介紹

在這份教程中，我們將一同探索以下主題：

• 生成式人工智能
• 生成式 AI 的工作原理
• 創(chuàng)成式 AI 模型類型
• 生成式應(yīng)用程序

生成式人工智能

什么是人工智能？

AI（人工智能）是指能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計算機系統(tǒng)的開發(fā)。這些任務(wù)可以包括推理、解決問題、學(xué)習(xí)、感知、理解自然語言等。

什么是生成式 AI？

生成式 AI 是指人工智能的一個子集，它專注于創(chuàng)建能夠生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似或模仿的新內(nèi)容或數(shù)據(jù)的新內(nèi)容和算法。

監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)，其中算法在標記的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，這意味著數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點都與正確的輸出或目標配對。

• 監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標是學(xué)習(xí)從輸入數(shù)據(jù)到輸出數(shù)據(jù)的映射，以便算法可以準確地進行預(yù)測或?qū)π碌?、看不見的?shù)據(jù)進行分類。
• 監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用包括圖像分類、垃圾郵件檢測、情緒分析以及根據(jù)位置、大小和臥室數(shù)量等特征預(yù)測房價。

在訓(xùn)練期間，算法使用標記的數(shù)據(jù)來調(diào)整其參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)，以最大程度地減少其預(yù)測與實際標簽之間的差異。此過程一直持續(xù)到算法達到令人滿意的性能。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)，其中算法被賦予一個未標記的數(shù)據(jù)集，其任務(wù)是在沒有明確指導(dǎo)的情況下查找數(shù)據(jù)中的模式、結(jié)構(gòu)或關(guān)系。

• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式或分組，通常是通過聚類相似的數(shù)據(jù)點或降低數(shù)據(jù)的維度。
• 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用包括聚類相似客戶以進行有針對性的營銷，降低可視化的數(shù)據(jù)維度，以及文本數(shù)據(jù)的主題建模。

在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法無法訪問正確的輸出標簽。相反，它自主探索數(shù)據(jù)以識別模式或關(guān)系。常用技術(shù)包括聚類算法、降維方法和生成建模。

生成式 AI 的工作原理

生成式 AI 模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，并利用這些知識創(chuàng)建以前未見過的新數(shù)據(jù)。生成式 AI 中最流行和最強大的技術(shù)之一是使用生成對抗網(wǎng)絡(luò) （GAN）。

以下是 GAN 的工作原理 —

發(fā)電機網(wǎng)絡(luò)

GAN 由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和鑒別器。生成器的作用是創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)樣本。它將隨機噪聲作為輸入，并將其轉(zhuǎn)換為類似于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。最初，生成器產(chǎn)生隨機和低質(zhì)量的樣本。

鑒別器網(wǎng)絡(luò)

鑒別器的工作是評估數(shù)據(jù)樣本并確定它們是真實的（來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）還是假的（由生成器生成）。鑒別器從隨機權(quán)重開始，并經(jīng)過訓(xùn)練以更好地區(qū)分真假樣本。

對抗訓(xùn)練

GAN 使用稱為對抗訓(xùn)練的訓(xùn)練過程。以下是它的工作原理：

• 生成器生成假數(shù)據(jù)樣本，并將其與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的真實數(shù)據(jù)樣本一起呈現(xiàn)給鑒別器。
• 鑒別器試圖正確分類真假樣本。
• 生成器接收來自鑒別器的反饋，旨在生成更具說服力和現(xiàn)實的數(shù)據(jù)。
• 這種來回過程以迭代方式繼續(xù)，生成器和鑒別器都會隨著時間的推移提高其性能。

納什均衡

隨著訓(xùn)練的進行，生成器和判別器達到納什均衡，其中生成器創(chuàng)建越來越真實的數(shù)據(jù)樣本，判別器更難區(qū)分真實數(shù)據(jù)和虛假數(shù)據(jù)。

生成真實數(shù)據(jù)

訓(xùn)練后，生成器變得精通生成通常與真實數(shù)據(jù)無法區(qū)分的數(shù)據(jù)。這允許 GAN 生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)非常相似的圖像、文本、音頻和其他類型的內(nèi)容。

應(yīng)用

GAN 具有廣泛的應(yīng)用，包括圖像生成、樣式傳輸、深度偽造創(chuàng)建、數(shù)據(jù)增強、超分辨率等。

值得注意的是，GAN 只是生成式 AI 領(lǐng)域生成模型的一個例子。其他生成模型，如變分自動編碼器（VAE），使用不同的技術(shù)來生成數(shù)據(jù)。每種類型的生成模型都有其優(yōu)點和缺點，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。

創(chuàng)成式 AI 模型類型

在深度學(xué)習(xí)中，模型可以根據(jù)其主要目標和功能大致分為兩種主要類型：判別模型和生成模型。這些類別描述了模型的基本用途及其操作方式。

判別模型

判別模型旨在區(qū)分輸入數(shù)據(jù)中的不同類或類別。它們的主要目的是對分隔不同類的決策邊界進行建模，或直接估計條件概率。

常見用例：

• 分類：判別模型廣泛用于分類任務(wù)，例如圖像分類、情感分析和文本分類。
• 物體檢測：在計算機視覺中，判別模型用于檢測和分類圖像或視頻中的對象。
• 命名實體識別 （NER）：在自然語言處理中，判別模型用于識別文本中的名稱、日期和位置等實體。

例子：

• 邏輯回歸
• 支持向量機
• 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （FNN） 或多層感知器 （MLP）
• 用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）

生成模型

生成模型旨在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的基本概率分布。它們的主要目的是生成類似于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)樣本。他們專注于了解數(shù)據(jù)是如何生成的，這使他們能夠創(chuàng)建新的、相似的數(shù)據(jù)點。

常見用例：

• 圖像生成：生成模型可以創(chuàng)建逼真的圖像，通常用于藝術(shù)生成、深度偽造創(chuàng)建和圖像到圖像的轉(zhuǎn)換。
• 文本生成：這些模型可以生成連貫且上下文相關(guān)的文本，用于聊天機器人、語言建模和創(chuàng)意寫作。
• 異常檢測：生成模型可以通過檢測明顯偏離學(xué)習(xí)分布的數(shù)據(jù)點來識別數(shù)據(jù)集中的異常值或異常。

例子：

• 變分自動編碼器 （VAE）
• 生成對抗網(wǎng)絡(luò) （GAN）
• 受限玻爾茲曼機 （RBM）
• 自回歸模型（例如，PixelCNN，WaveNet）

生成式應(yīng)用程序

生成式人工智能在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。這些應(yīng)用程序利用生成模型來創(chuàng)建與模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)類似的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。

圖像生成

• 藝術(shù)與創(chuàng)意：生成模型，特別是生成對抗網(wǎng)絡(luò) （GAN），已被用于創(chuàng)建令人驚嘆的、富有想象力的藝術(shù)品、繪畫和數(shù)字設(shè)計。
• 深度偽造：GAN 用于 deepfake 技術(shù)，通過將一個人的臉疊加到另一個人的臉上來生成逼真的視頻和圖像。
• 風(fēng)格轉(zhuǎn)換：像神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)移這樣的模型可以拍攝一個圖像并將另一個圖像的藝術(shù)風(fēng)格應(yīng)用于它，從而創(chuàng)建視覺上引人注目的組合。

文本生成

• 聊天機器人：生成模型用于聊天機器人和虛擬助手，以生成對用戶查詢的類似人類的響應(yīng)，從而實現(xiàn)自然且引人入勝的對話。
• 內(nèi)容生成：它們可以為各種應(yīng)用程序生成文本內(nèi)容，包括新聞文章、產(chǎn)品描述和創(chuàng)意寫作。

自然語言處理 （NLP）

• 語言翻譯：像谷歌基于變形金剛的模型這樣的模型用于機器翻譯，實現(xiàn)語言之間更準確和上下文感知的翻譯。
• 綜述： 生成模型可以通過生成簡潔連貫的摘要來總結(jié)長文章或文檔。
• 對話系統(tǒng)：他們用于創(chuàng)建聊天機器人和虛擬代理，可以參與對話、回答問題并協(xié)助用戶完成各種任務(wù)。

音頻生成和處理

• 作曲：生成模型可以創(chuàng)作音樂，產(chǎn)生新穎的旋律，甚至模仿著名作曲家的風(fēng)格。
• 語音生成：文本到語音轉(zhuǎn)換 （TTS） 系統(tǒng)使用生成模型將文本輸入轉(zhuǎn)換為自然發(fā)音的語音。

數(shù)據(jù)增強

• 生成模型可以為機器學(xué)習(xí)模型生成額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，有助于提高模型性能和泛化。

異常檢測

• 生成模型可以通過標記明顯偏離學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的數(shù)據(jù)點來識別數(shù)據(jù)集中的異常或異常值。

超分辨率和圖像增強

• 他們可以通過從低分辨率輸入生成高分辨率版本來提高圖像質(zhì)量，這在醫(yī)學(xué)成像和監(jiān)控中很有用。

內(nèi)容推薦

• 生成模型可用于根據(jù)用戶的偏好和行為向用戶推薦產(chǎn)品、電影、音樂或其他內(nèi)容。

圖像到圖像轉(zhuǎn)換

• 像CycleGAN這樣的模型可以將圖像從一個域轉(zhuǎn)換為另一個域，例如將照片轉(zhuǎn)換為藝術(shù)品樣式或?qū)滋旄臑楹谝埂?/li>

藥物發(fā)現(xiàn)和分子設(shè)計

• 生成模型用于生成新的藥物分子和分子結(jié)構(gòu)，這可以加速藥物發(fā)現(xiàn)過程。

用于仿真的數(shù)據(jù)生成

• 在機器人和自動駕駛汽車等領(lǐng)域，生成模型可用于創(chuàng)建用于訓(xùn)練和測試的合成數(shù)據(jù)，從而減少對大量真實世界數(shù)據(jù)收集的需求。

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