Gen-ai 简明教程

Basics of Generative AI

生成式 AI (GenAI) 是 AI 的最新子类型，它广泛描述了 Machine Learning (ML) 模型或算法。GenAI 正在重塑创造力和创新的格局。你们都知道 ChatGPT ，但你们是否曾想过它是如何像人类一样聊天。这都要归功于生成式 AI。这项智能技术充当了 ChatGPT 的大脑，使它能够像真人一样生成响应。所以，当你们和 ChatGPT 聊天时，你们基本上就是在观察生成式 AI 的力量。

在本章中，我们将概述生成式 AI、它的演变、用例、好处和限制。

Difference Between Traditional AI and Generative AI

顾名思义，生成式 AI 会生成新的文本、音频、视频或任何其他类型的内容。它从现有训练数据中学习模式，并生成类似现实世界数据的新颖而独特的内容。

尽管 AI 和 GenAI 之间存在等级关系，但它们都有不同的目标和方法。下表描述了传统 AI 和生成式 AI 之间的差异−

Traditional AI

Generative AI

AI 用于创建智能系统，这些系统可以执行通常需要人类智能的任务。

它通过从现有训练数据中学习模式来生成新的文本、音频、视频或任何其他类型的内容。

AI 算法或模型的目的是跨广泛的应用程序模拟人类智能。

生成式 AI 算法或模型的目的是生成具有与原始数据集中的数据类似特征的新数据。

Use Cases of Generative AI

  1. Content Generation − 它可以创建文章、博客和其他类型的内容。

  2. Chatbots and Virtual Assistants − 您可以使用生成式 AI 来实现用于客户支持和服务的聊天机器人。

  3. Deepfake Creation − 生成式 AI 可用于通过应用深度伪造来模仿个人。

  4. Text Summarization − 您可以使用它来创建复杂的报告或任何其他类型的通信的简洁且易读的摘要。

  5. Code Generation − 它可以用于编写、理解任何代码并调试代码。

  6. Unique Art Creation − 您可以使用生成式 AI 根据特定样式创建真实的照片艺术。

  7. Music Composition − 您可以使用生成式 AI 根据特定样式或音调创作音乐。

Benefits of Generative AI

我们上面已经看到生成式 AI 可用于诸多商业领域。让我们来看看实施生成式 AI 的部分好处 -

  1. 它自动化了内容撰写过程。

  2. 它减少了回复电子邮件的精力。

  3. 它改进了对技术查询的响应。

  4. 它简化了内容创作过程。

  5. 它创建了具有真实感的角色。

Limitations of Generative AI

以下是生成式 AI 应用程序在使用过程中需要考虑的一些限制 -

  1. Lack of Source Verification − 它不总是验证内容来源。

  2. Ethical Concerns − 生成式 AI 内容可能出现滥用，例如深度造假。

  3. Coherence Overemphasis − 因为它过分强调连贯性，所以可能会生成有偏差的输出。

  4. Creativity Issues − 有时对生成式 AI 而言很难生成真正有创意的输出。

  5. Fine-tuning Complexity − 对模型进行微调以执行具体任务可能存在挑战。

  6. Dependency on Training Data − 输出依赖于训练数据的质量。