生成式AI入门必读：基本概念、数据挑战与解决方案

生成式AI入门必读：基本概念、数据挑战与解决方案

生成式AI（GenAI）正在深刻改变我们的世界，从艺术创作到药物研发，其应用无处不在。本文将带你全面了解生成式AI的基本概念、工作原理、重要性、模型类型、数据作用、挑战和注意事项，并探讨如何利用现有技术解决方案来应对这些挑战。

什么是生成式AI？它如何工作？

生成式AI是人工智能的一个分支，专注于创作新颖、独特的内容，例如文本、视觉艺术、音乐、软件代码等。

与预测性或分析性AI（使用机器学习来分析历史数据、识别模式或趋势，然后进行预测）不同，生成式AI超越了简单的分析和预测；生成式AI是创作。

例如，当一个预测性AI工具经过数百万幅画作及其艺术家所组成数据的训练后，给定一幅以前从未见过的画作，预测性AI工具也许能够确定艺术家。然而，生成式AI系统可以按照该艺术家的特定风格创作一幅新画。

AI生成的图像，向DALL-E输入提示“Mondrian风格的计算机绘画”的结果

生成式AI通常旨在模仿人类的智力和创造力，这意味着生成的内容与上下文相关且连贯。AI生成的内容将与人类的思维和表达模式共鸣；AI艺术可能与人类创造的内容几乎没有区别。生成式AI输出的可能是文本或语音。无论如何，这些输出是熟悉的，但又是原创的，是创新的，同时又是真实的。

通过推理创建上下文相关的内容，生成式AI功能可以应用于战略规划和预测、问题解决以及假设分析等任务。

生成式AI在AI领域的重要性

生成式AI在新颖内容创作中的作用为所有AI带来了变革性潜力。生成式AI模型可以应用于从娱乐到医疗保健的所有行业。

在艺术领域，GPT与稳定扩散等扩散模型相结合，使得生成式AI能够生成图像。因此，AI艺术已经成为一个巨大的市场，艺术家们利用生成式AI来创作逼真的图像，与自然图像几乎没有区别。在营销领域：营销人员使用生成式AI撰写营销内容，设计人员使用生成式AI来创造新产品设计。甚至制药公司也在使用生成式AI来协助药物发现。

生成式AI模型的类型

AI模型是一组AI算法，它们使用机器学习来识别数据中的模式，从而使它们能够做出预测或生成模仿原始数据的结构和风格的新数据。AI领域充满了许多不同类型的模型，其中生成式AI中最著名的是基础模型。

基础模型经过大量数据的预训练。该模型作为“基础”，可以针对特殊任务进行调整。这使得基础模型具有难以置信的多功能性，能够胜任许多不同的任务。

大语言模型(LLM)是基础模型的例子之一。OpenAI的GPT（生成式预训练转换器）是一个大语言模型，旨在与人类语言一起使用。大语言模型专注于自然语言处理，可以执行问答、聊天机器人、转录、翻译等会话任务。

其他类型的基础模型可能侧重于非文本内容。这些包括生成图像的视觉基础模型，例如Flamingo或OpenAI的DALL-E，或音频基础模型，例如UniAudio或LLark.

什么是检索增强生成(RAG)？

LLM受限于上次训练更新之前的可用信息，因此它不知道自那之后发生的事件或发展。那么，考虑到新数据，我们该如何利用大语言模型呢？

你可以选择使用新数据重新训练或微调生成式模型。然而，这可能需要大量的时间和资源。更好的选择是检索增强生成(RAG)。

RAG允许LLM在内容生成过程中动态获取外部实时信息。借助RAG，生成式AI系统可以实时查询信息数据库，从而生成更准确、更明智且更符合上下文的输出，即使所需的知识不是最初用于训练的数据的一部分。

RAG拓宽了LLM在生成高质量内容方面保持最新和多功能的能力。这句话很好地总结了RAG——“RAG填补了LLM未受过训练的知识空白，基本上将问答任务变成了“开卷测验”，这比开放和无限制的问答任务更容易，也更简单。”

然而，为了让RAG从大量数据中有效地检索相关的、语义相似的信息，它依赖于向量嵌入——高维空间中数据的数字表示。存储和查询这些嵌入的最佳方法是使用向量数据库。

数据在生成式AI中的作用

任何AI系统（包括生成式AI系统）的有效性和多功能性都取决于用来训练其模型的数据的质量、数量和多样性。

训练数据：数量与质量并重

生成式AI模型是在海量大型数据集上进行训练的。为文本设计的模型可能经过数十亿篇文章的训练，而为图像设计的另一个模型可能经过数百万张图片的训练。如果大语言模型要生成连贯且符合上下文的内容，则需要大量的机器学习训练数据。随着数据越来越多样化和全面，模型理解和生成广泛内容的能力得以提高。

一般而言，更多的数据可转化为更好的模型输出。使用更大的数据集，生成式AI模型可以识别更细微的模式，从而生成更准确、更细致的输出。但是，数据的质量也极其重要。通常，较小的高质量数据集的表现可能优于较大、不太相关的数据集。

原始数据和复杂数据

原始数据，尤其是复杂且非结构化的数据，可能需要在数据管道的早期阶段进行预处理，然后才能用于训练。这也是验证数据的时间，确保其具有适当的代表性且没有偏见。这一验证步骤对于避免扭曲或片面的输出至关重要。

标记数据与未标记数据

标记数据提供有关每个数据点的特定信息（例如，图像附带的文本描述），而未标记的数据则不包含此类注释。生成式模型通常适用于未标记的数据，因为它们仍然能够通过理解固有的结构和模式来学习如何生成内容。

专有数据

有些数据是企业独一无二的资产，包括客户订单历史记录、员工绩效指标和业务流程等。许多企业会收集这些数据，将其匿名化以防止敏感的PII或PHI泄露给下游，然后进行传统的数据分析。这些数据如果用于训练生成式模型，则能够更深入的挖掘数据中包含的信息与洞察；而模型的生成内容可以根据企业的具体需求和特点进行定制化输出。

数据在RAG中的作用

如上所述，RAG将LLM的强大功能与实时数据检索相结合。借助RAG，您不再仅仅依赖预训练的数据。相反，您可以从外部数据库即时提取相关信息。这确保了生成的内容是最新且准确的。

如何使用专有数据增强生成式AI模型

在使用生成式模型时，“提示工程”扮演着重要的角色。这项技术要求我们精心设计特定输入查询或指令来指导模型，使其能够更好地定制化输出或响应。借助RAG（检索增强生成）技术，我们可以使用专有数据来增强提示，使AI模型能够在考虑企业数据的情况下，生成相关且准确的响应。与传统的通过重新训练或微调LLM相比，这种基于提示的方法更加省时、高效而经济。

挑战和注意事项

当然，使用生成式AI并非没有挑战。如果您的组织希望发挥GenAI的潜力，您应该牢记以下关键问题。

需要数据专业知识和强大的计算能力

生成式模型需要大量资源。首先，您需要训练有素的数据科学家和工程师的专业知识。除数据组织外，大多数企业都没有具备训练或微调LLM所需专业技能的团队。

就计算资源而言，对模型进行全面的数据训练可能需要数周或数月的时间，即使您使用功能强大的GPU或TPU也是如此。尽管微调LLM可能不像从头开始训练那样需要那么多的计算能力，但它仍然需要大量的资源。

LLM的资源密集型训练和微调使得RAG成为一种有吸引力的替代技术，用于将当前（和专有）数据与预训练LLM可用的现有数据相结合。

道德考量

生成式AI的兴起也引发了对其开发和使用所带来的道德考量的激烈讨论，包括

• 如何确保模型公平和无偏见
• 防范模型遭受病毒或被篡改等攻击
• 防止虚假信息的传播
• 防止滥用生成式AI（例如深度伪造或生成误导性信息）
• 保留归属
• 提高用户对使用生成式AI聊天机器人（而不是与人类进行交互）的知情透明度。

不一定非得是GenAI：选择最适合业务的AI工具

生成式AI工具的大肆宣传和新奇感，让许多人错误地认为生成式AI是解决他们所有问题的AI工具。然而，虽然生成式AI擅长创建新内容，但其他AI工具可能更适合某些业务任务。就像堆栈中的任何工具一样，应该权衡生成式AI的优势与其他工具的优势.

RAG特定的挑战

利用大型语言模型的RAG方法非常强大，但也面临着一系列挑战。

• 选择向量数据库和搜索技术：RAG方法的效率最终取决于其快速检索相关数据的能力。因此，选择向量数据库和搜索技术是影响RAG性能的关键决策。
• 数据一致性：由于RAG实时提取数据，因此确保向量数据库最新和一致至关重要。
• 集成复杂性：将RAG与LLM集成会增加系统的复杂性。借助RAG有效实施生成式AI可能需要专业知识。

尽管存在这些挑战，RAG为组织提供了一种简单而强大的方法，利用其运营和应用程序数据来收集丰富的见解并为关键业务决策提供信息。

结论

作为人工智能的一个子集，生成式AI使用经过大量现有内容训练的模型来创建新的、独特的内容，代表了现代技术的变革性飞跃。然而，为了让生成式AI能够出色地模仿人类智力和创造力，它必须接受大量高质量数据的训练。生成式AI模型的有效性取决于其训练数据的质量、数量和多样性。

LLM的可用数据受该LLM的最后一次训练更新的限制。合并最新数据无法通过模型重新训练或微调来完成，因为一旦这些流程完成，数据就已经过时了。这一局限的解决方案是RAG，它从向量数据库中查询最新数据，作为提示工程任务的一部分。RAG使LLM能够访问当前的相关信息（包括企业的专有信息）而无需进行资源密集型的训练或微调，从而增强LLM的能力。