一个是负责创建新样本的生成器，另一个则是通过学习来判断所创造的内容是否为真实数据或虚假数据。
将这两个模型放在一起进行联合训练的过程中，在每个阶段都会随着生成器不断输出更高质量的内容，并且鉴别器在识别这些内容方面表现出色的情况下，“它们的能力将不断提升”。这一过程会持续不断地循环下去，“直到生成的内容难以被现有内容区分开来”的时候为止
尽管 GAN 能够生成高质量的样本且能够迅速生成输出内容，然而其样本多样性相对较为有限。这使得 GAN 在特定领域数据生成方面表现更为突出。
生成模型开发的关键因素是基础架构。其中一种广受欢迎的基础架构是Transformer网络。深入理解其在生成AI环境中运作的重要性至关重要。
该网络类似于循环神经网络，在不依赖地处理序列数据方面具有独特的特性。
两种机制专为基于文本的生成AI应用而设计：自我注意和位置编码机制。这些技术不仅有助于描述时间信息，并且使得算法能够聚焦于单词间的长距离交互关系。
自注意力层赋予输入各部分相应的权重。这些权重值表明该输入相对于其余输入的重要性程度。位置编码通过表明输入单词在序列中的出现位置来体现其作用。
编码系统通常包含多个编码模块（亦称层）。例如，在编码系统中包含多种处理单元：自注意力机制、前馈网络以及归一化过程。这些处理单元协同工作以解析并预测标记的数据流。具体来说，在实际应用中可能会涉及文本信息、蛋白质序列或其他图像特征。
生成式人工智能有哪些应用？
生成式人工智能是一种极具效能的解决方案，在协助创意人员、工程师以及研究人员等完成各自工作方面具有显著效果；它不仅能够优化复杂问题解决过程，并且能在多个领域内提供高效支持；这种方法的应用范围广泛涵盖了各个行业以及个人需求与挑战。
生成式人工智能模型能够识别并处理包括文本、图像、音频、视频以及代码在内的多种输入数据，并将其转化为上述任意一种形式的内容。例如，在实际应用中, 它能够将文字信息转译成视觉图形, 将图片转变为音乐片段, 或者将视频内容转录成文字资料。
以下是最流行的生成式人工智能应用：
- 语言 ：文本可被视为生成式人工智能模型的基础，并被认为是该领域最前沿的技术之一。其中一种最著名的大型语言模型 (LLM) 被广泛应用于多个应用场景中。这些包括但不限于论文生成、代码编写以及跨语言翻译功能等。
- 音频 ：除了传统的视觉艺术形式外，在生成式人工智能领域中还包括声音艺术的创作与研究。例如一些基于文本输入的AI模型便能够根据给定的文字创作出优美的旋律或完整的音乐片段。
- 视觉 ：在视觉艺术领域中生成式AI的应用尤为突出其独特的创新性与多样性表现能力得到了充分展现。从3D建模到图像设计再到视频制作等多个方面均可见其身影。
- 合成数据 ：在数据稀缺或质量受限的情况下合成数据成为训练AI模型的重要补充手段之一通过自动生成大量高质量的数据样本从而有效缓解标注资源不足的问题同时也能显著提升模型性能。
生成式模型的影响是深远的，并且它的应用用量持续上升。以下仅限于交通、自然科学和娱乐领域的一些实例说明了生成式 AI 如何促进并改变这些领域的未来发展。
- 在汽车行业领域中，在生成式人工智能的帮助下，研究人员能够开发出更加逼真的三维虚拟环境与数字模型来辅助设计与开发过程，并通过合成数据进一步优化自动驾驶汽车的技术性能。
借助生成式人工智能技术，在医疗保健领域能够实现一系列创新性应用：例如通过构建新的蛋白质序列来加速药物研发过程；此外还能通过自动化处理医学编码、医学成像以及基因组分析等复杂任务来提升工作效率。
在气象学领域中，在自然现象预测方面也展现出显著的应用价值：借助生成模型能够建立更为精确的地球模拟系统，并为气候预测与灾害预警提供科学依据。
这些创新成果不仅有助于提升公众的安全感与幸福感，也为科学家提供了更为精准的自然灾害预警机制。 - 在娱乐产业的多个细分领域中，在生成式人工智能的帮助下都能够实现显著的技术突破：
从视频游戏中的场景构建到电影特效制作，在虚拟现实与元宇宙环境中借助生成模型都能够显著提升创作效率；
无论是动画角色塑造还是虚拟世界的构建过程，在这一技术的支持下都能实现更加个性化的艺术创作体验；
此外在虚拟角色互动设计方面也展现出巨大潜力。
无论是游戏开发还是影视制作，在这一技术的支持下都能为创作者提供更多元化的创作工具与灵感来源。
生成式人工智能面临哪些挑战？
作为一个快速发展中的领域，在生成式模型方面仍存在待完善之处，并未来有望在这些方面取得突破
- 计算基础设施的规模：生成式AI模型拥有数十亿参数时需配备高效的数据传输管道以实现训练。开发与维护此类模型需要巨额资本投入、专业技术技能以及先进的计算架构支持。例如扩散模型在训练时可能需要数百百万至数十亿张图像样本作为基础。此外，在处理如此庞大的训练数据集时必须具备强大的计算资源支持以确保及时完成训练任务。
- 采样速度：由于生成AI模型容量巨大导致实例创建时间可能产生延迟问题尤其在对话机器人语音助手或客户服务系统等交互性应用中延迟会影响用户体验随着扩散模型日益普及其缓慢的采样效率也逐渐显现出来。
- 合成数据不足：虽然全球每天产生海量数据但并非所有这些信息都适合用于训练AI模型生成式的合成数据必须具备高质量无偏见才能有效运行此外某些领域因资源限制无法获取充足的数据支持例如三维资产领域不仅样本稀缺而且开发成本高昂这将导致大量资源投入以完善相关技术。
- 数据授权问题：这一挑战进一步加剧了合成数据不足的问题许多企业难以取得现有数据集或自行构建定制化数据集来训练AI扩散模型这一关键步骤对于提升AI性能至关重要也是防止知识产权侵权的重要保障措施。
众多企业（包括NVIDIA、Cohere以及Microsoft）都致力于利用相关服务与工具来辅助解决一系列技术挑战，并以此推动生成式人工智能模型的持续发展与扩展。这些软件和服务系统则简化了设置与运行大型AI模型的过程
生成式人工智能有哪些好处？
生成式的人工智能因其重要性而备受关注。其显著的优点具体体现在多个方面。
- 生成式的人工智能算法可用于生产新的原创内容（如图像、视频及文本），这些内容在性质上与人工创作的内容并无二致。这一技术对娱乐产业、广告投放以及创意艺术等领域具有重要意义。
- 生成式的人工智能算法可被用来优化现有的AI系统（包括自然语言处理与计算机视觉等技术），从而提升其效能与准确性水平。通过生成式的AI技术生产合成数据集，则有助于训练并验证其他类型的AI系统。
- 该技术可通过全新的视角探索并分析复杂性数据集，在此过程中企业及研究者均能发现仅凭原始数据可能无法识别的潜在模式与趋势。
- 使用生成式的AI技术可实现各项任务及流程的自动化处理，并在此基础上加快其运行速度的同时减少所需的时间资源消耗。
总的来说，生成式人工智能可能广泛涵盖各个行业和应用场景，并构成人工智能研究与开发的核心部分。
特别注意：旨在展示生成 AI 模型的功能，在本节中，“生成 AI 有什么好处？”一文由 GPT-4 系列模型编写完成。