聊一聊生成式AI

         生成式AI(Generative AI)是指一类能够自主创造新内容的人工智能技术,这些内容可以是文本、图像、音频、视频等。与传统的分析性或分类性AI系统不同,生成式模型的主要任务不是对现有数据进行分类或预测,而是生成全新的、之前不存在的数据实例。这些模型通过学习现有数据集中的模式和规律,能够创造出逼真或富有创意的内容。下面是对生成式AI几个关键方面的详细讲解:

1. 工作原理

生成式AI的核心在于使用机器学习模型,特别是深度学习模型,如变分自编码器(VAEs)、生成对抗网络(GANs)、变换器(Transformer)和自回归模型等。这些模型通常包含两个主要部分:一个用于捕获数据分布的编码器或先验知识,另一个用于生成新数据的解码器或生成器。

  • 变分自编码器 (VAEs):通过学习一个低维的“隐空间”,在这个空间中随机采样然后解码成新的数据实例。

  • 生成对抗网络 (GANs):由两部分组成,生成器试图创建逼真的数据实例以欺骗判别器,而判别器则试图区分真实数据与生成数据。两者通过不断的对抗训练,共同进步。

  • 自回归模型:这类模型基于序列生成,每个部分的生成都依赖于前面的部分,例如在文本生成中,下一个词的选择依据前面的词序列。

  • Transformer模型:最初为自然语言处理设计,通过自注意力机制处理输入序列,现在也被广泛应用于图像生成等领域,通过调整可生成连续序列或图像像素。

2. 应用场景

生成式AI的应用范围非常广泛,包括但不限于:

  • 文本生成:创作故事、新闻文章、诗歌、代码、对话等。
  • 图像生成:合成艺术作品、人脸生成、场景渲染、图像修复或增强。
  • 音乐与音频生成:创作音乐曲目、生成特定风格的音乐、语音合成。
  • 视频生成:生成短片、动画、视频摘要。
  • 产品设计与创新:辅助设计新产品外观、室内设计布局等。
  • 数据增强:为机器学习模型提供额外的训练数据,如图像变换以增加多样性。

3. 挑战与限制

尽管生成式AI取得了显著进展,但仍面临一些挑战:

  • 真实性与创造性:虽然能生成逼真的内容,但有时难以达到真正的人类级别创意和情感表达。
  • 偏见与伦理问题:模型可能会放大训练数据中的偏见,生成有害或不道德内容。
  • 计算资源需求:高质量的生成往往需要大量的计算资源和时间。
  • 解释性:生成过程复杂,模型决策过程难以解释。

4. 发展趋势

  • 技术进步与模型优化:随着深度学习算法的不断成熟,生成式模型将变得更加复杂且高效。这包括更大的模型规模、更优化的架构设计(如更先进的Transformer变种),以及对多模态生成能力的增强,使得AI不仅能生成文本,还能综合生成图像、声音乃至视频内容,且质量更接近人类创作。

  • 更广泛的应用领域:生成式AI的应用将从当前的自然语言处理、计算机视觉扩展到更多领域,如医疗健康(如药物发现、疾病诊断辅助)、教育(个性化学习内容生成)、娱乐(个性化内容创作)、时尚设计、建筑设计等,推动各行业的创新和效率提升。

  • 成本降低与可访问性提高:随着云计算和边缘计算技术的发展,以及硬件(如专门的AI推理芯片)的优化,运行生成式AI的成本将逐步降低,使得更多企业和个人能够负担得起使用这些技术,促进其普及化。

  • 伦理与隐私保护:随着生成式AI应用的深入,其伦理和隐私问题将受到更多重视。预计将有更多法律法规出台,指导数据的收集、使用和存储,确保生成内容的真实性,减少偏见和误导性信息的传播,保护个人隐私。

  • 融合与协同创新:生成式AI将与其它AI分支(如强化学习、监督学习)以及传统技术更深层次地融合,形成协同效应,例如在机器人技术中结合生成式模型实现更复杂的决策和行为模拟。

  • 增强人类创造力:生成式AI将更多地被视为人类创造力的辅助工具而非替代品,促进艺术家、设计师、作家等创意工作者与AI合作,开拓新的创作边界,实现个性化和定制化内容的高效生产。

  • 标准化与开放生态:为推动技术健康发展,行业标准和开放平台的建设将成为趋势,促进模型共享、评估基准的统一,以及跨领域的技术交流与合作。

欢迎扫码关注 微信公众号:JAVA和人工智能
                                                           获取更多免费书籍、资源、优质资料 

           

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/723431.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

web爬虫笔记:js逆向案例九(某多多 anti_content参数)补环境流程

web爬虫笔记:js逆向案例九(某多多 anti_content参数)补环境流程 一、目标网站:aHR0cHM6Ly9tb2JpbGUueWFuZ2tlZHVvLmNvbS8= 二、接口分析 1、快速定位加密位置(通过搜索/cells/hub/v3快速定位到加密js文件) 2、通过分析可知&#

@pytest.fixture与@pytest.mark.parametrize结合实现参数化

背景:测试数据既要在fixture方法中使用,同时也在测试用例中使用 使用方法:在使用parametrize的时候添加"indirectTrue"参数。pytest可以实现将参数传到fixture方法中,也可以在当前测试用例中使用。 原理:参…

众筹首发 | 当当狸智能天文望远镜TW2,大屏实时观景 长焦定格远方!

满天的繁星和远方景色,让人无比向往,你是否也曾渴望探索星空的奥秘,沉醉在无垠的美景之中? 然而,当我们用望远镜远眺星空时,固定姿势的观测经常让人感到疲惫,而普通相机亦是难以触及更远的距离…

Flash基础知识

1、Flash发展历程 存储器通常分为两类型,即随机存取的RAM(内存)与只读的ROM(外存)。 RAM,也称随机存取存储器,数据可以被读取和修改。它主要用于存储正在运行的程序和临时数据,是计…

OpenMMlab AI实战营第五、六期培训

OpenMMlab AI实战营第五、六期培训 OpenMMlab实战营第五、六次课2023.2.7-9学习参考第五次课笔记第六次课笔记一、什么是语义分割二、语义分割 v.s. 实例分割 v.s. 全景分割三、语义分割经典模型1.语义分割的基本思路2.**复用卷积计算**3.全连接层的卷积化4.预测图的升采样5.双…

6.深度卷积神经网络

目录 1.深度卷积神经网络ALexNet 2012AlexNetAlexNet架构AlexNet与LeNet复杂度对比总结代码实现2.使用块的网络VGG 2014 image竞猜第二VGG架构进度总结代码实现3.网络中的网络NiN全连接层的问题NiN块NiN架构总结代码实现4.含并行连结的网络(GoogLeNet)2014 image竞猜第一最好…

深信服终端安全管理系统EDR版本升级过程

EDR当前版本为3.7.12,具体参考版本详情参数。需要升级到6.0.2R1版本,该版本更改了产品名称,叫做“统一端点安全管理系统aES” 当前版本详情 版本基础信息 软件版本:3.7.12.3829 病毒库版本:20240618174426 漏洞规则库&…

LabVIEW在中国航天中的应用

​LabVIEW是一种系统设计平台及开发环境,由美国国家仪器公司(NI)开发。它在中国航天领域的应用非常广泛,涵盖了测试与测量、数据采集、控制系统设计等多个方面。以下是LabVIEW在中国航天中的几个主要应用实例: 1. 测试…

【前端项目笔记】3 用户管理

用户管理相关功能实现 涉及表单、对话框、Ajax数据请求 基本页面 用户列表开发 在router.js中导入Users.vue 解决用户列表小问题 选中(激活)子菜单后刷新不显示高亮 给二级菜单绑定单击事件,点击链接时把对应的地址保存到sessionSto…

适合企业的TTS文本转语音接口:微软TTS最新模型,发布9种更真实的AI语音

微软对Azure Al语音服务的Personal Voice功能进行了升级,引入了新的零样本学习(zero-shot)的文本到语音(TTS)模型。与初始模型相比,这些新模型提高了合成语音的自然度,并更好地模仿了提示语音中的语音特征。 微软提供了超过400种神经语音&am…

MySQL数据库的列类型

数值 tinyint 十分小的数据 1个字节 smallint 较小的数据 2个字节 mediumint 中等大小的数据 3个字节 int 标准的整数 4个字节(常用) bigint …

【送模板】5张图,帮你轻松搞懂OKR工作法

OKR是目标与关键结果法的缩写,OKR运用在工作中就是强调对业务进行逻辑思考,找到目标与关键结果之间的因果关系。这种因果关系的是否准确决定我们努力的价值。 OKR是一种高效的目标管理方法。“O”就是object,目标的意思,“kr”就…

考研计组chap4指令系统

目录 一、指令格式 155 13.操作码地址码 2.按照地址码数量 (1)零地址指令 (2)一地址指令 (3)二地址指令 (4)三地址指令 (5)四地址指令 3.指令长度 …

信号与系统概述

信号是消息的表现形式或传送载体,数学上用函数来表示。信号可以分为确定信号和随机信号、连续时间信号和离散时间信号、周期信号和非周期信号、能量信号和功率信号等。模拟信号是幅度连续的连续时间信号,而数字信号是幅度离散的离散时间信号。对于连续时…

【C#】字符串处理器

实现: 统计字符串中单词的数量。查找字符串中最长的单词,并显示其长度。将字符串中的所有单词首字母大写。将字符串中的所有单词反转。 要求: 使用面向对象的方式实现,包括至少一个类(例如 StringProcessor&#xf…

展厅设计要考虑哪些问题

1、树立醒目的标志。 展馆设计说,与众不同可以吸引更多的参观者,让参观者更容易识别和寻找,给没进过展厅的人留下印象,但不要偏离展览目标和商业形象。环顾别人的设计图,后只有一种可能。不知道应该设计什么样的图纸&a…

AI产品组件——TTS产品

语音合成TTS 序列猴子TTS,每个发音人付费标准不同,通过序列猴子开放平台使用。 微软TTS,采用信用卡后付费模式。Speech Studio,付费模式采用统一付费的形式,音效有一款女声效果逼真。 女声:晓晓&#xff…

Python8 使用结巴(jieba)分词并展示词云

Python的结巴(jieba)库是一个中文分词工具,主要用于对中文文本进行分词处理。它可以将输入的中文文本切分成一个个独立的词语,为后续的文本处理、分析、挖掘等任务提供基础支持。结巴库具有以下功能和特点: 中文分词&a…

【免费API推荐】:解锁无限创意,让您的应用更具竞争力(8)

热门高效的免费实用类API是当今开发者们追逐的宝藏。这些API提供了各种热门功能和服务,能够帮助开发者轻松地为应用程序增添实用性和吸引力。无论是人脸识别、自然语言处理、机器学习还是图像处理,这些热门高效的免费API提供了强大的功能和高效的性能&am…

图纸管理的方法、图纸管理软件

图纸管理是一个复杂且关键的过程,它涉及到图纸的创建、存储、共享、修改、审核、存档和检索等多个环节。以下是根据参考文章总结的图纸管理的具体内容和方法: 一、图纸管理的目的 1、确保图纸的准确性:通过规范的管理流程和质量控制措施&…