生成人工智能（genAI），IAG新时代
Posted: Mon Dec 02, 2024 10:29 am
我们越来越多地听到关于生成人工智能的说法，这很正常，因为像Google Jarvis、ChatGPT 或Grok这样的模型，我们无疑看到了工作和生活的未来正在如何变化。但它到底由什么组成呢？它能做什么以及如何为我们增加价值？我们将在本文中告诉您所有内容，请继续阅读！
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什么是生成式人工智能？
生成人工智能 (genAI)，IAG 新时代 - 图片 4 300x216
生成人工智能是机器学习类别的一部分。它是一种机器学习形式，能够创造独特的新内容，从音乐和艺术到各种虚拟世界。
信息图
GPT Chat：5 个对您公司有用的应用程序
释放
但它不仅彻底改变了艺术世界。生成式人工智能具有多种非常实际的用途，例如创建新产品设计或优化业务流程。此外，它还能够制作和生成文本、图像、语音、代码甚至视频。
事实上，尽管由于其炒作而显得如此，但生成式人工智能并不是一个新概念，生成式人工智能背后的机器学习技术近年来已经发展了很多。
生成式人工智能的工作原理
也就是说，GPT（生成式预训练变压器）是一种逻辑学习机器模型，它使用深度学习来生成类似于人类创建的文本。
它们被称为“生成式”，因为它们可以根据接收到的输入生成新文本；“预训练”，因为它们在针对特定任务进行微调之前，对大量文本数据进行训练；被称为“变革性”，因为它们使用基于 Transformer 的神经网络架构来处理输入文本并生成输出文本。
生成人工智能有什么用？
生成式 AI 超越了典型的NLP任务，例如将 国家代码 +1巴哈马电话号码 文本翻译成不同语言、总结内容或生成文本。最新版本的OpenAI和ChatGPT在五天内就有超过100万用户使用。当今生成人工智能的例子包括：
新的搜索引擎架构
解释复杂的算法
创建自定义治疗机器人
帮助从头开始创建应用程序
解释科学概念
写食谱
大学论文
另一方面，像DALL-E 或 Stable Diffusion这样的文本和图像程序有可能改变艺术、动画、游戏、电影和建筑的表现方式。从这个意义上说，专家认为生成式人工智能将有助于艺术家和设计师的创作过程，因为他们现有的任务将得到人工智能系统的补充，加速构思和创作。
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了解如何在内容营销中使用 Chat GPT 和其他 AI 工具
我想知道！
但它们不仅给创意世界带来了巨大的进步。在复杂领域（例如计算机工程）中存在具有变革能力的生成人工智能模型。例如，微软的 GitHub Copilot 建议代码并帮助开发人员自动完成编程任务。据估计，该系统能够自动完成开发人员大约 40% 的代码，您能想象这对他们的日常生活有多大的加快吗？
构建生成模型需要什么？
科技行业中只有少数重量级人物能够推出生成式人工智能模型。例如，ChatGPT、之前的 GPT 模型和 DALL-E 背后的公司 OpenAI 拥有数十亿美元的捐助资金。
另一方面，谷歌和Meta的母公司Alphabet旗下的DeepMind推出了基于生成式AI的Make-A-Video产品。这些公司聘请了世界上一些最优秀的计算机科学家和工程师。
但你需要的不仅仅是人才。据估计，GPT-3 接受了大约 45 TB 文本数据的训练，估计成本达数百万美元，而且正如我们可以想象的那样，这种级别的资源通常不是任何初创公司都能获得的。
生成式人工智能在公司中的应用
最后，虽然它看起来像是一种娱乐工具，但它也为企业提供了多种机会。例如，在几秒钟内生成可信的写作，甚至允许您根据收到的反馈进行调整，这是一个非常有用的选项。此功能可以使许多行业受益，从可以利用主要由人工智能生成的即时代码的 IT 组织到社交媒体复制或营销工作。
简而言之，任何需要制作书面材料的组织都会在生成人工智能中找到支持。此外，它还可以用于创建技术材料，例如更高分辨率版本的医学图像。
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也就是说，GPT（生成式预训练变压器）是一种逻辑学习机器模型，它使用深度学习来生成类似于人类创建的文本。
它们被称为“生成式”，因为它们可以根据接收到的输入生成新文本；“预训练”，因为它们在针对特定任务进行微调之前，对大量文本数据进行训练；被称为“变革性”，因为它们使用基于 Transformer 的神经网络架构来处理输入文本并生成输出文本。
生成人工智能有什么用？
生成式 AI 超越了典型的NLP任务，例如将 国家代码 +1巴哈马电话号码 文本翻译成不同语言、总结内容或生成文本。最新版本的OpenAI和ChatGPT在五天内就有超过100万用户使用。当今生成人工智能的例子包括：
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另一方面，像DALL-E 或 Stable Diffusion这样的文本和图像程序有可能改变艺术、动画、游戏、电影和建筑的表现方式。从这个意义上说，专家认为生成式人工智能将有助于艺术家和设计师的创作过程，因为他们现有的任务将得到人工智能系统的补充，加速构思和创作。
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构建生成模型需要什么？
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另一方面，谷歌和Meta的母公司Alphabet旗下的DeepMind推出了基于生成式AI的Make-A-Video产品。这些公司聘请了世界上一些最优秀的计算机科学家和工程师。
但你需要的不仅仅是人才。据估计，GPT-3 接受了大约 45 TB 文本数据的训练，估计成本达数百万美元，而且正如我们可以想象的那样，这种级别的资源通常不是任何初创公司都能获得的。
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最后，虽然它看起来像是一种娱乐工具，但它也为企业提供了多种机会。例如，在几秒钟内生成可信的写作，甚至允许您根据收到的反馈进行调整，这是一个非常有用的选项。此功能可以使许多行业受益，从可以利用主要由人工智能生成的即时代码的 IT 组织到社交媒体复制或营销工作。
简而言之，任何需要制作书面材料的组织都会在生成人工智能中找到支持。此外，它还可以用于创建技术材料，例如更高分辨率版本的医学图像。