生成式AI是人類一種人工智慧技術，可以產生各種類型的內容，包括文字、圖像、音訊和合成資料。那什麼是人工智慧？人工智慧和機器學習之間的差異是什麼？有哪些技術特徵？
人工智慧是學科，是電腦科學的一個分支，研究智慧代理的創造。這些智能代理可以推理、學習和自主行動的系統。智能代理的研究是可以推理、學習和自主行動的系統的研究。
人工智慧和建構像人類一樣思考和行動的機器的理論和方法有關。在這個學科中，機器學習是人工智慧的一個領域。它是根據輸入資料訓練模型的程序或系統，經過訓練的模型可以從新的或未見過的資料中做出有用的預測，這些資料可以來自自己訓練模型的統一資料。透過訓練模型，這些數據來自於自己訓練模型的統一數據，這些數據可以用於預測模型未見過的數據。這些數據來自於自己訓練模型的統一數據，從而可以得到有用的預測。這種方法被廣泛應用於影像、語音辨識、自然語言處理等領域的問題。
機器學習賦予電腦無需明確程式設計即可學習的能力。最常見的兩類機器學習模型是無監督學習和監督ML模型。兩者之間的主要區別在於，對於監督模型，我們有標籤，標記數據是帶有名稱、類型或數字等標籤的數據，無監督數據是沒有標記的數據。
該圖是監督模型可能嘗試解決問題的例子。
假設您是餐廳的老闆，您有帳單金額的歷史數據，根據訂單類型，不同的人給了多少小費，根據訂單類型是取貨還是送貨給了多少不同的人。在監督式學習中，模型從過去的數據中學習，並預測未來的價值。因此，在這個模型中，根據訂單類型，使用總帳單金額來預測未來的消費金額可能是取貨還是送貨，以及可能給多少小費。根據過去的模型進行預測，有望準確預測即將到來的消費金額。因此，這裡的模型根據訂單類型，使用總帳單金額來預測未來的消費金額和小費。
這種無監督模型可能有助於解決問題範例，在這裡需要查看任期和收入，然後將員工分組以獲得群組，看看是否有人在快速通道上。無監督的問題都是關於查看原始數據，並查看他是否自然分組，讓我們更深入一點以圖形方式展示。
上面這些概念是理解生成式AI的基礎。
在監督學習中，測試資料值被輸入到模型中，該模型輸出預測，並將該預測與用於訓練模型的訓練資料進行比較。
如果預測的測試資料值和實際訓練資料值相距甚遠，則稱為錯誤，且模型會嘗試減少此錯誤，直到預測值和實際值更接近為止。
我們已經探討了人工智慧和機器學習、監督學習和無監督學習之間的差異。那麼，讓我們簡單探討一下深度學習的知識。
雖然機器學習是一個包含許多不同技術的廣泛領域，但深度學習是一種使用人工神經網路的機器學習，允許他們處理比機器學習更複雜的模式。
人工神經網路的靈感來自人腦，它們有許多相互連接的節點或神經元組成，這些節點或神經元可以透過處理資料和做出預測來學習執行任務。
深層学習モデルには通常、複数のニューロン層があります。これにより、従来の機械学習モデルよりも複雑なパターンを学習できるようになります。ニューラル ネットワークは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を処理できます。これは、半教師あり学習と呼ばれます。半教師あり学習では、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータでニューラル ネットワークがトレーニングされます。ラベル付きデータは、ニューラル ネットワークがタスクの基本概念を学習するのに役立ちます。また、ラベルのないデータは、ニューラル ネットワークを新しい例に一般化するのに役立ちます。
この人工知能分野における位置づけ、つまり人工ニューラル ネットワークを使用すると、ラベル付きデータとラベルなしデータを教師あり、教師なし、半教師ありの方法で処理できます。大規模な言語モデルは、深層学習、深層学習モデル、または機械学習モデル一般のサブセットでもあります。
# ディープラーニングは、識別型と生成型の 2 つのタイプに分類できます。識別モデルは、データ ポイントのラベルを分類または予測するために使用されるモデルです。識別モデルは通常、ラベル付けされたデータ ポイントのデータセットでトレーニングされます。データ ポイントの特徴とラベルの間の関係を学習し、識別モデルがトレーニングされると、それを使用して新しいデータ ポイントのラベルを予測できます。生成モデルは、学習された既存データの確率分布に基づいて新しいデータ インスタンスを生成するため、生成モデルは新しいコンテンツを生成します。
生成モデルは新しいデータ インスタンスを出力でき、識別モデルはさまざまなタイプのデータ インスタンスを区別できます。
出力される外部ラベルが数値または確率である場合、それはスパムや非スパムなどの非生成 AI です。出力が自然言語の場合、音声、テキスト、画像、ビデオなどの生成 AI になります。
要約すると、従来の教師ありおよび教師なし学習プロセスでは、トレーニング コードとラベル付きデータを使用してモデルを構築します。ユースケースや問題に応じて、モデルは予測を提供したり、何かを分類またはクラスター化したり、この力を使用してモデルを生成したプロセスがどれほど堅牢であるかを示すことができます。
#GenAI プロセスは、トレーニング コード、すべてのデータ型のラベル付きデータおよびラベルなしデータを取得し、基本モデルを構築できます。新しいコンテンツを生成します。テキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオなど。
従来のプログラミングからニューラル ネットワーク、生成モデルに至るまで、私たちは長い道のりを歩んできました。従来のプログラミングでは、猫を区別するためのルールをコーディングする必要がありました。種類は動物で、足が4本、耳が2つ、毛皮などが生えています。
ニューラル ネットワークの波の中で、私たちは猫や犬の写真をネットワークに与えることができます。そしてそれは猫ですかと尋ねました。彼は猫を予言するだろう。生成型 AI の波では、ユーザーとして私たちは独自のコンテンツを生成できます。
Python 言語モデルや会話型アプリケーション言語モデル、その他のモデルなど、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど。インターネット上の複数のソースから非常に大きなデータを取得します。質問するだけで使用できる基本的な言語モデルを構築します。ですから、猫とは何かと尋ねると、彼は猫について知っていることをすべて教えてくれます。
GenAI 生成 AI は、既存のコンテンツから学習した知識に基づいて新しいコンテンツを作成する人工知能テクノロジーです。既存のコンテンツから学習するプロセスはトレーニングと呼ばれます。また、プロンプトが与えられたときに統計モデルを作成し、そのモデルを使用して予想される応答を予測し、新しいコンテンツを生成します。
基本的に、データの基礎となる構造コンテンツを学習し、トレーニング データに似た新しいサンプルを生成できます。前に述べたように、生成言語モデルは、示された例から学んだことを取得し、その情報に基づいてまったく新しいものを作成できます。
大規模言語モデルは、自然に聞こえる言語の形式でテキストの新しい組み合わせを生成し、画像モデルを生成し、画像を入力として受け取り、テキストや別の画像を出力できるため、生成型人工知能の一種です。またはビデオ。たとえば、「出力テキスト」では視覚的な Q&A を取得でき、「出力画像」ではイメージ補完を生成し、「出力ビデオ」ではアニメーションを生成します。
テキストを入力として受け取り、さらに多くのテキスト、画像、音声、または意思決定を出力できる言語モデルを生成します。たとえば、出力テキストの下に質問と回答を生成し、出力画像の下にビデオを生成します。
#生成言語モデルはトレーニング データを通じてパターンと言語について学習し、テキストが与えられると、次に何が起こるかを予測すると述べました。何。
生成言語モデルはパターン マッチング システムであり、提供されたデータに基づいてパターンを学習します。トレーニング データから学んだことに基づいて、文を完成させる方法の予測を提供します。大量のテキスト データでトレーニングされ、さまざまなプロンプトや質問に応じて通信し、人間のようなテキストを生成することができました。
#Transformer では、Hallucin はモデルによって生成された単語またはフレーズであり、通常は意味がないか、文法的に間違っています。幻覚は、モデルが十分なデータでトレーニングされていない、モデルがノイズの多いデータや汚いデータでトレーニングされている、モデルに十分なコンテキストが与えられていない、モデルに十分な制約が与えられていないなど、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。
また、モデルが誤った情報や誤解を招く情報を生成する可能性も高くなります。たとえば、さまざまな TPT3.5 などの情報が生成される可能性があります。必ずしも正しいとは限りません。プロンプトワードは、大規模な言語モデルへの入力として与えられる小さなテキストです。また、これを使用して、さまざまな方法でモデルの出力を制御できます。
ヒント設計は、大規模な言語モデルから目的の出力コンテンツを生成するヒントを作成するプロセスです。前に述べたように、LLM は入力されたトレーニング データに大きく依存します。入力データのパターンと構造を分析することで学習します。ただし、ブラウザベースのプロンプトにアクセスすることで、ユーザーは独自のコンテンツを生成できます。
データベースの入力タイプのロードマップを示しました。関連するモデル タイプは次のとおりです。
テキストツーテキスト モデル。自然言語入力を受け取り、テキスト出力を生成します。これらのモデルは、テキスト間のマッピングを学習するようにトレーニングされています。たとえば、ある言語から別の言語への翻訳です。
#テキストから画像へのモデル。テキストから画像へのモデルは多数の画像でトレーニングされるためです。各画像には短いテキストの説明が付いています。拡散はこれを達成するために使用される 1 つの方法です。
#テキストをタスク モデルに送信します。トレーニングが完了すると、テキスト入力に基づいて定義されたタスクやアクションを実行できるようになります。このタスクは広範囲にわたる場合があります。たとえば、質問に答える、検索を実行する、予測を行う、または何らかのアクションを実行するなど、テキストからタスクへのモデルをトレーニングして、クエリをガイドしたり、ドキュメントに変更を加えたりすることもできます。
基本モデルは、大量のデータで事前トレーニングされた大規模な AI モデルです。目的は、感情分析、画像、キャプション、オブジェクト認識などのさまざまな下流タスクを適応または微調整することです。
基本モデルは、医療、金融、顧客サービスなどの多くの業界に革命を起こす可能性があり、予測を検出し、個別の顧客サポートを提供するために使用できます。 OpenAI は、チャットやテキスト用のソース言語を含む、基本的なモデル ソース言語を提供します。
Visual Basic モデルには安定した拡散が含まれており、テキストの説明からパッケージ品質の画像を効果的に生成できます。顧客が製品やサービスについてどう感じているかに関する情報を収集する必要がある場合があるとします。
開発者の観点から見ると、Generative AI Studio を使用すると、コードを書かずにアプリケーションを簡単に設計および構築できます。アプリケーションコンテンツを簡単に作成および編集できるビジュアルエディターを備えています。ユーザーがアプリ内の情報を検索できる組み込みの検索エンジンもあります。
ユーザーが自然言語を使用してアプリケーションと対話できるようにする会話型人工知能エンジンもあります。独自のデジタル アシスタント、カスタム検索エンジン、ナレッジ ベース、トレーニング アプリなどを作成できます。
# モデル デプロイ ツールは、開発者がさまざまなデプロイ オプションを使用して実稼働環境にモデルをデプロイするのに役立ちます。また、モデル監視ツールは、開発者がダッシュボードやさまざまなメトリクスを使用して実稼働環境での ML モデルのパフォーマンスを監視するのに役立ちます。
生成的 AI アプリケーション開発を複雑なパズルの組み立てとみなすと、データ サイエンス、機械学習、プログラミングなどの必要な技術的能力がそれぞれパズルのピースに相当します。 。
技術的な蓄積のない企業がこれらのパズルのピースを理解することはすでに困難であり、それらを組み立てるのはさらに困難な作業になります。しかし、技術力が弱いこれらの伝統的な企業に、あらかじめ組み立てられたパズルのピースを提供できるサービスがあれば、これらの伝統的な企業はパズル全体をより簡単かつ迅速に完成させることができます。
国内市場の実際の状況から判断すると、生成 AI の開発は、トレンドを追いかけている実務者が期待するほど楽観的でもありませんし、否定論者が言うほど悲観的でもありません。
エンタープライズ ユーザーは、アプリケーションの堅牢性、経済性、セキュリティ、使いやすさを追求します。これは、大規模な言語モデルなどの生成 AI がトレーニングに高い計算能力コストを費やすことを躊躇しないという事実と一致しています。より高い機能を実現するためのプロセス、まったく異なるパス。 この背後にある中心的な問題は、より大きな想像力を備えたエンタープライズレベルの生成 AI の分野で最も重要なことは、大規模モデルがどれほど強力であるかではなく、基本モデルからさまざまなモデルにどのように進化できるかであるということです。特定の分野での応用を可能にし、それによって経済と社会全体の発展を促進します。以上是什麼是生成式AI？有哪些特徵類型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
