- 1、本文档共12页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
AIGC技术的定义及背景
AIGC(ArtificialInteligenceGeneratedContent),指的是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式。通过训练模型来生成新的、与训练数据相似的内容。与传统类型的AI主要关注识别和预测现有数据的模式不同,AIGC着重于创造新的、有创意的数据,其关键原理在于学习和理解数据的分布,进而生成具有相似特征的新数据,在图像、文本、音频、视频等多种领域都有广泛的应用。AIGC目前最引人注目的应用当属ChatGPT。ChatGPT是基于OpenAI公司的大型语言模型GPT-3.5训练、调试、优化的聊天机器人应用,同一个AI模型可以处理各种各样的文字和推理任务。ChatGPT发布仅两个月即获得1亿月活用户,超越了历史上所有互联网消费者应用软件的用户增长速度。以大型语言模型、图像生成模型为代表的AIGC技术,成为新一代人工智能的平台型技术,助力不同行业实现价值跃升。
AIGC大爆发的背后,普遍认为三个领域的AI技术的发展为其提供了肥沃的土壤,分别是生成算法、预训练模型和多模态技术。
第一,随着各种生成算法的不断创新突破,AI现在已经可以生成文字、代码、图像、语音、视频物体等各种类型的内容和数据。AIGC与过去最显著的区别是从分析式AI(AnalyticalAI)发展为生成式AI(GenerativeAI)。分析式AI模型是根据已有数据进行分析、判断、预测,最典型的应用之一是内容智能推荐;生成式AI模型则是学习已有数据后进行演绎、生成创造全新内容。
第二,预训练模型,也就是我们常说的大模型,引发了AIGC技术能力的质变。在过去,研究人员需要针对每一个类型的任务单独训练AI模型,训练好的模型只能从事特定任务,不具有通用性。而预训练的大模型技术显著提升了AIGC模型的通用化能力和工业化水平,让AIGC模型成为自动化内容生产的“工厂”和“流水线”。生成式AI模型,包括ChatGPT、GPT-4等大语言模型(LargeLanguageModels,LLM)和Midjourney、StableDiffusion等图像生成模型,又被称为基础模型(FoundationModels),其作为基于种类丰富的海量数据预训练的深度学习算法,展现出强大的、更加泛化的语言理解和内容生成能力。
以大型语言模型(LLM)为例,经过海量的互联网内容数据的训练,语言模型的参数可以达到万亿甚至百万亿级别。这大大增强了语言模型的生成能力,同一个语言模型可以高质量地完成各种各样的文字和推理任务,例如作诗、写文章、讲故事、写代码、提供专业知识等等。因此,大模型已经成为了各大企业竞相追逐的AI方向。
第三,多模态AI技术的发展。多模态技术让AIGC模型可以跨模态地去生成各种类型的内容,比如把文字转化为图片、视频等等。进一步增强了AIGC模型的通用能力。
以下是AIGC领域的一些基本技术:
1)生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks):GAN是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种生成式模型。它由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两部分组成。生成器负责生成新的数据,判别器负责判断生成数据与真实数据的相似程度。通过不断的训练,生成器能够生成越来越逼真的数据。
2)变分自编码器(VAE,VariationalAutoencoders):VAE是一种基于概率生成模型的生成式方法,它通过编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分来实现数据的生成。编码器负责将输入数据映射到潜在空间中的一个分布,解码器负责从潜在空间中的分布采样数据并生成新的数据。
3)循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks):RNN是一种用于处理序列数据的神经网络结构。RNN具有记忆功能,能够捕捉序列数据中的时序信息。在生成式人工智能中,RNN可以用于生成文本、音乐等序列数据。
4)Transformer模型:Transformer是一种基于自注意力(Self-Attention)机制的神经网络结构,它在自然语言处理领域取得了显著的成果。Transformer模型可以用于生成式任务,如文本生成、机器翻译等。
其他相关技术:除了上述技术外,还有一些其他的生成式模型和技术,如PixelRNN、PixelCNN、WaveNet等。这些技术在图像和音频生成等领域也取得了一定的成果。
大语言模型等生成式AI技术带来了新的AI发展范式,其应用前景十分广阔。。对于大众而言,生成式AI意味着新的创造力工具,将在更大程度上解放个体的创造力和创意生产。除此之外,AIGC还将改变获取信息的主要方式。ChatGPT在寻找答案、解决问题
文档评论(0)