ChatGPT – 生成式 AI
ChatGPT 由 OpenAI 开发，是生成式 AI 的一个具体实例。它由生成式预训练 Transformer (GPT) 架构提供支持。在本章中，我们将了解生成式 AI 及其关键组件，如生成模型、生成对抗网络 (GAN)、Transformer 和自动编码器。
了解生成式 AI
生成式 AI 是指一类专注于自主创建、生成或制作内容的人工智能。它涉及训练模型以基于从现有数据集中学习到的模式和信息来生成新的和多样化的数据，例如文本、图像甚至音乐。
此处的"生成"方面意味着这些 AI 模型可以自行生成内容，通常基于从大量数据中学习到的模式和信息。它们可以非常有创造力，想出新的想法或制作出看起来像是人类可以制作的内容。
例如，在文本环境中，生成式人工智能模型可能能够编写故事、撰写文章甚至创作诗歌。在视觉领域，它可以生成图像或设计。生成式人工智能在各个领域都有应用，从创意艺术到内容创作等实际用途，但它也带来了挑战，例如确保生成的内容准确、合乎道德并符合人类价值观。
让我们探索生成式人工智能中的一些关键元素。
生成模型
生成模型代表一类从现有数据中学习模式以生成新内容的算法。
我们可以说生成模型构成了生成式人工智能的基础。这些模型在各种应用中发挥着至关重要的作用，例如创建逼真的图像、生成连贯的文本等等。
生成模型的类型
下面给出了一些最常用的生成模型类型 −
概率模型
顾名思义，这些模型专注于捕获数据的底层概率分布。概率模型的一些常见示例包括高斯混合模型 (GMM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。
自回归模型
这些模型背后的概念依赖于根据前一个元素预测序列中的下一个元素。自回归模型的一些常见示例包括 ARIMA(自回归综合移动平均模型)和较新的基于 Transformer 的模型。
变分自动编码器
VAE 结合了生成模型和变分模型的元素，是一种经过训练以学习输入数据的概率潜在表示的自动编码器。
VAE 不是精确地重建输入数据，而是通过从学习到的概率分布中进行采样来学习生成与输入数据相似的新样本。
生成模型的应用
让我们看看下面的一些生成模型的应用 −
图像生成
生成模型(例如变分自动编码器和 GAN)彻底改变了图像合成。它们可以生成栩栩如生的图片，几乎与真实图片没有区别。例如，DALL-E 函数基于扩散模型的原理，这是一种生成模型。
文本生成
在自然语言处理领域，生成模型展示了根据提示生成连贯且上下文相关的文本的能力。
最受欢迎的例子之一是 OpenAI 的 ChatGPT，它由 GPT(生成预训练 Transformer)架构提供支持。
音乐创作
生成模型也将其创造力扩展到音乐创作中。基于生成模型的相关算法可以学习音乐模式并生成新的作品。
生成对抗网络
生成对抗网络 (GAN) 由 Ian Goodfellow 及其同事于 2014 年推出，是一种用于生成建模的深度神经网络架构。
在各种生成模型中，GAN 因其创新的内容生成方法而备受关注。它采用独特的对抗训练机制，由两个主要组件组成，即生成器和鉴别器。
GAN 的工作原理
让我们借助 GAN 的组件来了解其工作原理 −
生成器 − 生成器创建新的数据实例，尝试模仿从训练数据中学习到的模式。
鉴别器 − 鉴别器评估生成数据的真实性，区分真实和虚假实例。
对抗性训练 − GAN 参与竞争过程，其中生成器旨在提高其生成逼真内容的能力，而鉴别器则改进其鉴别能力。
GAN 的应用
GAN 的输出可用于各种应用，例如图像生成、风格转换和数据增强。让我们看看如何 −
图像生成 − GAN 在生成高质量逼真图像方面已被证明非常成功。这对艺术、时尚和计算机图形等各个领域都有影响。
风格转换 − GAN 擅长在图像之间转换艺术风格，允许进行创造性转换，同时保持内容完整性。
数据增强 − GAN 有助于机器学习中的数据增强，通过生成不同的训练示例来提高模型性能。
Transformers
Transformers 代表了生成式 AI 中自然语言处理的突破。它们实际上依赖于自注意力机制，允许模型关注输入数据的不同部分，从而生成更连贯、更具上下文感知的文本。
理解自注意力机制
Transformer 架构的核心在于自注意力机制，允许模型对输入序列的不同部分进行不同的加权。
Transformer 由编码器和解码器层组成，每个层都配备了自注意力机制。编码器处理输入数据，而解码器生成输出。这使模型能够专注于相关信息，捕获数据中的长距离依赖关系。
生成式预训练 Transformer (GPT)
生成式预训练 Transformer (GPT) 是 Transformer 家族中最重要的部分。它们遵循预训练方法，其中模型最初在大量数据上进行训练，并针对特定任务进行微调。
事实上，经过预训练后，GPT 模型可以针对特定任务进行微调，使其在一系列自然语言处理应用中具有通用性。
Transformers 的应用
Transformer 能够捕获远程依赖关系并模拟复杂关系，使其在各个领域都具有通用性。下面给出了 Transformers 的一些应用 −
文本生成
Transformers，尤其是 GPT 模型，在生成连贯且上下文相关的文本方面表现出色。它们展示了对语言的细致入微的理解，这对于内容创作和对话非常有价值。
例如，OpenAI 的 GPT-3 展示了在文本生成、理解提示和在各种情况下产生类似人类的响应方面的卓越能力。
图像识别
Transformers 可以适用于图像识别任务。图像不是被分成连续的数据，而是被分成块，而自注意力机制有助于捕捉图像不同部分之间的空间关系。
例如，Vision Transformer (ViT) 展示了 Transformers 在图像分类中的有效性。
语音识别
Transformers 用于语音识别系统。它们擅长捕捉音频数据中的时间依赖性，因此适合转录和语音控制应用等任务。
例如，基于 Transformer 的模型(如 wav2vec)已在语音识别领域取得成功。
自动编码器
自动编码器是一种用于无监督学习的神经网络。它们被训练来重建输入数据，而不是对其进行分类。
自动编码器由两部分组成，即编码器网络和解码器网络。
编码器网络负责将输入数据映射到较低维度的表示，通常称为瓶颈或潜在表示。编码器网络通常由一系列降低输入数据维度的层组成。
解码器网络负责将较低维度的表示映射回原始数据空间。解码器网络通常由一系列增加输入数据维度的层组成。
自动编码器与变分自动编码器
自动编码器是一种神经网络，经过训练可以重建其输入，通常通过瓶颈架构，其中输入首先被压缩为低维表示(编码)，然后从该表示重建(解码)。
另一方面，VAE 是一种自动编码器，经过训练可以学习输入数据的概率潜在表示。 VAE 不是精确地重建输入数据，而是通过从学习到的概率分布中抽样来学习生成与输入数据相似的新样本。
自动编码器的应用
自动编码器具有广泛的用途，其中包括 −
降维 − 自动编码器可用于通过学习数据的低维表示来降低高维数据(如图像)的维数。
异常检测 − 自动编码器可用于通过在正常数据上训练模型，然后使用它来识别与学习到的表示有显著偏差的样本来检测数据中的异常。
图像处理 −自动编码器可用于图像处理任务，例如图像去噪、超分辨率和修复。
结论
在本章中，我们解释了生成式人工智能中的一些关键元素，例如生成式模型、GAN、Transformers 和自动编码器。从创建逼真的图像到生成上下文感知的文本，生成式人工智能的应用多种多样且前景广阔。
