生成式人工智能基础知识

生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的最新子类型，广泛描述机器学习 (ML) 模型或算法。GenAI 正在重塑创造力和创新的格局。大家都知道 ChatGPT，但你有没有想过它是如何像人类一样聊天的。这一切都要归功于生成式人工智能。这项智能技术是 ChatGPT 的大脑，使其能够像真人一样生成响应。因此，当您与 ChatGPT 聊天时，您基本上是在观察生成式 AI 的力量。

在本章中，我们将概述生成式 AI，它是如何演变的，它的用例、优点和局限性。

传统 AI 与生成式 AI 之间的区别

顾名思义，生成式 AI 可以生成新的文本、音频、视频或任何其他类型的内容。它从现有的训练数据中学习模式，并产生类似于真实世界数据的新的独特输出。

虽然 AI 和 GenAI 之间存在层次关系，但它们都有不同的目标和方法。下表描述了传统 AI 和生成 AI 之间的区别 −

生成用例AI

• 内容生成 − 它可以创建文章、博客和其他类型的内容。
• 聊天机器人和虚拟助手 − 您可以使用生成式 AI 实现聊天机器人以提供客户支持和服务。
• Deepfake 创建 − 生成式 AI 可用于通过应用 Deepfake 来模仿个人。
• 文本摘要 − 您可以使用它来创建复杂报告或任何其他类型通信的简洁易读摘要。
• 代码生成 − 其功能可用于编写、理解和调试任何代码。
• 独特的艺术创作 −您可以使用生成式 AI 创作特定风格的逼真艺术作品。
• 音乐创作 − 您可以使用生成式 AI 创作具有特定风格或音调的音乐。

生成式 AI 的好处

我们上面已经看到，生成式 AI 可以用于许多商业领域。让我们看看实施生成式 AI 的一些好处 −

• 它使编写内容的过程自动化。
• 它减少了回复电子邮件的工作量。
• 它提高了对技术查询的响应。
• 它简化了内容创建过程。
• 它创建了个人的真实表现。

生成式 AI 的局限性

以下是在使用生成式 AI 应用程序时需要考虑的一些限制 −

• 缺乏来源验证 − 它并不总是验证内容的来源。
• 道德问题 −生成的 AI 内容(例如深度伪造)可能会被滥用。
• 过分强调连贯性 − 由于过分强调连贯性，它可能会生成有偏见的输出。
• 创造力问题 − 有时，生成式 AI 很难生成真正具有创造力的输出。
• 微调复杂性 − 针对特定任务微调模型可能具有挑战性。
• 对训练数据的依赖性 − 输出取决于训练数据的质量。