Generative AI

生成式人工智能是一种基于机器学习的人工智能，它能够创建新的、原创的内容。这些内容可以包括文本、图像、音频和更多类型。

通常采用深度学习，常见的算法包括：循环神经网络、生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和Transformer模型，如GPT-4等。

关键技术

  1. 生成对抗网络（GANs）： GANs由两部分组成：生成器和鉴别器。生成器的目标是生成足够真实的样本以欺骗鉴别器，而鉴别器的目标则是尽可能好地区分出真实样本和生成器产生的假样本。这种"对抗"的动态可以在训练过程中不断提升生成器的生成能力。

  2. 变分自编码器（VAEs）： VAEs是一种使用概率编码器和解码器的神经网络。它不仅可以生成新的内容，还可以为每个输入样本生成一个潜在表示。VAEs常常用于图像生成、图像编辑和其他与图像相关的任务。

  3. Transformer模型： Transformer模型是目前自然语言处理领域最常见的模型之一，如BERT、GPT系列模型等。它主要利用了自注意力机制来理解文本中的上下文关系，对于生成式任务，它可以通过学习语言模型，即根据上下文生成下一个词，从而实现文本的生成。

应用领域

生成式AI有许多实用的应用：

  1. 艺术和创作： 生成式AI被用来创建新的图像、音乐、诗歌等艺术作品。

  2. 虚拟现实和游戏开发： 在虚拟现实和游戏开发中，生成式AI可以用来创建新的、逼真的环境和角色。

  3. 医学和生物技术： 生成式AI可以用来预测药物分子的属性，或者生成新的药物分子。

  4. 自然语言处理： 如聊天机器人、新闻文章生成等。

本文作者：Maeiee

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