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原來生成式AI這么有趣!快來了解一下~

發(fā)布時(shí)間：2024-08-27 14:40:04 瀏覽量：236次

生成式AI是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能模型，能夠模擬人類的創(chuàng)造性思維，生成具有一定邏輯性和連貫性的語言文本、圖像、音頻等內(nèi)容。這里不會(huì)涉及到復(fù)雜的公式，只會(huì)向大家講解生成式AI的工作原理，主要算法和應(yīng)用領(lǐng)域，讓大家更容易理解。

一、生成式AI的工作原理

生成式AI主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)抽象出數(shù)據(jù)的本質(zhì)規(guī)律和概率分布，并利用生成模型生成新的數(shù)據(jù)。生成式AI可以通過以下兩種方式實(shí)現(xiàn)：

  1. 遞歸式生成模型（Autoregressive Model）

遞歸式生成模型是一種基于條件概率的生成模型，能夠生成與前面生成內(nèi)容相關(guān)的后續(xù)內(nèi)容。常見的遞歸式生成模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和變換器（Transformer）等。

RNN架構(gòu)圖

遞歸式生成模型的缺點(diǎn)是無法同時(shí)考慮全局信息，因此容易出現(xiàn)局部不連貫的問題。

  1. 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的生成模型，能夠生成逼真的數(shù)據(jù)，如圖像、音頻等。GAN主要包括生成器和判別器兩個(gè)部分。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)工作原理圖

二、生成式AI的主要算法

  1. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸式生成模型，能夠處理序列數(shù)據(jù)。其主要包括基礎(chǔ)RNN、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等不同的變種。

  1. 變換器（Transformer）

變換器是一種基于自注意力機(jī)制的生成模型，能夠同時(shí)考慮全局信息，避免局部不連貫的問題。變換器主要包括編碼器和解碼器兩個(gè)部分。

transformer算法架構(gòu)圖
  1. 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的生成模型，其訓(xùn)練過程相對(duì)復(fù)雜，需要平衡生成器和判別器的性能，避免生成器落入局部最優(yōu)解。

步驟1 訓(xùn)練判別器
步驟2 訓(xùn)練生成器
步驟3 循環(huán)迭代訓(xùn)練判別器和生成器
訓(xùn)練到判別器無法分辨生成器生成的內(nèi)容真假為止

三、生成式AI的應(yīng)用領(lǐng)域

生成式AI在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、音頻生成等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

  1. 自然語言處理

生成式AI在自然語言處理領(lǐng)域中，可以用于文本摘要、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等任務(wù)。最具代表性的是基于變換器的Transformer模型。

  1. 計(jì)算機(jī)視覺

生成式AI在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，可以用于圖像生成、圖像修復(fù)等任務(wù)。最具代表性的是基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的DCGAN模型。

  1. 音頻生成

生成式AI在音頻領(lǐng)域中，可以用于語音合成、音樂生成等任務(wù)。最具代表性的是基于Wavenet模型，其可以生成高質(zhì)量的語音和音樂。

生成式AI作為一種新興的人工智能技術(shù)，有著廣泛的應(yīng)用前景，未來將會(huì)在更多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。

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