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什么是生成式人工智能?

回答

生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时,帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。

生成式人工智能通过从大量现有内容(如文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。

Generative AI 可以应用于广泛的场景,如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。

此外,Google Cloud 提供了多种工具,如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台,帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。

Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

9. 生成式 AI Studio 简介

00:00欢迎来到Generative AI Studio课程简介。在本视频中,您将了解什么是Generative AI Studio并描述其使用选项。您还可以自己演示Generative AI Studio的语言工具。00:14什么是生成式人工智能?它是一种为您生成内容的人工智能。什么样的内容?那么,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。00:28当给出提示或请求时,Generative AI可以帮助您完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人。00:42这些只是几个例子!人工智能如何产生新内容?它从大量现有内容中学习。这包括文本、音频和视频。从现有内容中学习的过程称为训练,其结果是创造00:57的“基础模型”。为Bard等聊天机器人提供支持的LLM或大型语言模型是基础模型的典型示例。[动画-向左滑动图形以过渡到下一张幻灯片]基础模型01:07然后可用于生成内容并解决一般问题,例如内容提取和文档摘要。它还可以使用您所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,01:19例如财务模型生成和医疗保健咨询。这导致创建了一个新模型,该模型是根据您的特定需求量身定制的。您如何使用基础模型为您的应用程序提供动力,以及您如何进一步01:32训练或调整基础模型来解决您特定领域的问题?Google Cloud提供了多种易于使用的工具,可帮助您在具有或不具有AI和机器学习背景的项目中使用生成式AI。01:45一种这样的工具是Vertex AI。Vertex AI是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,可帮助您构建、部署和管理机器学习模型。使用Vertex AI,如果您是应用程序开发人员或数据科学家并且想要构建应用程序,

9. 生成式 AI Studio 简介

生成式人工智能是一种人工智能技术,它能够生成新的、未曾存在的内容。这些内容可以是多模态的,包括:文本:例如文章、报告、诗歌等图像:例如绘画、设计图、合成照片等音频:例如音乐、语音、环境声音等视频:例如电影剪辑、教程、仿真等[heading3]应用场景[content]Generative AI可以应用于广泛的场景,例如:文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息代码生成:根据用户的描述自动编写代码营销活动创建:生成广告文案、设计图像等虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求[heading3]如何工作?[content]1.训练阶段:Generative AI通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,进行训练。训练的结果是一个“基础模型”。2.应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题。它还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,这样就可以得到一个量身定制的新模型。[heading3]Google Cloud的工具[content]Vertex AI:这是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。Generative AI Studio:这是一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式AI模型,无需代码或代码量少。Model Garden:这是一个平台,可以让你发现Google的基础和第三方开源模型,并与之交互。它提供了一组MLOps工具,用于自动化机器学习管道。

十七问解读生成式人工智能

Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。

其他人在问
如何学习生成式人工智能?
以下是学习生成式人工智能的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习本课程,您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型:生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话:生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
现在国内语言生成式AI有多少个在做的,比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少,例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外,还有一些在特定时间上线的大模型,如 8 月正式上线的包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。 需要注意的是,不同的大模型具有各自的特点和功能,在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
生成式AI和AIGC是什么,有什么区别和联系?
生成式 AI(Generative AI)是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC(人工智能生成内容)指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于:AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于:生成式 AI 侧重于技术本身,强调生成新内容的能力;AIGC 侧重于生成的内容,是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息: 2024 年 7 月 29 日,《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战,并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告: 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日,最近上传的一些报告: 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出,AI Agent 作为大模型应用的主流形态,正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布,强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出,Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外,关于游戏中的生成式 AI 革命:生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事,早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,可以构建大型神经网络,在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分,第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是对该领域的市场地图,概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
生成式AI
生成式 AI 是一种全新的信息获取方式,能够生成新的、未曾存在的内容,包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。 首先是数据,包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片,或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素,目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。 其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,并将信息进行蒸馏,抛弃干扰部分呈现特征。 最后是扩散,利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。 生成式 AI 的应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用(服务),早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型,目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。 在 Google Cloud 中,有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。
2024-10-22
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库,但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好,复杂企业级知识库场景可能需要专业团队,收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。 此外,还有一些相关工具和方法: 用通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS,下载地址:https://obsproject.com/ Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块:https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
什么是通用人工智能素养?
通用人工智能素养是一个较为宽泛的概念,涵盖多个方面。 从相关报告来看,通用人工智能的能力包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。例如,GPT4 的主要优势在于其出色的自然语言能力,能生成流畅连贯的文本,进行多种文本操作,还能理解复杂思想。在编程和数学能力方面,这是理性思考和抽象思维能力的体现。 在法律和医学等专业领域,GPT4 也展现出一定的普遍推理能力。同时,通用人工智能素养的提升还包括促进对从事人工智能开发、操作和使用人员的素养提升,促进人工智能系统设计的包容性和多样性,评估并最大限度减少人工智能系统的影响,以及预防其对弱势人员或群体的负面影响等。
2024-11-10
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外,AGI 常见名词解释如下: chatGPT:由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence) NLP:自然语言处理(Natural Language Processing) LLM:大型语言模型(Large Language Model) 更多信息请见(AGI)。
2024-11-10
如何使用必应的人工智能搜索功能
使用必应的人工智能搜索功能可以参考以下内容: 必应是获取信息和学习东西的一个选择,有免费和付费选项。对于一些特定情况,如技术支持、决定吃饭地点或获取建议,必应可能比谷歌更好。 但使用人工智能作为搜索引擎存在幻觉风险,使用时需谨慎。 对于提升AI搜索引擎的准确度,关键因素包括挂载的上下文信息密度和基座模型的智能程度。 在联网检索前,可先对用户的 query 进行意图识别,判断是否需要联网,以节省搜索成本和提升效率。例如,对于一些有标准答案的数学、编程或生活常识问题,可不联网检索,直接用大模型训练好的知识库进行回答。 可利用如 Perplexity.AI 等工具的强大搜索功能获取信息,启用 Pro 功能能获得更专业和深入的搜索结果。通过微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具,也能快速搜集大量相关资料。
2024-11-08