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什么是生成式AI系统?

对我的感觉,生成式AI,就像当年比特币才70人民币的时候,我才知道的时候的那种颠覆你传统观念的震撼感觉。

生成式AI(Generative AI)是一种基于机器学习的人工智能技术,它可以从给定的数据集中学习并生成新的数据,如图像、音频、文本等。生成式AI的原理是基于神经网络模型,其中深度学习算法用于学习数据的概率分布,并生成与输入数据集相似但不完全相同的新数据。

生成式AI有广泛的应用,例如图像生成、文本生成、语音合成等。在图像生成方面,生成式对抗网络(GANs)是一种非常流行的生成式AI技术,它可以生成逼真的图像,甚至可以生成虚拟人物和场景。在文本生成方面,循环神经网络(RNN)和变压器(Transformer)等技术也可以用于生成新的文本,例如电影剧本、新闻文章等。此外,生成式AI还可以用于人机交互、自然语言处理、游戏设计等领域。

生成式AI对未来的影响是巨大的。它可以帮助人们更好地理解人类思维和创造力,同时也可以为人类带来更多的乐趣和娱乐。在未来,生成式AI可能会与增强现实和虚拟现实等技术结合,创造更加逼真的虚拟世界。此外,生成式AI还可以用于自动化创作,例如自动生成音乐、绘画等,从而为人类的创造性工作带来更大的效率和创新。

总之,生成式AI是一种非常有前途的人工智能技术,它将继续为我们带来更多的惊喜和创新。

一、生成式AI的工作原理

生成式AI主要基于深度神经网络,通过训练大规模的数据集,学习抽象出数据的本质规律和概率分布,并利用生成模型生成新的数据。生成式AI可以通过以下两种方式实现:

  1. 递归式生成模型(Autoregressive Model)

递归式生成模型是一种基于条件概率的生成模型,能够生成与前面生成内容相关的后续内容。常见的递归式生成模型包括循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)等。以循环神经网络为例,其工作原理如下:

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经典循环神经网络之RNN架构图
  • 输入一个起始符号;
  • 循环神经网络根据当前输入符号和前一时刻的状态,预测出下一个符号的概率分布;
  • 根据概率分布,随机采样得到下一个符号,并将其作为下一时刻的输入;
  • 重复上述步骤,直到生成指定长度的文本。

递归式生成模型的缺点是无法同时考虑全局信息,因此容易出现局部不连贯的问题。

  1. 生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)

生成式对抗网络是一种基于对抗学习的生成模型,能够生成逼真的数据,如图像、音频等。GAN主要包括生成器和判别器两个部分:

  • 生成器根据随机噪声生成假数据;
  • 判别器根据真实数据和假数据进行分类,以此训练生成器生成更加逼真的假数据;
  • 重复上述过程,直到生成器生成的假数据和真实数据难以被判别器区分。

GAN的优点是能够生成高质量的数据,但其训练过程相对复杂,需要平衡生成器和判别器的性能,避免生成器落入局部最优解。

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生成对抗网格(GAN)工作原理图

二、生成式AI的主要算法

  1. 循环神经网络(RNN)

循环神经网络是一种递归式生成模型,能够处理序列数据。其特点是通过不断迭代,将前一时刻的状态传递到当前时刻,从而实现对序列数据的建模。RNN主要包括基础RNN、长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等不同的变种。

  1. 变换器(Transformer)

变换器是一种基于自注意力机制的生成模型,相比于循环神经网络,其能够同时考虑全局信息,避免出现局部不连贯的问题。变换器主要包括编码器和解码器两个部分,其中编码器将输入的序列数据转换为一组特征向量,解码器根据这些特征向量生成输出序列。

什么是生成式AI系统?
transformer算法架构图
  1. 生成式对抗网络(GAN)

生成式对抗网络是一种基于对抗学习的生成模型,其主要思想是让生成器和判别器相互对抗,从而提高生成器生成逼真数据的能力。GAN的训练过程相对复杂,需要平衡生成器和判别器的性能,避免生成器落入局部最优解。

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步骤1 训练判别器

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步骤2 训练生成器

什么是生成式AI系统?

步骤3 循环迭代训练判别器和生成器

训练到判别器无法分辨生成器生成的内容真假为止

三、生成式AI的应用领域

生成式AI在自然语言处理、计算机视觉、音频生成等领域都有广泛的应用。

  1. 自然语言处理

生成式AI在自然语言处理领域中,可以用于文本摘要、机器翻译、对话系统等任务。其中最具代表性的是基于变换器的Transformer模型,其在机器翻译任务中取得了很好的效果。

  1. 计算机视觉

生成式AI在计算机视觉领域中,可以用于图像生成、图像修复等任务。其中最具代表性的是基于生成式对抗网络的DCGAN模型,其可以生成逼真的图像。

  1. 音频生成

生成式AI在音频领域中,可以用于语音合成、音乐生成等任务。其中最具代表性的是基于Wavenet模型,其可以生成高质量的语音和音乐。

生成式AI作为一种新兴的人工智能技术,有着广泛的应用前景,未来将会在更多领域中发挥重要作用。

来源:爱了爱了!第一次见有人把生成式AI原理讲的这么通俗易懂~ - 知乎 (zhihu.com)

典型的夜猫子,失眠者。爱好LOL、徒步、旅行、拍照、音乐、小球。E-mail:[email protected]

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