生成式人工智能模型是一种备受关注的高度可扩展且易于访问的人工智能解决方案，可以补充和改变各种业务运营。

生成式人工智能模型是大规模、大数据驱动的人工智能模型，为新兴的生成式人工智能技术提供动力。它们利用大型语言模型、复杂算法和神经网络来生成原始文本、音频、合成数据、图像等。

尽管每天都有许多新的生成式人工智能公司和工具涌现出来，但背后运行这些工具的模型越来越少，而生成式人工智能的能力增长变得越来越重要。

请继续阅读，详细了解生成式 AI 模型的定义、工作原理以及与其他类型 AI 的比较，以及当今可用的一些顶级生成式 AI 模型。

(1) 生成式AI 模型定义

生成式人工智能模型是一种基于海量训练数据集、神经网络和深度学习架构，通过用户的提示生成各种输出的人工智能平台。

根据使用的生成式 AI 模型类型，您可以生成图像、将文本转换为图像输出（反之亦然）、合成语音和音频、创建原始视频内容以及生成合成数据。尽管存在许多不同的子集和新格式的生成人工智能模型，但两种主要设计是：

生成对抗网络

生成对抗网络 (GAN) 的组件包括两个不同的神经网络：生成器和鉴别器。生成器根据用户输入和训练数据生成内容，而鉴别器模型根据“真实”示例评估生成的内容，以确定哪个输出是真实的或准确的。

基于变压器的模型

使用基于变压器的模型，平台内置编码器和/或解码器来解码令牌或根据用户输入分段的内容块。

生成式人工智能模型与判别式人工智能模型

生成式人工智能模型和判别式人工智能模型的主要区别在于，生成式人工智能模型可以根据训练数据创建新的内容和输出。

另一方面，判别建模主要用于通过监督学习对现有数据进行分类。例如，蛋白质分类工具运行在判别模型上，而蛋白质生成器则运行在生成人工智能模型上。

生成式与预测式 AI 模型

生成模型旨在创造新事物，而预测人工智能模型则旨在根据现有数据进行预测。继续我们上面的例子，预测蛋白质分子中下一个氨基酸片段的工具将使用预测性人工智能模型，而蛋白质生成器将使用生成式人工智能模型方法。

(2) 生成式人工智能模型的类型

如今，有许多类型的生成式人工智能模型在运行，并且随着人工智能专家对现有模型进行实验，数量还在不断增长。

根据以下分类，请记住一个模型可以适用于多个类别。例如，ChatGPT 和 GPT-4 的最新更新使其成为基于 Transformer 的模型、大型语言模型和多模态模型。

● 生成对抗网络（GAN）：最适合图像复制和合成数据生成。

● 基于 Transformer 的模型：最适合文本生成和内容/代码完成。基于 Transformer 的模型的常见子集包括生成式预训练 Transformer (GPT) 和来自 Transformer (BERT) 模型的双向编码器表示。

● 扩散模型：最适合图像生成和视频/图像合成。

● 变分自动编码器 (VAE)：最适合图像、音频和视频内容创建，特别是当合成数据需要逼真时；设计有编码器-解码器基础设施。

● 单峰模型：仅接受一种数据输入格式的模型；当今大多数生成式人工智能模型都是单峰模型。

● 多模态模型：旨在接受多种类型的输入并在生成输出时进行提示；例如，GPT-4 可以接受文本和图像作为输入。

● 大型语言模型：大型语言模型(LLM) 是目前最流行和最知名的生成式 AI 模型，旨在大规模生成和完成书面内容。

● 神经辐射场 (NeRF)：新兴的神经网络技术，可用于基于 2D 图像输入生成 3D 图像。

(3) 生成式人工智能模型如何工作？

通过无监督或半监督学习方法，生成式人工智能模型经过训练，可以识别训练数据集中的小规模和总体模式和关系，这些数据集来自各种来源（如互联网、维基、书籍、图像库等）。

这种训练使生成式人工智能模型能够在生成新内容时模仿这些模式，让人们相信内容可能是由人类而不是机器创建或属于人类而不是机器。

生成式人工智能模型之所以能够如此精确地复制实际的人类内容，是因为它们使用模拟人脑神经元之间突触的神经网络层来设计。当神经网络设计与大规模训练数据集、复杂的深度学习和训练算法以及频繁的重新训练和更新相结合时，这些模型能够随着时间的推移和大规模地改进和学习。

(4) 生成式人工智能模型是如何训练的？

生成式 AI 模型的训练方式有所不同，具体取决于您训练的模型类型。在这里，我们将讨论基于 Transformer 的模型、GAN 和扩散模型的训练方法：

基于 Transformer 的模型训练

基于 Transformer 的模型利用大规模神经网络和 Transformer 架构设计，使模型能够识别和记住顺序数据中的关系和模式。

首先，这些模型经过训练，可以查看、存储和记住来自各种来源（有时是不同格式）的大型数据集。训练数据源可以是网站和在线文本、新闻文章、维基百科、书籍、图像和视频集合以及其他提供有价值信息的大型数据集。

然后，变压器模型可以将所有这些数据放入上下文中，并通过学习到的上下文有效地关注训练数据集中最重要的部分。模型在训练中识别的序列将指导其如何响应用户的提示和问题。基本上，基于 Transformer 的模型会选择下一个最符合逻辑的数据来生成数据序列。

GAN模型训练

GAN 模型使用两个不同的子模型神经网络进行训练：生成器和判别器。

首先，生成器根据随机噪声信号创建新的虚假数据。然后，判别器盲目地将虚假数据与模型训练数据中的真实数据进行比较，以确定哪些数据是真实的或原始的。

这两个子模型不断循环执行该过程，直到判别器无法再发现新生成的数据与训练数据相比的缺陷或差异为止。

扩散模型训练

扩散模型需要进行正向和反向训练，也称为正向扩散和反向扩散。

正向扩散过程涉及向训练数据添加随机噪声。当反向扩散过程开始时，噪声会逐渐从数据集中消除或反转，以生成与原始质量相匹配的内容。

在这种情况下，噪声最好定义为导致您不希望保留在最终数据集中的行为的信号，但可以帮助您逐渐区分正确和不正确的数据输入和输出。

(5) 生成式人工智能模型的示例

下面列举了一些当今最流行的生成式人工智能模型示例。请注意，许多生成式人工智能供应商都使用以下模型之一作为基础或核心模型来构建他们的流行工具。例如，微软的许多新 Copilot 工具都是基于 OpenAI 的 GPT-4 运行的。

●GPT-3/3.5/4等：GPT-3、GPT-3.5和GPT-4是由 OpenAI 管理、拥有和创建的不同代的GPT基础模型。最新版本 GPT-4 使用多模态 LLM，这也是 ChatGPT 的基础。

●OpenAI Codex：OpenAI 的另一个模型，Codex 可以根据自然语言提示生成代码和自动完成代码。它是 GitHub Copilot 等工具的基础模型。

●Stable Diffusion：Stable Diffusion 是 Stability AI 最流行的扩散模型之一，主要用于文本到图像的生成。

●LaMDA：LaMDA 是 Google 的基于 Transformer 的模型，旨在支持对话用例。

●PaLM：另一个来自 Google 的基于 Transformer 的模型，PaLM 旨在支持多语言内容生成和编码。PaLM 2 是该模型的最新版本，也是 Google Bard 的基础。

●AlphaCode：AlphaCode 是 DeepMind 的开发人员和编码支持工具，是一种大型语言模型，可以根据自然语言输入和问题生成代码。

●BLOOM：Hugging Face 的 BLOOM 是一种自回归、多语言的法语模型，主要用于完成缺少文本的句子或缺少代码的代码字符串。

●LLaMA：LLaMA 是 meta 中的一个较小的大型语言模型选项，旨在使资源有限的用户更容易访问生成式 AI 模型。

●Midjourney：Midjourney 是一种生成式 AI 模型，其运行方式与 Stable Diffusion 类似，可以根据用户提交的自然语言提示生成图像。

(6) 生成模型可以做什么？

经过适当的训练并提供相关提示后，生成模型可以完成各种业务和个人任务。您可以使用生成式 AI 模型来处理以下任务以及更多任务：

●生成并完成文本。

●生成并完成代码和代码文档。

●生成图像、视频和音频。

●生成合成数据。

●设计蛋白质和药物。

●回答问题并支持研究。

●优化医疗诊断图像。

●创建身临其境的故事讲述和视频游戏体验。

●提升客户支持体验。

●自动化并提高网络安全和风险管理的可见性。

(7) 底线：生成式人工智能模型的潜力和局限性

生成式人工智能模型是一种高度可扩展且易于访问的人工智能解决方案，可以补充和改变各种业务运营，甚至是十分聪明的高中生的英语论文，因此它们在广告中得到了充分的宣传。