生成式 AI 简介：使用 Python 从头开始学习 GenAI

一、介绍

大家好！，欢迎来到“使用 Python 从头开始学习生成 AI”系列。本系列涵盖了数据科学家和软件工程师可以了解的有关生成式 AI 的所有内容，并在这个奇妙的 GenAI 领域开始他们的旅程。我将告诉你从Python到机器学习，然后是深度学习，然后是自然语言处理和生成模型，如生成对抗网络（GAN），变分自动编码器（VAEs）和大型语言模型（ChatGPT，Google Bard，Claude 2或更多）。因此，让我们开始这个关于生成式 AI 的介绍性博客，简要介绍生成式 AI 以及市场上所有最新的 AI 工具，我们可以用来从头开始使用 Python 构建 GenAI 应用程序。

二、生成式 AI 格局

生成式人工智能领域是指多样化且快速发展的人工智能领域，专注于创建能够生成类似于给定数据集的新数据实例的模型和系统。这些模型称为生成模型。生成式 AI 是人工智能的一个子集，与判别模型不同，判别模型主要用于分类和回归任务。

生成式人工智能领域包含广泛的技术和模型，每种技术和模型都有其优势和应用。生成式 AI 景观的一些关键组成部分包括：

1. 生成对抗网络（GAN）：GAN 是一类流行的生成模型。它们由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。生成器尝试创建真实的数据样本，而鉴别器尝试区分真实样本和生成的样本。通过对抗训练，GAN 可以生成高度逼真和新颖的数据，使其广泛用于图像合成、视频生成等。

2. 变分自动编码器（VAE）：VAE是另一类突出的生成模型。它们是概率模型，学习将数据编码到潜在空间并将其解码回原始数据。VAE用于图像生成、数据压缩以及从学习到的潜在空间生成新的数据实例等任务。

3. 自回归模型：这些模型一次生成一个元素的数据，以先前生成的元素为条件。PixelRNN和PixelCNN是成功生成图像的自回归模型的例子。

4. 语言模型：语言模型，尤其是变形金刚，彻底改变了自然语言处理（NLP）和文本生成任务。像GPT（生成预训练转换器）这样的模型在生成连贯且上下文相关的文本方面起到了重要作用。

5. 深度强化学习（RL）和生成对抗模仿学习（GAIL）：这些技术使用强化学习来学习生成策略，使 AI 代理能够在动态环境中生成新的动作序列。

6. 混合模型：一些方法结合了来自多个生成模型的元素，以创建具有增强功能的新颖架构。

三、2023 年人工智能的动力源泉

1. 谷歌吟游诗人：它建立在 2 年底发布的语言模型 Pathways 语言模型 2 （PaLM 2022）之上。强大的语言模型，提供 40 多种语言的可自定义响应。它是一个假设的人工智能系统，旨在创建诗意和艺术内容，并可以根据语气、质量和长度自定义响应。它还可以分析图像并了解上下文，并且还与所有Google应用程序（如云端硬盘，文档，Excel等）集成。

图例.3 — 谷歌吟游诗人

2. 人类的克劳德 2：掌握深度分析 人类的克劳德 2 席卷了 AI 聊天机器人场景！Claude 100 能够分析包含多达 000，2 个代币的深入文档，在理解和上下文方面表现出前所未有的熟练程度。此外，它在Python编码测试中的实力使其成为开发人员和数据科学家的多功能助手。

图4 — 人择克劳德 2

3. OpenAI ChatGPT：不变的伴侣在这些新的 AI 奇迹中，OpenAI 的 ChatGPT 仍然是卓越的灯塔。自 2022 年 2 月推出以来，ChatGPT 以其人性化的响应和庞大的知识库吸引了用户。它可以生成比Google Bard和Claude 4更高的精度，现在运行在GPT<>模型上。