AI - 生成式 AI(Generative AI)的核心概念

AI - 生成式 AI(Generative AI)的核心概念

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/chuuyu/article/details/142592221

生成式 AI(Generative AI) 的核心概念

生成式 AI、基础模型和大型语言模型——这三个概念紧密相关，共同构成了理解生成式 AI 的核心。

1. 生成式 AI (Generative AI):

• 定义:生成式 AI 指的是能够创造全新内容的 AI 系统，涵盖了从生成逼真图像到创作原创音乐、文本等各种应用。
• 核心目标:生成式 AI 的目标是学习数据背后的模式和结构，从而生成与训练数据相似但全新的数据。
• 关键技术:生成式 AI 依赖于多种机器学习技术，包括 GANs (生成对抗网络)、VAEs (变分自编码器)、扩散模型 (Diffusion Models) 以及其他深度学习模型。

2. 基础模型 (Foundation Models):

• 定义:基础模型是指在海量数据上训练的、拥有巨量参数的 AI 模型。它们通常使用自监督学习方法(self-supervised learning)，无需人工标注数据即可学习数据的内在结构。
• 特点:
• 规模庞大:基础模型通常拥有数十亿甚至数万亿的参数，需要大量的计算资源进行训练。
• 泛化能力强:由于在海量数据上训练，基础模型能够捕捉到更通用的数据模式，并在各种下游任务中表现出色。
• 可迁移性:基础模型可以作为基础，通过微调或少量样本学习，快速适应新的任务和领域。
• 例子:著名的基础模型包括 GPT-3、DALL-E 2、Stable Diffusion 等。

3. 大型语言模型 (LLMs):

• 定义:LLMs (Large language models) 是一种特殊的 Foundation Model，专注于理解和生成人类语言。它们在海量文本数据上训练，能够生成流畅自然的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容等。
• 核心技术:LLMs 通常基于 Transformer 架构，这是一种强大的神经网络结构，能够有效地处理和生成序列数据，例如文本。
• 例子:GPT-4、Gemini 等都是 LLMs 的例子。

关系:

• 基础模型是生成式 AI 的重要推动力，为生成高质量、多样化的内容提供了强大的基础。
• LLMs 是基础模型的一个重要分支，专注于语言理解和生成，是许多生成式 AI 应用的关键技术。

总而言之:

• 生成式 AI 是一个广泛的领域，旨在创造能够生成全新内容的 AI 系统。
• 基础模型，特别是 LLMs，是生成式 AI 的重要基础，推动了生成式 AI 的快速发展。
• 这些技术正在改变我们创作、消费和与信息互动的方式，并在各个领域展现出巨大的潜力。