请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

 找回密码
 立即注册
查看: 60|回复: 2

什么是生成式人工智能?什么是大型语言模型(LLMs)?

[复制链接]

115

主题

34

回帖

454

积分

管理员

积分
454
发表于 2024-6-28 15:41:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
1、生成式人工智能(Generative AI)

生成式人工智能是人工智能的一个分支,专注于创建新的、类似于训练数据的内容。与传统的判别式模型不同,生成式模型不仅能够识别数据,还能生成数据。生成式AI通过学习数据的分布和特征,能够创造性地生成图像、文本、音乐等内容。

主要类型和方法
  • 生成对抗网络(GANs):由生成器和判别器组成,通过二者的对抗训练,生成器不断改进以生成更逼真的数据。
  • 变分自编码器(VAEs):通过编码器将输入数据映射到潜在空间,然后通过解码器从潜在空间中生成新数据。
  • 自回归模型:如GPT系列,通过前面的输出预测下一个数据点,实现序列生成。

应用领域
  • 图像生成:如生成新的照片、艺术作品,甚至是三维模型。
  • 文本生成:生成新闻报道、小说、代码等。
  • 音乐生成:创作新的音乐作品。


2、大型语言模型(LLMs)
大型语言模型是基于深度学习的模型,专门用于处理和生成自然语言。它们通过大规模的文本数据训练,能够理解、生成和翻译自然语言文本。LLMs通常基于变压器(Transformer)架构,这种架构擅长处理序列数据。

主要模型
  • GPT系列(如GPT-2, GPT-3, GPT-4):由OpenAI开发,通过自回归方法生成高质量的文本。
  • BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由Google开发,擅长理解句子上下文,用于各种NLP任务。
  • T5(Text-To-Text Transfer Transformer):将所有NLP任务转化为文本到文本的形式,便于统一处理。

应用领域
  • 自然语言处理(NLP):包括文本生成、机器翻译、问答系统、文本摘要等。
  • 对话系统:如虚拟助手、聊天机器人。
  • 信息检索:改进搜索引擎的效果。


3、主要区别与联系
  • 生成式AI:更广泛,涵盖了图像、文本、音频等多种内容生成技术。
  • LLMs:专注于自然语言的理解和生成,是生成式AI的一部分,但专门针对文本数据。

LLMs可以被视为生成式AI的一种具体应用,专注于自然语言的生成和理解。生成式AI则更为广泛,涵盖了图像、音频、代码等多种数据类型的生成。

115

主题

34

回帖

454

积分

管理员

积分
454
 楼主| 发表于 2024-6-28 15:48:12 | 显示全部楼层
1、生成式人工智能
生成式人工智能专注于创造新内容。它不仅限于文字,还可以生成图像、音乐、视频等各种形式的内容。
例子:
  • 图像生成:AI可以根据学到的风景照片生成一张全新的风景图片,这张图片看起来像是真实拍摄的,但实际上是AI创造的。
  • 音乐生成:AI可以学习大量音乐作品,然后创作出一首新的曲子。

2、大型语言模型(LLMs)
大型语言模型专注于处理和生成自然语言文本。它主要用于理解和生成文字内容。
例子:
  • 文本生成:你向AI提问“什么是光合作用?” LLM会生成一个详细的答案,解释光合作用的过程。
  • 翻译:LLM可以将一段中文翻译成英文,或者将英文翻译成中文。

3、区别总结
  • 生成式人工智能:可以生成各种类型的内容,包括图像、音乐、视频等。
  • 大型语言模型:专注于生成和理解文本,主要用于语言处理任务。

4、例子对比
  • 生成式人工智能:AI根据学习到的风景照片生成新的风景图。
  • 大型语言模型:AI根据学习到的文本,回答“什么是光合作用?”


115

主题

34

回帖

454

积分

管理员

积分
454
 楼主| 发表于 2024-6-28 15:58:01 | 显示全部楼层
更多关于生成式人工智能和 LLMs 介绍:https://microsoft.github.io/gene ... 4%a8-llms-%ef%bc%9f


链接的文章介绍了生成式人工智能(AI)和大型语言模型(LLMs),以及它们在教育领域的应用。核心内容包括生成式人工智能的定义、发展历史、以及如何通过LLMs为教育行业带来变革。此外,还探讨了LLMs的工作原理和在实际场景中的应用。

1、生成式人工智能:能够生成文本、图像和其他类型内容的人工智能,通过自然语言提示即可使用。

2、LLMs的工作原理:基于Transformer架构,通过注意力机制处理输入文本,生成语法正确的文本输出。

3、应用场景:在教育领域,LLMs可以用于创建虚拟教师和教室,提供个性化学习体验。

4、生成式人工智能的限制与挑战

不确定性:LLMs的响应可能因输入而异,通过调整温度参数可以控制输出的随机性。
不完美性:模型的创造力可能导致输出质量不佳,需要人工改进。
智能与信任度:生成式人工智能不应被视作具有批判性和创造性推理的智能实体,其输出可能包含错误信息。


您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

快速回复 返回顶部 返回列表